{"id":412072,"date":"2023-09-23T11:11:00","date_gmt":"2023-09-23T09:11:00","guid":{"rendered":"https:\/\/adevinta.es\/stories\/articles\/audiencias-precision-lookalike"},"modified":"2023-09-23T11:11:00","modified_gmt":"2023-09-23T09:11:00","slug":"audiencias-precision-lookalike","status":"publish","type":"story","link":"https:\/\/adevinta.com\/es\/cuentos\/articulos\/audiencias-precision-lookalike\/","title":{"rendered":"Aumentar audiencias sin perder precisi\u00f3n gracias al lookalike"},"content":{"rendered":"<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Si hay algo en lo que coinciden todas las <strong>campa\u00f1as de publicidad digital<\/strong>, es en querer llegar a quienes les interesa. Y, si es posible, que sea una audiencia lo m\u00e1s numerosa posible. Y, para a\u00f1adir un punto m\u00e1s de complejidad, tambi\u00e9n queremos que pese a que la audiencia crezca, siga siendo igual de precia. \u00bfC\u00f3mo se logra eso? La respuesta est\u00e1 en la <strong><em>lookalike audience<\/em><\/strong> o audiencia similar.<\/p>\n<p>\u00bfDe qu\u00e9 hablamos cuando en <strong><a href=\"https:\/\/adevinta.es\/stories\/articles\/que-es-la-programatica\">program\u00e1tica<\/a><\/strong> hablamos de <em>lookalike?<\/em> Con este t\u00e9rmino nos estamos refiriendo a buscar gemelos. Es decir, a tratar de encontrar usuarios que se parezcan a los de tu segmento objetivo. Incluso, aunque inicialmente no est\u00e9n incluidos en \u00e9l. \u00bfPara qu\u00e9? Precisamente para conseguir una audiencia m\u00e1s numerosa, para incrementar la cifra de receptores finales. Y, por tanto, hacer una campa\u00f1a m\u00e1s grande. Y que esto, no nos lleve a dejar de seleccionar los destinarios entre los que tengan un perfil m\u00e1s af\u00edn a los objetivos marcados.<\/p>\n<p>Si partimos de datos sociodemogr\u00e1ficos podemos pensar que un determinado producto interesa principalmente a mujeres entre 45 y 60 a\u00f1os y dirigir la campa\u00f1a a ese \u00e1mbito. Pero puede haber mujeres de otros rangos de edad u hombres que tambi\u00e9n sean potenciales clientes. Hay que encontrar patrones de estos usuarios que permita identificarlos como similares al segmento objetivo inicial.<\/p>\n<h2>La <em>data <\/em>es clave para conseguir crear segmentos <em>lookalike <\/em><\/h2>\n<p>La <strong><em><a href=\"https:\/\/adevinta.es\/stories\/articles\/tipos-data\">data<\/a><\/em><\/strong> tiene un papel determinante a la hora de buscar <strong><em>lookalike audiences<\/em><\/strong>. Hasta hace no mucho tiempo, aunque este proceso se pudiera hacer con la data propia (<strong><em>first party data<\/em><\/strong>), tambi\u00e9n era frecuente recurrir a bases de datos de terceros. Eso s\u00ed, una vez que se hab\u00edan exprimido al m\u00e1ximo las propias.<\/p>\n<p>Se hac\u00eda de este modo porque la <strong><em>third party data<\/em><\/strong> tiene un coste y es m\u00e1s dif\u00edcil de rentabilizar. Pero permit\u00eda descubrir nuevas audiencias de usuarios afines a los que no se estaba llegando hasta ese momento.<\/p>\n<h3>C\u00f3mo llegar a audiencias similares sin <em>third party data<\/em><\/h3>\n<p>Trabajar con <em>cookies <\/em>de terceros pod\u00eda suponer un riesgo para los usuarios y su privacidad. Por eso, en los \u00faltimos a\u00f1os el <em>cookieless <\/em>ha irrumpido en la industria. <a href=\"https:\/\/www.lavanguardia.com\/andro4all\/google-chrome\/el-adios-de-google-a-las-cookies-de-terceros-en-chrome-ya-tiene-fecha\">M\u00e1s all\u00e1 del fin de las <em>cookies <\/em>de terceros por parte de Google<\/a>, tambi\u00e9n ha supuesto un cambio de mentalidad entre los profesionales del sector.