Predictive Bidding – Determinando o valor do consumidor – Ad Tech

Alexandra Bannerman, Product Marketing Manager, explica como o Criteo AI Engine aproveita ao máximo seu budget de publicidade.

O Criteo AI Engine utiliza uma avançada tecnologia de machine learning, alimentada pela maior base de dados aberta de consumidores do mundo, para otimizar sua publicidade de tal forma que não seria possível através do gerenciamento manual de suas campanhas. Um exemplo perfeito disso é o Predictive Bidding, um recurso do Engine que calcula o bid certo no leilão para cada possível unidade do inventário de anúncios para ajudar você a impactar seus consumidores.

Por mais de uma década de esforços em R&D, a Criteo desenvolveu três principais modelos de predição que utilizam insights granulares sobre consumidores, produtos, inventários de publishers e interações entre eles para informar o Criteo AI Engine sobre três pontos importantes: quais consumidores têm probabilidade de engajamento com um anúncio, quais têm maior potencial de converter e quanto cada consumidor provavelmente gastará.

Essas variáveis complexas são combinadas em tempo real para atribuir uma avaliação a cada oportunidade que o Engine tem de mostrar um anúncio a um determinado consumidor.

Chamamos isso de eCPM de avaliação.

eCPM = ƒ(CPC ou COS ou CPO, pCTR, pCR, pAOV, Ω, ß, µ)

Por que usamos o termo “eCPM”? CPM padrão, ou “Custo por Mil Impressões”, é definido como o “custo por mil visualizações de um anúncio”, que é o modelo de preços padrão para unidades de anúncio em leilões de inventários de publishers.

No entanto, quando usado para retargeting, esse modelo de negócios significa que você paga por visualizações de anúncios que podem não alcançar os consumidores certos e não resultar, necessariamente, em engajamento ou conversão. Para alinhar-se mais estreitamente às suas metas, o Criteo AI Engine prediz o engajamento do consumidor e o comportamento de conversão para determinar o valor da impressão para você. Em seguida, ele traduz essas informações em um valor de bid que pode ser feito em um leilão de CPM (também conhecido como eCPM).

Vamos examinar as variáveis controláveis na fórmula de eCPM que são fornecidas por você, o anunciante.

eCPM = ƒ(CPC ou COS ou CPO, pCTR, pCR, pAOV, Ω, ß, µ)

Custo por Clique (CPC), Custo por Venda (COS) e Custo por Pedido (CPO) são dados que você pode fornecer, dependendo de como deseja gerenciar sua campanha. Um bid para inventário depende do quanto você deseja pagar pelo engajamento do consumidor — quanto mais alto o CPC, o COS ou o CPO, mais inventários e mais consumidores você poderá alcançar.

Vamos examinar as variáveis preditivas na fórmula de eCPM que são calculadas pelo Criteo AI Engine.

eCPM = ƒ(CPC ou COS ou CPO, pCTR, pCR, pAOV, Ω, ß, µ)

A Taxa de Cliques prevista (pCTR) é como o Criteo AI Engine mensura a probabilidade de engajamento do consumidor, em conformidade com os sistemas de atribuição de vendas baseados em clique que a maioria dos anunciantes utiliza.

A Taxa de Conversão prevista (pCR) também reflete no valor de bid que o Criteo AI Engine pode definir para um inventário. Quanto maior a probabilidade de conversão do consumidor, mais alto pode ser o bid.

O Valor Médio dos Pedidos previsto (pAOV) permite que o Engine eleve o seu ROI gerando mais anúncios para consumidores com probabilidade de ter um valor de carrinho maior.

Também usamos parâmetros adicionais que ajustam o eCPM a restrições de budget (Ω), canais de compra de mídia (ß) e dinâmicas de leilão (µ).

Então, o que significa realmente a fórmula de eCPM?

No geral, o eCPM informa à tecnologia de Predictive Bidding do Criteo AI Engine qual será o valor de uma impressão de anúncio específica para você, o anunciante.

Por exemplo, mostrar a um determinado consumidor um anúncio específico em um contexto específico deverá gerar um valor R$ x. Por isso, vale um bid de R$ y no leilão de inventário (x e y sendo as variáveis determinadas para cada impressão individual).

