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Doxa 1749

¿Sus anuncios financian la desinformación?

Por Claire Atkin
Publicidad
Harvard Business Review

#Doxa #publicidad #finanzas #información #Facebook #gasto #campaña #Internet #web #aplicaciones #empresa #tecnología
Resumen. Se estima que la industria mundial de la publicidad digital asciende a 600.000 millones de dólares y sigue creciendo. Si bien Facebook y otros sitios de redes sociales son populares para la publicidad, gran parte del gasto de campaña dedicado a Internet se distribuye en millones de sitios web y aplicaciones, y hay poca supervisión y moderación por parte de las empresas de tecnología publicitaria que los monetizan. Dado que los anunciantes entregaron las operaciones diarias a una cadena de suministro de publicidad digital desconcertantemente compleja, las empresas a menudo no saben dónde terminan sus anuncios, incluso en sitios que arrojan desinformación y discursos de odio. Esto representa un grave riesgo para la reputación en un momento en que los consumidores toman cada vez más decisiones de compra basadas en valores personales y asociaciones de marca. Las empresas deben seguir tres pasos: verificar sus campañas publicitarias, evitar la tecnología de seguridad de la marca y exigir reembolsos en efectivo.
¿Qué parte del presupuesto publicitario de su empresa financia la desinformación? Puede creer que la respuesta es «ninguna». Después de todo, la mayoría de las marcas con buena reputación no buscan activamente publicar anuncios junto a teóricos de la conspiración, supremacistas blancos y granjas de trolls. Lamentablemente, eso no garantiza. Si no audita de forma rutinaria sus compras de anuncios programáticas ni se asocia directamente con los sitios web en los que quiere publicar anuncios, es muy probable que, por defecto, su marca contribuya directamente a la economía de la desinformación.

La industria mundial de la publicidad digital es estimado ser de 600 000 millones de dólares y creciendo. Si bien Facebook y otras redes sociales son populares por su publicidad, gran parte de la inversión de la campaña dedicada a Internet se distribuye en la «web abierta», es decir, los millones de sitios web y aplicaciones que tenemos a nuestra disposición mediante una búsqueda rápida en Google. Con poca supervisión y moderación por parte de las empresas de tecnología publicitaria que las monetizan, este panorama es mucho más turbio para los anunciantes.

Esto es el resultado de las concesiones que los vendedores han hecho durante la última década al cumplir la promesa de la publicidad programática: más escala, más alcance y costes más bajos. A medida que los anunciantes cedieron las operaciones diarias a una cadena de suministro de publicidad digital asombrosamente compleja, esos intermediarios se convirtieron en guardianes de la información de sus clientes y, a menudo, se les niega el acceso a los datos clave que necesitan para auditar sus campañas. Esto representa un grave riesgo para la reputación en un momento en que los consumidores toman cada vez más decisiones de compra en función de los valores personales y las asociaciones de marcas.

Los anunciantes tienen que recuperar el control de su propia publicidad. Tienen que exigir acceso a sus propios datos detallados de las bolsas de anuncios de terceros, auditar sus campañas publicitarias y aclarar por sí mismos en qué parte de Internet quieren estar realmente. Si no lo hacen, seguirán poniendo en riesgo su marca. Y lo que es aún más grave, seguirán enviando dinero a las personas que más se benefician económicamente de la publicación de desinformación en Internet.

Cómo la tecnología publicitaria financia la crisis mundial de desinformación
Esta falta de supervisión y responsabilidad ha dejado a los anunciantes sin saber sus propias campañas publicitarias. También ha abierto una próspera industria para los agentes de desinformación y los estafadores. La Federación Mundial de Anunciantes dice que espera que la publicidad digital sea» superado solo por el tráfico de drogas como fuente de ingresos para el crimen organizado» para 2025.

La publicidad digital no solo permite a los malos actores generar beneficios, sino que también les proporciona un conjunto de herramientas inestimables para manipular la opinión pública. En el Check My Ads Institute, la organización de vigilancia que cofundé, lo vemos como una triple amenaza: la propaganda se basa en el dinero, los anuncios y los datos. Los ingresos por publicidad ayudan a los propagandistas a multiplicar sus esfuerzos en las redes de contenido de la Web. Los datos permiten a los propagandistas desarrollar perfiles de usuario detallados que les ayudan a dirigirse a las personas que son susceptibles a las mentiras y la intolerancia. Por último, los anuncios en sí mismos —especialmente los de los anunciantes más importantes— dan señales de legitimidad a los visitantes de los sitios web de desinformación.

