Los contenidos gratuitos en Internet están financiados por la publicidad, pero los anuncios poco personalizados e intrusivos ponen en peligro el equilibrio del modelo aumentando la adopción masiva de  AdBlockers. La compra programática aporta soluciones a este problema permitiendo a los anunciantes enfocarse en los usuarios interesados en sus productos o servicios, controlando la repetición de su mensaje, independientemente de su inventario. En teoría, generar valor es indiscutible para el conjunto de eslabones de la cadena, del internauta al anunciante pasando por el publisher. En la práctica, aún quedan muchos esfuerzos que realizar para llegar a un ecosistema publicitario digital más inteligente y menos intrusivo, donde no haya algoritmos estandarizados poco eficaces que comporten modelos de atribución que favorezcan la difusión junto a usuarios ya convencidos (o atraídos).

La proximidad del programmable advertising responde a estos puntos de bloqueo en función de las mismas bases de la teoría publicitaria, pasando a ser el núcleo del problema: gestión de la presión publicitaria evidentemente, pero sobre todo control de la afinidad entre un mensaje y aquel al que le debe llegar. El objetivo es devolver a la publicidad digital el rol servicial que siempre debería haber tenido.

En otros términos, nuestro trabajo es utilizar la tecnología Big Data para analizar a través de modelos descriptivos científicamente robustos (Test A/B) el impacto de una campaña publicitaria y su capacidad de generar valor incremental para una marca. Esto datos prácticos se invierten de nuevo en modelos predictivos, permitiendo a los algoritmos de compra tomar decenas de miles de veces por segundo la buena decisión, lo que quiere decir que va a generar valor para la marca, el internauta y el publisher.