 Safety, Experience Engine. Que tal? Buenas tardes, eu sou Pedro Ventura, director de data e monetización en prisa tecnología. Hola, muy buenas, yo soy Lander Trappa, consultor senior, dada a Science and Design Binsight. Bueno, prisa. Muchos de vosotros supongo que conocereis prisa o sonará. Prisa tiene diferentes acciones ou diferentes planes estratégicos de negocio. Entre ellos, unha de los buques insignia de Santillana, notícias, con las principales marcas que tiene dentro de notícias que é o país, diario AS, também está radio, con cadena SER, que é unha de los buques insignia, dos 40 principales e media capital que parece para a parte de entretenimiento e audiovisual. O grupo prisa, bueno, não me vou enrolar mucho má con esta parte de presentación de prisa, pero, bueno, é o terceiro medio em España, detrás de las televisións, está presente en 23 países, sobretudo con a fuerza de Santillana de la venta de libros. Em la parte digital, comentaros que, bueno, tenemos 10 bilhões de impresiónes publicitarias mensuales, no qual é unha cifra bastante relevante, 800 milhões de usuarios de páginas vistas, perdón, e un reach a nivel de audiencia del 70% dentro de España, de audiencia de los medios digitales. Bueno, nos voy a contar mucho má que no sepáis, que non hayáis escuchado estos dos días en general sobre Minsight, un resumen breve, somos máis de 1.200 profesionales dedicadas a Vidata e IA, estamos divididos en diferentes tribus e tenemos capacidades para desarrollar cualquier tipo de proyecto en tuen, tanto a nivel nacional como internacional, como bien sabe, el grupo prisa. Ois venimos a presentar, sí, sí, tiene el nombre tan rebombante e fantástico de Safety Experience in Jain, sí, es un proyecto que está patrocinado por PBS, PBS es la comercializadora del grupo Prisa, viene de las siglas Prisa Brand Solutions, e es la que tiene la fuerza comercial. Está desarrollado por Prisa Tecnología e por Minsight, e, bueno, lo que conseguimos o que intentamos buscar es la cualificación del contenido para generar novos assets dentro del entorno publicitario, porque al fin a cabo lo que queremos es mejorar os assets publicitarios incorporando novos valores de negocio. Acorde aos valores de negocio que tenemos, os modelos de negocio dentro de noticias, dentro dos medios editoriales, tenemos varios. El principal es la publicidad, la publicidad es realmente el motor de tracción que tiene en los medios editoriales, tanto la publicidad en los periódicos, la publicidad online como la publicidad online, a través de toda la parte digital, de todas las webs, las aplicaciones móviles. Hay otros modelos de negocio dentro de los editores, dentro del mundo media, pues, son los temas de suscripciones, que cada vez está cobrando má la esforza a razón de, pues, bueno, de loa serie de problemáticas en el entorno de publicidad que contaré después. Y luego hay diferentes líneas de negocio dentro dos editores, pues, bueno, que son satélites, aunque poden tener una cierta relevancia como son, por exemplo, la sponsorización, el patrocinio de eventos, xurrimilares a este, pero que también hace el grupo prisa, o líneas de negocio que poden ser como los e-commerce, no? Pero dentro de la publicidad es un negocio, es un modelo de negocio que sufre muchos cambios, cambia constantemente, hay un montón de patrocinadores, de partner, de proveedores, el estácte tecnológico es súper complejo, es súper cambiante, cambia pasos a gigantados, es una ola en la que tienes que estar, tienes que mantenerte, por qué? Porque a parte publicitaria, el pastel publicitario, pues, bueno, supone las últimas cifras del año pasado, 5.700 millones de euros, o sea, es unha cifra que bueno, para tenerla en cuenta, no? En ese ecosistema, e al final, como es unha línea de negocio súper importante para os medios, hay que estar constantemente optimizando e mejorando con diferentes técnicas esa optimización de los espacios publicitarios. Sobre todo en esos espacios publicitarios, la compra programática, la parte programática que tamí nos explicaré después en que consiste, cómo funciona, que pues, bueno, tiene diferentes este holder, proveedores e bueno, es bastante interesante que os comentaré, está creciendo, está creciendo constantemente las últimas cifras, pues bueno, supone un 20% de esa facturación digital. Entonces, bueno, cada vez va creciendo e hay que estar presente, hay que estar constantemente evolucionando e hay que estar constantemente manteniendo esa línea e incorporando valor de negocio para os anunciantes. Dentro del ecosistema publicitario, vosotros pensareis que lançar una publicidad o que, quando entráis en el país o en el diario AS, e