La gestión de los algoritmos publicitarios en Internet. Un caso de
estudio: Facebook y Google
The management of advertising algorithms on the Internet. A case study:
Facebook and Google
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nº 36, pp. 243-271
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enero-junio de 2023
ISSN: 1696-019X / e-ISSN: 2386-3978
Cómo citar este artículo:
Luque Ortiz, S. (2023). La gestión de los algoritmos publicitarios en Internet. Un caso de estudio: Facebook y Google.
Doxa Comunicación
, 36,
pp. 243-271.
https://doi.org/10.31921/doxacom.n36a1713
Sergio Luque Ortiz
. Doctor en Comunicación, docente acreditado en activo en la Universidad Internacional de La Rioja
(UNIR) y en la Universidad Europea Miguel de Cervantes (UEMC) en las que imparte docencia en las facultades de Educa
-
ción y Ciencias Sociales, respectivamente, en los másteres de Formación del Profesorado, Marketing Digital y SEO, además
de en los grados ociales de Periodismo, ADE, Comunicación, Publicidad y Relaciones Públicas. Investiga diferentes áreas
vinculadas con las Ciencias Sociales como son el Periodismo, la ética de los medios periodísticos, el Marketing Digital, con
-
sumo de audiencias televisivas y mediáticas, además del auge de los nuevos formatos digitales de comunicación. Investi
-
gador colaborador de la Universidad de Verona (Italia), miembro de la Red Internacional de Investigadores en Diseño de
la Universidad de Palermo (Buenos Aires, Argentina), además de colaborador en diferentes comités de revistas cientícas.
Universidad Europea Miguel de Cervantes, España
[email protected]
ORCID: 0000-0002-4302-9503
Resumen:
El nacimiento de Internet y las nuevas tecnologías de información y
comunicación no solo han generado un nuevo paradigma comunica
-
tivo, sino también publicitario con múltiples oportunidades obtenidas
en base a la segmentación, la promoción de productos mediante la in
-
clusión de algoritmos en los buscadores y en las redes sociales, además
de la capacidad para medir los resultados logrados. Al respecto, esta in
-
vestigación aborda la gestión de los algoritmos publicitarios ejecutada
en las herramientas Facebook ADS y Google Adwords como un nuevo
modelo de la pubilcidad online frente a los enfoques tradicionales. Para
ello y, con la nalidad de ahondar más sobre las diferencias entre el sis
-
tema de gestión publicitaria convencional y la publicidad online, se ha
optado por una metodología tanto cualitativa como cuantitativa basada
en la utilización de la entrevista y la encuesta, respectivamente, como
métodos de recolección de datos. Entre los resultados obtenidos puede
avanzarse que la publicidad ha derivado en uno nuevo escenario en el
que el
machine learning
condicionará el futuro de la publicidad ayudán
-
dose del big data y la programación de contenidos.
Palabras clave:
Algoritmos; Internet; Google; Facebook; publicidad online.
Abstract:
e birth of the Internet and the new information and communication
technologies have generated a new communicative paradigm. In fact, it has
also generated a new advertising paradigm with multiple opportunities
obtained through segmentation or the inclusion of algorithms in search
engines or social networks for product promotion. Besides, there is the
ability to measure the results achieved. In this regard, this research
addresses the management of advertising algorithms executed in
Facebook ADS and Google Adwords tools as a new online advertising
model compared to traditional approaches. erefore, a qualitative and
quantitative methodology has been chosen to gather the information
(using interviews and surveys) to deepen into the dierences between the
conventional advertising management and online advertising. Among
the results obtained, we may advance that advertising has led to a new
scenario where machine learning will condition the future of advertising
with the help of big data and content programming.
Keywords:
Algorithms; Internet; Google; Facebook; online advertising.
Recibido: 07/06/2022 - Aceptado: 11/11/2022 - En edición: 14/11/2022 - Publicado: 01/01/2023
Received: 07/06/2022 - Accepted: 11/11/2022 - Early access: 14/11/2022 - Published: 01/01/2023
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1. Introducción y estado de la cuestión
Internet ha supuesto una transformación sin precedentes tanto de la comunicación como de la publicidad. La evolución ha sido
constante. Pérez (2020) señala que la publicidad convencional Above the Line ha dado paso a una nueva forma de entender la
difusión de mensajes publicitarios mediante la presencia de los soportes Below the Line reconocidos a través de acciones de
email marketing o publicidad en redes sociales.
Al respecto, Muela (2008) asegura que Internet ha contribuido a democratizar la publicidad convirtiéndose en una herramienta
accesible. De una parte, la inversión publicitaria en Internet que realizan las empresas ha crecido “frente a la televisión, la prensa
y las revistas que están cayendo, aunque su parte digital también está creciendo “(Sánchez, 2019, 10). De otra parte, el atractivo
de la publicidad digital reside en la inclusión de elementos de fácil acceso para los públicos. De Salas (2010) asevera que, tanto
las redes sociales como los buscadores de Internet, han posibilitado que empresas e instituciones de todo tipo puedan realizar
campañas publicitarias sin contar con unos conocimientos previos destacados o con grandes cantidades presupuestarias desti
-
nadas para ello.
