Cómo usa Facebook el aprendizaje automático para la publicidad personalizada

• Qué anuncio se le mostrará a una persona se determina según dos factores principales

1. El público objetivo seleccionado por el anunciante

→ clientes seleccionados por edad/género/acciones, etc., o audiencias Lookalike, mediante las herramientas que ofrece Facebook

2. El resultado de la puja publicitaria

→ se recopilan los anuncios en los que el usuario pertenece al público objetivo y se pasa a la etapa de subasta

→ se elige el anuncio con el valor más alto combinando 3 valores

a. Puja: la oferta que el anunciante configuró para ese anuncio

b. Tasa de acción estimada: estimación de la probabilidad de que una persona determinada reaccione a un anuncio específico o convierta a partir de él

c. Calidad del anuncio: evaluación de factores como los comentarios de quienes ven u ocultan el anuncio y atributos que reducen su calidad

• Cómo se usa el aprendizaje automático en la entrega de anuncios

1. Tasa de acción estimada: para predecir la probabilidad de que el usuario realice la acción deseada por el anunciante, se consideran el comportamiento del usuario, el contenido del anuncio, el tiempo y las interacciones

→ si realiza acciones como hacer clic en un anuncio o en una publicación dentro de la app de Facebook

→ si fuera de Facebook visita sitios web, compra productos o instala apps, lo cual se verifica mediante pixel, inicio de sesión, plugins sociales, etc.

2 Calidad del anuncio (Ad Quality)

→ refleja las opiniones de las personas que ven u ocultan el anuncio

→ también se considera si la imagen tiene demasiado texto, si usa lenguaje provocativo o si contiene elementos tipo señuelo para forzar la participación del usuario