veis una publicidad es unha pública e rollo que detrás hay un complejo sistema para lançar la mejor publicidad. E la mejor publicidad, sobre todo en base a KPI's de precio, porque lo que se busca es optimizar el rendimiento publicitario, que la publicidad que se entrega e sempre sea, en la medida lo posible, la máis óptima, la máis cara. Logo, também veremos e explicaré que pode haber outros parámetros de segmentación en la cual se entrega la publicidad, pero sempre lo que se busca dentro de la server es la optimización e a entrega de la publicidad en base a precio. E se en base a precio tenemos diferentes casuísticas o diferente manera de gestionar los tipos de publicidad, tenemos las garantizadas e non las garantizadas e os estoy contextualizando toda esta parte del proyecto para que entendáis como funciona, porque no é como he dicho hacio nos minutos entregar unha publicidad, entregar un banner que vosotros veis quando cargáis una página. Detrás hay un stack tecnológico complejo. Dentro de esta pirámide de este fánil de conversión lo máis importante es, o unha de las piezas relevantes é a fuerza de venta de la propia casa. Como se mencionado antes, este proyecto está esponsorizado por PBS, que é a comercializada del grupo e tiene unha fuerza de venta muy importante de cientos de comerciales que son os que tamén tienen las relaciones con las diferentes agencias anunciantes de todo tipo. Entonces, aí é onde viene ese grueso, como pongo en el triángulo, por así decirlo, un simil como el solomillo de la parte de venta publicitaria dentro del grupo, que como he mencionado antes, tamén esa parte programática va creciendo poco a poco, pero esa parte de esponsor cip, esa parte de los acuerdos máis importantes con os anunciantes, hay que mantenerla, ya hay que mimarla. Garantizada quere decir que eso se tiene que entregar, se é un presupuesto que se ha afirmado, que se ha acordado con un anunciante concreto, e é de 5 mil, 10 mil e os euros que sean, eso genera x millones de impresiones. Esos x millones de impresiones se van a tener que entregar en ese modo garantizado. E as de tipo esponsor cip, como veis aquí, e eu estou ponendo mocha atención en esto porque me gustaría explicaros-lo e que lo entendáis bien. Estas de esponsor cip son acuerdos que se tienen que entregar, sí o sí, por exemplo, se hai un brandé e un brandé es quando todo o diario, todo, por exemplo, o país ou o diárebas, todas as publicidades que forman parte de ese día están específicas, están esponsorizadas por anunciante e eso se tiene que entregar, sí o sí, aí dentro dessa competencia por los precios, esta va a prevalecer, este tipo de publicidades va a prevalecer. O resto entran en competencia, hai una configuración dentro del ad-server, nosso ad-server principal é o Google, é o Google dfp, o que se llama Enhars, Enhars Dynamica Location e o resto de publicidades, o resto de tipos de publicidades incluye as de tipo estándar, as de tipo programática, competen entre sí. E como veis, o valor de esas publicidades, o precio de esas publicidades va a decreciendo de esas acuerdos comerciales grandes con as anunciantes, con as agencias e as anunciantes va cayendo o seu valor. Aqui, como os comentaba, estas son as publicidades de tipo garantizada, as esponsorizadas e as estándar principalmente casi con exclusividad, son las que vende a forza de venta directa de la casa. Pues van tanto por os brandéis e diferentes formatos máis premium que se ofrecen a esos anunciantes. E é dentro de este tipo de publicidades o que nós temos que estar constantemente dando valor añadido para no quedarnos atrás por todo a parte programática que cada vez va creciendo. O valor de esas publicidades de la venta programática tan pouco é dinheiro, pero no é tanto como as que suponem a forza directa e os acuerdos principales. Dentro de las no garantizadas, como os comentaba, están rotaciones, están o resto de líneas de pedido o de configuraciones dentro do AdServer que se establecen por toda a parte programática que ahora os contarei. AdStain, que é o SSP, é a parte programática de Google que é incorporada a Google e logo as de tipo House, autopromos que básicamente é dentro do país, por exemplo, temos autopromos para promocionar nossas propias secciones. Por exemplo, o Clute de Vino ou as diferentes colecciones que há dentro da casa. E este esquema refleja esa parte programática. O que eu os estava diciendo da parte que é un estácte tecnológico un tanto complejo, que quando entraris na página e veis un anuncio no é o primeiro que sale detrás, a la hora de esa carga se lanzan pujas a un montón de proveedores. Temos unos 10, 15. Estos proveedores o que hacen é