Medición de CTV y OTT en profundidad

En la primera parte de nuestra serie del blog sobre televisión por Internet (“over-the-top”, OTT), describimos el ámbito de TV avanzada mediante la definición de la terminología, presentamos las integraciones de mediciones de OTT de AppsFlyer y describimos tendencias clave para tener en cuenta en el mercado de OTT. Para los anunciantes por rendimiento, la definición de la metodología de atribución debe ser el primer paso para determinar la estrategia de pruebas de OTT. Por eso, en esta publicación profundizamos en el tema de la medición de TV avanzada con un enfoque técnico en OTT y la atribución de TV conectada (CTV).

Aspectos generales de la medición en TV

Hace mucho que los anunciantes aceptan las limitaciones de la medición tradicional en TV. A diferencia de los canales digitales que dependen del seguimiento de URL, píxeles, postbacks e integraciones S2S/SDK para ofrecer una medición de uno a uno y determinista entre las participaciones con anuncios y sus conversiones, la TV lineal depende de la atribución probabilística. Los anunciantes televisivos reciben reportes estándar sobre la entrega estimada de impresiones por demografía (p. ej. el grupo de edad entre 18 y 34 años) en función de las calificaciones televisivas y los datos de los paneles de Nielsen, pero si desean comprender el impacto de dichas inversiones, deben invertir en investigaciones separadas. Esto se lleva a cabo típicamente mediante análisis de elevación incremental o estudios de marcas pagadas, a fin de estimar el efecto probable de la TV en métricas correlacionadas como el conocimiento, la adquisición y las ventas. AppsFlyer usa un método similar para atribuir instalaciones móviles a anuncios televisivos mediante señales con base en el tiempo y en la ubicación y sin ningún costo agregado.

Hasta que llegó la CTV. Aunque la conectividad por Internet puede ofrecer un enlace más exacto entre los anuncios televisivos y las acciones entre dispositivos en el mismo hogar, el desarrollo de la atribución realmente basada en las personas recién está surgiendo. AppsFlyer se enorgullece en ofrecer la atribución determinista de las descargas de aplicaciones de OTT que ocurren en la misma plataforma del anuncio de CTV. Sin embargo, por ahora, la atribución de los anuncios de CTV a otros dispositivos depende de la misma metodología probabilística de la TV tradicional. Algunas empresas de nube de marketing comenzaron a ofrecer “gráficos de identidad” que usan señales basadas en los hogares y en los usuarios a fin de proporcionar una atribución avanzada entre dispositivos de la CTV, pero estas ofertas todavía no están integradas con ningún MMP importante.

Medición determinista: integración SDK/S2S

Actualmente, hay dos opciones confiables para la atribución holística de descargas de aplicaciones de OTT que ocurren en la misma plataforma de OTT como el anuncio de CTV:

1) Integración directa con cada proveedor de plataformas para el pass-back de datos (un proceso manual y complicado para las personas que anuncian entre distintas plataformas)

2) Trabajar con un partner de atribución centralizado (p. ej. AppsFlyer)

La integración con AppsFlyer permite que los anunciantes vean todas sus instalaciones de OTT en un mismo sitio, en lugar de agregar reportes separados de cada proveedor de plataformas de OTT. Además de optimizar el proceso de análisis, AppsFlyer también ofrece opciones avanzadas de medición. Configura eventos in-app sin restricciones, establece ventanas de atribución personalizadas e integra de manera óptima las fuentes de medios de OTT para facilitar insights más profundos y la estandarización entre las plataformas de OTT. Actualmente, ofrecemos las siguientes integraciones directas y, próximamente, agregaremos más plataformas:

Después de que tu aplicación de OTT se integre con el SDK de AppsFlyer, con unos pocos clics podrás habilitar la atribución paga para fuentes de medios integradas. Aunque son opcionales, las integraciones de servidor a servidor (S2S) te permiten enviar eventos de AppsFlyer de regreso a cada asociado de OTT y fuente de medios para fines de optimización.

Medición probabilística: pruebas de elevación y gráficos de dispositivos

La medición determinista siempre será más exacta que los métodos probabilísticos, pero para algunos anunciantes puede valer la pena invertir en análisis adicionales que les ofrezcan un panorama más amplio sobre el impacto de las campañas de CTV. Además de ser útil para los propietarios de aplicaciones OTT, esto es útil para los propietarios de aplicaciones móviles que desean utilizar la publicidad de CTV para generar conocimiento. En particular, para los anunciantes por rendimiento móvil, la ejecución de campañas de CTV sin tener idea de su impacto en la consideración del producto o en las instalaciones de aplicaciones puede parecer un desperdicio de dinero.

