WPP Media utiliza datos de donaciones para crear audiencias sintéticas en campañas programáticas
WPP Media está explorando una nueva vía para mejorar la segmentación en la compra programática. La compañía ha comenzado a probar audiencias sintéticas creadas, en parte, a partir de datos agregados sobre donaciones a organizaciones benéficas en Estados Unidos, una iniciativa desarrollada junto a la tecnológica Givsly.
Hasta ahora, las audiencias sintéticas se habían utilizado principalmente para investigación de mercados o planificación de campañas. Sin embargo, las agencias habían evitado emplearlas en la compra programática por las dudas que todavía existen sobre la fiabilidad de los modelos de IA y la calidad de los datos que los alimentan. Las primeras pruebas se llevaron a cabo en cuatro campañas de los sectores de belleza y moda. Según explicó a Digiday Tara Sadlak, Group Director of Media Delivery de WPP Media, los test registraron un aumento del 2% en la tasa de visualización completa de los vídeos, un resultado que la compañía interpreta como una mejora en la precisión de la segmentación y, por tanto, en el nivel de engagement de las audiencias.La tecnología de Givsly, desarrollada sobre el modelo Claude, combina información de códigos postales de Estados Unidos con third-party data —como el censo o los resultados electorales— y datos agregados sobre donaciones realizadas a organizaciones sin ánimo de lucro. Con estos datos genera perfiles sintéticos que integran variables demográficas, de comportamiento y también relacionadas con los valores e intereses de los consumidores. A este modelo, WPP Media incorporó además first- y second-party data para construir los segmentos de audiencia empleados en acuerdos PMP para campañas de CTV y vídeo online.
El objetivo, según Sadlak, es ir más allá de la segmentación tradicional basada en variables demográficas o de comportamiento y acercarse a las motivaciones y valores que comparten los consumidores. "Estamos intentando ir más allá de lo demográfico y lo conductual para conectar realmente con aquello que nuestros consumidores valoran y les importa", señaló. No obstante, la calidad de estas audiencias seguirá dependiendo de la solidez de los datos utilizados para crearlas. Así lo apuntó Jay Pattisall, analista de Forrester, quien destacó a Digiday la importancia de combinar datos propios de los anunciantes con señales de terceros para enriquecer los modelos sintéticos. Esta estrategia responde también a un cambio en las expectativas de los consumidores. Según datos de GWI, el 86% afirma que los valores compartidos influyen en su decisión a la hora de elegir entre marcas.
Tras los primeros resultados, WPP Media prevé extender esta solución a sus clientes en todo Estados Unidos. Por su parte, Chad Hickey, fundador y CEO de Givsly, aseguró a Digiday que la compañía también ha recibido un creciente interés por parte de agencias de publicidad política, aunque precisó que su sistema no utiliza datos sobre donaciones a partidos o candidatos políticos.
Aunque los primeros resultados son prometedores, la iniciativa también refleja uno de los grandes debates actuales de la industria: hasta qué punto las audiencias sintéticas pueden convertirse en una herramienta fiable para la activación de campañas. Para WPP Media, la clave estará en combinar modelos de IA con datos propios de calidad, mientras que su despliegue a mayor escala permitirá comprobar si este enfoque puede consolidarse como una alternativa a la segmentación tradicional.
Puntos clave:
Nuevas fuentes de segmentación. WPP Media combina datos sintéticos, first- y second-party data y registros agregados de donaciones para crear audiencias más precisas.
Primeros resultados positivos. Las pruebas en campañas de belleza y moda registraron un incremento del 2% en la tasa de visualización completa de los vídeos.
Más allá de la demografía. El objetivo es segmentar también en función de los valores e intereses de los consumidores, no solo de variables demográficas o de comportamiento.
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.