Este modelo de negocio es sostenible solo porque se basa en anunciantes involuntarios. Las consecuencias de estos anuncios inesperados acaban en la marca, cuyos equipos de comunicación a menudo se ven obligados a abordar un anuncio que no aprobaron ni conocían.

En 2021, Warby Parker se enteró de que patrocinaba el Daily Wire, un medio cuyos presentadores promueven abiertamente el acoso y la intimidación hacia las personas transgénero, e incluso presentó la idea de su «erradicación».». Warby Parker retiró sus anuncios en cuestión de horas, confirmando que eran «trabajando para impedir activamente que se publiquen este tipo de anuncios. No lo aprobamos».

En agosto de 2022, Check My Ads encontró anuncios de marcas conocidas que aparecían durante las pausas comerciales de War Room, el programa en directo presentado por Steve Bannon. Bannon, cuyos monólogos al aire incluía llamamientos a la decapitación del Dr. Fauci, contó con el patrocinio de anunciantes, entre ellos Procter & Gamble, Nissan, y Audi.

El lento caos de la industria de la publicidad digital
La mayoría de los anuncios en la web se publican mediante publicidad programática. En otras palabras, se colocan algorítmicamente, a través de miles de millones de subastas ultrarrápidas con docenas de factores, con poca o ninguna supervisión humana.

En teoría, este proceso es muy eficiente y permite a los anunciantes asignar sus presupuestos y supervisar los resultados de las campañas en tiempo real. En realidad, hay tantos niveles de empresas que se insertan en la cadena de suministro que supervisar las campañas de publicidad digital es más difícil de lo que nadie ajeno al sector esperaría.

Un emplazamiento de anuncio típico implicará:
  • Una plataforma basada en la demanda (DSP) que lleva a los anunciantes al mercado
  • Plataformas del lado de la oferta (SSP), un tipo de intermediario que lleva a los editores al mercado
  • Redes publicitarias, corredores en medio de la cadena de suministro
  • Plataformas de gestión de datos (DMP), plataformas que se utilizan para recopilar y gestionar datos sobre la audiencia de un anunciante
  • Como era de esperar, la realidad de demasiadas relaciones comerciales opacas haya llevado a que se introduzcan medios de desinformación en el sistema. Los procesos de solicitud de autoservicio, junto con la tendencia de estas empresas intermediarias a hacer la vista gorda, han facilitado demasiado a los propietarios de sitios web la conexión al sistema de publicidad sin necesidad de una revisión humana ni siquiera de una auditoría posterior.
Para contrarrestar este problema, asociaciones industriales como GARM, la Alianza Mundial de Medios Responsables (que incluye a GroupM, Havas y Procter & Gamble) han intentado detener el flujo de dinero a lo que denominan medios «inseguros para la marca» mediante el desarrollo de definiciones más estrictas para que las ratifiquen sus miembros. El marco de seguridad de las marcas de GARM prohíbe la publicidad sobre «un tratamiento insensible, irresponsable y perjudicial de temas sociales delicados que degradan a un grupo en particular o incitan a mayores conflictos». Ha surgido una nueva capa de empresas de tecnología, distintas de las descritas anteriormente, conocidas como soluciones de verificación de anuncios y seguridad de las marcas, con la promesa de proteger a las marcas de este tipo de contenido.

Aun así, las empresas suelen estar atrapadas en el juego de golpear a un topo. Tenga en cuenta el hecho de que, años después de cada anunciante importante dejó caer al margen, el sitio de noticias derechista Breitbart, los anunciantes siguen financiando a Bannon, su antiguo editor en jefe, una vez más. Pero el sistema actual dificulta que las marcas se protejan.

Actualmente, los anunciantes tienen que confiar en las empresas de tecnología publicitaria para saber dónde se colocan sus anuncios. Pero ahora mismo es una práctica común que estas empresas y agencias dificulten a los anunciantes el acceso a informes detallados sobre las ubicaciones de los anuncios que les permitan auditar la eficacia de la tecnología de los proveedores y ver a quién están donando dinero. Esto ocurre tanto para los anunciantes grandes como para los pequeños. Por ejemplo, las principales empresas de tecnología de seguridad suelen ofrecer informes de rendimiento de alto nivel por categoría. Una empresa de Fortune 500 nos dice que se negó a proporcionar detalles detallados, como las URL que estaban bloqueadas, a menos que aumentaran significativamente el gasto.

