Publicidad dirigida

Los servicios web están generando continuamente nuevos negocios y oportunidades de ingresos para las empresas de Internet. Las empresas han desarrollado rápidamente capacidades tecnológicas que les permiten recopilar información sobre los usuarios de la web. Al rastrear y controlar los sitios web que visitan los usuarios, los proveedores de servicios de Internet pueden mostrar directamente anuncios relacionados con las preferencias del consumidor. La mayoría de los sitios web actuales utilizan estas tecnologías de orientación para rastrear el comportamiento de los usuarios en Internet y hay mucho debate sobre los problemas de privacidad presentes.

Marketing en buscadoresEditar

El marketing en buscadores utiliza los motores de búsqueda para llegar al público objetivo. Por ejemplo, las campañas de remarketing de Google son un tipo de publicidad dirigida en la que los sitios web utilizan las direcciones IP de los ordenadores que han visitado sus sitios web para recomercializar su anuncio específicamente al usuario que ha estado previamente en su sitio web cuando utiliza sitios web que forman parte de la red de visualización de Google, o cuando busca palabras clave relacionadas con un producto o servicio en el motor de búsqueda de Google. El remarketing dinámico puede mejorar la publicidad dirigida, ya que los anuncios pueden incluir los productos o servicios que los consumidores han visto previamente en el sitio web del anunciante dentro de los anuncios.

Google Adwords tiene diferentes plataformas para mostrar los anuncios. La Red de Búsqueda muestra los anuncios en «la Búsqueda de Google, en otros sitios de Google como Mapas y Compras, y en cientos de sitios web asociados a la búsqueda que no son de Google y que muestran anuncios de AdWords que coinciden con los resultados de la búsqueda». La Red de Display incluye un conjunto de sitios web de Google (como Google Finance, Gmail, Blogger y YouTube), sitios asociados y sitios y aplicaciones para móviles que muestran anuncios de AdWords relacionados con el contenido de una página determinada». Estos dos tipos de redes publicitarias pueden ser beneficiosas para cada objetivo específico de la empresa, o tipo de empresa. Por ejemplo, la red de búsqueda puede beneficiar a una empresa con el objetivo de llegar a los consumidores que buscan un determinado producto o servicio.

Otras formas en las que las campañas publicitarias pueden dirigirse al usuario es utilizando el historial del navegador y el historial de búsqueda, por ejemplo, si el usuario escribió bolígrafos promocionales en un motor de búsqueda, como Google; los anuncios de bolígrafos promocionales aparecerán en la parte superior de la página por encima de las páginas orgánicas, estos anuncios se dirigirán a la zona de la dirección IP de los usuarios, mostrando el producto o servicio en el área local o en las regiones circundantes, la posición más alta del anuncio es un beneficio de que el anuncio tenga una mayor puntuación de calidad. La calidad del anuncio se ve afectada por los 5 componentes de la puntuación de calidad:

• La tasa de clics esperada del anuncio
• La calidad de la página de destino
• La relevancia del anuncio/búsqueda
• El rendimiento geográfico
• Los dispositivos de destino

Cuando se clasifica en base a estos criterios, afectará al anunciante mejorando la elegibilidad de la subasta de anuncios, el coste real por clic (CPC), la posición del anuncio y las estimaciones de la oferta de la posición del anuncio; en resumen, cuanto mejor sea la puntuación de calidad, mejor será la posición del anuncio y menores serán los costes.

Google utiliza su red de visualización para rastrear lo que los usuarios están mirando y para recopilar información sobre ellos. Cuando un usuario entra en un sitio web que utiliza la red de visualización de Google, ésta enviará una cookie a Google, mostrando información sobre el usuario, lo que buscó, de dónde es, encontrado por la dirección IP, y luego construye un perfil en torno a él, lo que permite a Google dirigir fácilmente los anuncios al usuario de manera más específica. Por ejemplo, si un usuario entra a menudo en sitios web de empresas promocionales que venden bolígrafos promocionales, Google recopilará datos del usuario como la edad, el sexo, la ubicación y otra información demográfica, así como información sobre los sitios web visitados, y el usuario se incluirá en una categoría de productos promocionales, lo que permitirá a Google mostrar fácilmente anuncios en los sitios web que el usuario visite relacionados con productos promocionales. este tipo de anuncios también se denominan anuncios de comportamiento, ya que rastrean el comportamiento del usuario en el sitio web y muestran anuncios basados en páginas anteriores o términos buscados. («Ejemplos de publicidad orientada»)