A tenor de lo dispuesto, González (2014) sostiene que Facebook y Google manejan los datos de millones de personas en todo el
mundo controlando el gran mercado de la publicidad en Internet mediante la conguración de los algoritmos de búsqueda y
promoción. Este autor indaga sobre la propuesta de valor que aportan Facebook y Google tratando de explicar los porqués de sus
diferencias respecto a otras empresas tecnológicas como Twitter y Yahoo!
Para Boyd (2018), una de las claves del éxito de Facebook ha residido en la inclusión de un algoritmo que ha ido perfeccionán
-
dose conforme lo ha hecho el usuario promedio de esta red social. El experto incide en que las publicaciones, sean orgánicas o
publicitarias, se dirigen hacia las cuentas de todas las personas registradas en esta red garantizándose un efecto inmediato.
De igual manera, resulta pertinente describir qué es un algoritmo para comprender con mayor apreciación la relevancia de estu
-
dio. Según la Real Academia Española, este concepto hace referencia a diferentes cálculos matemáticos aplicados con la nalidad
de encontrar una solución coherente ante la presencia de múltiples problemas enmarcados en diversos contextos.
Por su parte, Peña (2018) apunta que los algoritmos son conjuntos de reglas, aplicaciones e instrucciones que, aplicadas de forma
sistemática a un paquete de datos de entrada, con un formato especíco, sirven para resolver una amplia catalogación de proble
-
mas, desafíos e incógnitas presentes en las sociedades actuales. En este sentido, Steiner considera que
Un algoritmo es, en esencia, un conjunto de datos e instrucciones que deben aplicarse de manera supercial con la nalidad de
obtener un resultado preestablecido. La información entre en un algoritmo dado y desde el mismo salen las posibles respuestas que
serán almacenadas en términos de información del usuario (2012, 64).
Saéz (2020) describe que el siglo XXI se caracteriza por la aparición de las decisiones automatizadas, es decir, las elecciones rea
-
lizadas o basadas en la utilización de aplicaciones de inteligencia articial y sistemas algorítmicos, que con o sin intervención
humana, logran efectos decisorios sobre las personas.
De igual manera, Alonso y Fernández (2021) aseguran que el algoritmo es uno de los parámetros más notorios que existen en la
creación de la cultura contemporánea al formar parte indiscutible de los procesos de organización, socialización, comunicación
y divulgación de la información a través del espacio de la web 2.0.
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Al respecto, los ordenadores y computadoras calculan con mayor velocidad datos si se compara con el funcionamiento del cere
-
bro humano. Los algoritmos, a efectos del mencionado autor, se utilizan no solo para recabar datos vinculados a las identidades
de los usuarios, sino también para predecir resultados electorales, comportamientos o hábitos de consumo. Por lo tanto, los
algoritmos van introduciéndose en todas las esferas y ámbitos sociales.
En relación con lo expresado, Rodríguez (2021) dice que los algoritmos son operaciones sistemáticas programadas que sirven
para calcular las acciones previas que pueden darse ante ciertos problemas. Este teórico resalta la vinculación existente entre el
aprendizaje automático y los algoritmos considerando que desarrollan acciones especícas destinadas a programar plataformas
tecnológicas, sistemas y programas de captación de datos.
De una parte, Montells (2021) señala que Facebook utiliza varios algoritmos siendo el Edgerank uno de los más importantes.
Este elemento determina las publicaciones que visualiza un usuario registrado en función de la actividad que éste produzca. El
Edgerank es, por lo tanto, un conjunto de cálculos, fórmulas y mejoras establecidas desde Facebook con el objetivo de establecer
qué tipo de contenidos vislumbra cada perl registrado. Para Grané (2021), los algoritmos constituyen un conjunto estructurado,
creado y determinado de pasos especícos que han dado a un concepto de enorme relevancia en la actualidad. Sobre lo dicho,
los algoritmos se mantienen ocultos en redes sociales como Facebook, de tal manera que, algoritmos como EdgeRank determi
-
nan los contenidos, imágenes o vídeos que pueden mostrarse en el timeline de Facebook.
De otra parte, Google también emplea su propio algoritmo. Es el Pagerank. Autores como Barriola et al. (2016) sostienen que este
algoritmo fue creado en 1998 por Larry Page y Sergey Brin. Pagerank clasica la relevancia que tienen las webs en función de los
vínculos que genera una página. Por ejemplo, si un sitio web A contiene un link hacia una página web B, el Pagerank interpreta
que para la web A el contenido que genera B es relevante siendo indexada. Realizada una primera aproximación al concepto teó
-
rico de algoritmo, resulta pertinente justicar la elección del objeto de estudio. Según lo expresado, para Enberg (2019), Facebook
y Google representan dos de las plataformas más importantes y con mayor crecimiento en lo que tiene que ver con la gestión de
campañas publicitarias en Internet mediante la inclusión de algoritmos.