Esta opacidad puede ocultar tanto a los malos actores como a la mala interpretación. Por ejemplo, una empresa de resegmentación de anuncios suele proporcionar informes de rendimiento de alto nivel a sus clientes. Cuando un cliente, Headphones.com, pidió información detallada sobre dónde estaban sus anuncios, la empresa desarrolló un panel de control personalizado y se lo envió. El cliente encontró docenas de medios de desinformación y miles de sitios web y aplicaciones inapropiados, y bloqueó sus anuncios para que no aparecieran en ellos. De este modo, el cliente redujo su inversión en publicidad de 1200$ al día a 50$ al día. Su desempeño en la campaña siguió siendo exactamente el mismo.

No se trata de incidentes aislados, sino de un patrón. Las empresas de tecnología publicitaria trabajan en la oscuridad y, de hecho, impiden a los anunciantes el acceso a estas transacciones. La falta de control y supervisión ha tenido consecuencias que perjudican abrumadoramente a los anunciantes y a la sociedad en general.

Entonces, ¿qué pueden hacer los anunciantes?

Cómo los anunciantes pueden tomar el control de sus datos
Como presupuestos de publicidad digital una vez más ampliarse drásticamente para la temporada electoral estadounidense de 2024, hay mucho en juego. Los anunciantes deben poder comprobar dónde aparecen sus anuncios. Para ello, tienen que buscar activamente el control de los datos de ubicación de los anuncios de sus vendedores.

Hay algunas medidas sencillas e impactantes que las empresas pueden tomar:

Compruebe sus campañas publicitarias. Olvídese de los informes de rendimiento de alto nivel de las empresas de tecnología publicitaria. En su lugar, pídales datos a nivel de registro, que son la verdadera fuente de información sobre las ubicaciones de sus anuncios, ya que incluyen datos específicos sobre los sitios web en los que apareció su anuncio. Las firmas de investigación de la cadena de suministro pueden ayudarlo a auditar sus campañas.

Evite la tecnología de seguridad de la marca. Las principales empresas de verificación de anuncios solo proporcionan informes de alto nivel, lo que le permite saber en qué sitios web se publican y en los que se bloquean sus anuncios. Como mencionamos anteriormente, esto no basta para garantizar que los anuncios de su empresa no apoyen a personas malas. Si utiliza tecnología de seguridad de marca, asegúrese de que los datos también se auditen con regularidad; la tecnología de seguridad de marca suele ser ineficaz y, a veces, incluso perjudicial.

Exija reembolsos en efectivo. A menudo hay una discrepancia entre sus datos de registro y los estándares de la campaña que le prometieron. Cuando esto suceda, exija un reembolso en efectivo, no es una forma de hacer las paces. Tiene derecho a que le devuelvan su dinero y a que se le explique cómo se evitarán las discrepancias en el futuro. Si no, abandone al vendedor.
...
El marketing no se basa solo en el alcance y los clics. Se trata de con quién nos asociamos y cómo nos presentamos en el mundo. Como vendedores, gastamos mucho dinero en promocionar nuestras marcas, y eso nos da mucho poder, y ahora es el momento de usarlo. Exija el control de sus propias campañas publicitarias para hacer una mejor publicidad. No solo mejorará su marca, sino que también podría salvar la democracia.

Lea más sobre Publicidad o temas relacionados Tecnología y análisis, Tecnologías basadas en web, Negocios y sociedad e Industria publicitaria

Claire Atkin es directora ejecutiva y cofundadora de Check My Ads, el primer organismo de control de la industria de la tecnología publicitaria. También escribe el popular boletín BRANDED, que ha publicado artículos importantes sobre los vínculos de la industria publicitaria con la desinformación y los grupos de odio. Como defensora de la seguridad de la marca, su trabajo de ella se centra en la construcción de nuevos estándares sostenibles en la publicidad digital mientras se desmantela la economía de la desinformación financiada por publicidad.


Doxa 1321

¿Son los anuncios personalizados una pérdida de dinero?

Si no tiene cuidado, terminará "adquiriendo" clientes existentes.