Orientación a las redes socialesEditar

La segmentación en medios sociales es una forma de publicidad dirigida, que utiliza atributos generales de segmentación como geotargeting, behavioral targeting, socio-psychographic targeting, y recoge la información que los consumidores han proporcionado en cada plataforma de medios sociales. Según el historial de visualizaciones de los usuarios de los medios, los clientes que estén interesados en la materia recibirán automáticamente anuncios de determinados productos o servicios. Por ejemplo, Facebook recopila cantidades ingentes de datos de los usuarios a partir de la infraestructura de vigilancia de sus plataformas. Información como los gustos de un usuario, su historial de visitas y su ubicación geográfica se aprovecha para dirigirse a los consumidores con productos personalizados. Las redes sociales también crean perfiles del consumidor y sólo es necesario mirar en un lugar, el perfil de los usuarios, para encontrar todos los intereses y «gustos».

Por ejemplo, Facebook permite a los anunciantes dirigirse a ellos utilizando características amplias como el sexo, la edad y la ubicación. Además, permite una segmentación más estrecha basada en datos demográficos, comportamiento e intereses (véase una lista completa de los diferentes tipos de opciones de segmentación de Facebook).

TelevisiónEditar

Los anuncios pueden dirigirse a consumidores específicos que ven vídeos digitales por cable o por Internet. La segmentación puede realizarse en función de la edad, el sexo, la ubicación o los intereses personales en las películas, etc. Las direcciones de las cajas de cable pueden cruzarse con la información de corredores de datos como Acxiom, Equifax y Experian, incluyendo información sobre el matrimonio, la educación, los antecedentes penales y el historial de crédito. Las campañas políticas también pueden cotejar con registros públicos como la afiliación a un partido y en qué elecciones y primarias del partido ha votado la persona.

Dispositivos móvilesEditar

Desde principios de la década de 2000, la publicidad ha sido omnipresente en Internet y, más recientemente, en el entorno móvil. La publicidad dirigida basada en los dispositivos móviles permite transmitir más información sobre el consumidor, no sólo sus intereses, sino la información sobre su ubicación y tiempo. Esto permite a los anunciantes producir anuncios que podrían atender a su horario y a un entorno cambiante más específico.

Orientación por contenidos y contextualEditar

El método más directo de segmentación es la segmentación por contenido/contextual. Se trata de que los anunciantes coloquen los anuncios en un lugar específico, basándose en el contenido relativo presente. Otro nombre utilizado es el de publicidad orientada al contenido, ya que se corresponde con el contexto que se consume. Este método de orientación puede utilizarse en diferentes medios, por ejemplo, en un artículo online, la compra de viviendas tendría un anuncio asociado a este contexto, como un anuncio de seguros. Esto se consigue normalmente a través de un sistema de concordancia de anuncios que analiza el contenido de una página o encuentra palabras clave y presenta un anuncio relevante, a veces a través de ventanas emergentes. Aunque a veces el sistema de concordancia de anuncios puede fallar, ya que puede no distinguir entre correlaciones positivas y negativas. Esto puede dar lugar a la colocación de anuncios contradictorios, que no son apropiados para el contenido.

Orientación técnicaEditar

La orientación técnica está asociada al estado del software o del hardware del propio usuario. El anuncio se altera dependiendo del ancho de banda de red disponible del usuario, por ejemplo, si un usuario está en su teléfono móvil que tiene una conexión limitada, el sistema de entrega de anuncios mostrará una versión del anuncio que es más pequeña para una tasa de transferencia de datos más rápida.

Los sistemas de publicidad direccionable sirven anuncios directamente basados en atributos demográficos, psicográficos o de comportamiento asociados con el consumidor o consumidores expuestos al anuncio. Estos sistemas son siempre digitales y deben ser direccionables en el sentido de que el punto final que sirve el anuncio (descodificador, sitio web o señal digital) debe ser capaz de mostrar un anuncio independientemente de cualquier otro punto final, basándose en los atributos del consumidor específicos de ese punto final en el momento en que se sirve el anuncio. Los sistemas de publicidad direccionable, por lo tanto, deben utilizar los rasgos de los consumidores asociados a los puntos finales como base para seleccionar y servir los anuncios.