Para el mencionado autor, los algoritmos que emplean ambas empresas son fundamentales para entender más sobre el escena
-
rio publicitario actual dominado por la presencia de una dinámica publicitaria cada vez más persuasiva, hipersegmentada y diri
-
gida al consumidor de Internet. Por lo tanto, es necesario conocer cómo funcionan los algoritmos de estas compañías derivando
en un nuevo concepto publicitario alejado de los convencionalismos.
Al respecto, los algoritmos publicitarios no podrían entenderse sin la gestión de los datos procedentes de los consumidores di
-
gitales. Es lo que se conoce como big data. En este sentido, autores como Franks (2012) reconocen que el big data es real y que
ha venido para quedarse. Lejos de percibirse como una moda pasajera o puntual, la gestión de los datos de los usuarios (correos
electrónicos, direcciones postales, números de teléfonos o direcciones de perles sociales, entre otras fuentes de información) se
ha convertido en una realidad compleja.
Ortiz (2021) asevera que el big data es un término utilizado para conceptualizar una gran cantidad de datos o una combinación
de estos por lo que la descripción, almacenamiento y procesamiento de la información derivada de esta acumulación de datos
adquiere una importancia notoria. Los algoritmos procesan decisiones cotidianas y datos relativos al uso de las plataformas tec
-
nológicas como Facebook y Google, entre otras.
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Al respecto, empresas como Facebook y Google saben cómo utilizar los datos de los internautas obteniendo un benecio cuan
-
tioso. No obstante, autores como Zuazo (2018) subrayan la opacidad existente en torno a la gestión, conocimiento y utilización
de los algoritmos por parte de las mencionadas empresas. El experto incide en que dentro y fuera de estas compañías pocos
empleados, directivos o ingenieros comparten datos sobre el funcionamiento real de los algoritmos.
Dermak (2017) acuña que una vez que el algoritmo tiene la información precisa y necesaria, éste es capaz de transformar los
datos obtenidos convirtiéndoles en un activo muy poderoso que las empresas del sector tecnológico no están dispuestas a com
-
partir. En relación con lo dispuesto, y una vez aportada una denición teórica adecuada sobre el objeto de estudio de esta inves
-
tigación, es necesario describir cuáles son los objetivos del trabajo siendo los siguientes:
–
Objetivo 1. Analizar la gestión de los algoritmos publicitarios en Facebook ADS y Google Adwords siendo dos de los canales
o soportes para ofrecer publicidad más empleados por las empresas.
–
Objetivo 2. Describir cuáles son los criterios empleados por parte de los algoritmos, además de las funcionalidades
automatizadas.
–
Objetivo 3. Abordar las diferencias existentes en torno a los algoritmos publicitarios en lo que tiene que ver con la asignación
de presupuestos, optimización de anuncios y detección de audiencias.
De igual forma, se plantean varias hipótesis de partida dentro de la presente investigación expuestas a continuación:
–
Hipótesis 1. Los algoritmos de Facebook y de Google realizan mejor asignación de los presupuestos de las campañas publi
-
citarias en comparación a la asignación manual. La capacidad de predicción e impacto de los algoritmos es mayor que el
conocimiento humano.
–
Hipótesis 2. Los algoritmos de Facebook y de Google permiten un mayor nivel de análisis de los anuncios creados en base a
criterios de medición, impacto y penetración de las audiencias que difícilmente pueden detectar los profesionales que reali
-
zan campañas publicitarias.
–
Hipótesis 3. Los algoritmos publicitarios de Facebook y Google sirven para llegar a grupos de audiencias muy anes a los
productos, marcas y servicios en comparación con la segmentación a la que puede llegarse de manera manual.
–
Hipótesis 4. Los algoritmos publicitarios de Facebook y de Google son unas de las claves del éxito de estas plataformas que no
desvelan con claridad el funcionamiento y el manejo de la información, datos y otros elementos que compilan.
1.1. Conceptualización sobre la publicidad online y la publicidad programática
Es necesario analizar la evolución de la publicidad para entender el auge y posterior consolidación que la publicidad online y
programática ha experimentado. El cambio en el paradigma comunicativo ha congurado una nueva realidad en la que los con
-
sumidores y las marcas convergen entre sí con múltiples escenarios.
Alcalá (2021) arma que, con la aparición de Internet en 1989, se produjo un gran cambio en lo que tuvo que ver con la oferta, la
demanda y la creación de campañas publicitarias dándose un progresivo proceso de modernización por parte de los anuncian
-
tes. Por su parte, expertos como Papi-Gálvez et al. (2014) aseguran que la segmentación, la personalización y la participación son
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las tres notas distintivas más singulares de la publicidad online siendo estos elementos los tres factores potenciales de atracción
para innidad de empresas.