Por Bart de Langhe y Stefano Puntoni
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Harvard Business Review

#Doxa #anuncios #dinero #cliente #Publicidad #ventas #marketing #tecnologías
Resumen. Muchas empresas de Big Tech han creado plataformas que ofrecen a las empresas consejos, herramientas y servicios para dirigirse mejor a sus clientes en línea. Estos pueden ser útiles, pero cualquiera que confíe en ellos debe tener mucho cuidado. Esto se debe a que muchas de las afirmaciones que hacen estas empresas animan a las empresas a gastar dinero en anuncios dirigidos a clientes que ya están dispuestos a comprar.
Varias de las principales empresas de tecnología han creado plataformas que pretenden educar a las empresas sobre la mejor forma de promocionarse a sí mismas y a sus productos en línea. Los ejemplos incluyen Meta for Business (anteriormente Facebook for Business; "Obtenga orientación paso a paso, conocimientos y herramientas de la industria para realizar un seguimiento de su progreso, todo en un solo lugar"), Think with Google ("Lleve su marketing más lejos con Google"), y Twitter for Business ("Haga crecer su negocio con anuncios de Twitter").

Estos sitios son muy atractivos. Proporcionan a las pequeñas y medianas empresas una gran cantidad de información realmente útil sobre cómo hacer negocios en línea y, por supuesto, ofrecen una variedad de herramientas y servicios publicitarios diseñados para ayudar a esas empresas a mejorar su desempeño.

Todos estos sitios tienen el mismo objetivo básico. Quieren que comprenda que sus herramientas y servicios son poderosos y altamente personalizados, y quieren que invierta su dinero de marketing en ellos.

No es tan simple como parece

Facebook es quizás la más insistente de las tres empresas citadas anteriormente. En las últimas semanas, la compañía ha estado transmitiendo anuncios que cuentan todo tipo de historias inspiradoras sobre las pequeñas empresas a las que ha ayudado con sus nuevos servicios. Quizás haya visto algunos de estos anuncios en aeropuertos, revistas o sitios web. My Jolie Candle, un fabricante de velas francés, "encuentra hasta el 80% de sus clientes europeos a través de las plataformas de Facebook". Chicatella, una empresa de cosméticos eslovena, "atribuye hasta el 80% de sus ventas a las aplicaciones y servicios de Facebook". Mami Poppins, un proveedor alemán de artículos para bebés, "utiliza los anuncios de Facebook para generar hasta la mitad de sus ingresos".

Eso suena impresionante, pero ¿deberían las empresas realmente esperar efectos tan importantes de la publicidad? El hecho es que cuando Facebook, Google, Twitter y otras compañías de Big Tech “educan” a las pequeñas empresas sobre sus servicios, a menudo están alentando conclusiones incorrectas sobre los efectos causales de la publicidad.

Considere el caso de un cliente consultor nuestro, una empresa europea de bienes de consumo que durante muchos años ha posicionado su marca en torno a la sostenibilidad. La compañía quería explorar si un anuncio en línea que hace un reclamo sobre la conveniencia podría en realidad ser más efectivo que uno que hace un reclamo sobre la sostenibilidad. Con la ayuda de Facebook for Business, ejecutó una prueba A / B de los dos anuncios y luego comparó el retorno de la inversión publicitaria entre las dos condiciones. El rendimiento, según la prueba, fue mucho mayor para el anuncio de sostenibilidad. Lo que significa que eso es en lo que la empresa debería invertir, ¿verdad?

De hecho, no lo sabemos.

Hay un problema fundamental con lo que Facebook está haciendo aquí: las pruebas que ofrece bajo el título de pruebas "A / B" en realidad no son pruebas A / B en absoluto. Esto es poco conocido, incluso por los especialistas en marketing digital con experiencia.

Entonces, ¿qué está pasando realmente en estas pruebas? He aquí un ejemplo:

1) Facebook divide a una gran audiencia en dos grupos, pero no todos los grupos recibirán un tratamiento. Es decir, muchas personas nunca verán un anuncio.

2) Facebook comienza a seleccionar personas de cada grupo y proporciona un tratamiento diferente según el grupo del que se muestreó a una persona. Por ejemplo, una persona seleccionada del Grupo 1 recibirá un anuncio azul y una persona seleccionada del Grupo 2 recibirá un anuncio rojo.

3) Facebook luego usa algoritmos de aprendizaje automático para refinar su estrategia de selección. El algoritmo podría aprender, digamos, que es más probable que las personas más jóvenes hagan clic en el anuncio rojo, por lo que comenzará a mostrar ese anuncio más a los jóvenes.

¿Ves lo que está pasando aquí? El algoritmo de aprendizaje automático que utiliza Facebook para optimizar la entrega de anuncios invalida el diseño de la prueba A/B.

