Utilizas píxeles para tus campañas pero, ¿sabes cómo funcionan?

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El ya no tan nuevo mundo del marketing online mola, engancha, te atrapa y tiene un futuro sobre el que aún no se puede comenzar a atisbar un cénit. Son innumerables las compañías y entidades que ya han dado el salto a la transformación digital y, por tanto, han elegido introducirse y “bregar” con el marketing digital en lugar del tradicional. Y digo “bregar” porque, aunque maravilloso y cautivador, este nuevo panorama implica un manejo y conocimiento muy profundos de múltiples y avanzadas tecnologías digitales que, generalmente, hay que aplicar de forma combinativa con su consiguiente complejidad. La barrera de entrada más recurrente para progresar suele ser la parte técnica. Me refiero a todas esas tecnologías de las que algunas todavía aparecen en escena en este ecosistema de una forma difusa. Hablo de las URL con parámetros, de los iframes, del Tag Manager, del Ajax, del AMP, del SEO técnico, o de los píxeles de seguimiento entre muchas “cosas raras”.

Si estás leyendo este artículo, muy probablemente hayas oído hablar de estos “píxeles” también llamados tags, o incluso los estás utilizando, por lo que en este artículo vamos a tratar de proporcionar algo más de visibilidad sobre lo que es realmente un píxel y el detalle de su funcionamiento.

QUÉ ES UN PÍXEL

El tracking pixel o web beacon es una imagen de tamaño 1×1 (ocupa un píxel digital en el monitor) referenciada por un script HTML o JS incrustado en una página web y transparente para el usuario, cuya finalidad es hacer un seguimiento de acciones específicas del mismo en dicha web. Ejemplos típicos de su formato pueden ser los siguientes:
formatosPixel

Cabe señalar la presencia de estilos que aseguren que el píxel resulte transparente ante la visualización del usuario de la web.

Si el navegador soporta la tecnología Javascript, es posible recopilar y añadir información sobre las características del tipo de usuario y enviarlas como parámetros en la URL del píxel. Esto incluye datos sobre, por ejemplo, la resolución de la pantalla, los plugins utilizados, las tecnologías que acepta un navegador en particular, etc.

Debe insertarse en la estructura de código de la página de forma que se active en el momento que el usuario ejecute una acción clave.

¿CÓMO FUNCIONA UN PÍXEL?

– El usuario entra en una página web que forma parte de la campaña y será, por tanto, objeto de rastreo (www.website.com). Como en cualquier otra página, el navegador realiza una petición al servidor donde está alojada ésta página, que responde enviando a su vez el contenido de la página al navegador.

– Una vez ha accedido a la página web en cuestión, el usuario efectúa la key-action que deseamos que sea objeto de rastreo por el píxel (la propia visualización de página, click en botón, etc.)

– Esta acción del usuario hace la función de trigger y ejecuta el tag que contiene la dirección del servidor del proveedor. El script debe estar preparado previamente para ejecutarse ante esta acción (antiguamente incrustado directamente en el código de la página, actualmente añadido a través de nuestros apegados compañeros de fatigas: los tag managers).

HowPixelWorks
Fuente: Signal

– El navegador realiza una petición al servidor del vendor, cuya dirección viene especificada en la URL del píxel y, si es objeto de medición, le añade parámetros concatenados a dicha URL con información relevante para la campaña acerca del site o del usuario.

Cada IP que realice la solicitud quedará registrada en el servidor del anunciante y así será posible conocer el número total de usuarios que han visto el anuncio (en el caso que queramos medir impresiones). Es decir, si 5.000 direcciones IP diferentes solicitaron el píxel, significa que 5.000 personas vieron la publicidad.

¿POR QUÉ UTILIZARLOS?

Imagina que efectúas el lanzamiento de una campaña de banners en diferentes plataformas o webs. Con el píxel se puede hacer el rastreo exacto de impresiones o clics del tráfico donde se desee tener ese banner o anuncio. Hoy en día, es muy utilizado en publicidad para hacer un seguimiento de la actividad que realizan los usuarios tras consumir un anuncio publicitario ya sea en formato display, en campañas rich media o posts patrocinados.

En el área de la publicidad online, donde las campañas de publicidad son uno de los primeros objetivos y pilares de medición, algunos de los eventos de interés habituales son la visualización de la página de un producto, o en el caso de campañas con transacciones comerciales, el click en un botón de compra y los pasos de navegación previos a la thank-you page.

