La televisión conectada (CTV) ha revolucionado la publicidad al combinar el amplio alcance de la televisión tradicional con una segmentación digital precisa, creando nuevas oportunidades para los vendedores de aplicaciones móviles. Sin embargo, la evaluación de la eficacia de los anuncios de CTV sigue siendo una tarea compleja debido a los recorridos del usuario entre dispositivos, los obstáculos técnicos en la atribución y la dinámica política dentro del ecosistema de medición. Aunque muchos proveedores de aplicaciones móviles, incluidos los que utilizan plataformas como AdMob, MoEngage, Adjust, Kochava y AppsFlyer, han aumentado significativamente los presupuestos para anuncios en televisión digital desde la pandemia, medir con precisión el impacto de la campaña implica superar retos específicos de la televisión digital. La revisión de los modelos de atribución, el empleo de sofisticados métodos probabilísticos y el aprovechamiento de los gráficos de dispositivos domésticos se han revelado como vías esenciales para sortear con eficacia estas complejidades.
Retos técnicos de la evaluación de la eficacia de los anuncios CTV para los vendedores de aplicaciones móviles
Una dificultad fundamental reside en la naturaleza multidispositivo de las campañas publicitarias en CTV. A diferencia de la publicidad móvil o de escritorio, donde la medición determinista conecta las impresiones de anuncios directamente con los ID de dispositivo, los anuncios CTV implican interacciones dispersas entre un televisor y un dispositivo móvil. Esta división impide emplear la correspondencia de ID de dispositivo, lo que obliga a los profesionales del marketing a confiar en el modelado probabilístico, comúnmente conocido como fingerprinting, para asociar las visualizaciones de anuncios CTV con las instalaciones de aplicaciones.
- La medición determinista utiliza identificadores de dispositivos o publicidad para vincular los anuncios a las instalaciones de aplicaciones.
- Las campañas de CTV requieren modelos probabilísticos basados en direcciones IP y firmas de dispositivos.
- El requisito de que ambos dispositivos compartan la misma Wi-Fi doméstica limita la precisión.
Los estudios de empresas de medición como Adjust indican que, de media, 85% de las instalaciones móviles se producen en redes Wi-Fi domésticas, pero esto sigue dejando importantes lagunas. Dado que los usuarios a menudo interactúan con los anuncios de CTV fuera de casa o con dispositivos móviles desconectados de las redes domésticas, los datos adolecen de una cobertura incompleta. Esta desventaja crea un viento en contra en comparación con los anuncios en redes sociales y búsquedas, donde domina la atribución determinista.
| Método de medición | Contexto del dispositivo | Exactitud | Limitaciones del CTV |
|---|---|---|---|
| Determinista | Dispositivo único | Alto | Imposible en TV y dispositivos móviles |
| Probabilística (huellas dactilares) | Entre dispositivos | Medio | Depende de la IP compartida y de las condiciones de la red |
Repercusión de las cascadas de atribución en la evaluación de anuncios de CTV
Más allá de las restricciones técnicas, los vendedores de aplicaciones móviles deben lidiar con cuestiones políticas y estructurales integradas en las metodologías de atribución. Los proveedores de medición móvil más populares, como AppsFlyer, Adjust, Singular y Kochava, aplican cascadas de atribución que dan prioridad a los datos deterministas sobre las coincidencias probabilísticas y favorecen los clics sobre las impresiones. Este flujo de trabajo perjudica intrínsecamente a las redes publicitarias de CTV porque:
- Los anuncios de CTV sólo pueden medirse de forma probabilística debido a las limitaciones entre dispositivos.
- No se puede hacer clic en las impresiones de anuncios de CTV, lo que limita su peso de atribución.
- El modelo predominante de atribución al último contacto atribuye las conversiones al último anuncio visto o en el que se ha hecho clic, eclipsando el papel del CTV en el recorrido del usuario.
La persistencia de la atribución al último contacto beneficia a las redes dominantes, como las redes sociales y las búsquedas, que mantienen el control de los datos de medición. Esta situación complica el reconocimiento justo de las contribuciones de CTV en las campañas de instalación de aplicaciones y requiere una defensa estratégica por parte de las redes publicitarias de CTV para actualizar los enfoques de medición.