Orientación temporalEditar

Según el Journal of Marketing, más de 1.800 millones de clientes pasaron un mínimo de 118 minutos diarios- a través de medios de red basados en la web en 2016. Casi el 77% de estos clientes interactúan con el contenido a través de likes, comentarios y haciendo clic en enlaces relacionados con el contenido. Con esta asombrosa tendencia de los compradores, es importante que los anunciantes elijan el momento adecuado para programar el contenido, con el fin de maximizar la eficacia publicitaria.

Para determinar qué momento del día es más eficaz para programar el contenido, es esencial saber cuándo el cerebro es más eficaz para retener la memoria. La investigación en cronopsicología ha acreditado que la hora del día afecta a la variedad diurna en la accesibilidad de la memoria de trabajo de una persona y ha descubierto la promulgación de procedimientos inhibitorios para construir la eficacia de la memoria de trabajo durante los momentos de baja accesibilidad de la memoria de trabajo. Se sabe que la memoria de trabajo es vital para la percepción del lenguaje, el aprendizaje y el razonamiento, ya que nos proporciona la capacidad de guardar, recuperar y preparar datos rápidos.Para muchas personas, la accesibilidad de la memoria de trabajo es buena cuando se levantan al principio del día, más reducida a media tarde y moderada por la noche.

La orientación sociodemográficaEditar

La orientación sociodemográfica se centra en las características de los consumidores. Esto incluye su edad, generación, género, salario y nacionalidad. La idea es dirigirse a los usuarios de forma específica y utilizar estos datos recogidos, por ejemplo, dirigirse a un varón en la franja de edad de 18 a 24 años. Facebook utiliza esta forma de segmentación mostrando en su cuenta anuncios relevantes para la demografía individual del usuario, que pueden aparecer en forma de banners o vídeos publicitarios.

Segmentación geográfica y basada en la ubicaciónEditar

Este tipo de publicidad implica la segmentación de diferentes usuarios en función de su ubicación geográfica. Las direcciones IP pueden señalar la ubicación de un usuario y normalmente pueden transferir la ubicación a través de códigos postales. Las ubicaciones se almacenan para los usuarios en perfiles estáticos, por lo que los anunciantes pueden dirigirse fácilmente a estas personas en función de su ubicación geográfica. Un servicio basado en la localización (LBS) es un servicio de información móvil que permite la transmisión de datos espaciales y temporales y puede utilizarse en beneficio de un anunciante. Estos datos pueden aprovecharse a partir de aplicaciones en el dispositivo que permiten acceder a la información de localización. Este tipo de publicidad dirigida se centra en la localización de los contenidos, por ejemplo, se puede ofrecer a un usuario opciones de actividades en la zona, como lugares para comer, tiendas cercanas, etc. Aunque la producción de publicidad a partir de los servicios de localización del consumidor puede mejorar la eficacia de la entrega de anuncios, puede plantear problemas con la privacidad del usuario.

Señalización por comportamientoEditar

La señalización por comportamiento se centra en la actividad/acciones de los usuarios, y es más fácil de conseguir en las páginas web. La información de la navegación por las páginas web puede recogerse a partir de la minería de datos, que encuentra patrones en el historial de búsqueda de los usuarios. Los anunciantes que utilizan este método creen que producen anuncios que serán más relevantes para los usuarios, lo que hace que los consumidores estén más influenciados por ellos. Si un consumidor busca con frecuencia los precios de los billetes de avión, el sistema de segmentación lo reconocerá y empezará a mostrar anuncios relacionados en sitios web no relacionados, como ofertas de billetes de avión en Facebook. Su ventaja es que puede dirigirse a los intereses de un individuo, en lugar de dirigirse a grupos de personas cuyos intereses pueden variar.

Cuando un consumidor visita un sitio web, las páginas que visita, la cantidad de tiempo que ve cada página, los enlaces en los que hace clic, las búsquedas que realiza y las cosas con las que interactúa, permiten a los sitios recopilar esos datos, y otros factores, para crear un «perfil» que se vincula al navegador web de ese visitante. Como resultado, los editores de sitios pueden utilizar estos datos para crear segmentos de audiencia definidos en función de los visitantes que tienen perfiles similares.