Tobias, Vallejo e Hinojo (2021) sostienen que la publicidad online se ha convertido en una de las herramientas más importantes
que tienen las empresas para llegar a los consumidores en las sociedades actuales. La acumulación y explotación de los datos
obtenidos mediante programas digitales ofrece unas amplias posibilidades de personalización, medición y negociación de la
información procedente de los internautas a través de múltiples opciones.
Sin embargo, la multiplicidad de modelos no siempre fue tal. Martínez, Segura y Sánchez (2011) no dudan en conrmar que la
evolución de la publicidad a través de Internet debe entenderse bajo un planteamiento holístico que incluye la conocida como
web 1.0, o web estática propia de 1990, la web 2.0, establecida a comienzos del nuevo milenio, y nalmente, la web 3.0 o web
semántica.
En cuanto a la evolución publicitaria al albor de Internet y de las redes sociales, De Salas (2011) considera que la publicidad onli
-
ne ofrece un valor añadido basado en el acto en sí mismo de la venta de un artículo o producto reforzando no solo la adhesión del
consumidor respecto a la marca, sino también el discurso simbólico implícito en toda acción publicitaria. Sobre lo dicho, Ramos
(2006) describe que el actual entorno online ha servido para fomentar la creación de una simbiosis perfecta entre la publicidad
y el entretenimiento cuya principal nalidad es la captación del público mediante la utilización de mensajes impactantes, atre
-
vidos y originales.
De igual manera, la publicidad online está relacionada con la publicidad programática al compartir origen y características.
Rodríguez (2016) señala que la automatización de los procesos publicitarios supone una realidad constante, con un crecimiento
imparable y con altas probabilidades de congurarse como un modelo de inversión publicitaria cada vez más ecaz.
Villarreal (2022) arma que la publicidad programática es un tipo de publicidad online caracterizada por la compra automatiza
-
da, determinada y segmentada de espacios publicitarios en Internet que son elegidos en función a la audiencia y sus característi
-
cas. La publicidad programática conecta de una manera clara, ecaz y rápida a las marcas con los consumidores generándose un
vínculo entre ambos más directo. De esta manera se genera una estrategia de publicidad nativa o automatizada.
La rápida evolución de Internet ha determinado la irrupción de plataformas para diseñar publicidad programática. Al respecto,
en 1994, la revista online HotWired, en colaboración con la empresa americana de telecomunicaciones AT&T, fue la primera
compañía en idear un modelo de venta de espacios publicitarios digitales irrumpiendo una novedosa manera de monetizar el
gasto y el benecio obtenido en la compra y venta de publicidad.
Surgió así el coste por mil impresiones (CPM, en adelante), un modelo en el que el anunciante solo paga por las veces que el
anuncio se muestra a los usuarios. Posteriormente, Facebook mediante la herramienta Facebook Business Manager que permite
gestionar las campañas de publicidad, y Google, a través de Google Adwords, han establecido un modelo de subastas y de costes
por click (CPC, en adelante) que determina una nueva forma de realizar publicidad.
La unión del CPM y CPC supone el establecimiento de la publicidad programática, una modalidad de compra y venta de espacios
en Internet que no solo impacta entre los consumidores, sino que también sirve para ahorrar tiempo y recursos en lo que tiene
que ver con la gestión publicitaria. Para Placebo Media (2016), la compra de espacios publicitarios mediante la puja directa (RTB,
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en adelante) implica el uso de la tecnología que permite comprar, vender y recaudar impresiones bajo un paradigma de puja en
tiempo real, logrando impresiones tras impresiones, usuarios de manera automática y reacciones en base a las segmentaciones
de los productos, servicios y marcas. En relación con lo dispuesto, Sevillano apunta que:
El RTB es la capacidad de hacer la compra de espacios publicitarios de forma automatizada, acceder a inventario y comprarlo a
tiempo real sin que exista la intervención humana y la publicidad programática va más allá en el sentido de que parte del parámetro
de que la toma de decisión de la parte compradora se decide a qué anunciante y valora cuánto está dispuesto a pagar por un usuario,
es decir, quién es, sus intereses, la relevancia del usuario para la marca (2015, 10).
La publicidad programática no podría entenderse sin Facebook Business Manager y Google Adwords. Costalago (2019) conrma
que, en el caso de Google, la aparición en el año 2004 de la herramienta publicitaria de Google Adwords ha supuesto la conso
-
lidación de la publicidad programática. Para este autor, Google Adwords se ha convertido en el principal sistema de compra de
espacios publicitarios en Internet, muy por delante de otras herramientas como Facebook Business Manager.