Este pequeño pero poderoso píxel permite a las empresas, como objetivo último, medir el Retorno de la Inversión (ROI) de sus acciones online y comprobar si las mismas están dando los resultados esperados.

CONSIDERACIONES

Se puede dar el caso en que alguna web de terceros donde se desee emplazar el banner no permita la inserción de píxeles de terceros. Suele suceder, por ejemplo y además de por motivos de seguridad, cuando una empresa de performance marketing recurre a afiliados o partners para la generación de leads o ventas y éstos le requieren la implementación de sus propios tracking pixels en la thank-you page del anunciante.

En esta circunstancia, en ocasiones se opta por recurrir al denominado piggyback píxel o más comúnmente versatag, que no es otra cosa que un contenedor único que, al ejecutarse, efectúa una redirección a otros tags que no están incluidos en ese sitio web, salvando la restricción impuesta. ¿Qué ventajas proporciona esta técnica? Asegura que no se puedan capturar datos en la página al redireccionar a URL externas a la del cliente manteniendo así la privacidad del site. Proporciona versatilidad a la hora de gestionar y manejar todos los píxeles al hacerlo desde un único contenedor. Además, en la era pre-tag manager, evitaba engordar el código de la página con un nuevo píxel cada vez que la entidad poseedora del site decidiera colaborar con un nuevo partner.
piggyback pixel

Una best-practice a la hora de realizar el seguimiento de campañas mediante píxeles es asegurarnos de que el formato de la huella a incluir sea de tipo imagen, y no script.
Permitir la introducción de un script en nuestro website equivale a incrustar un trozo de código desconocido proveniente de terceros, lo que nos lleva a una posición de dependencia de la (seguro que buena) fé del proveedor.

VALIDACIÓN

¿Cómo saber si el navegador del usuario está enviando datos correctamente?

Puede comprobarse de forma sencilla con la consola de desarrolladores de cualquiera de los navegadores. También existen softwares para la detección de rastreo como por ejemplo “Ghostery”. Atendiendo al uso del navegador y en el caso de Chrome, por ejemplo, obtendremos una imagen similar a esta:
validacionPixel

  1.  Filtramos en la cajita con una cadena de texto que forme parte de la URL del píxel y que lo identifique de forma unívoca (si tenemos varios píxeles de, por ejemplo, Google, añadidos en la misma página y filtramos por “Google” veremos varias peticiones de los diferentes píxeles que estén añadidos). Por lo general, cada uno suele tener un parámetro numérico o alfanumérico que puede servirnos para nuestro propósito.
  2.  Comprobamos en la pestaña desplegable “General” que la petición sea correcta. Es importante verificar que el código de estado, que indica el tipo de respuesta del servidor al que hacemos la petición, sea 200 OK. En ciertos escenarios también podría aparecer un código de redirección tipo 300.
  3. En la pestaña desplegable “Query String Parameters” validamos que los parámetros se hayan recopilado de forma correcta.

¿Cómo saber si los datos enviados se están registrando de forma adecuada?
Para este caso, tendremos que recurrir al soporte del vendor, que será quien haga esta confirmación a través de sus herramientas específicas.

Esperamos que nos cuentes tus experiencias con ellos y tus comentarios 🙂

Fuente de la imagen destacadaguitarmonks


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Utilizas píxeles para tus campañas pero, ¿sabes cómo funcionan?

DMP: cómo gestionar los datos en la nueva publicidad digital

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 “La buena publicidad no se limita a hacer circular información. Penetra la mente del público con deseos y con creencias” (Leo Burnett)

La constante evolución y el dinamismo al que está sometido el negocio digital ha hecho que en los últimos años no dejemos de oír hablar de nuevos modelos de publicidad digital como Compra Programática, RTB, y la importancia de disponer de soluciones centralizadas como un DMP, Data Management Platform, según sus siglas en ingléspara la gestión de los datos en el marketing online.

Siglas y más siglas que cuando uno las oye por primera vez no sabe muy bien de que le están hablando y que generan una especie de rompecabezas en el cuál vamos a intentar poner un poco de orden.