Esto es lo que queremos decir. Las pruebas A/B se basan en la idea de asignación aleatoria. Pero, ¿las asignaciones realizadas en el paso 3 anterior son aleatorias? No. Y eso tiene importantes implicaciones. Si compara a las personas tratadas del Grupo 1 con las personas tratadas del Grupo 2, ya no podrá sacar conclusiones sobre el efecto causal del tratamiento, porque las personas tratadas del Grupo 1 ahora difieren de las personas tratadas del Grupo 2 en más dimensiones que solo el tratamiento. Las personas tratadas del Grupo 2 a las que se les mostró el anuncio rojo, por ejemplo, terminarían siendo más jóvenes que las personas tratadas del Grupo 1 a las que se les mostró el anuncio azul. Sea lo que sea esta prueba, no es una prueba A/B.

No es solo Facebook. El sitio Think with Google sugiere que las métricas similares al ROI son causales, cuando en realidad son meramente asociativas.

Imagine que una empresa quiere saber si una campaña publicitaria es eficaz para aumentar las ventas. Responder a esta pregunta, sugiere el sitio, implica una combinación sencilla de tecnología básica y matemáticas simples.

Primero, configura el seguimiento de conversiones para su sitio web. Esto le permite realizar un seguimiento de si los clientes que hicieron clic en un anuncio realizaron una compra. En segundo lugar, calcula los ingresos totales de estos clientes y divide por (o resta) sus gastos publicitarios. Ese es su retorno de la inversión y, según Google, es "la medida más importante para los minoristas porque muestra el efecto real que tiene Google Ads en su negocio".

De hecho, no lo es. El análisis de Google es defectuoso porque carece de un punto de comparación. Para saber realmente si la publicidad está generando beneficios para su empresa, debe saber cuáles habrían sido los ingresos sin publicidad.

Twitter for Business ofrece una propuesta algo más complicada.

Primero, Twitter trabaja con un corredor de datos para obtener acceso a cookies, correos electrónicos y otra información de identificación de los clientes de una marca. Y luego Twitter agrega información sobre cómo estos clientes se relacionan con la marca en Twitter, ya sea que hagan clic en los tweets promocionados de la marca, por ejemplo. Esto supuestamente permite a los analistas de marketing comparar los ingresos promedio de los clientes que interactuaron con la marca con los ingresos promedio de los clientes que no lo hicieron. Si la diferencia es lo suficientemente grande, dice la teoría, entonces justifica el gasto en publicidad.

Este análisis es comparativo, pero solo en el sentido de comparar manzanas y naranjas. Las personas que compran cosméticos con regularidad no los compran porque ven tweets promocionados. Ven tuits promocionados sobre cosméticos porque compran cosméticos con regularidad. Los clientes que ven los tweets promocionados de una marca, en otras palabras, son personas muy diferentes de los que no lo hacen.

Confusión causal

Las empresas pueden responder a dos tipos de preguntas utilizando datos: pueden responder preguntas de predicción (como en "¿Este cliente comprará?") Y preguntas de inferencia causal (como en "¿Este anuncio hará que este cliente compre?"). Estas preguntas son diferentes pero fáciles de combinar. Responder a preguntas de inferencia causal requiere hacer comparaciones contrafácticas (como en, "¿Este cliente habría comprado sin este anuncio?"). Los algoritmos inteligentes y las herramientas digitales creadas por las grandes empresas tecnológicas a menudo presentan comparaciones de manzanas con naranjas para respaldar inferencias causales.

Big Tech debe ser consciente de la distinción entre predicción e inferencia causal y lo importante que es para la asignación efectiva de recursos; después de todo, durante años han estado contratando a algunas de las personas más inteligentes del planeta. Dirigirse a los posibles compradores con anuncios es un problema puramente de predicción. No requiere una inferencia causal y es fácil de hacer con los datos y algoritmos actuales. Convencer a la gente para que compre es mucho más difícil.

Las grandes empresas de tecnología deben ser elogiadas por los útiles materiales y herramientas que ponen a disposición de la comunidad empresarial, pero las pequeñas y medianas empresas deben ser conscientes de que las plataformas publicitarias persiguen sus propios intereses cuando ofrecen capacitación e información, y que estos intereses pueden o puede no estar alineado con los de las pequeñas empresas.

Bart de Langhe es profesor asociado de marketing en ESADE Business School, Universidad Ramon Llull, en Barcelona.

Stefano Puntoni (spuntoni@rsm.nl) es profesor de marketing en la Rotterdam School of Management de la Universidad Erasmus.