La gestión de las campañas publicitarias mediante Facebook Business Manager no solo permite seleccionar aspectos muy con
-
cretos de las campañas como las ubicaciones de los usuarios, los intereses de los públicos, la duración de los impactos y los
presupuestos publicitarios, sino que también ofrece la oportunidad de sincronizar los resultados logrados con otras redes como
Instagram.
1.2. Big data, inteligencia articial y machine learning
Resulta evidente comprender la importancia que tiene tanto la captación de datos de usuarios, es decir, el big data. En esta pers
-
pectiva, Puyol (2015) considera que el big data es el volumen masivo de datos que adopta la información recolectada mediante
Internet. El signicado intrínseco del big data apunta hacia la gran oportunidad que ofrecen los instrumentos tecnológicos.
Otros autores como Chen et al. (2013) describen el big data como un activo de la información de alto volumen, velocidad y va
-
riedad que requiere la toma de decisiones rentables y la aplicación de fórmulas novedosas de recolección de datos. Para Camar
-
go-Vega, Camargo-Ortega y Joyanes (2014) el término big data concentra una serie de características como son las siguientes:
–
Acumulación de datos que son complejos de analizar sin herramientas especícas.
–
Tratamiento y análisis de ingentes cantidades de datos y extensos.
–
Aplicación de procedimientos que permitan crear conjuntos de datos masivos.
–
Análisis y procesamiento de la información que permita extraer ideas novedosas.
–
Desarrollo tecnológico que haga más económico el uso de los datos cuantiosos.
–
Consolidación de la información de una empresa para ponerla a disposición del público.
Raya (2015) considera que en la actualidad la información que gestionan las empresas a través de la captación de datos en Inter
-
net debe garantizar la no discriminación de los usuarios. Para ello se utilizan diversos algoritmos que constatan el tratamiento
unicado de los datos. Estera (2016) conrma que el big data constituye una parte fundamental de las estrategias creadas tanto
por parte de las empresas como del Estado con el objetivo de tratar datos de manera más eciente.
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De manera similar, el big data difícilmente podría entenderse sin la inteligencia articial, un concepto en boga en los últimos
años pero que no es reciente. En 1968 Marvin Mansky, uno de los primeros teóricos en esbozar una denición sobre este término.
Manksy (1968) conrma que los orígenes de la inteligencia articial deben entenderse bajo la gura de Alan Turing, uno de los
primeros pioneros en el álgebra matemático. Para Peña (2010) desde aproximadamente la mitad del siglo pasado, se demostró
que existían problemas diversos que requerían la utilización de la tecnología para encontrar soluciones adaptadas a los desafíos
creados.
Tanto Google como Facebook emplean la inteligencia articial con el objetivo de mejorar la experiencia del usuario, la inversión
en campañas publicitarias y la interfaz web. Han (2014) no duda en armar que los algoritmos de ambas compañías analizan las
señales que los usuarios envían cada vez que navegan en estas plataformas.
La predicción sobre los hábitos de comportamiento y consumo de los usuarios de Internet constituye una de las nalidades más
importantes de la publicidad programática. Para ello, Facebook y Google emplean la inteligencia articial siendo una herramien
-
ta de gran utilidad para estas empresas. En opinión de Vallverdú (2019), el uso de los algoritmos no debe comprenderse sin la
utilidad que brinda la inteligencia articial en la difícil y compleja tarea de adelantarse a las necesidades de los consumidores.
Resulta complejo entender cómo funcionan los algoritmos publicitarios utilizados por parte de las empresas objeto de estudio
en este artículo. Por este motivo, es necesario analizar en qué consiste el concepto de machine learning. Para Mitchell (1997)
este término describe el aprendizaje automático. La esencia del machine learning consiste en el tratamiento y selección de la
información obtenida mediante la aplicación del big data. Los algoritmos realizan predicciones de comportamiento de los inter
-
nautas gracias al machine learning, que para Gupta (2017), son fundamentales en la publicidad online y programática.
Jung (2022) arma que el machine learning tiene como objetivo predecir o adivinar las características que un conjunto de datos
presenta. Cualquier método de machine learning debe basarse en la implementación de recursos computacionales innitos para
obtener la mayor cantidad de datos informativos.
A tenor de lo dicho, autores como Martínez, Aguado y Sánchez (2022) describen que el impacto de la inteligencia articial en la
publicidad es relevante por tres motivos. El primero de ellos se debe a la transformación del modelo de negocio publicitario con
Internet y plataformas de publicidad online como Google Adwords. En segundo de ellos hace referencia al cambio tecnológico
experimentado en la publicidad y en las industrias digitales nativas. El tercero y último tiene que ver con el interés que estratégico
que supone la inteligencia articial en las sociedades digitales del siglo XXI.
