MGID, la plataforma publicitaria global, anuncia hoy el lanzamiento de una importante actualización de CPA Tune, su motor de optimización de pujas automatizado. Respaldado por datos de más de 30000 conversiones rastreadas en 13 verticales y 19 mercados, CPA Tune ahora ofrece una tasa de conversión promedio un 237% superior a la anterior y reduce el costo por conversión en un 39%.
CPA Tune utiliza el aprendizaje automático para maximizar las conversiones y la eficiencia a gran escala en las campañas de publicidad nativa de MGID. Mediante el análisis de datos históricos de las campañas y señales de comportamiento e intención en tiempo real, su modelo predice qué inventario tiene más probabilidades de generar conversiones con un coste por adquisición (CPA) objetivo determinado, ajustando dinámicamente las pujas de coste por clic (CPC) para mostrar los anuncios al tráfico con mayor probabilidad de conversión.Tras un año de perfeccionamientos mediante aprendizaje automático, el motor actualizado ahora ofrece un aumento del 13-15% en la tasa de conversión (CVR) y un incremento del 20-25% en los ingresos por cliente con respecto al modelo de lanzamiento.
Los clientes pueden elegir entre dos variantes distintas de CPA Tune: Target CPA, que optimiza las pujas dentro de un umbral de CPA estricto para mantener la eficiencia de costos; y MaxConversions, que maximiza las oportunidades de tráfico con un umbral de CPA flexible que aprovecha al máximo los presupuestos de la campaña.
Si bien los modelos de aprendizaje automático mejoran naturalmente con el tiempo, los ingenieros de MGID orientaron CPA Tune hacia tres optimizaciones específicas que permiten que el modelo actualizado responda con mayor rapidez a los cambios en el comportamiento del usuario:
- Más sensible a las señales recientes: El modelo analiza el rendimiento reciente junto con el historial a largo plazo, en lugar de considerar únicamente este último. Puede distinguir entre una inversión que siempre ha funcionado y una que acaba de empezar a funcionar — o una que está perdiendo efectividad — y realiza las ofertas correspondientes.
- Segmentación de tráfico más detallada: Al evaluar combinaciones de tráfico superpuestas, puede detectar segmentos de alto rendimiento que no se detectan en análisis más amplios.
- Una comprensión más precisa del interés: La versión mejorada de CPA Tune interpreta mejor la intención del usuario. El interés ahora proviene del anuncio con el que interactuó el usuario, no de la campaña publicitaria. Además, contabiliza las conversiones, no sólo los clics.
El modelo actualizado ya está disponible en las estrategias Target CPA y MaxConversions. Después de solo un año, las campañas de Target CPA Tune logran un CVR un 15% mayor y un aumento del 20% en los ingresos del cliente con respecto al modelo de lanzamiento, mientras que las campañas de MaxConversions logran un CVR un 13% mayor y un aumento del 25% en los ingresos del cliente. No se requieren cambios del lado del cliente para activar el modelo actualizado.
“Sabíamos, por la naturaleza de la tecnología de aprendizaje automático, que CPA Tune mejoraría con el tiempo, pero el modelo actualizado ha superado nuestras expectativas”,
declaró Ivan Doruda, director ejecutivo de MGID.
“Sin embargo, que quede claro: no nos quedamos de brazos cruzados viendo cómo el modelo aprendía. Esta actualización fue el resultado de un trabajo de ingeniería deliberado y específico por parte de nuestro equipo para mejorar los datos con los que se alimenta el modelo y refinar sus resultados para satisfacer las necesidades de nuestros clientes”.
“Los datos históricos son la base para una predicción precisa, pero son los datos en tiempo real los que nos dan la ventaja competitiva”, continúa Doruda. “Si nos basamos únicamente en lo que ha sucedido antes, podríamos perder oportunidades que tenemos delante. Con esta importante actualización de CPA Tune, nuestro modelo ahora es capaz de considerar tanto el largo como el corto plazo simultáneamente. Es un hito para MGID en la optimización automatizada e inteligente, y estoy deseando ver qué nos depara el futuro”.
