Hasta el momento, Abelardo Ibáñez ha protagonizado una de las ponencias más interesantes y novedosas de OME 2009. Aunque se refiere a las herramientas que están utilizando en Weborama, nos da las pautas de lo que es la web semántica, el behavioural targeting basado en el seguimiento de cookies de usuario, sus aplicaciones y ventajas para definir targets y hacer las campañas publicitarias más rentables y mejor segmentadas.
¿Qué es profiling?
Consiste en la identificación de pautas de navegación de usuarios mediante la utilizacion de cookies, grabando y tratando esta información en la base de datos, para posteriormente agregarla y tratar todos esos datos.
Aquí nos encontramos con un handicap: estamos identificando a un usuario que NO conocemos asimilándolo a los que SÍ conocemos.
Llegamos a la necesidad del behavioural targeting semántico, que consiste en construir perfiles semánticos individuales mediante una nube de tags en base a lo que ese usuario visita y a su comportamiento en cada una de esas visitas, almacenando esa información y observando su evolución para enmarcarlo en un perfil determinado.
Lo importante es conseguir lanzar el mensaje correcto, a la persona correcta, en el momento correcto.
¿Cómo conseguimos esto?
Tendremos en cuenta la siguiente evolución histórica:
En 1994 aparece el primer banner, cuando no existía Google ni Yahoo. Fue publicado por Hotwire.
En 2004 llegó la web 2.0 o web colaborativa, con el auge de redes sociales, blogs, wikis, folcsonomías, etc.
En la actualidad, estamos ante la eclosión de la web semántica o web 3.0, la web de los datos. Es una web extendida. Ej: si busco casa playa, estoy buscando una casa para las vacaciones en la playa.
Voy a entender lo que estas escribiendo, y voy a recordarlo la próxima vez que busques una casa. La máquina colabora con el usuario.
En la práctica: ¿Cómo lo hace weborama?
En primer lugar, se analizan lexicalmente los sitios webs, eliminando preposiciones, artículos, etc y aquellos terminos que pueden "desvirtuar" a la página porque no tengan relación con ella, como gratis, web, etc. y nos quedamos con lo que llamamos corpus, que se podrán dividir por temáticas o clusters, palabras alrededor de un concepto.
A cada usuario que interactúa con el sitio web, le generamos una nube de tags que lo identifican.
La semántica viene cuando medimos distancias lexicales. No importa sólo cómo es, sino lo cerca/lejos que está de un cluster u otro. Conforme se aproxima a unos clusters, va cambiando su perfil, y nos dirigimos a él en función de la intersección de clusters a la que pertenezca.
Ejemplos de clusters: política, educación, viajes, etc
Hay que tener en cuenta que hay clusters nuevos, por ejemplo las olimpiadas, las elecciones, etc. y que luego desaparecen. También hay clusters muy genéricos y representativos que todos tenemos, y es necesario dividirlos en subclusters.
Pretendemos así construir perfiles de marketing muy evolucionados.
Contacto útil, más afinidad, en el momento adecuado.
Posibilidades publicitarias:
3 áreas:
1. Vender tecnología
2. Red publicitaria de partners: targeting temático, sociodemográfico, contextual...
3. Mejora o research, centro de información de inteligencia para los anunciantes.
Se trata de perfilar mejor, elaborar mensajes mejores, afinar las campañas, evaluar la notoriedad, estudiar la competencia, verificar tendencias.
Ejemplos de Francia:
-Orange en Francia: se utiliza un formato flotante que aparece sólo si el target es afín.
- ¿la gente cree que leche es buena para la salud?
Se construyo el universo de palabras clave relacionadas con el concepto leche y se obtuvieron 3 conceptos: crecimiento, toxicidad y recetas.
El resultado: podía más la toxicidad que el crecimiento.
Se crearon nubes de tags para cada concepto:
Recetas: Cocina, pastel...
Crecimiento: cumpleaños, bebes...
Toxicidad: alergia, obesidad, dieta...
-Banco. Detección de tendencias:
Antes buscabamos: hipoteca, credito, empresa, extranjero, comercio, bolsa, crisis
Ahora buscamos: CREDITO EMPRESAS, OBAMA, INMIGRACION, FINANCIACION
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3 comentarios:
Interesante todo lo que blegueais por estos sitios. Si es que sois la mar de apañás.
Aprovechar mucho y hasta que el cuerpo aguante.
Saludos
El post me parece un resumen buenísimo de la ponencia. Pero vuelvo a insistir en mi pregunta aquí. En cierta manera dudo de que puedan recopilar datos fiables cuando el mismo usuario se conecta a Internet desde casa, el trabajo, el móvil, un ordenador público o compartido.
¿Qué pasa si tengo configurado en mi navegador que borre las cookies al finalizar cada sesión? No pueden hacer un seguimiento de mi perfil en el tiempo ya que es anónimo.
De echo, me parece que esta herramienta está basada en lo que Google quiere hacer al rastrear las cookies del navegador más el histórico de visitas para mostrar publicidad relacionada con los intereses de ese usuario. La ventaja que tiene Google es que lo hará con todos los sitios que visitemos; no como Weborama que sólo puede analizar los sites con los que tenga un acuerdo.
Esta reflexión me lleva a reafirmar lo que ya sabemos: Google tiene la sartén por el mango. A la vez que me parece una fantástica propuesta que Weborama desarrolle esta herramienta de recopilación de información. La información es poder.
Así es Rosa, en verdad esta recopilación de datos siempre se encontrará con el obstáculo de que un mismo usuario se conecte desde distintos dispositivos, que borre las cookies, que en un mismo ordenador naveguen varios usuarios, etc.
La iniciativa y el modo en que lo hace Weborama, como ya dijimos nos pareció muy interesante aunque claro, se queda a años luz en cuanto a medios y cobertura respecto a Google, tendría que establecer muchísimos acuerdos con sites para poder tener una capacidad similar a la que tiene Google.
En cualquier caso, se aprecia que sus ideas son buenas, y que para algunos casos determinados, pueden ser eficaces.
Muchas gracias a ambos por visitar nuestro blog!
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