En términos generales, Compra Programática se define como un sistema de adquisición de anuncios on-line de manera automatizada, que permite acceder en tiempo real y de forma simultánea a cientos de miles de opciones publicitarias, que se ajustan a lo que está buscando cada anunciante.  Se trata de mostrar el mensaje adecuado a un usuario concreto en el momento correcto. Lo importante ya no es dónde salimos, sino a quién impactamos.

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Algo similar ocurre con el RTB, un sistema online de puja en tiempo real de cada una de las impresiones de un anuncio, en cada uno de los espacios publicitarios de una página web, que utiliza tecnología inteligente para unir editores, usuarios y anunciantes.

Por su parte, un DMP lo que hace es facilitarnos la segmentación de los datos de los usuarios y de las ventas, recogidos a través de todos los canales para, posteriormente, potenciar nuestros esfuerzos de captación y fidelización de clientes.

En otras palabras, gracias a los datos obtenidos de distintas fuentes, un DMP permite a los anunciantes crear segmentos demográficos, analizar los comportamientos de los usuarios y entregarlos a la plataforma de anuncios para poder focalizar la publicidad. Lo que acaba con suposiciones y conjeturas y aporta hechos reales de clientes reales en un entorno real, mientras interactúan con bienes y servicios online.

Ante esto, los beneficios se incrementan ya que un DMP no sólo es capaz de acumular una gran cantidad de datos heterogéneos sino, también, comprenderlos y analizarlos para darles un significado concreto, además de moldear dichos datos para obtener un mejor uso y rendimiento

El procesamiento de toda esta información genera a las compañías la capacidad de dirigir mejor sus campañas publicitarias online, transmitiendo una experiencia única y diferente según el usuario a que se dirijan o, dicho de otro modo, crear valor ofreciendo al cliente aquello que está buscando.

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 Pero, ¿de qué manera afectan estos nuevos paradigmas de la publicidad digital al consumidor?

Hasta ahora los consumidores hemos formado parte de un medio poco amigable basado en minúsculas aspas de cierre, imposibles de encontrar y con el único fin de obtener el clic, banners que se mueven y abren páginas poco deseadas, vídeos que se ejecutan, aunque uno no quiera, pop-ups de suscripciones de contacto excesivas, etc.

A partir de ahora, los nuevos modelos de publicidad digital ofrecen la capacidad de segmentar la audiencia desde cualquier punto de vista en función de cuáles sean nuestros objetivos. De este modo, podemos segmentar por edad, por sexo, por ubicación geográfica, por tipo de usuario, por aquellos productos en los que un usuario ha mostrado más interés, etc. Todo esto hace que, como consumidores finales, la publicidad que nos va a impactar sea mucho más directa y enfocada a nuestras necesidades y dejemos atrás el bombardeo de todo tipo de anuncios.

Por lo tanto, podríamos concluir que, si como anunciantes conseguimos crear valor, ofreciendo al cliente aquello por lo que está dispuesto a pagar, generando confianza y fidelización y, como consumidores, obtenemos información de aquellos bienes o servicios que más nos interesan, ¿son los nuevos modelos de publicidad digital la llave para conseguir un mayor beneficio tanto para la industria como para el cliente?

Si te ha interesado este artículo y quieres ampliar información, haz click aquí. También puedes echar un vistazo a este post o bien acceder a nuestro Canal de YouTube y ver el Webinar bajo el título RTB y DMP, publicidad efectiva.


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DMP: cómo gestionar los datos en la nueva publicidad digital

El modelo de atribución basado en datos de Google Analytics y su aplicación a la política

La solución a la formación del gobierno de España bien podría solucionarse aplicando el modelo de atribución basado en datos de Google Analytics.

Mucho hemos hablado y seguiremos hablando de los distintos modelos de atribución pero hoy profundizaremos un poco más sobre el modelo basado en datos de Google Analytics a través de un ejercicio para tratar de solucionar el problema de la formación de gobierno.

El modelo de valor de Shapley

Los amigos de Google no es que hayan inventado nada nuevo, sino que se han basado en el algoritmo de Valor de Shapley desarrollado por Lloyd Shapley (premio Nobel de economía) para distribuir de forma justa los resultados de un equipo que coopera y obtiene una cierta ganancia de esa cooperación. Para intentar ayudar un poco a nuestras fuerzas políticas, vamos a explicar el modelo aplicándolo a la actual situación.