No obstante, publicidad programática gestionada mediante estrategias que incluyen los algoritmos y la inteligencia articial deja
tras de sí múltiples criticas. Iniesta-Alemán et al. (2018) aseguran que las agencias de publicidad más convencionales podrían
llegar a desaparecer debido a que los anunciantes serán autónomas en la gestión de las campañas.
2. Metodología
El presente trabajo se caracteriza por un enfoque metodológico cualitativo y cuantitativo basado en el uso de la entrevista estruc
-
turada y la encuesta, respectivamente. Ante lo expuesto, Vargas (2012) describe que la entrevista estructurada se caracteriza por
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el diseño de una serie de preguntas que deberán ser respondidas en base a un límite predeterminado de respuestas. Por lo tanto,
este tipo de entrevistas se elabora con anticipación y se plantea a los participantes con rigidez y sistematización.
Lucca y Berríos (2003) consideran que este tipo de entrevista resulta muy formal permitiendo al entrevistador comparar la infor
-
mación obtenida en base a las respuestas dadas por los entrevistados. Del Rincón, Arnal, Latorre y Sans (1995) dicen que en la
entrevista estructurada el entrevistador pregunta a cada uno de los entrevistados diferentes cuestiones con una limitación previa
de respuestas. Sobre lo dicho, los mencionados autores subrayan que se elabora un protocolo de preguntas y respuestas preja
-
das que deben seguirse con rigidez y nula improvisación.
Por su parte, Denzin y Lincoln (2005) argumentan que el investigador ejecuta una planicación previa de todas las preguntas que
quiere formular. Para ello, debe preparar un guion con las preguntas secuenciadas y ordenadas. De igual manera, el entrevistado
no podrá emitir comentarios, juicios de valor o apreciaciones. Las preguntas tienen una naturaleza muy especíca: son cerradas.
Ello implica que las respuestas puedan ser armativas, negativas o concretas sobre una serie de posibles opciones de respuestas.
Además de lo descrito, Diaz-Bravo, Torruco-García, Martínez-Hernández y Varela-Ruiz (2013) conrman que la entrevista es
-
tructurada debe incluir un conjunto de categorías o de posibles opciones para que el sujeto elija. La entrevista tiene que aplicarse
de manera rígida a todos los participantes de la investigación, de tal forma que el orden en el que se enuncian las preguntas y la
obtención de las respuestas siempre sea el mismo.
Tras lo anterior, se exponen otros aspectos vinculados con la presente investigación. En primer lugar, se realizó una fase inicial
basada en la ejecución de un estudio bibliográco que permitiese contextualizar el presente objeto de estudio desde la perspec
-
tiva de la contemporaneidad. En segundo lugar, se ha diseñado una encuesta con 10 preguntas en las que se incluido un método
de valoración mediante cinco variantes de respuestas oscilativas entre el valor 1 (totalmente en desacuerdo) y el 5 (totalmente
de acuerdo).
La muestra está compuesta por un total de trescientos profesionales (ubicados en diferentes localizaciones de Europa, Asia y EE.
UU.) relacionados con la publicidad programática, la gestión de algoritmos publicitarios en Facebook y Google y el manejo de
base de datos de usuarios. El número de participantes se ha demarcado en trescientos (una centena por cada área geográca)
debido al carácter especíco de la muestra, es decir, profesionales que acreditan tener el Certicado de Análisis de Datos Pro
-
fesional (conocido como CADP) y el Certicado Profesional de Análisis de Datos (conocido como CPAD) expedido por Google
Global. El contacto con los participantes se ejecutó mediante una etapa previa de búsqueda y selección de los perles realizada
por parte del investigador.
Por motivos de cumplimiento de la actual normativa europea de la Ley Orgánica de Protección de Datos (LOPD, en adelante), se
han ocultado los datos personales especícos de cada uno de los entrevistados garantizándose en el transcurso de la investiga
-
ción tanto el anonimato como el correcto tratamiento de la información recapitulada. Debido a la disparidad geográca de los
encuestados, el proceso de recogida de datos se realizó de manera online. Todos los participantes de la encuesta participaron en
la misma sin que se obtuvieran preguntas sin responder o ítems en blanco. Al respecto, todos los participantes del presente estu
-
dio recibieron un correo electrónico con un enlace que contenía la encuesta. A continuación, se muestra el modelo de encuesta
facilitado.
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Tabla 1. Modelo de encuesta diseñada en la investigación
Preguntas
Valor 1Valor 2Valor 3Valor 4Valor 5
1-El machine learning y las
funcionalidades de los algoritmos
publicitarios de Facebook y Google
son fundamentales en la estrategia
online que realizo.
Totalmente en
desacuerdo
En desacuerdo
Ni de acuerdo ni
en desacuerdo
De acuerdo
Totalmente de
acuerdo
2.La inclusión de acciones
automatizadas mediante la
publicidad programática en
Facebook y Google es fundamental
para mejorar los resultados de las
campañas.
