Hoy vamos a ver algunos de los detalles y servicios poco conocidos que rodean el mundo de la publicidad conductual. Y por si el término «publicidad conductual» te resulta confuso, vamos a definirlo rápidamente:
La publicidad conductual es una técnica utilizada por los anunciantes online para presentar anuncios dirigidos a los consumidores mediante la recopilación de información sobre su comportamiento de navegación.
Se pueden utilizar varios datos, como:
- Las páginas navegadas en un sitio web
- El tiempo de permanencia en el sitio
- Los clics realizados
- La recencia de la visita
- La interacción general con el sitio
Todos estos datos crean una persona o perfil de usuario que puede utilizarse para segmentar la audiencia en determinados tipos. Las personas con un comportamiento online similar pueden agruparse en un segmento. A continuación, a estos segmentos se les muestran anuncios que responden a sus intereses.
Según un estudio de la Network Advertising Initiative, realizado con 12 redes publicitarias, los anuncios dirigidos basados en el comportamiento del usuario convirtieron un 6,8% en comparación con los anuncios no dirigidos, que lo hicieron en un 2,8%.
Cómo funciona la publicidad basada en el comportamiento
Muchas plataformas funcionan insertando una cookie en el disco duro del visitante. Las redes publicitarias tienen a su disposición una mayor demografía de usuarios. Al poder servir a diferentes sitios, pueden dividir fácilmente a la población en segmentos.
El primer paso para servir anuncios conductuales es rastrear quiénes son los usuarios y qué hacen en línea.
El rastreo se refiere al proceso de recopilación y procesamiento de datos, mientras que la segmentación se refiere a la utilización de esos datos para ofrecer soluciones o publicidad personalizadas.
Para entender cómo funciona el rastreo, necesitamos definir algunos términos:
Solicitud de HTTP: Por lo general, un píxel de seguimiento o JavaScript envía información del cliente a la empresa de publicidad.
El usuario se identifica con la ayuda de una cookie en la que se almacenan identificadores únicos.
Además, si se combinan las cabeceras de la solicitud HTTP con las cadenas UserAgent se puede conseguir una identificación del usuario aún más precisa.
Cookies Flash: Flash permite a los anunciantes colocar cookies de Flash conocidas como objetos locales compartidos con la capacidad de almacenar información del cliente. La información puede ir desde ajustes de volumen preferidos o incluso identificadores únicos.
Una de las ventajas notables con las cookies de Flash es que están fuera del navegador. Persisten incluso cuando el usuario cierra el navegador, y continúan cuando abre otro.
Mientras que las cookies HTML estándar almacenan 4kb de datos, las cookies Flash pueden almacenar hasta 100kb.
Hay mecanismos que mantienen el seguimiento del usuario incluso cuando borra la cookie. Por ejemplo, digamos que la cookie llamada 144587 está asociada a mi IP. Imagina que borro la cookie. La siguiente vez que me conecto, el servidor adjunta una cookie con un nombre diferente, digamos 8654977, pero el software sabe que ambas cookies se refieren a la misma persona. A esto se le llama respawning de cookies.
ETags: Las ETags son una característica de la caché del navegador. La caché guarda en la memoria un sitio web previamente visitado, y si un visitante se siente inclinado a visitar el sitio de nuevo, se muestra el sitio guardado. Los anunciantes utilizan la caché para almacenar identificadores únicos pertenecientes al usuario.
Las etiquetas son difíciles de eliminar porque borrar la caché haría más lenta la navegación.
HTML5: HTML5 hace uso de una cookie llamada almacenamiento local HTML5. Aunque el usuario cierre el navegador, la cookie persiste hasta que se elimine voluntariamente. En comparación con Flash y las cookies HTML simples, las cookies HTML5 pueden almacenar datos de hasta 5 Mb.
Se prefiere porque los usuarios no necesitan ningún plugin como Flash para ejecutarlo.
La Evercookie: La Evercookie utiliza las características combinadas de las cookies HTML5, ETags, Flash cookie, etc. Si un usuario borra un identificador, digamos la cookie de Flash, entonces el otro identificador, digamos las ETags, es suficiente para activar la Evercookie.
AOL lo ha explicado maravillosamente con imágenes de un pingüino. Cuando usted visita un sitio deportivo o gastronómico, por ejemplo, una empresa de publicidad envía una cookie a su ordenador. Más tarde, cuando usted visita otro sitio, la empresa de publicidad lee la cookie y muestra un anuncio relacionado con el deporte o la gastronomía.
Comportamientos en línea que utilizan los anunciantes
Entremos en detalle en dos datos que los anunciantes utilizan para crear anuncios dirigidos:
Dirección IP &Geolocalización: Dirigir a tu audiencia por su lugar de residencia es una de las segmentaciones más básicas que puedes hacer. Puede mostrar descuentos y rebajas dirigidos a una región específica. También puede mezclar la urgencia en los mensajes, como: «Esta oferta es sólo para los lectores de Utah y caduca en 10 horas».
Hay incluso más métricas que puedes añadir, como el país, el estado, la región y la ciudad de la persona.
Los estudios han descubierto que el 70% de los profesionales del marketing utilizan los datos de localización móvil para ayudar a captar a sus clientes.
La periodicidad de las visitas y si se trata de visitantes recurrentes o nuevos: A un visitante recurrente se le puede mostrar contenido relacionado en función de lo que buscó en el pasado.
