La atribución aumentada se refiere a una familia de algoritmos de atribución que amplían la atribución “clásica” (basada en eventos e impresiones observados) al incorporar señales de exposición modeladas y mecanismos de calibración de estudios de rendimiento.
Objetivo: medir el impacto post-visualización a gran escala , sin depender de la instrumentación de píxeles, y haciendo que el algoritmo sea consistente con la evidencia del negocio (MMM, incrementalidad, etc.).
¿Por qué “Aumentada”?
1) Reemplazar la impresión determinista por la impresión modelada
En muchos contextos, las impresiones no son observables de forma determinista (limitaciones técnicas, privacidad, entornos sin píxeles, restricciones de ciertas plataformas).
La MTA aumentada soluciona este problema reemplazando las impresiones "medidas en píxeles" con impresiones modeladas , construidas a partir de señales disponibles (datos agregados diarios).
Qué cambia esto:
Proporcionamos una señal de exposición incluso cuando la impresión no se mide a nivel de usuario;
podemos asignar la vista posteriorsin esfuerzo de implementación de píxeles ;
Cubrimos el 100% de las plataformas , incluidos los jardines amurallados , con un enfoque compatible con sus limitaciones.
2) Calibración: poner la verdad empresarial nuevamente en el centro del algoritmo
Un modelo de atribución puede ser matemáticamente consistente pero comercialmente inconsistente si sus estimaciones difieren de otros sistemas de medición disponibles en el lado del anunciante (incrementalidad medida, MMM, estudios de elevación, etc.).
El MTA aumentado introduce así una capacidad de calibración , es decir la posibilidad de anclar (o “restringir”) el modelado post-impresión en referencias externas.
Fuentes de calibración típicas
Modelado de Marketing Mix (MMM) : puntuaciones de incrementalidad, contribuciones por palanca, elasticidades, saturación.
Pruebas de incrementalidad (pruebas geográficas, conversion lift, holdout…): medidas causales de lift, por canal/plataforma/campaña.
Estudios de rendimiento de los medios (panel, brand lift, estudios propios…): señales de sensibilidad, eficacia relativa o umbrales.
Qué significa “reintegrar la puntuación”
En concreto, personalizamos un coeficiente de mitigación en el algoritmo de asignación para:
reconciliar la atribución posterior a la visualización con la incrementalidad observada,
para abordar sesgos estructurales (sobre/sub atribución de ciertos entornos),
para estabilizar los resultados en el tiempo y hacer que las comparaciones sean más fiables.
La calibración no sustituye la atribución: la guía . El algoritmo conserva la precisión multitáctil, respetando al mismo tiempo una "verdad fundamental" derivada de enfoques causales o macro.
Beneficios clave
Vista posterior medible sin píxeles : reducción drástica de la dependencia de la instrumentación.
Cobertura total de la plataforma , incluidos jardines amurallados.
Resultados más robustos gracias al modelado de exposición.
Alineación de negocios vía calibración (MMM/incrementalidad/estudios).
Capacidad de acción mejorada : compensaciones presupuestarias más confiables y comparaciones entre plataformas.