{"id":275,"date":"2018-09-26T18:48:33","date_gmt":"2018-09-26T16:48:33","guid":{"rendered":"https:\/\/pre-prod-gcp.tidart.com\/blog\/?p=275"},"modified":"2020-10-30T15:27:59","modified_gmt":"2020-10-30T13:27:59","slug":"algoritmos-y-librerias-de-prediccion-unas-mentes-maravillosas-para-la-publicidad-digital","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pre-prod-gcp.tidart.com\/blog\/algoritmos-y-librerias-de-prediccion-unas-mentes-maravillosas-para-la-publicidad-digital\/","title":{"rendered":"Algoritmos y librer\u00edas de predicci\u00f3n: unas \u00abmentes\u00bb maravillosas para la publicidad digital"},"content":{"rendered":"

En marketing digital<\/strong>, tomar decisiones a ciegas es cosa del pasado m\u00e1s lejano. En la actualidad disponemos del <\/span>software<\/i><\/strong> m\u00e1s avanzado para determinar las variables que optimizar\u00e1n al m\u00e1ximo tu campa\u00f1a. Vivimos en la Era de los Datos<\/strong> y hoy es posible actuar bas\u00e1ndonos en resultados gracias a los algoritmos<\/strong> y las librer\u00edas de predicci\u00f3n<\/strong>. <\/span><\/p>\n

Aplicados a la publicidad online, los algoritmos matem\u00e1ticos son una poderosa herramienta, unas \u00abmentes\u00bb maravillosas y artificiales que complementan el pensamiento de los <\/span>account managers<\/span><\/i> de carne y hueso. Las capacidades de ambos, unidas y enfocadas en los mismos objetivos, \u00a1se convierten en una mezcla de optimizaci\u00f3n<\/strong> explosiva! <\/span><\/p>\n

<\/p>\n

En la entrada de hoy, te vamos a presentar 3 algoritmos y librer\u00edas que permiten hallar las mejores soluciones para tus campa\u00f1as de <\/span>social media<\/i> marketing<\/i><\/strong> (SMM)<\/strong> y marketing de buscadores (SEM)<\/strong>. \u00a0<\/span><\/p>\n

1.<\/b> Prophet<\/i><\/b> de Facebook<\/b><\/h1>\n

Prophet<\/i><\/strong> es la herramienta que te permite hacer predicciones sobre tus objetivos de marketing en Facebook<\/strong>. Es de c\u00f3digo abierto y est\u00e1 disponible en <\/span>Python<\/i><\/strong> y R<\/strong>. Sus predicciones est\u00e1n basadas, como no pod\u00eda ser de otra manera, en las p\u00e1ginas \u00abbusiness\u00bb de Facebook y en relaci\u00f3n a las caracter\u00edsticas de sus tareas, como la temporalidad, la estacionalidad, los d\u00edas clave \u2013festivos o eventos puntuales que se conocen de antemano como, por ejemplo, el <\/span>Black Friday<\/i><\/strong><\/a>\u2013, el historial con los cambios de tendencia \u2013debidos a un lanzamiento de producto, entre otros casos\u2013 y las tendencias que tienen curvas de crecimiento no lineales, donde alcanzan un l\u00edmite natural o se saturan.<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Los resultados de <\/span>Prophet<\/i><\/strong> pueden ser tan precisos como los que producen los analistas con m\u00e1s experiencia. Solo que con este procedimiento de predicci\u00f3n<\/strong> se consigue lo mismo pero con mucho menos esfuerzo, recursos y tiempo. Sus dos principales ventajas son, por tanto, que posibilita hacer pron\u00f3sticos acertados de forma mucho m\u00e1s sencilla y que estos, a su vez, se pueden personalizar de modo intuitivo. <\/span><\/p>\n

