Datos del Criteo AI Engine – Ad Tech en profundidad

Alexandra Bannerman, Product Marketing Manager, explica cómo el Criteo AI Engine utiliza los datos para optimizar tus anuncios.

El Criteo AI Engine potencia todos los productos de Criteo con machine learning avanzado, que se adapta y mejora de manera continua usando una gran cantidad de datos en tiempo real del Criteo Shopper Graph:

Los datos sobre identidad e intereses provienen de todos los compradores conectados a Criteo – es decir, el 72% de todos los compradores online a nivel mundial;

Los datos de medición realizan un tracking de cada venta que ocurre en una campaña retail financiada por la marca;

Los datos de interacción de los publishers se basan en la detallada visibilidad de Criteo de la interacción de los compradores con sitios web y apps. 

Criteo tiene el activo de datos sobre compradores abierto más grande del mundo, lo que significa que nuestra tecnología de machine learning tiene toda la información detallada necesaria para predecir con precisión qué es lo que inspira a los compradores e impulsa un mayor engagement.

Veamos cómo los datos de identidad e interés informan al Criteo AI Engine sobre el comportamiento del comprador.

En lugar de tomar una instantánea de la información en el momento de publicar un anuncio, el Criteo AI Engine utiliza datos históricos y en tiempo real para agregar la actividad individual de cada comprador, online y en tiendas físicas, a través de ventanas de tiempo móviles, evaluando la intensidad de la intención de compra del comprador en un momento dado.

Cuando un comprador navega online, el Criteo AI Engine utiliza más de 120 señales de compra para determinar, en ese momento, la probabilidad de que el comprador se sienta atraído, qué productos específicos recomendarle y también a qué diseño de anuncio responde mejor.

Debido a que Criteo AI Engine calcula todo esto en tiempo real y a nivel de comprador individual en lugar de para amplios segmentos de audiencia, la impresión del anuncio resultante está perfectamente optimizada para el comprador en ese punto específico de su proceso de compra.

A continuación te mostramos un ejemplo rápido sobre cómo el Criteo AI Engine utiliza los datos de identidad e interés para determinar la intención de compra del comprador y predecir su comportamiento.

Los datos de identidad e interés del Criteo Shopper Graph podrían informar al motor de que el «Comprador A» ha mirado un sombrero y un vestido en tu sitio web en un período de 30 días, el «Comprador B» ha mirado diez sombreros en solo siete días y el «Comprador C» ha mirado tres sombreros en tu sitio web y ha comprado uno en tienda física en un plazo de siete días.

Los algoritmos de machine learning del Criteo AI Engine son capaces de usar esta información, así como las tendencias de los datos de conversión, para predecir que el «Comprador B» tiene más probabilidades de generar conversión en este punto y lo más adecuado es recomendarle un sombrero específico.

Aunque este es un ejemplo básico, las situaciones reales son considerablemente más complejas; el Criteo AI Engine tiene en cuenta esas más de 120 señales de compra cada vez.

Recuerda, la privacidad de los compradores está protegida en todo momento. Criteo asigna una identificación generada de forma aleatoria para cada comprador, online, en diferentes dispositivos, y tiendas físicas, usando solo datos de usuario anónimos; nunca se captura voluntariamente la información de identificación directa.

Los datos de interacción de los publishers ayudan al Criteo AI Engine a encontrar las mejores oportunidades para mostrar tus anuncios.

Al procesar miles de millones de puntos de datos diarios de miles de publishers premium conectados a Criteo, nuestro motor evalúa los resultados obtenidos por diferentes tipos de publishers e inventario de anuncios, basándose en las interacciones que los compradores han tenido con ellos.

Por ejemplo, los compradores interactuarán de manera diferente con un anuncio de 600 x 160 píxeles en la parte superior de la página que con un anuncio de 300 x 250 píxeles en la mitad de la página; este rendimiento también varía según el sitio web en cuestión.

Estos insights ayudan al Criteo AI Engine a determinar el valor de inventario para cada impresión y a pujar en consecuencia, para llegar a los compradores correctos.

Compartimos contigo un ejemplo que te muestra las formas en que el Criteo AI Engine utiliza los datos.

Cristina ha estado mirando tus productos, tanto online como en tienda física. Ahora, navega por diversos sitios web de publishers.

– Los datos de identidad del Criteo Shopper Graph le dicen al motor que esta compradora ha estado de compras online, desde varios dispositivos, y en tienda física;

– Predictive Bidding, una funcionalidad del Criteo AI Engine, utiliza datos sobre intereses del Shopper Graph para determinar el valor de la compradora según la probabilidad que tiene de sentirse atraída por tu anuncio y comprar y en función de cuánto se gastará;

– Predictive Bidding utiliza luego la valoración de la compradora, además de los datos sobre los resultados de los publishers y del inventario, para seleccionar el anuncio disponible más adecuado, en los sitios web más convenientes y realizar una puja óptima en tiempo real;

– La tecnología Recomendación de Productos del motor utiliza sus preferencias de compra, así como las de otros compradores similares, para determinar qué artículos de tu catálogo de productos se le mostrarán,

– Y la tecnología DCO+ del motor tiene en cuenta las preferencias visuales que Cristina mostró en el pasado, elige el mejor diseño de anuncio y lo presenta de acuerdo con el inventario elegido.

¡Todo esto sucede en tiempo real con el fin de presentarle a Cristina el mejor anuncio posible con aquellos productos que probablemente le atraerán y generarán conversión en ese momento!

¡Ya tienes toda la información! Así es cómo el Criteo AI Engine utiliza los datos para optimizar tus anuncios.