Resultado elecciones generales 2015. Fuente El País

Resultado elecciones generales 2015. Fuente El País

Para simplificar algo el ejercicio, tal y como se hace en el Congreso, dividiremos las fuerzas políticas en los cuatro principales partidos y el grupo mixto. Para alcanzar la mayoría absoluta, necesitamos los 176 escaños. La distribución quedaría:

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En nuestro caso, no van a existir ideologías políticas y todos podrán pactar con todos, existiendo 31 combinaciones posibles.

Reparto partidos

Pero sólo 16 de estas combinaciones (en verde), entre los distintos partidos políticos, alcanzarán el objetivo de conversión o, en nuestro caso, la mayoría absoluta que supere los 176 escaños.

Aquí es donde entra en juego un concepto que viene perfecto para los análisis de atribución, la redundancia. Un partido político será redundante en una coalición, cuando no sea imprescindible para que esa coalición resulte vencedora.

De esta forma, los distintos partidos políticos estarían en coaliciones vencedoras, sin ser redundantes, en los siguientes números de casos:

  •  – PP no es redundante en 10 coaliciones vencedoras
  •  – PSOE no es redundante en 6 coaliciones vencedoras
  •  – Podemos no es redundante en 6 coaliciones vencedoras
  •  – Ciudadanos no es redundante en 2 coaliciones vencedoras
  •  – El Grupo Mixto no es redundante en 2 coaliciones vencedoras

Con estos valores y aplicando el valor de Shapley, el reparto justo de los 314.488 millones de euros de presupuesto para 2016, en el caso de que se formará un gobierno de gran coalición con todos los partidos, quedaría de la siguiente forma:

  •  – PP, 956,92 millones de €
  •  – PSOE, 574,15 millones de €
  •  – Podemos, 574,15 millones de €
  •  – Ciudadanos, 191,38 millones de €
  •  – El Grupo Mixto, 191,38 millones de €

¿Sorprende el reparto?

Aplicación en la analítica digital

El modelo de valor de Shapley, de una forma global y teórica, es lo que aplica Google a la hora de realizar el modelo de atribución basado en datos (Data Driven). Este modelo de atribución ofrece una visión mucho más holística, incluyendo el beneficio de la colaboración que tienen los distintos canales de marketing online para conseguir las conversiones. Es una mejora interesante frente a los modelos de atribución predeterminados (última interacción, primera interacción, lineal, declive en el tiempo…), que presentan más limitaciones.

En la imagen, al comparar varios modelos, podemos ver la conversión que asigna Google Analytics a cada canal de marketing online.

Comparación de modelos Google Analytics

Comparación de modelos Google Analytics

 

Mientras el modelo de última interacción le asigna más conversiones al tráfico directo y las búsquedas orgánicas, el modelo de análisis basado en datos le asigna un número mayor de conversiones al Display.

Dentro del análisis de atribución de Google Analytics Premium encontramos también los nuevos informes de “Análisis ROI “y una herramienta que promete bastante, el “Explorador de modelos”. Pero ambos todavía en modo BETA.

 

Explorador de modelos Google Analytics

Explorador de modelos Google Analytics

 

Sí es importante señalar que el modelo Data Driven (basado en datos) analiza todos los productos de Google que hayamos enlazado con Analytics. Será muy importante conectar Adwords, DoubleClick,… así como tener correctamente configurados los distintos objetivos y en caso de que corresponda, el seguimiento del comercio electrónico. Señalar también que sólo esta disponible en la versión Premium de Google Analytics

Conclusiones

El modelo de atribución basado en datos, aunque no llega a solucionar del todo el problema para la formación del Gobierno de España, es un paso hacia delante y, sobre todo, puede ser un gran aliado a la hora de desarrollar modelos de atribución personalizados más exactos. Será interesante seguir avanzando incluyendo información de otras fuentes como CRM, Big Data, etc. que vayan mejorando el modelo.

El futuro a medio plazo se muestra muy excitante en el sector. Todos estamos expectantes en ver lo que van a permitir estas herramientas – sobre todo al integrarlas con otras a medio plazo – en cuanto a posibilidades de maximizar y optimizar resultados, mejorando efectos multiplicadores entre las distintas estrategias y acciones de marketing online. Sin duda, el papel del analista digital será imprescindible en este nuevo escenario, aumentando el valor añadido al negocio.

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