Totalmente en
desacuerdo
En desacuerdo
Ni de acuerdo ni
en desacuerdo
De acuerdo
Totalmente de
acuerdo
3.La asignación automática de
presupuestos en las campañas
publicitarias realizadas en Facebook
y Google posibilita mejores
resultados que la asignación
manual.
Totalmente en
desacuerdo
En desacuerdo
Ni de acuerdo ni
en desacuerdo
De acuerdo
Totalmente de
acuerdo
4. La asignación automática de
presupuestos en las campañas
publicitarias me permite ahorrar
tiempo y recursos en lo que tiene
que ver con la gestión publicitaria.
Totalmente en
desacuerdo
En desacuerdo
Ni de acuerdo ni
en desacuerdo
De acuerdo
Totalmente de
acuerdo
5. El algoritmo de Facebook y
Google me permite llegar a un grupo
de audiencias anes con mayor
precisión que la segmentación
manual.
Totalmente en
desacuerdo
En desacuerdo
Ni de acuerdo ni
en desacuerdo
De acuerdo
Totalmente de
acuerdo
6.Los algoritmos publicitarios
de Facebook y Google son más
ecientes en la detección de
las creatividades mejorando las
conversiones en comparación con la
gestión manual de las creatividades.
Totalmente en
desacuerdo
En desacuerdo
Ni de acuerdo ni
en desacuerdo
De acuerdo
Totalmente de
acuerdo
7.El futuro de la publicidad online y
programática pasa obligatoriamente
por el conocimiento de las interfaces
publicitarias de Facebook y Google.
Totalmente en
desacuerdo
En desacuerdo
Ni de acuerdo ni
en desacuerdo
De acuerdo
Totalmente de
acuerdo
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nº 36, pp. 243-271
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enero-junio de 2023
La gestión de los algoritmos publicitarios en Internet. Un caso de estudio: Facebook y Google
ISSN: 1696-019X / e-ISSN: 2386-3978
doxa.comunicación
8.Las campañas publicitarias
digitales requieren cada vez más
la utilización de los algoritmos y
la automatización que Facebook y
Google ofrecen.
Totalmente en
desacuerdo
En desacuerdo
Ni de acuerdo ni
en desacuerdo
De acuerdo
Totalmente de
acuerdo
9.La evolución del machine learning
derivará en la inclusión cada
vez más de acciones realizadas
mediante algoritmos frente a los
servicios prestados por capital
humano.
Totalmente en
desacuerdo
En desacuerdo
Ni de acuerdo ni
en desacuerdo
De acuerdo
Totalmente de
acuerdo
10. El manejo de la información
procedente del big data es crucial
para entender el funcionamiento
adecuado de los algoritmos
publicitarios.
Totalmente en
desacuerdo
En desacuerdo
Ni de acuerdo ni
en desacuerdo
De acuerdo
Totalmente de
acuerdo
Fuente: elaboración propia
De igual manera, se ha utilizado la entrevista como herramienta de recolección de datos. Para ello, se ha diseñado una muestra
compuesta por trescientos perles siendo estos diferentes a los participantes en la encuesta. Con ello se pretende garantizar no
solo la mayor pluralidad de datos posibles, sino también asegurar el contraste de la información y la objetividad de esta. A tenor
de lo dispuesto, la selección de los participantes en la entrevista se ha realizado siguiendo los mismos requisitos y patrones que
con la encuesta. El perl de entrevistado se ha denido en tres tipologías denidas a continuación.
Directivos pertenecientes a empresas del sector tecnológico que gestionan equipos de publicidad online y programática que
diseñan campañas publicitarias.
1.
Profesionales del sector de la publicidad en Internet, con experiencia contrastadas en la realización de campañas mediante
la gestión de algoritmos.
2.
Partners estratégicos de Facebook y Google con amplio conocimiento tanto en los algoritmos como en el funcionamiento de
las plataformas.
3.
De igual manera, y en cumplimiento con los preceptos legales recogidos en la actual LOPD, se garantiza el anonimato de los
entrevistados. A continuación, se adjunta el modelo de entrevista.
doxa.comunicación |
nº 36, pp. 243-271
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enero-junio de 2023
Sergio Luque Ortiz
ISSN: 1696-019X / e-ISSN: 2386-3978
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Tabla 2. Modelo de entrevista
1. ¿Cuáles son las ventajas competitivas de incluir funcionalidades automatizadas mediante Facebook y Google?
–
Ayuda en lo que tiene que ver con el proceso creativo y en la toma de decisiones.
–
Simplica tareas, supone un ahorro de tiempo y recursos.
–
Potencia los resultados de la campaña.
2. ¿Qué áreas generan cierta desconanza en lo que tiene que ver con la ecacia de los algoritmos publicitarios?
–
La sustitución de la mano de hombre frente a la inclusión de la tecnología.
–
La complejidad de la utilización.