incorporar demanda publicitaria demanda de diferentes anunciantes. E esta demanda se solicita a cada uno de ellos e é quanto estás dispuesto a pagar por cada una de las posiciones dentro de my site. Estas posiciones son as típicas que aparecen do robapagina, do lado arriba e todo eso se lanza na puja e se pide quanto están dispuestos a pagar. Ese sistema se conecta con o nosso tag publicitario ou con el tag que sea e isso se incorpora en Google dfp e aí se activan ou nos activan las líneas del pedido e ao final se entrega a publicidad que é suscetible de ser más cara. Porque o que buscamos é ese rendimiento publicitario sempre entregar a publicidad que é más cara. Para que? Dentro de esa línea, dentro de ese modelo negocio como os está comentando de la publicidad o que queremos é mejorar ese rendimiento publicitario. Dentro de las publicidades, as agencias desde hace tempo vinem as agencias e os anunciantes. Os anunciantes son los que ao final ponen a pasta e dicen, oye, eu quero salir o país, eu quero salir tal, pero que valor añadido me vas a dar? E eles constantemente, desde hace anos vinem solicitando ese valor añadido. Ese valor añadido vinhe con o término, con a definición de brand safety, entre ellos, porque há vários. Dentro del brand safety, tenemos três pilares. Viability, AdFraud e o contexto. O viability é algo que já, na parte programática, e inclusive na parte venta directa, as agencias e os anunciantes vinem solicitando desde hace tempo. E isto significa que dentro de as impressiones publicitarias quando tú cargas una página que realmente ésa publicidad la vea ao usuario. Porque o que significa? Se nós entramos na página, pode ser que tenha scroll casi con toda a seguridad. Todas tienen 2, 3, 4, hasta 20 scrolls. O anunciante que pague por una publicidad que sale en el scroll 20, un usuario non lo va a ver. Aunque tiene rich, aunque tiene alcance, non lo va a ver. E isso significa que as agencias e os anunciantes están dicendo, eu quero comprar teu espacio, pero quero que se vea. E este é un valor añadido que se viene solicitando. E também está la fraud. Como en gran parte de los negocios, sempre hay los que hacen un pouco el mal e está esta parte de fraud. De fraud publicitario. Isto que significa que hay bots, máquinas, sistemas que generan impresiones. Esas impresiones tienen un coste e le van a valer al anunciante dinero para nada. Porque no va a tener un alcance, no va a tener un rich. No va a llegar a ninguno de nós, porque las están generando bots que al final no van a ir a la página de un anunciante. Tampoco quiero decir nombres. No va a ir a ninguna página de un anunciante a comprar un coche, o a comprarse una ropa o a comprarse lo que sea. Estos parámetros de ad fraud se están incorporando también en las agencias. Se tú tienes un nivel de fraud en tus páginas o en los sistemas no se van a comprar. E luego está el contexto. E este é aquí en el contexto onde nuestro proyecto entra al juego. E o contexto que significa a nosotros, por exemplo, en el país, é un site de noticias premium, é un site de noticias que a pesar de todo esto que pasa con o tema del contexto, va a ver noticias que aún siendo un site premium a ciertos anunciantes non le interesa porque somos un medio generalista. É isto é pues como quando vosotros veis las noticias. Hay noticias buenas, noticias malas, que, bueno, que eu estarei adros, casi sempre son noticias malas, pero é en este contexto onde muchas agencias e muitos anunciantes van a querer evitar sacar súpolicidad. Por que? Por algunas cosas como estas. Estos cuchicheos e estas coisas que se están haciendo agora é o que eu queria escuchar. Temas de noticias, por exemplo, que a ludopatía empieza a crecer e un anuncio de una casa de apuestas, a noticia ao medio, o Jolín que é una noticia séria, é una noticia desafortunada sobre un buque, un crucero de lujo que encaia, isto foi na noticia hace un tiempo, oye, e unha noticia al lado de escapate un fin de semana num crucero. O por exemplo, esta outra, esta outra é de un site tamén que seguro que por la tipologia sabréis que é, é un site americano. Isto é unha noticia del 2014 quando un avión que iba a Malasia tuvo un acidente e se estrelou en el océano e aí pues o avión se foi a las profundidades e justo arriba unha publicidad de Apple. O site, o site é un site editorial premium, é un site de calidad, pero o que pasa? Ese contexto para esa publicidad non era el adecuado, non tenia que salir esa publicidad en ese momento. Então nós o que queremos é buscar sempre o mejor emplazamiento e ofrecer un valor añadido aos anunciantes con os capéis que nós obteremos, pero esta parte do contexto é fundamental. E