2.<\/b> CausalImpact <\/i><\/b>de Google<\/b><\/h1>\n

CausalImpact<\/i><\/strong> es un paquete en lenguaje de programaci\u00f3n R que usa modelos bayesianos de estructura temporal<\/strong> para llevar a cabo inferencias causales<\/strong>. Simplificando, podr\u00edamos decir que mide el impacto de una acci\u00f3n en una serie temporal.<\/span><\/p>\n

Esta librer\u00eda de predicci\u00f3n estructurada<\/strong> ha sido usada en Google<\/strong> desde que comenz\u00f3 a desarrollarse. Aplicada al marketing digital<\/strong>, puede responder a preguntas como cu\u00e1ntos clics adicionales genera una campa\u00f1a de publicidad<\/strong> al d\u00eda o c\u00f3mo el ratio de respuesta podr\u00eda haber evolucionado si una determinada acci\u00f3n nunca hubiera tenido lugar.<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

CausalImpact<\/i><\/strong> ofrece, por tanto, suculentas estad\u00edsticas<\/strong> a partir de los cambios que podamos aplicar en una campa\u00f1a. Examina las series temporales de los datos tanto antes como despu\u00e9s de una determinada acci\u00f3n, con lo que puedes hacerte una idea acerca de si los cambios se deben a esto \u00faltimo o son resultado del azar. \u00bfQu\u00e9 experto en marketing se resistir\u00eda a estos encantos de la anal\u00edtica?<\/span><\/p>\n

3.<\/b> Random Forest<\/i><\/b><\/h1>\n

Random Forest<\/i><\/strong> se basa en un modelo conocido como \u00e1rbol de decisi\u00f3n<\/strong> y destaca por un nivel de fiabilidad dif\u00edcilmente superable por otros algoritmos<\/strong>. Funciona de forma eficiente en grandes bases de datos<\/strong> y puede manejar miles de entradas variables sin la necesidad de suprimir ninguna. Existen dos tipos: de clasificaci\u00f3n y de regresi\u00f3n.<\/span><\/p>\n

Pero centr\u00e9monos en lo que nos interesa. En publicidad online<\/strong>, <\/span>Random Forest<\/i><\/strong> es capaz de predecir cualquier cosa que se nos ocurra. \u00bfFraude? \u00bfConversiones dados otros par\u00e1metros? <\/span>You name it!<\/span><\/i>, podr\u00eda decir Sheldon Cooper. <\/span>Random Forest<\/i><\/strong> es un bosque que abarca numerosos pron\u00f3sticos.<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Bonus track<\/i><\/b>: testeo de inferencia causal<\/b><\/h1>\n

Tambi\u00e9n llamado \u00abgeo experiment\u00bb<\/strong>, el testeo de inferencia causal<\/strong> permite estimar el impacto de una decisi\u00f3n de inversi\u00f3n en una variable respuesta. Fundamentalmente, se trata de una prueba en la que dejamos de impactar con nuestra campa\u00f1a a una parte de la audiencia<\/strong>. Gracias a los datos hist\u00f3ricos y a un grupo de control, podemos crear un pron\u00f3stico para el grupo sobre el que probamos. \u00a0<\/span><\/p>\n

En Tidart<\/strong> programamos algoritmos matem\u00e1ticos <\/strong><\/span>ad hoc<\/i><\/strong> para cada uno de nuestros clientes. Adem\u00e1s, contamos con un <\/span>Data Lab<\/i><\/strong> donde nuestro equipo de matem\u00e1ticos se une al de<\/span> account managers <\/span><\/i>para desarrollar estudios basados en la ciencia de los datos. Ello nos permite ajustar par\u00e1metros como la rentabilidad, el tiempo de decisi\u00f3n de compra, el pedido medio o los canales de conversi\u00f3n hasta el m\u00e1s m\u00ednimo detalle. \u00bfQuieres saber qu\u00e9 m\u00e1s puede hacer la anal\u00edtica avanzada<\/strong> por tu marca? \u00a1Contacta<\/a> con nosotros!<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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