–
La dicultad para establecer un decálogo o guía de buenas prácticas.
3. ¿Consideras que tanto el
machine learning
como la automatización de los procesos publicitarios tendrá como resultado la menor
inclusión de personal especializado en la gestión de campañas publicitarias?
–
No, la inclusión del personal humano seguirá siendo un activo esencial.
–
Sí, sin dudas la tecnología de los algoritmos tendrá un protagonismo mayor.
–
Dependerá de cada empresa, pero las máquinas no podrán suplantar al hombre.
4. ¿Es peligroso o controvertido automatizar tantas funciones mediante la inclusión de los algoritmos publicitarios en plataformas
como Facebook y Google?
–
No, debido a que es necesario realizar una asignación ponderada de tareas.
–
Sí, debido a que cada vez más acciones se realizan de forma automatizada.
–
Por el momento no supone un riesgo claro o evidente.
5. ¿Crees que la tendencia de invertir cada vez más en publicidad en Facebook y Google seguirá siendo tal en los próximos años o por
el contrario las empresas volverán a campañas publicitarias convencionales?
–
Si, seguirá siendo así o incluso aumentará.
–
No, cada vez más empresas optan por realizar campañas híbridas.
–
Dependerá de cada campaña, prepuesto y de la gestión de la publicidad.
6. Siendo
partner
de Facebook y de Google, ¿por qué crees que ambas plataformas son tan opacas en lo que tiene que ver con el fun
-
cionamiento de los algoritmos?
–
La poca transparencia en parte tiene que ver con la fórmula del éxito publicitario.
–
Porque si se desvelase el funcionamiento de los algoritmos dejarían de existir.
–
El motivo principal se debe a que la gestión publicitaria reporta benecios altísimos.
7. ¿Podrían conseguir Facebook y Google más anunciantes si fuesen más transparentes en lo que tiene que ver con la gestión de los
algoritmos publicitarios?
–
Si, sobre todo en lo que respecta a PYMES y empresas con poco conocimiento de la publicidad online y la programática.
–
No, Facebook y Google siguen llegando a los anunciantes y lo harán independientemente de la información que den a conocer
hacia el exterior.
–
Posiblemente, si fuese así, cada vez más empresas entenderían mejor el porqué de la utilidad de invertir en publicidad online.
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La gestión de los algoritmos publicitarios en Internet. Un caso de estudio: Facebook y Google
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8. ¿Qué características deben cumplir los expertos y gestores de campañas de publicidad online y programática?
–
Los algoritmos requieren de un conocimiento especíco por lo que aparecerán perles laborales nuevos.
–
La publicidad online y programática requiere perles competitivos que se adapten a las nuevas realidades publicitarias y tecnoló
-
gicas frente a los perles más conservadores.
–
Surgirán nuevos puestos y oportunidades laborales para los perles más activos.
9. Con el crecimiento y aumento de la publicidad online, con múltiples ventajas como la capacidad de generar publicidad con poco
presupuesto, ¿podrían las agencias de publicidad más convencionales desaparecer?
–
Las agencias de publicidad tradicionales deberán ofrecer un valor adicional si no quieren desaparecer o convertirse en agregados
de la red de Facebook y Google.
–
Las agencias más convencionales tienen que distinguirse de manera clara frente a ostras modalidades de agencias que cada vez
crecen con mayor fuerza.
–
No llegarán a desaparecer, pero sí se verán reducidas.
10. ¿Cuál sería tu recomendación como profesional experto en la publicidad online para todos aquellos perles que quieren especiali
-
zarse en publicidad programática y el manejo de los algoritmos publicitarios?
–
Que se forme mediante programas de máster, cursos y contenidos especícos.
–
Que sea autodidacta mediante la lectura de manuales, asistencia a congresos…
–
Que mantenga una actitud de formación continua ante un escenario cambiante.
Fuente: elaboración propia
3. Resultados
Resultados de la encuesta
Gráco 1. El machine learning y las funcionalidades de los algoritmos publicitarios de Facebook y Google son fundamentales en la
estrategia online que realizo
Fuente: elaboración propia
13
Gráfico 1. El machine learning y las funcionalidades de los algoritmos publicitarios de
Facebook y Google son fundamentales en la estrategia online que realizo
Fuente:
e
laboración propia
Un
65
% de los participantes manifestó estar totalmente de acuerdo con la importancia que tanto
el algoritmo publicitario de Facebook como el de Google tienen en lo que tiene que ver co
n
la
gestión de campañas publicitarias a nivel online, frente a un 2
0
% que consideró estar de acuerdo
con esta afirmación, un
10
% que indicó claramente no estar ni de acuerdo ni en desacuerdo, un
3
% de los encuestados afirmó estar totalmente en des
acuerdo
frente a un 2% que consideró estar
en desacuerdo.
Gráfico 2. La inclusión de acciones automatizadas mediante la publicidad programática en