é o tema de brand safety e at quality não é algo de agora, como eu mencionado antes, as agencias, os anunciantes, incluso os editores están promovendo iniciativas desde hace tempo. Unas das má sonadas hace anos é, por exemplo, Procter & Gamble, un dos grandes anunciantes, retirou parte de a publicidad de YouTube porque salió os seus anuncios en uns vídeos jihadistas. Então é o que foi bastante sonado e hasta que nos incorporaron mecanismos de brand safety e de calidad publicitaria en este medio não volvieron a invertir. Então são temas que são transcendentes. Dentro destas necesidades de negocio, a parte del brand safety, tenemos a publicidad impulsada por datos a traves de los DMPs, de los Data Management Platforms. Então, muitos dos anunciantes a día de hoy nos piden que segmentemos sus publicidades en base a objetivos concretos sociodemográficos ou de interés. Por exemplo, un anunciante de relojes de lujo, por exemplo, no voy a decir marcas, a lo mejor quere buscar su perfil objetivo e que é o que nós podemos inferir. Em base a comportamientos de consumo, em base a comportamientos se viaja mucho no, poder determinar que tiene un poder adquisitivo alto para poder comprar ese producto. Estos son publicidades que se segmentan em base a perfiles de lujo, como comento, e ya hay plataformas que nos ayudan a llevar a cabo esa implementación. E, logo, está a contextual, e a contextual va a empezar a cobrar má esforza por el problema de las cookies. No sé si seguro que vosotros os sonan ao tema de cookies, alguns os haberes trabajado con o tema de cookies. O ecosistema publicitario funciona, se sustenta en gran parte por las cookies. E las cookies en estos años, están un pouco en entredicho, e hay una capa, una incertidumbre de que va a ocurrir con el tratamiento de las cookies, sobre todo, también por normativas que se están incluyendo. E a publicidad contextual no é más que poder servir publicidad em base a lo que o usuario está consumiendo en ese momento a nivel editorial. Se é un usuario que entra en cinco días a leer notícias financieras e económicas, pues tiene sentido que se le entreguen publicidades, por exemplo, de bancos, de planes de pensiones, por el contexto. E parece que é de sentido común, pero é algo que se está haciendo e que é que seguir manteniendo, sobre todo, por ese problema que eu os comento del tema de las cookies. E aquí é onde entra nuestro proyecto, sí. Estamos incorporando, estamos qualificando el contenido en base a unos novos parámetros de polaridad e sentimentos que enriquecen esas posibilidades de venta. Esto é, por exemplo, sempre lo comento, coca cola, coca cola quando veis los anuncios que vende felicidad, felicidad, la chispa de la vida, felicidad. É aí onde nosotros somos capaces de qualificar o sentimiento que infira a notícia que é complicado. Também categorizamos en base a las categorías de la IAB, a IAB é o organismo internacional para o tema de publicidade e, bueno, o que nós os conseguimos aquí é intentar unir o mundo editorial con o mundo publicitario, porque o mundo editorial siga en sus líneas editoriales, fazen sus publicaciones a artículos e pouco a poco esos dos mundos se van uniendo, porque ao mojo pensaréis bueno, pero todo é prisa, todo é outro grupo editorial, se hacen as contenidos e se hacen a publicidade, pero son distintos. Então é aquí o que nós tentamos conseguir perdonar é integrar esos dos mundos, integrar tanto o contenido editorial como a publicidade. E como también hemos conseguido esto, é esto planteamos o proyecto a Google, Google tiene unha fundación que é o Google D&I que destina milhões de presupuesto para os medios editoriales, para desarrollar proyectos que se enfocan principalmente entre os objetivos, a generación de novos produtos e, sobretudo, que sean innovadores. É o que busca esta fundación de Google e Google nos destinou 70% do presupuesto del proyecto, nos lo dio así. Que também busca Google, a formación, a investigación. Para llevar a cabo este proyecto, hemos desarrollado un modelo, un modelo específico, que agora a Landers logo os contará más en detalle as necesidades que hemos tenido ao largo del proyecto para llevar a cabo el desarrollo, pero, bueno, de aquí surge nuestro poder, nuestra capacidad de innovación e el desarrollo de un producto que descontras, que é o modelo que nós hemos criado para a qualificación de ese contenido. E, bueno, aquí, pues, do Ipaso Landers, para que os explique todo o tema de arquitectura, de detalles técnicos. Como os estava comentando antes, Pedro, Google D&I a financia de un 70% este proyecto. Google D&I, una das coisas que hay que tener en cuenta é que no nos obliga a usar