El vector-based targeting empieza a abrirse paso en la planificación programática de medios

La industria programática sigue explorando alternativas al targeting basado en IDs y cookies. Una de las aproximaciones que empieza a ganar tracción es el denominado vector-based targeting, un modelo que utiliza representaciones matemáticas de las audiencias para activar campañas a partir de múltiples señales de datos en lugar de hacerlo mediante atributos o keywords tradicionales.

Según publica Digiday, grandes grupos de agencias como WPP y Dentsu ya están desarrollando y probando este tipo de soluciones en diferentes mercados. En el caso de WPP, la compañía asegura que ya tiene actividad en Estados Unidos, Alemania y España, mientras que Dentsu lleva aproximadamente un año realizando pruebas a través de su plataforma Dentsu Media Exchange (DMX).

El principio detrás del vector-based targeting es relativamente sencillo: en lugar de definir una audiencia mediante un conjunto de reglas o atributos concretos, diferentes señales como ubicación geográfica, hábitos de consumo, historial de visualización o propensión a la compra, se transforman en valores numéricos que se agrupan en un vector embedding. Ese embedding es interpretado por modelos alojados en SSPs o plataformas tecnológicas del lado de la oferta para localizar inventario con usuarios que presenten patrones similares.El resultado es una representación mucho más rica de la audiencia, construida a partir de la combinación de múltiples dimensiones de información, en lugar de depender de un único identificador o de una lista de keywords.

Este enfoque puede utilizarse tanto para construir lookalikes como para excluir segmentos muy concretos durante la activación de campañas.

Uno de los argumentos que impulsan este modelo es su capacidad para reducir la dependencia de los IDs. Al trabajar sobre representaciones vectoriales en lugar de IDs, las agencias buscan minimizar lo que algunos ejecutivos denominan el identity tax, es decir, la complejidad y el coste asociados a los procesos de resolución de identidad que siguen presentes en buena parte del ecosistema programático.

CTV y streaming se perfilan como los principales escenarios de aplicación del vector-based targeting. La fragmentación del ecosistema y la pérdida de señales tradicionales abren la puerta a modelos capaces de detectar patrones de audiencia sin recurrir a identificadores individuales. En este contexto, Amazon comercializa desde principios de año Brand+, una solución basada en inteligencia artificial que, aunque no utiliza la denominación vector-based targeting, persigue un objetivo similar: identificar usuarios con mayor probabilidad de responder a una campaña utilizando señales propias de primera parte.

Además, varios players del ecosistema consideran que este enfoque podría facilitar una activación más consistente entre diferentes plataformas de streaming y proveedores de CTV, reduciendo parte de la fragmentación actual del entorno audiovisual digital.

Otro de los elementos que está impulsando el interés por el vector-based targeting es su conexión con los sistemas de IA agéntica aplicados a la planificación de medios. La capacidad de generar automáticamente microaudiencias altamente específicas plantea un nuevo reto operativo para los equipos de compra, donde los agentes de IA podrían asumir tareas como la configuración de campañas, la activación de inventario o la adaptación de creatividades a cada segmento. Según recoge Digiday, Dentsu sitúa esta evolución dentro de una estrategia más amplia de Applied AI para transformar la planificación y compra de medios.

Pese a las expectativas, la tecnología todavía afronta importantes retos de desarrollo. Entre ellos se encuentran la optimización de los procesos de creación e interpretación de los vector embeddings, así como la falta de estándares comunes entre plataformas, ya que cada proveedor trabaja actualmente con modelos y metodologías propias que dificultan la interoperabilidad.

La transparencia es otro de los grandes desafíos. Al igual que sucede con otros sistemas basados en inteligencia artificial, los modelos no siempre permiten identificar con claridad por qué establecen determinadas conexiones entre datos para construir una audiencia, lo que convierte la explicabilidad en una de las principales barreras para una adopción masiva.

Así, aunque la industria ve en el vector-based targeting una posible evolución de la compra programática, especialmente en escenarios cookieless y de CTV, su consolidación dependerá todavía de la madurez tecnológica, la creación de estándares comunes y la capacidad del mercado para integrar estas soluciones en los workflows habituales de activación.

Puntos clave:

• WPP y Dentsu ya prueban el vector-based targeting como nueva vía para segmentar audiencias en programática.

• La tecnología combina múltiples señales de datos para crear audiencias más precisas sin depender de IDs.

• CTV y streaming serán sus principales casos de uso, aunque la industria reconoce que aún está en una fase temprana de desarrollo.

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.