Puede que tú mismo hayas visto que cuando visitas algunos sitios para buscar ciertas cosas, luego ves anuncios de esos sitios en otros lugares.
Amazon hace esto. Incluso envían correos electrónicos a los usuarios en función de los productos por los que han navegado antes.
Personyze es una plataforma que ofrece personalización en tiempo real basada en los datos del usuario.
¿Cómo se hace? Se llama retargeting, y vamos a aprender un poco más sobre él.
Cómo utilizan los anunciantes el retargeting
Cuando un usuario visita un sitio, está expresando su interés en él. Más tarde, al usuario se le pueden mostrar anuncios relacionados con el sitio.
Déjame aclararlo con un ejemplo. Estaba buscando una empresa llamada Ifeelgoods en Google. Minutos después, entré en Facebook y encontré este anuncio de Ifeelgoods en mi feed de noticias.
La cosa no acaba ahí. Días después, cuando estoy leyendo un artículo al azar en Salon, justo ahí delante de mí hay un anuncio de AdSense de Ifeelgoods.
Aquí hay algunos artículos que repasan el retargeting en detalle:
- Una comparación en profundidad de los servicios de remarketing y retargeting
- Cómo utilizar Google AdWords para llegar a las personas que no hicieron clic en su anuncio
- Hacking Paid Media: 5 pequeños ajustes que pueden dar grandes resultados
- Cómo Peak Design recupera el 12% de los carritos abandonados con el remarketing por correo electrónico
Herramientas para empresas de comercio electrónico y SaaS
Aquí hay algunas herramientas que las empresas de comercio electrónico y SaaS pueden utilizar para la segmentación por comportamiento:
RichRelevance: RichRelevance ha servido más de mil millones de recomendaciones personalizadas de productos. Ha proporcionado más de 10.000 millones de dólares en ventas atribuibles a sus socios minoristas como Walmart, Target, Sears, Best Buy, etc. Es la solución perfecta para los propietarios de sitios de comercio electrónico.
Puede registrarse en RichRelevance aquí.
Related Products Manager by CommerceStack: Se trata de una extensión de Magento que integra los datos del usuario en la experiencia de compra, generando ventas relevantes ascendentes, cruzadas y descendentes. Actualmente ofrece una prueba gratuita.
Los siguientes ejemplos muestran cómo se puede utilizar el gestor de productos relacionados y gestionarlos con unos pocos clics.
Visita la página de instalación de CommerceStack aquí.
Personyze: Personyze es una herramienta de behavioral targeting que recoge y analiza información sobre el usuario y hace recomendaciones en tiempo real. Puede mostrar anuncios publicitarios dirigidos a partir de una serie de datos como las palabras clave utilizadas para la búsqueda, el comportamiento de los clics, etc.
A continuación se muestra un ejemplo de un sitio que ofrece recomendaciones personalizadas con Personyze.
Personyze personaliza la página web para cada usuario, de la siguiente manera:
- Reconoce al usuario con su nombre, » Bienvenido Brian,»como puedes ver
- Se muestran productos basados en búsquedas anteriores
- Se hacen ventas cruzadas y ventas a la baja
- Se hacen ventas al alza
- Guías de usuario
- Precios reducidos para atraer clientes
Puedes registrarte en Personyze aquí.
Intelligent Cross-Sell de CNET: Esta herramienta es una bendición para aquellos en la industria de la electrónica de consumo. CNET se ha asociado con RichRelevance para ayudar a los comerciantes a optimizar sus ventas cruzadas. La herramienta aprovecha la base de datos de CNET de 5 millones de productos digitales y ofrece recomendaciones relevantes.
El ejemplo siguiente muestra una tabla de comparación de productos alimentada con la rica base de datos de productos electrónicos de CNET.
Empiece a utilizar Intelligent Cross-Sell aquí.
CoreMetrics Intelligent Offer de IBM: La herramienta genera recomendaciones de productos basadas en compras anteriores y reglas de negocio. Ofrece sin problemas a través de las plataformas de correo electrónico, móvil y web.
Comienza con CoreMetrics aquí.
Facebook interest based targeting: En un post aquí, Tommy Walker habla de cómo un anuncio de True Value llegó a su feed de noticias. En sus propias palabras: «Bueno… tengo 27 años, estoy casado, soy hombre, soy padre, y me han gustado las páginas Saving Money, Super Coupon Lady y DIY Network, entre otras cosas que indicarían que soy un adulto responsable que vive con un presupuesto y al que le gusta ocuparse de las cosas de la casa». También sugiere la nube de etiquetas perfecta para dirigirse a las personas que se entusiasmarían con un cupón de 5 dólares de True Value.
Comienza con la publicidad en Facebook aquí.
En Facebook, las personas introducen muchos datos que facilitan que se dirijan a ellas con ofertas muy personalizadas. Les gustan las páginas, lo que indica su interés en determinados productos o negocios, mencionan dónde viven, etc.
¿Has probado la publicidad basada en el comportamiento?
Como puedes ver, la publicidad basada en el comportamiento te ayuda a ofrecer a los consumidores ofertas más personalizadas. Te ayuda a ponerte en su lugar y entender lo que necesitan. Puede utilizar las herramientas para servir mejor a sus clientes.
¿Cómo han sido sus experiencias con la publicidad basada en el comportamiento?
Acerca del autor: Este artículo fue escrito por George Mathew.
Crece tu tráfico