Calcular cada una de las variables predictivas y el valor final del eCPM es muy complejo y no lo trataremos en detalle en este artículo, pero para hacerlo más fácil de entender, te lo explicaremos con un sencillo ejemplo.
eCPM = ƒ(CPC o COS o CPO, pCTR, pCR, pAOV)
Tres compradores que han navegado previamente por tu sitio web están ahora navegando, de manera individual, por un sitio web de un publisher. Criteo AI Engine está a punto de pujar por el inventario de anuncios, después de determinar que sería interesante mostrar tu campaña a estos compradores. Al configurar tu campaña, se ha decidido un coste por clic de un dólar.
eCPM = ƒ(1, pCTR, pCR, pAOV)
Predictive Bidding utiliza sus modelos predictivos y datos sobre los compradores, el contexto y el inventario disponibles para determinar la posibilidad de cada comprador de sentirse atraído (pCTR) y de generar conversión (pCR) y su probable valor de pedido (pAOV).
Comprador 1
pCTR = 0,5%, pCR = 10%, pAOV = 100 $
Comprador 2
pCTR = 0,75%, pCR = 6%, pAOV = 200 $
Comprador 3
pCTR = 1,25%, pCR = 6%, pAOV = 75 $
Estas cifras se introducen en la fórmula para proporcionar los valores de eCPM para cada comprador, lo que indica el importe de puja que valen para ti.
Comprador 1 eCPM = 5 $
Comprador 2 eCPM = 9 $
Comprador 3 eCPM = 5,62 $
Ten en cuenta que este es un ejemplo muy simplificado para mostrar el concepto de eCPM. Las situaciones reales, donde interviene constantemente la tecnología de machine learning de Predictive Bidding, son considerablemente más complejas y usan un enorme conjunto de datos y señales de compra en tiempo real, para calcular las variables predictivas de la fórmula y parámetros adicionales.
Estos cálculos ocurren casi instantáneamente para llegar a los compradores en tiempo real. ¡Para cada impresión, Predictive Bidding tarda sólo 10 microsegundos en elegir una campaña relevante que mostrar, calcular todas las variables más el valor del eCPM y realizar la puja correcta en una subasta de inventario!