Soluciones avanzadas para una medición precisa de los anuncios CTV en el marketing de aplicaciones móviles
Abordar estos impedimentos implica integrar enfoques innovadores para mejorar las capacidades de medición de anuncios de CTV. Los principales vendedores de aplicaciones móviles y redes publicitarias de CTV han empezado a utilizar gráficos completos de dispositivos domésticos e inteligencia de localización. Estas herramientas ayudan a establecer relaciones coherentes entre dispositivos de distintos entornos, mitigando las limitaciones de la huella digital.
- Los gráficos de dispositivos domésticos consolidan conjuntos de dispositivos pertenecientes al mismo hogar para la atribución cruzada de dispositivos.
- La información basada en la ubicación complementa los datos de la dirección IP para mejorar el determinismo.
- Se anima a los proveedores de servicios de medición a adoptar estas soluciones a pesar de la preocupación por la privacidad de los datos, especialmente en los marcos de cumplimiento de la UE.
El crecimiento de la medición basada en huellas dactilares, acelerado por las estrictas políticas de consentimiento IDFA de Apple, con índices de opt-in cercanos a 20% en todo el mundo, refuerza la importancia de los enfoques probabilísticos. Incluso las redes que tradicionalmente se basan en datos deterministas, como Tune y Branch, reconocen la necesidad de marcos híbridos que incorporen discretamente la huella digital.
| Solución | Descripción | Beneficio de la medición del CTV | Desafíos |
|---|---|---|---|
| Gráficos de aparatos domésticos | Asigna varios dispositivos a un hogar | Mayor confianza en las coincidencias entre dispositivos | Privacidad de los datos y obstáculos normativos |
| Inteligencia de localización | Utiliza datos de geolocalización junto con la IP | Mejora la precisión de las coincidencias probabilísticas | Requiere el consentimiento del usuario y transparencia |
| Modelos de atribución multitoque | Acredita múltiples puntos de contacto más allá del último clic | Asignación de créditos más precisa para los anuncios de CTV | Implantación compleja y resistencia a la adopción por parte del sector |
Los nuevos modelos de atribución reconfiguran la evaluación del impacto de los anuncios en CTV
Varias soluciones innovadoras de atribución están ganando terreno. Funnel, con sede en Suecia, ofrece modelos que admiten la atribución multitáctil y asistida, lo que permite a los profesionales del marketing ver las contribuciones de los anuncios de CTV incluso si las instalaciones de aplicaciones se atribuyen a las redes sociales o a las plataformas de búsqueda. El panel de asistencia de Adjust revela de forma similar la participación de los anuncios en las redes, destacando el papel de la CTV en todo el embudo.
- La atribución multitoque tiene en cuenta múltiples influencias a lo largo del recorrido del cliente.
- Los cuadros de mando ofrecen información sobre los efectos sinérgicos de la red.
- Estos modelos fomentan la colaboración entre CTV y los proveedores de mediciones móviles.
Perspectivas futuras de la participación en aplicaciones multidispositivo impulsada por la televisión conectada
La propia trayectoria del comportamiento de los usuarios de aplicaciones está evolucionando hacia ecosistemas multidispositivo. Las empresas de juegos ilustran esta tendencia empujando a los usuarios a instalar aplicaciones móviles en PC, con el apoyo de herramientas como el emulador de Windows de Google. Paralelamente, los anuncios interactivos de televisión en color están llamados a fusionar los teléfonos móviles y los dispositivos de televisión en experiencias cohesivas.
- CTV se convierte en el eje digital del hogar.
- Experiencias publicitarias interactivas unificadas en móviles y televisión.
- Oportunidades de crecimiento para los vendedores de aplicaciones que utilizan plataformas como Segment, Criteo, Tune y Branch.
Este futuro multidispositivo implica que las redes publicitarias de televisión en color deben situarse en el centro del ecosistema, uniendo la creatividad de la gran pantalla con el compromiso de la pequeña pantalla para obtener información completa sobre el recorrido del usuario y optimizar el rendimiento de las campañas.
Aspectos clave para los vendedores de aplicaciones móviles que aprovechan las campañas publicitarias de CTV
- Comprender las limitaciones tecnológicas de atribución entre dispositivos y prepararse para utilizar métodos probabilísticos.
- Abogar por marcos de atribución avanzados que acreditan justamente las contribuciones publicitarias de CTV más allá de los modelos de último toque.
