Metodología para la optimización de presupuesto publicitario en Facebook a través de un modelo VARX

Abstract

El uso de canales digitales para alcanzar objetivos de marketing se ha masificado en el último par de años. Páginas web, correos electrónicos y redes sociales son algunos de los espacios que han quitado protagonismo a los medios tradicionales como la televisión. A nivel mundial, la inversión en publicidad digital ya alcanza a ser la mitad de la inversión total en medios y representa más de 300 billones de dolares. A pesar de esto, en Chile los niveles de inversión son menores, y el uso de canales digitales se limita a heurísticas sencillas y de corto plazo. El objetivo del presente trabajo es desarrollar una metodología de optimización de presupuesto publicitario digital, basado en predicciones, específicamente para la red de avisaje de Facebook. En la primera etapa, se analizan datos de campañas de anuncios para entender el carácter predictivo de este tipo de publicidad. A partir de esto, se desarrolla un modelo VARX para realizar predicciones y estudiar relaciones subyacentes entre los resultados publicitarios de un anuncio, tales como las veces que se muestra y los clics que recibe. Luego de esto, se propone una metodología retroactiva que incluye el modelo VARX y un modelo de optimización, con la cual sea posible definir una asignación óptima de presupuesto, diario según las predicciones de resultados publicitarios que se realizan. Dicha metodología es validada con un experimento al final de la investigación. Como descubrimientos asociados al proceso anterior, se valida la posibilidad de realizar predicciones de los resultados publicitarios en Facebook. Además, se explora el hecho de que las dinámicas subyacentes entre dichos resultados están asociadas a factores gráficos del anuncio y que su predictibilidad está asociada a la segmentación. Esto representa una gran oportunidad en la industria para desarrollar modelos y metodologías que permitan el uso eficiente de los presupuestos publicitarios.