Author: Mainkore
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Garantía de rendimiento frente a objetivo de rendimiento: quién asume el riesgo
Un objetivo de rendimiento es un resultado que el proveedor proyecta e intentará alcanzar. Una garantía de rendimiento es un resultado escrito en el contrato, con una consecuencia definida si no se cumple. La diferencia está en quién asume el riesgo cuando la cifra no llega: con un objetivo, el anunciante absorbe la diferencia, y con una garantía, la absorbe el proveedor. Qué diferencia hay entre un objetivo y una garantía de rendimiento Un objetivo de rendimiento es una proyección de mejor esfuerzo, mientras que una garantía de rendimiento es un compromiso contractual con una compensación asociada. Es fácil confundirlos…
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Performance guarantee vs performance target in media buying: who carries the risk
A performance target is a result the provider projects and will try to reach. A performance guarantee is a result written into the contract, with a defined consequence if it isn’t met. The difference comes down to who carries the risk when the number is missed: with a target, the advertiser absorbs the gap, and with a guarantee, the provider does. The difference between a performance target and a performance guarantee A performance target is a best-effort projection, while a performance guarantee is a contractual commitment with a remedy attached. The two are easy to confuse because they’re often described…
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Cómo elegir un modelo de compra de medios según cómo decide tu organización
El modelo de compra de medios adecuado es el que encaja con tres cosas de tu organización: cuántas decisiones de compra genera, con qué rapidez puede aprobar un cambio y cuánto riesgo acepta en una decisión que nadie ha revisado antes. Las funcionalidades vienen después. Un modelo que decide más rápido de lo que tu organización puede asumir no elimina el cuello de botella, lo traslada a la cadena de aprobaciones. Empieza por tu organización, no por los modelos Elegir un modelo de compra de medios es primero una pregunta sobre cómo decide tu organización, y solo después una pregunta…
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How to choose a media buying model based on how your organization decides
The right media buying model is the one that matches three things about your organization: how many buying decisions it generates, how fast it can approve a change, and how much risk it accepts in a decision nobody reviewed first. Features come after that. A model that decides faster than your organization can absorb its decisions doesn’t remove the bottleneck, it moves it to the approval chain. Start with your organization, not with the models Choosing a media buying model is first a question about how your organization makes decisions, and only then a question about technology. Two companies with…
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Walled gardens in advertising: why owning the inventory isn’t the same as deciding well
Walled gardens are advertising ecosystems, such as Google, Meta and Amazon, that control three things at once: the inventory, the data about the people who see it, and the measurement of their own results. Their advantage is real. Logged-in user data and inventory like YouTube or Prime Video can’t be bought anywhere else. Their limit is structural. Each garden optimizes toward what happens inside its own walls, and none of them is built to tell you how much of your budget should go to it rather than to the garden next door. That decision sits one layer above the gardens,…
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Qué ve una inteligencia autónoma que un operador humano no
El mismo momento, dos imágenes diferentes Una campaña activa en search, social y programática empieza a mostrar señales de tensión un martes por la noche. El CPM sube. La tasa de conversión en móvil diverge del escritorio. Un exchange está entregando volumen pero los indicadores de calidad se están suavizando. La campaña está en marcha mientras todo esto ocurre. Un trader experto mirando estos datos a la mañana siguiente reconocería el patrón. Sabría qué preguntas hacer. Tendría una hipótesis en minutos y una recomendación poco después. Eso no es una capacidad trivial es el producto de años de reconocimiento de…
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El problema de los KPIs de agencia: por qué las métricas que les protegen son las que te limitan
Cómo se diseñan los KPIs de agencia Nadie se sentó a diseñar un framework de medición que obscureciera el rendimiento. Así no es como ocurren estas cosas. Los KPIs de agencia emergieron como la mayoría de estándares profesionales: de forma orgánica, con el tiempo, moldeados por lo que era posible medir, lo que era posible influenciar y lo que era posible demostrar a un cliente en una revisión trimestral. El resultado es un framework construido alrededor de variables donde la experiencia humana es visible y atribuible. Alcance. Frecuencia. Eficiencia de CPM. Calidad del setup de campaña. Puntualidad del reporting. Recomendaciones…
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¿Para qué fue realmente diseñado el smart bidding?
Smart bidding responde perfectamente a su pregunta. El problema es que es la pregunta equivocada. Empecemos por lo que es verdad: el smart bidding es altamente efectivo. Si gestionas campañas en Google, seguramente lo has implementado o considerado. Analiza las señales de la subasta en tiempo real, integrando factores como el dispositivo, la ubicación, la hora, la intención de búsqueda y los patrones históricos de conversión. Su capacidad para ajustar las pujas, con una velocidad y un volumen de datos inalcanzables para cualquier gestor humano, lo convierte en una herramienta superior. Pero fíjate en la precisión de esa última frase.…
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Por qué las métricas que usas para evaluar la IA dicen más de tu framework que de la IA
Las métricas no reflejan la realidad, sino que determinan la parte de ella que se considera existente. Hay un supuesto implícito en cada dashboard, cada revisión de KPIs, cada ejercicio de benchmarking: que las métricas que observamosson una ventana a lo que realmente está ocurriendo. Sin embargo, no son un reflejo de la realidad, sino el resultado de una elección. Cada métrica codifica una teoría sobre qué importa, cómo funciona un sistema y qué variables merece la pena registrar. Lo que no entra en el framework, no aparece en el informe y lo que no aparece en el informe no…
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Cuáles son las 200 variables que Mainkore analiza en cada decisión de campaña
Variables de rendimiento La diferencia entre la IA que asiste y la IA que decide no es la velocidad. Es la dimensionalidad, cuánta realidad puede procesar y sobre la que puede actuar el sistema a la vez. Un experto humano tomando una decisión de campaña tiene acceso a una enorme cantidad de datos. Pero solo puede considerar activamente una fracción de ellos a la vez. El resto se aproxima, se estima o se ignora. No porque el experto no sea competente, sino porque la memoria de trabajo humana tiene límites que ningún entrenamiento puede superar. Una inteligencia autónomo no tiene…