Cuando los visitantes vuelven a un sitio específico o a una red de sitios utilizando el mismo navegador web, esos perfiles pueden utilizarse para permitir a los vendedores y anunciantes posicionar sus anuncios y mensajes en línea frente a aquellos visitantes que muestran un mayor nivel de interés e intención por los productos y servicios que se ofrecen. La segmentación por comportamiento se ha convertido en una de las principales tecnologías utilizadas para aumentar la eficacia y los beneficios del marketing y la publicidad digitales, ya que los proveedores de medios pueden ofrecer a los usuarios individuales anuncios muy relevantes. Partiendo de la teoría de que los anuncios y los mensajes correctamente orientados suscitan más interés entre los consumidores, los editores pueden cobrar una prima por los anuncios orientados al comportamiento y los profesionales del marketing pueden conseguir

El marketing conductual puede utilizarse por sí solo o junto con otras formas de orientación. Muchos profesionales también se refieren a este proceso como «segmentación de la audiencia».

Las principales ventajas del marketing conductual son que ayudará a llegar a los internautas con afinidad, a alcanzar a los internautas que no fueron expuestos a una campaña de medios, a contactar con los internautas cercanos a la conversión y a reconectar con los prospectos o clientes.

OnsiteEdit

La segmentación basada en el comportamiento también puede aplicarse a cualquier propiedad en línea bajo la premisa de que mejora la experiencia del visitante o beneficia a la propiedad en línea, normalmente a través de un aumento de las tasas de conversión o de los niveles de gasto. Los primeros en adoptar esta tecnología/filosofía fueron los sitios editoriales como HotWired, la publicidad en línea con los principales servidores de anuncios en línea, el comercio minorista u otros sitios web de comercio electrónico como técnica para aumentar la relevancia de las ofertas de productos y las promociones en función del visitante. Más recientemente, empresas ajenas a este mercado tradicional de comercio electrónico han empezado a experimentar con estas tecnologías emergentes.

El enfoque típico de esto empieza por utilizar la analítica web o la analítica del comportamiento para desglosar el rango de todos los visitantes en una serie de canales discretos. A continuación, se analiza cada canal y se crea un perfil virtual para tratar cada uno de ellos. Estos perfiles pueden basarse en Personas, lo que proporciona a los operadores del sitio web un punto de partida para decidir qué contenido, navegación y diseño mostrar a cada una de las diferentes personas. Cuando se trata del problema práctico de entregar correctamente los perfiles, esto se suele conseguir utilizando una plataforma especializada en el comportamiento de los contenidos o mediante el desarrollo de software a medida. La mayoría de las plataformas identifican a los visitantes asignando una cookie de identificación única a todos y cada uno de los visitantes del sitio, lo que permite seguirlos a lo largo de su recorrido por la web; a continuación, la plataforma toma una decisión basada en reglas sobre el contenido que debe ofrecerse.

Los sistemas de autoaprendizaje de orientación conductual in situ supervisarán la respuesta de los visitantes al contenido del sitio y aprenderán qué es lo más probable que genere un evento de conversión deseado. A menudo se establece un buen contenido para cada rasgo o patrón de comportamiento utilizando numerosas pruebas multivariantes simultáneas. La segmentación por comportamiento en el sitio requiere un nivel de tráfico relativamente alto antes de que se puedan alcanzar niveles de confianza estadísticos sobre la probabilidad de que una oferta concreta genere una conversión de un usuario con un perfil de comportamiento determinado. ¡Algunos proveedores han podido hacerlo aprovechando su gran base de usuarios, como Yahoo! Algunos proveedores utilizan un enfoque basado en reglas, lo que permite a los administradores establecer el contenido y las ofertas que se muestran a aquellos con rasgos particulares.

NetworkEdit

Las redes publicitarias utilizan la segmentación por comportamiento de una manera diferente a los sitios individuales. Dado que sirven muchos anuncios a través de muchos sitios diferentes, son capaces de construir una imagen de la composición demográfica probable de los usuarios de Internet.Los datos de una visita a un sitio web pueden ser enviados a muchas empresas diferentes, incluyendo las filiales de Microsoft y Google, Facebook, Yahoo, muchos sitios de registro de tráfico, y las empresas de publicidad más pequeñas.Estos datos a veces pueden ser enviados a más de 100 sitios web, y compartidos con socios comerciales, anunciantes y otros terceros con fines comerciales. Los datos se recogen utilizando cookies, balizas web y tecnologías similares, y/o un software publicitario de terceros, para recoger automáticamente información sobre los usuarios del sitio y la actividad del mismo. Algunos servidores incluso registran la página que le remitió a ellos, los sitios web que visita después de ellos, los anuncios que ve y los anuncios en los que hace clic.

