Uber, Adelaide y Kantar crean una métrica de atención que conecta exposición y brand lift

Uber Advertising ha presentado ‘Custom AU for Uber Advertising’, una métrica de atención específica de plataforma desarrollada con Adelaide (creadora del indicador AU) y Kantar, responsable de los estudios de brand lift. El objetivo es superar el estándar de visibilidad del IAB (un anuncio “visible” es aquel con el 50% de sus píxeles en pantalla durante 1 segundo) y medir si los formatos de Uber captan atención real y mueven indicadores de marca.

La compañía sostiene que su inventario (vídeo in-journey, pantallas y dispositivos en el vehículo, o ubicaciones post-checkout) parte con ventaja en contexto y usuario, dos factores que los modelos de atención incorporan junto a señales como page clutter o patrones de mirada. “La atención permite leer la calidad publicitaria más allá del viewability. Lo relevante no es solo si el usuario mira, sino si el anuncio mueve las métricas de marca”, afirma en AdExchanger, Edwin Wong, Head of Global Measurement Science en Uber Advertising.

Cómo funciona el modelo “Custom AU”

En lugar de aplicar el AU genérico de Adelaide, Uber integra datos propios (tipo de formato, ubicación/etapa del trayecto, contexto de uso) y eventos de resultado medidos por Kantar (encuestas de brand lift durante y después de campaña). El sistema conecta impresiones con respuestas de usuarios de Uber, creando un circuito cerrado que calibra la probabilidad de atención con el cambio observado en recuerdo, consideración o preferencia. El resultado es un score de atención adaptado al entorno de Uber, comparable entre creatividades, placements y líneas de producto.

Para los compradores, la métrica añade lectura cualitativa donde la visibilidad se queda corta: permite priorizar formatos y ubicaciones por atención esperada, optimizar frecuencia para reducir fatiga y atribuir brand lift a contextos concretos. En activación, Uber prevé reportes consistentes que alineen AU, reach efectivo y variación de KPIs de marca, facilitando tests A/B entre creatividades, cadencias y momentos del viaje. En negociación, el custom AU puede servir como garantía de calidad del inventario y como palanca de precio en deals gestionados.

Relación con las métricas estándar

La iniciativa no sustituye al viewability ni las métricas de entrega; las complementa. La lectura de atención más brand lift busca explicar el porqué detrás del performance y dar palancas de optimización más accionables que el simple “% visible”. La propuesta encaja con la evolución del mercado hacia KPIs de calidad (atención, engagement útil, creative effectiveness) y con el auge de entornos cerrados que permiten modelos propios de medición.

Uber activará la métrica de forma selectiva con socios premium, asumiendo el coste de los estudios para probar la eficacia incremental del inventario. La compañía anticipa ampliar el acceso progresivamente. Para los vendedores de tecnología, el movimiento supone el primer “Custom AU” a escala con un gran player, abriendo la puerta a modelos de atención calibrados por plataforma en otros walled gardens.

Salvaguardas y limitaciones

La compañía destaca la gobernanza metodológica: separación entre modelo de atención y lectura de lift, muestreo y controles de sesgo en encuestas, y consistencia creativa entre grupos para evitar atribuciones espurias. Como toda métrica propia, la comparabilidad fuera del entorno de Uber es limitada; su valor diferencial está en optimizar dentro de la plataforma y demostrar eficacia relativa entre formatos y emplazamientos del propio inventario.

Las próximas versiones añadirán lecturas por segmento (tipo de trayecto, franja horaria y geografía), coherencia creativa basada en el journey y modelos de saturación para equilibrar cobertura y atención sostenida. Con ello, Uber aspira a subir el listón de la medición en su entorno y a pasar de hablar de “impresiones visibles” a “impresiones valiosas que hacen avanzar la marca”.

Puntos clave:

• ‘Custom AU’ combina el modelo de Adelaide con encuestas de Kantar para ir más allá del % visible y vincular atención real con impacto de marca.

• El score permite priorizar formatos y ubicaciones, ajustar frecuencia para reducir fatiga y atribuir lift a contextos concretos, útil en negociación y pricing del inventario.

• Arranca con socios premium, mantiene controles metodológicos y reconoce limitaciones de comparabilidad fuera del ecosistema; próximas versiones añadirán segmentación, coherencia creativa y modelos de saturación.

Este resumen lo ha creado una herramienta de IA basándose en el texto del artículo, y ha sido chequeado por un editor de PROGRAMMATIC SPAIN.