É dessa forma que o Criteo AI Engine investe com inteligência para maximizar o seu budget.

O cálculo de cada variável preditiva e do valor final de eCPM é muito complexo e vai além do escopo deste artigo. Mas, para facilitar o entendimento, veremos um exemplo simplificado.

eCPM = ƒ(CPC ou COS ou CPO, pCTR, pCR, pAOV)

Três consumidores que já visitaram seu site agora estão individualmente navegando no site de um publisher. O Criteo AI Engine está prestes a dar um bid em um inventário de anúncios e determinou que valeria a pena exibir sua campanha a esses consumidores. Ao configurar sua campanha, você decidiu sobre um Custo por Clique de um real.

 eCPM = ƒ(1, pCTR, pCR, pAOV)

O Predictive Bidding usa os respectivos modelos preditivos, além de dados sobre consumidores, contextos e inventários disponíveis, para determinar a chance que cada consumidor tem de se engajar (pCTR), converter (pCR) e o provável valor do pedido (pAOV).

Consumidor 1
pCTR = 0,5%, pCR = 10%, pAOV = R$ 100

Consumidor 2
pCTR = 0,75%, pCR = 6%, pAOV = R$ 200

Consumidor 3
pCTR = 1,25%, pCR = 6%, pAOV = R$ 75

Esses números são adicionados à fórmula para fornecer os valores de eCPM para cada consumidor, mostrando o melhor valor de bid para você.

Consumidor 1 eCPM = R$ 5

Consumidor 2 eCPM = R$ 9

Consumidor 3 eCPM = R$ 5,62

Lembre-se de que se trata de um exemplo simplificado para demonstrar o conceito de eCPM. Situações reais são consideravelmente mais complexas, e a tecnologia de machine learning do Predictive Bidding usa uma imensa base de dados e sinais de compras em tempo real para calcular as variáveis preditivas e os parâmetros adicionais da fórmula.

Esses cálculos ocorrem quase instantaneamente para impactar os consumidores naquele exato momento. Para cada impressão, o Predictive Bidding leva apenas 10 microssegundos para escolher uma campanha relevante para exibição, calcular todas as variáveis, o valor de eCPM e o bid certo no leilão de inventário.

O Criteo AI Engine segmenta todos os consumidores que são valiosos para você. Além disso, como a tecnologia Predictive Bidding do Criteo AI Engine pode predizer de maneira tão precisa o comportamento de cada consumidor, ela também pode priorizar alguns consumidores em relação a outros com base em suas metas individuais.

Veja um exemplo. Se seus objetivos priorizam maximizar a receita, o Criteo AI Engine pode aplicar um modelo de otimização de receita para definir bids mais altos para consumidores que têm um Valor Médio dos Pedidos previsto (pAOV) maior – como o Consumidor 2 no exemplo anterior (veja “eCPM: um exemplo simples da vida real”)

Se seus objetivos priorizam maximizar conversões, o Criteo AI Engine pode aplicar um modelo de otimização de conversão para definir bids mais altos para consumidores que têm uma Taxa de Conversão prevista maior – como o Consumidor 1 no exemplo anterior (veja “eCPM: um exemplo simples da vida real”)

 Dessa forma, o Criteo AI Engine pode alinhar-se às suas metas usando diferentes modelos de otimização para gerar receita, conversões, tráfego ou até mesmo o valor da margem associada a produtos específicos vendidos no seu site.

O Criteo AI Engine segmenta todos os consumidores que são valiosos para você. Além disso, como a tecnologia de Predictive Bidding do Criteo AI Engine pode predizer de maneira tão precisa o comportamento de cada consumidor, ela também pode priorizar alguns consumidores em relação a outros com base em suas metas individuais.

Os avançados modelos de otimização do Predictive Bidding ajudam a elevar o ROI permitindo que você escolha a estratégia de otimização certa para cada uma das suas campanhas.

Resumindo, o Criteo AI Engine usa a avançada tecnologia do Predictive Bidding para determinar, com precisão, o valor dos consumidores e garantir que seus anúncios impactem os consumidores com maior potencial de gerar os resultados que você deseja.

Isso requer um alto nível de precisão preditiva, o que só é possível com a imensa e altamente granular base de dados à qual a Criteo tem acesso.