<\/p>\n<p>As\u00ed, la consecuci\u00f3n de <em>lookalike audiences <\/em>y otras actividades que se hac\u00edan a partir de <em>data <\/em>de terceros, ahora se hace mediante otras soluciones. Entre ellas, hay <a href=\"https:\/\/adevinta.es\/stories\/articles\/data-para-el-cookieless-nuevas-formas-de-identificar-audiencias\">cinco tecnolog\u00edas<\/a> que est\u00e1n despuntando:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Segmentaci\u00f3n contextual. <\/strong>Con ella se analiza el contenido de cada <em>site <\/em>para identificar los intereses de los usuarios.<\/li>\n<li><strong>ID universal.<\/strong> En este caso, la propuesta apuesta por generar un identificador universal y persistente que sustituya a las <em>cookies <\/em>de terceros.<\/li>\n<li><strong>Grafos de identidad. <\/strong>Tambi\u00e9n conocidos como <em>ID graph.<\/em> Almacenan distintos identificadores que se correlacionan entre s\u00ed sobre usuarios independientes.<\/li>\n<li><strong><em>Data Clean Rooms<\/em>. <\/strong>A partir de <em>first <\/em>o <em>second party data<\/em>, las <em>data clean rooms <\/em>permiten a dos compa\u00f1\u00edas poner en com\u00fan sus datos de forma Segura y privada.<\/li>\n<li><strong><em>Hosehold graph.<\/em><\/strong> Este t\u00e9rmino tambi\u00e9n hace referencia a bases de datos pero, en lugar de a identificadores personales, se asocia a un hogar concreto.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Claves de uso<\/h2>\n<p>Hay una serie de consejos que conviene tener presentes cuando se realiza una acci\u00f3n de <em>lookalike <\/em>de este tipo si se le quiere sacar el m\u00e1ximo provecho:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Audiencia base.<\/strong> Es necesario partir de un m\u00ednimo de audiencia, porque cuando es demasiado peque\u00f1a el margen de error es mucho mayor. Cuando tienes un conjunto de 10.000 es m\u00e1s f\u00e1cil encontrar alguien que se parezca que cuando tienes un conjunto de 100.<\/li>\n<li><strong>Trabajar los datos propios.<\/strong> Hay que tener lo m\u00e1s avanzada posible la <em>first party data<\/em>. Adem\u00e1s, es un h\u00e1bito que permite conocer mejor a los usuarios y cuidar su privacidad, raz\u00f3n m\u00e1s que suficiente para comprometerse a prestarle la atenci\u00f3n que merece.<\/li>\n<li><strong>Herramientas. <\/strong>Los DMP est\u00e1n mejor preparados para hacer <em>lookalike<\/em>. Esto se debe a que trabajan con un <em>user ID<\/em> que incluye no s\u00f3lo la <em>cookie<\/em>, sino tambi\u00e9n el dispositivo y el login.<\/li>\n<li><strong>Afinidad. <\/strong>Tambi\u00e9n se puede y se debe intentar hacerlo con otras herramientas (no s\u00f3lo los DMP) para sacar un \u00edndice de afinidad con otros segmentos.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Con estas cuatro claves en mente es m\u00e1s f\u00e1cil conseguir que una acci\u00f3n <em>lookalike<\/em> tenga unos resultados adecuados. Pero, en cualquier caso, siempre proporciona un mejor conocimiento de los usuarios de la marca y eso siempre es positivo. Se logran mejores segmentaciones y se obtiene una mayor afinidad. Nada se pierde por buscar gemelos.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><em>\u00bfConoces la\u00a0<strong>newsletter<\/strong>\u00a0mensual de\u00a0<strong>publicidad y marketing digital<\/strong>\u00a0de Adevinta? \u00a1Suscr\u00edbete\u00a0<\/em><a href=\"https:\/\/observatoriopublicidad.adevinta.es\/contacto\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><em>aqu\u00ed<\/em><\/a><em>\u00a0y no te pierdas las novedades del sector!<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>&nbsp; Si hay algo en lo que coinciden todas las campa\u00f1as de publicidad digital, es en querer llegar a quienes les interesa. Y, si es posible, que sea una audiencia lo m\u00e1s numerosa posible. 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