La publicidad en línea utiliza cookies, una herramienta utilizada específicamente para identificar a los usuarios, como medio para ofrecer publicidad dirigida mediante el seguimiento de las acciones de un usuario en el sitio web. Para ello, las cookies utilizadas se denominan cookies de seguimiento. Una empresa de redes publicitarias como Google utiliza las cookies para ofrecer anuncios ajustados a los intereses del usuario, controlar el número de veces que el usuario ve un anuncio y «medir» si están anunciando el producto específico según las preferencias del cliente.

Estos datos se recopilan sin adjuntar el nombre, la dirección, la dirección de correo electrónico o el número de teléfono de las personas, pero pueden incluir información de identificación del dispositivo, como la dirección IP, la dirección MAC, la cookie u otro identificador alfanumérico único específico del equipo, pero algunas tiendas pueden crear identificadores de invitados para acompañar los datos. Las cookies se utilizan para controlar los anuncios que se muestran y para rastrear la actividad de navegación y los patrones de uso en los sitios. Estos datos son utilizados por las empresas para deducir la edad, el sexo y los posibles intereses de compra de las personas, de modo que puedan hacer anuncios personalizados en los que sea más probable que haga clic.

Un ejemplo sería un usuario visto en sitios de fútbol, sitios de negocios y sitios de moda masculina. Una suposición razonable sería suponer que el usuario es varón. Los análisis demográficos de sitios individuales proporcionados internamente (encuestas a usuarios) o externamente (Comscore \ Netratings) permiten a las redes vender audiencias en lugar de sitios.Aunque las redes de publicidad se utilizaron para vender este producto, esto se basó en escoger los sitios donde estaban las audiencias. La segmentación por comportamiento les permite ser un poco más específicos al respecto.

ResearchEdit

En el trabajo titulado An Economic Analysis of Online Advertising Using Behavioral Targeting, Chen y Stallaert (2014) estudian las implicaciones económicas cuando un editor online se dedica a la segmentación por comportamiento. Consideran que el editor subasta un espacio publicitario y se le paga en función del coste por clic. Chen y Stallaert (2014) identifican los factores que afectan a los ingresos del editor, los beneficios de los anunciantes y el bienestar social. Demuestran que, en algunas circunstancias, los ingresos del editor online pueden duplicarse cuando se utiliza la segmentación por comportamiento.

El aumento de los ingresos del editor no está garantizado: en algunos casos, los precios de la publicidad y, por tanto, los ingresos del editor pueden ser menores, dependiendo del grado de competencia y de las valoraciones de los anunciantes. Identifican dos efectos asociados a la segmentación por comportamiento: un efecto de competencia y un efecto de propensión. La fuerza relativa de ambos efectos determina si los ingresos del editor se ven afectados positiva o negativamente. Chen y Stallaert (2014) también demuestran que, aunque el bienestar social aumenta y los pequeños anunciantes salen ganando con la segmentación por comportamiento, el anunciante dominante podría salir perjudicado y ser reacio a cambiar la publicidad tradicional.

En 2006, BlueLithium (ahora Yahoo! Advertising), en un amplio estudio online, examinó los efectos de los anuncios segmentados por comportamiento basados en el contenido contextual. El estudio utilizó 400 millones de «impresiones», o anuncios transmitidos a través de fronteras conductuales y contextuales. En concreto, se observaron nueve categorías de comportamiento (como «compradores» o «viajeros») con más de 10 millones de «impresiones» en busca de patrones a través del contenido.

Todas las medidas para el estudio se tomaron en términos de tasas de clics (CTR) y «tasas de acción» (ATR), o conversiones. Así, por cada impresión que alguien reciba, el número de veces que «haga clic» en ella contribuirá a los datos de CTR, y cada vez que siga o convierta en el anuncio el usuario añade datos de «action-through». Los resultados del estudio demuestran que los anunciantes que buscan tráfico en sus anuncios deben centrarse en la segmentación por comportamiento en contexto. Del mismo modo, si buscan conversiones en los anuncios, la segmentación por comportamiento fuera de contexto es el proceso más eficaz. Los datos fueron útiles para determinar una «regla general»; sin embargo, los resultados fluctuaron ampliamente según las categorías de contenido. Los resultados generales de los investigadores indican que la eficacia de la segmentación por comportamiento depende de los objetivos del anunciante y del mercado objetivo principal al que éste intenta llegar.