ningún tipo de plataforma, es decir, nos deja elegir la plataforma de liquidata que queremos. No tenemos que usar Google Cloud, e estos se ven diferentes clientes e diferentes proyectos donde estando financiados por Google D&I, se ha usado Amazon, Azzure, Cloudera, etc. Em nosso caso, nosotros hemos optado por usar Google Cloud, porque era la que mejor satisfacía a todas nuestras necesidades. Desde o inicio teníamos muy claro que la importancia de este proyecto residía, sobre todo, en dos patas, o desarrollo, o desarrollo tanto de la solución técnica como de modelos que necesitamos, e o desarrollo de negocio. Ao ser esto un producto disruptivo, innovador para o mercado. Nosotros no queríamos dedicar tempo a la gestión e mantenimiento de infraestructuras. Lo siento aos arquitectos que estén por aquí. Nosotros queríamos evitar ese coste, pero seguimos necesitando. Nosotros, el modelo de servicio que utilizamos, que es platform as a service, de esta manera, nosotros nos dedicamos simplemente a desarrollar e nos olvidamos de toda la gestión de infraestructura. Gracias. Como veréis, nós teníamos claro que esta arquitectura tenia que responder a tres premisas claras. Una era, como he comentado hasta agora, que tenia que estar gestionada, es decir, no teníamos que dedicar tiempo a gestión, dos, tenia que ser nial real time, por que? Ya os está comentando Pedro, que esta publicidad, en muchos casos, se sirve en tiempo real o nial real time. No podíamos tardar en clasificar estos contenidos eternamente, es decir, teníamos que dedicar en menos tiempo posible a esta categorización. En este caso, para que os hagáis una idea, el tiempo máximo que estamos dando desde que llega a la información hasta que la devolvemos, suele ser sobre seis segundos. Y la tercera era a flexibilidad. Nexitamos unha arquitectura que nos permita que sea modular, que podamos cambiar, que podamos cambiar unha pieza por outra sin la necesidad de cambiar todo. Es decir, que ante cualquier problemática seamos rápidos, ágiles. Ahora voy a pasar a detallaros un pouco la arquitectura como tal. Quando se planteou el proyecto, se inició con cuatro fuentes de datos diferentes que las veréis ahí arriba. Unha vez iniciamos el proyecto, disminuyemos esas fuentes solamente a dos, a CMS e SCAP. CMS es la fuente de datos que contiene todos os datos de los artículos, como serían autor, el texto completo del artículo, titulares, fecha publicación e lo que ha comentado ante Pedro de los tags publicitarios, los IAV, que son muy necesarios para este proyecto. Luego tendríamos la parte de SCAP, que es la herramienta que usa el grupo para gestionar todos os comentarios asociados a estos artículos. La idea inicial era utilizar tanto este contenido de artículos como los comentarios e usando esta información, realizar una predicción donde podriamos clasificar estos artículos en sentimientos por sentimientos e por la polaridad. Unha vez nos pusimos a analizar en detalle los comentarios que sucedió. Nos llevamos unha sorpresa e no grata. Analizamos solo a cantidad de comentarios que había e a polaridad de estos comentarios e nos dimos cuenta que el 90% eran negativos. E todavía máx analizamos en que artículo salían e daba igual. La gente se metía una con outra a cualquier artículo. De hecho, hay un caso que analizamos que fue el que nos chocó, que era ya vienen los reyes magos, 300 mensajes, 295 insultándose. Con lo cual, desrenegocio, no tiene ningún sentido. Da igual los comentarios que haya por debajo para saber si un entorno es seguro o no seguro porque nos da prácticamente igual la noticia e dónde esté que los comentarios van a ser iguales e esto sucede en este grupo Realmente, por desgracia, los comentarios no se pueden tener en cuenta. Nosotros lo analizamos e dimos que no tenías sentido incluirlos. Cómo funciona esta arquitectura? Nosotros gestionamos todos os mensajes con unácula de gestor de mensajes que es PAPSAV, águnos conocerís Kafka, la finalía de la misma, la forma de utilizarla la misma. Nosotros teníamos claro como comentado antes que tenía que ser flexible, tenía que ser modular, por lo tanto, nosotros desarrollamos todo en APIs, APIs doquerizadas, es decir, era programas que doquerizábamos e apificábamos sobre a VPN, que luego pasará a detallaros cuáles son as virtudes e por qué le hemos utilizado. Entonces, un mensaje nos llegaba, nos llegaba por PAPSAV, nosotros lo recogíamos, lo almacenábamos en nuestro landing. Una vez nos lo almacenábamos en nuestro landing, llamábamos a nuestra outra API, mediante obviamente el gestor de mensajes ao que publicábamos e na outra API se escuchaba, modificábamos toda esta información, la