RTB House: todo lo que necesitas saber

Ideal para: vendedores con tráfico significativo en el sitio que desean retargeting potenciado por deep learning (y programático de embudo completo más allá) para convertir a los visitantes que sus otros canales ya pagaron para adquirir.

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FAQ

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RTB House es una plataforma de demanda global que se hizo un nombre en el retargeting de display y ahora ejecuta campañas programáticas de embudo completo, con más de mil especialistas en todo el mundo. Su firma técnica: decisiones de puja y personalización realizadas completamente por deep learning, ensamblando anuncios de productos personalizados desde tu catálogo y mostrándolos en la web abierta.

Las etiquetas en tu sitio registran lo que los visitantes ven, añaden al carrito y compran. El motor luego puja por impresiones de anuncios en sitios de editores y ensambla un banner personalizado desde tu feed de productos: los productos exactos que un visitante navegó, a precios actuales, enlazando de vuelta a tus páginas de productos. Más allá del retargeting, las campañas de embudo completo extienden la misma mecánica a nuevos clientes que el modelo predice que convertirán.

Las campañas se valoran CPC o CPM dependiendo del objetivo, con estrategias de puja personalizadas orientadas a los objetivos de CPA o ROAS que estableces con su equipo; no hay una tarifa pública. El consejo de medición honesta: juzga el canal por los ingresos incrementales, no solo por los ingresos atribuidos, ya que las tasas de conversión de embudo tardío halagan a cualquier retargeter.

Dos apuestas. Primero, deep learning como el motor de puja completo en lugar de una característica. Segundo, ingeniería sin cookies: RTB House ha sido uno de los probadores más activos del Privacy Sandbox de Google desde su anuncio, ejecutando retargeting sin cookies a escala de millones de anuncios en 50 países, y ha construido integraciones de publicidad de datos de primera parte y API de Temas para una web donde las cookies de terceros son una elección del usuario.

Vendedores con tráfico significativo en el sitio (el algoritmo aprende del volumen de comportamiento) y catálogos variados donde la personalización a nivel de producto supera a los banners genéricos: moda, belleza, electrónica, hogar, y compras consideradas investigadas durante días. El ajuste más débil: sitios con tráfico escaso que privan de datos a un motor de aprendizaje, y anunciantes que no están dispuestos a probar la incrementalidad.

Lengow prepara el feed del que se ensamblan los anuncios personalizados: mapeo de atributos y categorías, consistencia de identificadores con el catálogo fuente, campos de precio de venta y promoción, feeds por mercado para campañas en varios países, y segmentos basados en márgenes que deciden qué productos merecen re-engagement pagado. Las actualizaciones programadas y las automatizaciones (como desactivar productos fuera de stock) mantienen limpio el grupo de retargeting, y la monitorización del feed detecta errores antes de que lo reduzcan silenciosamente.

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