- Aprovecha los gráficos de los dispositivos domésticos y los datos de localización para mejorar la precisión de las mediciones.
- Aprovechar las nuevas herramientas de atribución multitoque como los de Funnel, Adjust y Singular.
- Prepárese para una experiencia de usuario integrada y multidispositivo con la CTV como interfaz digital principal junto con el móvil.
¿Por qué es difícil medir la eficacia de los anuncios CTV para los vendedores de aplicaciones móviles?
Medir la eficacia de los anuncios de CTV es difícil porque la participación del usuario abarca varios dispositivos, lo que impide la comparación directa de ID de dispositivo utilizada en el marketing móvil. Hay que recurrir a modelos probabilísticos como las huellas dactilares, que tienen imprecisiones inherentes.
¿Cómo afecta la modelización probabilística a la medición de anuncios en CTV?
El modelado probabilístico, utilizado en la medición de anuncios de CTV, se basa en las direcciones IP compartidas de los hogares y en las características de los dispositivos para atribuir los anuncios, pero es menos preciso que los métodos deterministas y puede pasar por alto conversiones cuando los usuarios están fuera de la red doméstica.
¿Qué papel desempeñan los gráficos de dispositivos domésticos en la evaluación de la eficacia de los anuncios de CTV?
Los gráficos de dispositivos domésticos mejoran la evaluación de la eficacia de los anuncios de CTV mediante el mapeo de dispositivos dentro del mismo hogar, lo que permite una atribución entre dispositivos más precisa que la simple coincidencia de IP, mejorando la confianza de medición para los comercializadores de aplicaciones móviles.
¿Por qué es problemático el modelo de atribución de último contacto para las campañas publicitarias de CTV?
La atribución al último contacto acredita el último anuncio visto o en el que se ha hecho clic antes de la conversión, ignorando a menudo los anuncios CTV anteriores que influyen en las decisiones del usuario, con lo que se subestima la eficacia de los anuncios CTV en las campañas de aplicaciones móviles.
¿Qué proveedores de medición utilizan habitualmente los responsables de marketing de aplicaciones móviles para evaluar la eficacia de los anuncios de CTV?
Los responsables de marketing de aplicaciones móviles suelen utilizar proveedores de medición como Adjust, AppsFlyer, Kochava, Singular, Tune y Branch para evaluar la eficacia de los anuncios de CTV, cada uno con diferentes capacidades para gestionar los retos de la atribución entre dispositivos.
¿Cómo ha afectado la política IDFA de Apple a la medición de anuncios de CTV?
La política IDFA de Apple, que exige el consentimiento del usuario, redujo significativamente las tasas de opt-in, obligando a los vendedores de móviles a confiar más en métodos de medición probabilísticos como el fingerprinting, lo que ha afectado a la precisión de la evaluación de las campañas publicitarias de CTV.
¿Qué soluciones existen para superar las limitaciones de la huella digital en la medición de anuncios de CTV?
Para superar las limitaciones de la huella digital se utilizan gráficos de dispositivos domésticos, inteligencia de localización y se impulsan modelos de atribución multitáctil, con lo que se mejora la precisión y la equidad en la evaluación de la eficacia de los anuncios de CTV para aplicaciones móviles.
¿Son eficaces los modelos de atribución multitoque para las campañas publicitarias de CTV?
Los modelos de atribución multitáctil son eficaces, ya que asignan el crédito a través de múltiples puntos de contacto de los anuncios, proporcionando a los vendedores de aplicaciones móviles una comprensión global de las contribuciones de los anuncios CTV más allá del sesgo del último clic.
¿Cómo afectará el uso de aplicaciones entre dispositivos a las futuras estrategias publicitarias de CTV?
El uso de aplicaciones multidispositivo integrará más estrechamente la televisión por cable y los dispositivos móviles, transformando la televisión por cable en un centro digital doméstico y empujando a los profesionales del marketing a diseñar campañas cohesivas e interactivas que abarquen todos los dispositivos.
¿Qué papel desempeñan plataformas como AdMob y MoEngage en la medición de la eficacia de los anuncios de CTV?
Plataformas como AdMob y MoEngage ofrecen a los vendedores de aplicaciones móviles herramientas para la integración de datos y el seguimiento de la participación de los usuarios, lo que ayuda a evaluar la eficacia de los anuncios de CTV en combinaciones de medios más amplias.