almacenábamos en una base de datos de World Cloud como Big Table que da una latencia muy baja e nos permite hacer a información muy rápidamente para luego poder realizar estos modelos. En este caso, cuando es muy importante dar soluciónes near real time, necesitamos que a latencia sea la mínima posible. Una vez teníamos esta información, llamábamos a la API de Natural Language, que es la API de Natural Language, de World Cloud, que es una API que hace procesamiento de lenguaje natural e luego veréis qual es el problema que tiene esta API e por que non hemos utilizado esta API para hacer ningún tipo de predicción e finalmente llamábamos a Cloud ML, donde estaban nuestros modelos propios. Para este caso, hemos desarrollado modelos propios, dos modelos que nos han desarrollado o grupo de Data Scientist e con estos modelos damos, categorizamos estos artículos por sentimientos e por polaridad. Una vez termina esta predicción, los datos los escribimos en BigQuery e disponibilizamos Data Studio para hacer seguimiento con cuadros de mando e, a su vez, escribimos toda esta información en el sistema de publicidad para que, luego mástar de contará Pedro, como recogemos esta clasificación, este resultado e lo utilizamos para poder hacer una venta de estos artículos categorizados mediante sentimientos e polaridad. Por que hemos utilizado a Ppengine e por que hemos utilizado un sistema de microservicios? ¿Cuáles son las ventajas? En este caso, las ventajas que tenemos son varias. A Ppengine nos permite varias cosas. Una de ellas que es la rapidez, la rapidez de cambiar una pieza por outra. Otra es la escalabilidad. Me ha dicho que queríamos un modelo de servicio PAS. Por que? Porque con este sistema me da igual que me entren mil artículos. Era un segundo o me entren cinco mil. El tiempo de respuesta va a ser muy similar. Con lo cual, ya estamos construyendo una herramienta que es capaz de aumentar sin que nosotos tengamos que gestionarla. Luego, la siguiente, la flexibilidad, modularidad, como os he comentado, yo puedo cambiar un módulo, un API dentro de la herramienta para todas. De esta manera, no tengo que estar dependiente de nadie. Enzímanos posibilita el desarrollo en paralelo. Eu pudo estar realizando un API que é o módulo, pudo estar realizando outra que é a entrada e pudo estar haciendo a final, que é a que carga os datos en un data studio. Obviamente, esto tiene las ventajas. Quáles son? La gestión, el tiempo, el tiempo inicial. El tiempo inicial, por exemplo, é algo que tener en cuenta, porque hai que planificarlo muy bien quando hai dicho que se puede trabajar de manera distribuída, hai que tener cuidado, porque hai que gestionarlo muy bien e as pruebas, sobre todo as pruebas. Quando hacemos una prueba de toda a herramienta, hai que medir los resultados de cada una de esas APIs para ver que a herramienta está dando os resultados que queremos. Lo mejor que tiene a Pepeñan en este caso, a parte de la gestión de... la demanda, de las peticiones, que é, a Pepeñan me deja cambiar en caliente. E que significa esto? Eu he subido un modelo a producción, me da igual que sea un modelo estadístico, me da igual que sea un API que ha un tratamiento de datos como en este caso e que sucede? Que me equivocado por lo que sea e quero volver a la versión anterior. É un click, tres segundos e vuelvo a la versión anterior. Quero pasar el tráfico de una API a outra. Un click, cinco segundos e passo a outro lado. É decir, tenemos una versatilidad para cambiar en producción que normalmente eso non existe. Como se estava comentando, nós habíamos intentado usar la API natural language. Como a maioria aquí sabrán, sobre todo se han trabajado como un procesamiento en lenguaje natural, existe un problema. Está muy bien, pero sobretodo funciona muy bien para el inglés. Con el español no funciona tan bien. Sinó preguntárselo a natural language, a API natural language de Google, que como veis, esto es una prueba de su propia página donde se lo hemos escrito, que esto es una prueba e de los cuatro servicios que tiene, veis que el de entidades lo devuelve, donde devuelven las entidades, salien, sinemás, pero que pasa con los sentimientos? Dice que non lo soporta. É decir, non está preparado para hacer un análisis de los sentimientos de ese texto. Ésto é o que nos llevo a realizar modelos propios. Por eso, desarrollamos modelos propios para este proyecto. Os preguntaréis como lo hicimos? É decir, como hacemos un modelo o que datos usamos para poder entrenar un modelo para dar una solución a ésto? Nosotros, tanto Misaid como Prisa, decidimos tener en cuenta de coctel análisis, que es un empresa certificadora e que se dedica a los