La gestión de los algoritmos publicitarios en Internet. Un caso de estudio: Facebook y Google

Author:

Luque Ortiz SergioORCID

Abstract

El nacimiento de Internet y las nuevas tecnologías de información y comunicación no solo han generado un nuevo paradigma comunicativo, sino también publicitario con múltiples oportunidades obtenidas en base a la segmentación, la promoción de productos mediante la inclusión de algoritmos en los buscadores y en las redes sociales, además de la capacidad para medir los resultados logrados. Al respecto, esta investigación 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 finalidad de ahondar más sobre las diferencias entre el sistema 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 ayudándose del big data y la programación de contenidos.

Publisher

Fundacion Universitaria San Pablo CEU

Subject

Social Sciences (miscellaneous),Communication

Reference47 articles.

1. Alonso, L.E. y Fernández, C.J. (2021). El papel del consumo en la economía de plataformas. Revista Española de Sociología (RES), 30 (3), a69. https://doi.org/10.22325/fes/res.2021.69

2. Alcalá, R. (2021). Evolución y análisis de la publicidad programática y estudio de la percepción del consumidor de la publicidad online. Trabajo Final de Grado. Universidad de Valladolid. https://bit.ly/3x0EzEm

3. Barriola, J.M. et al. (2016). ¿Cómo funciona Google? El algoritmo Pagerank, diagrama de Grafos y cadenas de Markov. Revista de Investigación en Modelos Matemáticos Aplicados a la Gestión y la Economía, número 3, 9-30. https://bit.ly/3z7WwUu

4. Boyd, J. (2018). Brandwatch. Objetivo de brandwatch. https://bit.ly/3wZ0CLW

5. Camargo-Vega, J.J., Camargo-Ortega, J. F. y Joyanes-Aguilar, L. (2014). Conociendo Big Data. Revista Facultad de Ingeniería, enero-abril 2015, Vol. 24, número 38, 63-77. https://bit.ly/3aiWheH

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3