Estás en los primeros días de una campaña, los números todavía no son buenos y alguien dice “activa smart bidding para que el algoritmo optimice”. Se hace el cambio, la campaña sigue corriendo pero nadie sabe exactamente qué acaba de pasar.
En ese momento le diste el control de cada subasta individual a un sistema que toma decisiones en milisegundos con señales que tú no ves, según objetivos que tú mismo configuraste pero que el algoritmo interpreta a su manera. Eso no es un problema en sí mismo, pero hacerlo sin entender el mecanismo significa ceder el control sin saber qué se cedió.
Cómo funciona el algoritmo de pujas en un DSP
Cada vez que un usuario carga una página o abre una app, el DSP recibe una solicitud de subasta con información sobre ese inventario, incluyendo el sitio, el formato, el contexto y las señales de audiencia disponibles. En milisegundos, el algoritmo evalúa esa impresión contra los objetivos de tu campaña y decide cuánto pujar, o si puja.
En DV360, ese proceso tiene tres modalidades principales.
| La puja fija | La puja automática (auto bidding) | La puja personalizada (custom bidding) |
|---|---|---|
| Establece un precio estático por impresión. | Ajusta el precio en tiempo real según la probabilidad de alcanzar el objetivo de campaña. | permite al anunciante construir su propio modelo de valoración usando datos propios y señales específicas del negocio. |
En mayo de 2025, Google eliminó los bid multipliers de DV360, según su documentación oficial, forzando a los anunciantes a depender de estrategias automatizadas o de custom bidding.
Esa decisión no fue accidental. Refleja la dirección en la que Google lleva DV360 desde hace años, reduciendo el control manual y aumentando la dependencia del algoritmo.
Lo que hace Kokai en The Trade Desk
The Trade Desk tomó un camino diferente. Su sistema Kokai, lanzado en 2023 como evolución de la plataforma Solimar, distribuye el aprendizaje profundo de Koa a través de cada capa del proceso de compra, desde la valoración de impresiones hasta la asignación de presupuesto.
Kokai procesa más de 13 millones de impresiones publicitarias por segundo y cada una puede contener miles de señales distintas que el sistema evalúa en tiempo real. Dentro de Kokai, Koa Optimizations funciona como copiloto, ajustando pujas dinámicamente, prioriza el inventario con mayor probabilidad de cumplir los objetivos de campaña y permite al trader intervenir manualmente en cualquier dimensión.
La diferencia filosófica con DV360 es relevante para un equipo de Ad Ops. Kokai le muestra al trader qué dimensiones optimizó el algoritmo y cuáles fueron intervenidas manualmente. Es un sistema con transparencia parcial, no total.
El problema de la fase de aprendizaje
Cualquier estrategia de puja automatizada necesita datos para aprender. En DV360 y en The Trade Desk, los primeros días de una campaña con smart bidding activado corresponden a la fase de aprendizaje, en la que el algoritmo prueba combinaciones de señales, ajusta su modelo y acumula conversiones para entender qué funciona.
Durante esa fase, el rendimiento suele ser peor que el objetivo. El error más común en equipos de LATAM es interpretar esa baja inicial como una falla del algoritmo. La consecuencia es desactivar el smart bidding antes de que termine de aprender. El resultado es una campaña que nunca llega a optimizarse.
La regla que aplican traders experimentados es no evaluar el rendimiento hasta acumular al menos 50 conversiones. Antes de ese umbral, los números no son representativos del potencial real de la estrategia.
Qué señales consume el algoritmo y por qué importa saberlo
El algoritmo de pujas no opera en el vacío. Consume las señales que tú le das, las que la plataforma tiene disponibles y las que el ecosistema genera en tiempo real. En términos prácticos, hay tres tipos.
- Señales de configuración: el objetivo de campaña (CPA, ROAS, viewability), el bid base, el bid máximo, las audiencias definidas, el inventario autorizado. Estas las controla el equipo de Ad Ops.
- Señales de plataforma: el historial de conversiones de la cuenta, los patrones de rendimiento de campañas anteriores, los segmentos de audiencia propios de la plataforma. Estas las aporta el DSP a partir del historial de la cuenta.
- Señales del bidstream: el contexto del inventario, la hora del día, el dispositivo, la geolocalización, señales de identidad disponibles. Estas son dinámicas y cambian en cada subasta.
El punto crítico para un equipo de Ad Ops en LATAM es que las señales de plataforma dependen del historial de la cuenta. Una cuenta nueva o con poca actividad le da al algoritmo menos información para trabajar, lo que alarga la fase de aprendizaje y reduce la precisión inicial de las pujas. Eso no es un defecto del sistema sino la consecuencia de operar en un mercado donde el volumen de datos históricos es menor que en EE.UU. o Europa.
Lo que deberías configurar antes de activar smart bidding
Tres condiciones mínimas antes de delegar el control de pujas al algoritmo:
- Tener pixeles de conversión instalados y verificados. Sin conversiones registradas, el algoritmo no tiene señal de éxito para optimizar.
- Definir el objetivo correcto para la etapa de la campaña. Un algoritmo optimizando para CPA en una campaña de awareness va a tomar decisiones que no corresponden al objetivo real.
- Establecer límites de bid máximo realistas. En Kokai, la plataforma siempre opera dentro de los límites del bid máximo configurado por el trader. El algoritmo puede identificar impresiones de alto valor y pujar más cerca del techo, o reconocer que puede obtener el mismo resultado a un precio menor. Pero nunca supera el máximo definido.
Esas tres condiciones no garantizan una campaña exitosa. Pero garantizan que el algoritmo tiene la información mínima necesaria para tomar decisiones con sentido.
Nota sobre los datos de este artículo
Los reportes de performance de Kokai publicados por The Trade Desk corresponden a campañas en EE.UU. y Canadá. No existen datos equivalentes verificados para LATAM en fuentes primarias a la fecha de publicación.