estudios de mercado e realizamos dos análisis con éxitos. Uno era o análisis cuantitativo, que é o que usamos para entrenar éxitos modelos, donde se usaban máis de dos mil personas e varios miles de artículos e se recogían los resultados de esta encuesta. A los encuestados se les preguntaba por los sentimientos generados, la polaridad, etcétera. Estos datos nós dos los utilizamos para poder entrenar el modelo con máis datos que veremos máis adelante. El segundo análisis, que é o máis importante casi, porque é o que estáis viendo en pantalla. Nosotros queríamos certificar esta herramienta, queríamos ver que esta herramienta aportaba valor, que era diferencial a lo que había, que mejoraba la percepción del anunciante, la percepción del lector. Para éso hicimos este estudio, que é o qualitativo e o que é o que se hace? Se coge un segmento de esas dos mil personas, se coge outro segmento de los artículos e se realiza un análisis negro científico. E que se hace? Pues se mide, por exemplo, el eye tracking, se mide la sudoración, se mide el pulso, etcétera, etcétera. E de esa manera, máis encuestas que se hacen posteriores, validamos que esta herramienta aporta el valor que nosotros estamos tratando de demostrar. Los resultados os veréis ao final. Ao final de la presentación, como os he comentado, hicimos el estudio con dos mil personas, coge un segmento pequeno de éxito, aquí só se demuestra como se coge dentro de ese segmento o que representa a población española que navega en medios digitales, dividido por género, edades, zonas de gráficas, medios que consumen con a maioria, etcétera. Como os estava comentando antes, o máis importante prácticamente del proyecto es en los modelos propios que hemos generado. Estos modelos como se han generado con datos del estudio cuantitativo que hemos hablado, datos del país, datos de la API de Natural Language que no disponen los datos de sentimiento e datos propios aparte a éxitos. Con éxito hemos enriquecido los modelos e hemos generado dos modelos en Cloud ML con Python que dan la predicción de los sentimientos que generará ese artículo al público objetivo del país, que é xo es muy importante, e la polaridad. Unha vez tenemos toda esta información, la disponibilizamos en los sistemas de publicidad, agora Pedro contará como se realiza esta integración. Efectivamente, Averic. Sobretodo es en una vez hemos obtenido todos estos parámetros es como los explotamos, como los integramos con las herramientas que tenemos para poder segmentar e quereras esas propuestas publicitarias. La primera integración e a más importante é o Google dfp que é o nosso principal ad server e como integramos éxito. Éxito se envía a través de equí-values desde o proyecto de sí, como se ha comentado Anteslander, na arquitectura, hay una serie de buckets, hay una serie de una solución que se disponibiliza esa información e la recuperamos para cada artículo para poder enviarla adfp en tiempo real e que seamos capaces de poder crear segmentaciones específicas en base a os sentimentos. É una integración, esta parte é má sencilla, quizá de todo, de todo o proyecto, lo complejo é o que ha explicado Anteslander. Outra de las integraciones que tenemos que forma parte de los sistemas de que explotan comercialmente la publicidad é a parte del DMP. Con el DMP, como os explicado antes, podemos hacer una segmentación comportamental em base a datos sociodemográficos e de interés, ya sea con información declarada de los usuarios, sempre e quando tengamos los permisos con a GDPR e demás, e o que hacemos é alimentar, enriquecer el DMP, os datos que tenemos en el DMP, con éxitos atributos novos de brand safety, de polariaz e de sentimentos. E, logo, sobretodo, quadros de mando, quadros de mando que son súper importantes para as diferentes áreas de negocio, se nos olvidan mostrar información. E aqui hay un éxemplo claro, vosotros veréis aí, direis buf, esto quanto no brand safety, e é que justo a la muestra que hemos escogido, justo quando estávamos explorando esta presentación, era o período preelectoral. Entonces, aí como os explicado antes, os temas políticos, e tampoco me quero meter onde non me llaman, porque son charcos, normalmente son contenidos que sustitan una cierta indiferencia, que a ver que nos importa, obviamente, os temas políticos, pero por norma género, quando incluso tú ves o telediario e demás dices tú, buf, bueno, ya vienen outra vez con o processo, con tal, con sé que é algo que, logo demonstramos con os modelos, en base a todos os estudios que se han hecho, esos contenidos suelen sustitar una cierta indiferencia, nosotros os qualificamos como, bueno, nos podemos dejar de lado para