Afortunadamente, algunos partners de medios y algunas empresas de analíticas de marketing están comenzando a ofrecer soluciones que ayudan a enfrentar esto. Hay dos maneras de hacerlo: (1) prueba de elevación de conversiones (2) gráfico de dispositivos cruzados.

(1) Prueba de elevación de conversiones

Solo un DSP que ejecute medios en diversos dispositivos puede llevar a cabo pruebas de elevación de conversiones. Esto requiere además la desactivación de otros medios para evitar la contaminación de las pruebas. Antes del lanzamiento, el DSP divide el público objetivo en un grupo expuesto y en un grupo de control. El grupo de prueba ve tus anuncios y el grupo de control ve anuncios placebo. Después de finalizada la campaña, el anunciante analiza la tasa de conversión de instalaciones entre el grupo de prueba y el grupo expuesto para comprender el impacto probable de la exposición al anuncio. Esto puede utilizarse después para la referencia de eCPI de CTV a móvil.

Lamentablemente, estas pruebas son costosas, ya que el anunciante debe pagar los anuncios entregados a su audiencia. Hay un enfoque similar y potencialmente más económico que involucra anuncios fantasma. Con este método, solo debes pagar tus propios anuncios. En el backend, el DSP intenta aleatorizar un público selecto expuesto a anuncios distintos a los tuyos (y replicar así, fundamentalmente, el grupo de control). Las pruebas con anuncios fantasma se ofrecen como valor agregado con un gasto mínimo importante (p. ej., US$200,000) o por una tarifa plana que debería costar menos que el enfoque con anuncios placebo.

Debemos tener en cuenta que ambos enfoques se basan en el análisis de correlaciones y que pueden verse afectados por un sesgo en la selección. Esto puede producir distintos resultados entre las pruebas, lo que requiere pruebas adicionales iterativas para lograr modelos predictivos exactos.

(2) Gráfico de dispositivos cruzados

Actualmente, los gráficos de dispositivos cruzados probablemente son el enfoque más completo para la atribución de dispositivos cruzados a partir de CTV. El gráfico de arriba ilustra una situación donde el anunciante utiliza una plataforma en la nube para la gestión de datos o para marketing, como Drawbridge, Tru Optik, Samba TV, Data + Math, Adobe u Oracle para agregar datos. La métrica de conexión principal para este enfoque suele ser el IP. También se usan otras métricas, como el ID de dispositivo, el agente de usuario, la hora y la geolocalización, para validar la exactitud de las conexiones del gráfico de dispositivos cruzados. El resultado final es un informe de atribución multitoque que estima qué instalaciones de aplicaciones fueron impulsadas por medios entre los dispositivos, es decir, CTV a móvil y viceversa.

Las desventajas principales de este enfoque son el costo y la exactitud. La participación de un partner de analíticas personalizadas puede costar más de US$10,000 por mes. La alternativa es encontrar un DSP o partner programático que pueda ofrecer la atribución de dispositivos cruzados como valor agregado (p. ej., The Trade Desk), pero cada partner tiene su propio enfoque, con sus propias limitaciones y requisitos mínimos de gastos. Dejando de lado el costo, los gráficos de dispositivos cruzados pueden ofrecer resultados más exactos que las pruebas de elevación de conversiones, pero no llegan a tener el nivel de los métodos deterministas. Como el fingerprinting móvil, cualquier asociación a partir de los gráficos de dispositivos cruzados debe observarse con cuidado.

Hacia el futuro

Overall, CTV measurement is still extremely fragmented, not unlike the wild west of mobile attribution a decade ago. However, the high growth rate of CTV will naturally lend itself to technical advancement over time. Moreover, the synergies between OTT apps and mobile present clear opportunities for app marketers to start testing OTT television sooner than later. In our next post, we’ll share more details on our integration with Amazon Fire TV, featuring advertising opportunities and measurement best practices.

Para obtener más información sobre cómo configurar OTT con AppsFlyer, consulta las páginas de soporte (Amazon Fire TV / Apple TV / Xbox / Android TV), comunícate con tu gerente de éxito o programa una consulta gratuita con un experto de AppsFlyer.