Quien decide si una persona debe ver un anuncio u otro no es un grupo de especialistas dedicados al tema, es un sistema de Inteligencia Artificial entrenado para obtener los mejores resultados.
Ahora Facebook publicó información sobre cómo deciden qué anuncios mostrar a las personas, y destaca dos puntos principales: la orientación a la audiencia seleccionada por los anunciantes y los resultados de su subasta de anuncios.
Lo básico de los anuncios de Facebook
Indica que todo empieza cuando los anunciantes eligen su público objetivo a través de sus herramientas. Las audiencias se crean en función de categorías como la edad y el género, así como las acciones que las personas realizan en las aplicaciones (Instagram o Facebook). Una acción puede ser un me gusta a una página de Facebook o un clic en un anuncio ya existente. Los anunciantes también pueden usar la información que tienen sobre su audiencia, como una lista de correos electrónicos o personas que han visitado su sitio web, para crear una audiencia personalizada o una audiencia similar.
En el tema de la subasta, la cosa cambia un poco. Facebook selecciona los principales anuncios para mostrar a una persona en función de los anuncios que tienen el puntaje de valor total más alto: una combinación del valor del anunciante y la calidad del anuncio. Los anuncios con la oferta más alta no siempre ganan la subasta. Los anuncios con ofertas más bajas a menudo ganan si su sistema predice que una persona tiene más probabilidades de responder a ellos o si descubre que son de mayor calidad. Esto permite a las empresas de todos los tamaños competir en la subasta y llegar a los clientes con cualquier presupuesto.
Para eso se toman decisiones en función de:
– Oferta de anunciante: cuánto dinero gasta un anunciante en sus anuncios de Facebook.
– Tasa de acción estimada: Facebook estima la probabilidad de que cada usuario tome medidas sobre un anuncio, en función de una serie de factores relacionados con sus comportamientos individuales, tal y como hemos comentado antes.
– Calidad del anuncio: Facebook mide esto en función de los comentarios de los usuarios (por ejemplo, cuántas personas informan u ocultan su anuncio) y «evaluaciones de atributos de baja calidad» (demasiado texto en la imagen del anuncio, lenguaje sensacionalista, y otros puntos no recomendados a la hora de crear el anuncio).
Aprendizaje automático en los anuncios de Facebook
El aprendizaje automático es un sistema que aprende a medida que recibe nuevos datos, sin ser programado explícitamente. En Facebook se usa para generar la tasa de acción estimada y el puntaje de calidad del anuncio utilizado.
Sobre este asunto, Facebook comenta:
Para encontrar la tasa de acción estimada, los modelos de aprendizaje automático predicen la probabilidad de que una persona en particular tome la acción deseada por el anunciante, en función del objetivo comercial que el anunciante selecciona para su anuncio, como aumentar las visitas a su sitio web o impulsar las compras. Para hacer esto, los modelos consideran el comportamiento de esa persona dentro y fuera de Facebook, así como otros factores, como el contenido del anuncio, la hora del día y las interacciones entre las personas y los anuncios.
Los ejemplos de comportamientos fuera de Facebook que los modelos consideran incluyen cosas como visitar un sitio web, comprar un producto o instalar una aplicación. Es decir, si instalamos una app fuera de Facebook, se tendrá en cuenta a la hora de ver anuncios dentro.
El valor del anunciante se calcula multiplicando la oferta de un anuncio por la tasa de acción estimada. Esta es una estimación de la probabilidad de que esa persona en particular tome la acción deseada por el anunciante, como visitar el sitio web del anunciante o instalar su aplicación. Luego agregan el nivel de calidad del anuncio, que es una determinación de la calidad general de un anuncio. A partir de ahí entra el aprendizaje automático.
Podéis consultar más detalles en este artículo de Facebook.