non brand safety. E aqui os veis, aqui os veis a ver se funciona o laser o sí, mirar. Entonces, esta parte, este é un ejemplo de los cuadros de mando que tenemos, e tenemos outros cuantos, qualifican por diferentes sentimentos, por dias, por diferentes KPI's. E aqui tenemos, por exemplo, un ejemplo de noticia de sentimentos positivos, pues é unha noticia que dice que o governo va a dar 600 millones a las pymes para, bueno, para diferentes negocios, bueno, pues esto sempre es unha noticia positiva, que o governo de dinerito para empresas o particulares, sempre é unha noticia positiva, no? É unha noticia que genera unha curiosidad, unha grado, no? Estos son os sentimentos que nosotros hemos determinado en base a los modelos e a la tecnologia que os ha explicado a Lander. Un ejemplo de noticia negativa, os estrascolares, no? Sé que hay padres, madres, las tareas estrascolares, que cobradero é cabeza, no? Dar una certa indignación, enfado, esta noticia sustita éso, porque ao final se habla de que, bueno, que generan máos costes, de que, bueno, tienes menos tiempo disponible, que os voy a contar, no? Então éso o modelo é capaz de determinar que genera unha indignación e unha enfado. E, logo, pues, bueno, ésto o que generamos é un estudio final, unhas conclusiones del estudio que hemos determinado aqui, Lander. Bueno, como se comentado antes, unha de los dos análisis que nos ha hecho de cóctil, unha era o quantitativo e outro era o qualitativo. Nesta idea era certificar que esta herramienta funcionaba e como funcionaba. Aqui como podéis ver, esta é a conclusión e a conclusión muestra que todos os sentimentos negativos disminuyen en menor o maior porcentaje e todos os sentimentos positivos aumentan en maior o menor porcentaje. A parte de esta conclusión, que ya é una conclusión buena de que estas persoas estão máis predispuestas a leer estes artículos e visualizar esa publicidad que é o que nos interesa também, en la siguiente slide podéis ver que unos dos problemas que há no con el país e no con todos os medios generalistas é que se entiende que son medios no seguros. Que me explico con no seguros, que son medios onde te pós encontrar notícias negativas. Me diante este estudio hemos visto que certifica que el 36% de las persoas que se han encuestado están diciendo que se sienten má seguros dentro del entorno e dentro del entorno que nós somos construídos, es decir, se cogemos notícias positivas dentro deste entorno, estas persoas se sienten, se sienten un 36% máis felices, máis atraídos. E outra parte, muy importante del estudio e sobretodo pa los anunciantes, es la siguiente, la que está debajo, que es que hay un incremento del 44% de probabilidad de compra, es decir, que las persoas están máis dispuestas a comprar porque se sienten máis seguras e porque esos artículos están máis dirigidos a ellos. Claro, al final, el estudio que hemos hecho con The Cocktail, lo que nos hace, lo que nos ayuda es a empoderar, a darnos máis empaque para generar e para certificar que esos KPDs estamos determinando de brand safety, de polaridad e de sentimientos, pues tienen un sentido común e se pueden explotar comercialmente porque, al final, boco en resumen en el hilo con lo que comento al principio, lo que nosotros queremos es siempre ofrecer un valor añadido de diferencial e ir incorporando e irnos sumando a esa ola tecnológica dentro del modelo de negocio publicitario e creo que con este proyecto hemos aportado un valor diferencial e actualmente estamos probándolo, estamos ensayándolo con diferentes anunciantes y, bueno, tenemos hasta nuestra própria métrica que determina el éxito o no de la campaña. Si, al final, unas das cosas importantes es que no solo el anunciante se siente reflejado e mejora, sino que la imagen del propio medio mejora. Es decir, si tú tienes una herramienta que certifica esos contenidos en base a da polaridad, seguridad y no seguridad, los lectores ya han demostrado que se sienten má seguros y má atraídos a entrar en el medio, al tamín genera má trafico, etcétera, etcétera. Así que, me gustaría agradecer a varias personas que han participado do proyecto que están por aquí como Luis, que no ha podido venir, pero estábamos aquí, al equipo de data science que nos están por aquí también, Fran e David e a Lucia e Mariano, entre otros. Gracias, chicos. E nada, muchas gracias a todos. Tenéis dudas, preguntas, sino nos escribís por LinkedIn, por Twitter, lo que sea. Se querés alguna campaña en el país, pues tamén. Gracias, Pedro e Lander. Estamos viajando porque de las dificultades técnicas estábamos a pouco tarde. Vamos a entrar na próxima apresentación. Soa, unha ronda de aplausos. Gracias.