Compañías que cotizan en la Bolsa que actúan como “mecánicos digitales”

La mayoría de la industria publicitaria –digital, TV, radio y vía pública– debería basar sus métricas de audiencia en medidores independientes y regulados. El objetivo es tener una medición sin conflicto de intereses

El presidente y CEO de Facebook, Mark Zuckerberg (REUTERS/Erin Scott/Foto de archivo)
El presidente y CEO de Facebook, Mark Zuckerberg (REUTERS/Erin Scott/Foto de archivo)

En el rubro de la mecánica automotriz, es sabido que hay algunos talleres en los cuales uno debería desconfiar del trabajo que hacen, o mejor dicho, el trabajo que dicen que hacen. Al finalizar la reparación, presentan informes o listados de tareas que luego el cliente comprueba que nunca se realizaron. Esto sucede por dos razones, la falta de conocimiento de los clientes y la informalidad del sector.

Pero esto no debería suceder en una compañía que cotiza en la bolsa, global y auditada y en donde cientos de miles de clientes depositan su confianza.

En 2019, Facebook resolvió una demanda después de revelar que había inflado el tiempo de visualización de los anuncios de video debido a un error en el cálculo de las métricas, informó The Wall Street Journal.

Según la afirmación, Facebook supo durante años que la métrica publicitaria de “alcance potencial” estaba inflada y anuló advertencias de empleados que solicitaban ajustarla

Ahora, en 2020, sale a la luz una investigación que afirma que Facebook conocía una nueva sobreestimación. Esta vez en métricas de alcance y la que escondió deliberadamente porque podría haber generado una caída en sus ingresos. Un juez del Tribunal de Distrito de EEUU, en el norte de California, reveló secciones de un documento judicial previamente oculto como parte de una demanda colectiva en nombre de DZ Reserve. La demanda afirma que la red social infló su métrica de alcance potencial para engañar a los anunciantes.

Según la afirmación, Facebook supo durante años que la métrica publicitaria de “alcance potencial” estaba inflada y anuló advertencias de empleados que solicitaban ajustarla. La razón para actuar de esta manera era simple: evitar un impacto en sus ingresos. Según se informa, la directora de operaciones de Facebook, Sheryl Sandberg, reconoció problemas con la métrica de alcance potencial en un correo electrónico interno.

Muchos anunciantes toman decisiones de compra de medios, en base a la métrica que muestra la cantidad de “personas alcanzables”. Según los mismos empleados de Facebook, la métrica en realidad mide la “cantidad de cuentas”, que incluye cuentas duplicadas o falsas, lo que hace que sea engañosa si se considera como el número de personas reales.

La directora de operaciones de Facebook, Sheryl Sandberg (AFP)
La directora de operaciones de Facebook, Sheryl Sandberg (AFP)

Tomando estas métricas infladas, el anunciante decidirá incrementar o disminuir la pauta en el medio. Con lo cual basa sus decisiones en una métrica falseada de manera intencional para incrementar la inversión de los anunciantes. Un gerente de producto propuso corregir la métrica y que en lugar de “personas”, la métrica se exprese como de “cantidad de cuentas”, pero el equipo de liderazgo de Facebook rechazó la idea porque causaría un impacto “significativo” en los ingresos, afirma el documento. La demanda afirma que Facebook descubrió que eliminar cuentas duplicadas o falsas del número total causaría una caída del 10% en los números de alcance potencial; 10% menos de alcance en las campañas publicitarias.

Es por estas razones que la mayoría de la industria publicitaria –digital, TV, radio y vía pública– basa sus métricas de audiencia en medidores independientes y regulados. Justamente, el objetivo es tener una medición sin conflicto de intereses (certeza vs ingresos) y que directivos de esa empresa decidan no corregir un error, para no perder dinero.

Más allá del caso puntual, es muy interesante ver la reacción pacífica de los damnificados. Algunos clientes pueden suspender sus pautas, pero al poco tiempo volverán a confiar, o pretender confía, y utilizar las métricas internas otra vez. Métricas que nunca parecen corregirse, aunque estén mal.

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