Preocupaciones de privacidad y seguridadEditar

Muchos usuarios en línea y grupos de defensa están preocupados por los problemas de privacidad en torno a este tipo de orientación, ya que la publicidad dirigida requiere la agregación de grandes cantidades de datos personales, incluidos los altamente sensibles (como la orientación sexual o las preferencias sexuales, los problemas de salud, la ubicación) que luego se intercambian entre cientos de partes en el proceso de licitación en tiempo real.

Obscuro para una gran cantidad de personas, los datos individuales se intercambian sin el consentimiento de los propietarios. Esencialmente, se trata de una ruptura molesta de la protección para beneficiarse del intercambio no regulado de datos individuales. Sin embargo, simultáneamente, los datos individuales, en particular los que se identifican con la intriga y la propensión, son un segmento básico para la transmisión de la promoción basada en la web, que es la ayuda de numerosos sitios.

Esta es una controversia que la industria de la orientación conductual está tratando de contener a través de la educación, la promoción y las restricciones del producto con el fin de mantener toda la información no identificable personalmente u obtener el permiso de los usuarios finales. AOL creó en 2008 unos dibujos animados para explicar a sus usuarios que sus acciones pasadas pueden determinar el contenido de los anuncios que vean en el futuro. Académicos canadienses de la Clínica Canadiense de Política de Internet e Interés Público de la Universidad de Ottawa han exigido recientemente al comisionado federal de privacidad que investigue la elaboración de perfiles en línea de los usuarios de Internet para la publicidad dirigida.

La Comisión Europea (a través de la comisionada Meglena Kuneva) también ha planteado una serie de preocupaciones relacionadas con la recopilación de datos en línea (de datos personales), la elaboración de perfiles y la orientación por comportamiento, y está buscando «hacer cumplir la regulación existente».

En octubre de 2009 se informó de que una encuesta reciente llevada a cabo por la Universidad de Pensilvania y el Centro de Derecho y Tecnología de Berkeley reveló que una gran mayoría de los usuarios de Internet de EE.UU. rechazaba el uso de la publicidad basada en el comportamiento.Varias investigaciones llevadas a cabo por académicos y otras personas han demostrado que los datos supuestamente anónimos pueden utilizarse para identificar a personas reales.

En diciembre de 2010, la empresa de rastreo en línea Quantcast acordó pagar 2,4 millones de dólares para resolver una demanda colectiva por su uso de cookies «zombis» para rastrear a los consumidores. Estas cookies zombis, que se encontraban en sitios asociados como MTV, Hulu y ESPN, se volvían a generar para seguir rastreando al usuario incluso si se borraban. Otros usos de esta tecnología incluyen a Facebook, y su uso de la baliza de Facebook para rastrear a los usuarios a través de Internet, para luego utilizarla para publicidad más específica. Los mecanismos de seguimiento sin el consentimiento del consumidor son generalmente mal vistos; sin embargo, el seguimiento del comportamiento del consumidor en línea o en dispositivos móviles es clave para la publicidad digital, que es la columna vertebral financiera de la mayor parte de Internet.

En marzo de 2011, se informó de que la industria de la publicidad en línea comenzaría a trabajar con el Council of Better Business Bureaus para empezar a vigilarse a sí misma como parte de su programa para supervisar y regular la forma en que los comerciantes rastrean a los consumidores en línea, también conocida como publicidad conductual.

RetargetingEdit

El retargeting es cuando los anunciantes utilizan la segmentación por comportamiento para producir anuncios que siguen a los usuarios después de que éstos hayan mirado o comprado un artículo concreto. Un ejemplo de ello son los catálogos de las tiendas, en los que éstas suscriben a los clientes a su sistema de correo electrónico después de una compra con la esperanza de que llamen la atención sobre más artículos para seguir comprando. El principal ejemplo de retargeting que se ha ganado la reputación de la mayoría de la gente son los anuncios que siguen a los usuarios por la web, mostrándoles los mismos artículos que han mirado con la esperanza de que los compren. El retargeting es un proceso muy eficaz; al analizar las actividades de los consumidores con la marca, ésta puede dirigirse al comportamiento de sus consumidores de forma adecuada.