Imagine el lector la siguiente situación y piense rápidamente que haría si se lo pusiera en ese escenario:
Se le ofrece elegir entre obtener 5.000 dólares con seguridad o tirar una moneda. Si sale cara, recibirá 10.000 dólares pero si sale seca no obtendrá nada.
Muy probablemente el lector habrá elegido por la opción de recibir 5.000 USD con seguridad a pesar de que el valor esperado de ambas loterías era exactamente el mismo. Esto ocurre porque los humanos somos, la gran mayoría, aversos al riesgo. Es decir, que una situación de riesgo nos quita utilidad y preferimos loterías con menor valor esperado, siempre y cuando disminuyan también el riesgo. Si el lector aún duda acerca de esta afirmación, ¿no aceptaría acaso también recibir 4.500 USD antes de tirar al aire la moneda con la esperanza de ganar 10.000 USD con un 50% de probabilidad?
Para los que aún se resisten a considerarse agentes aversos al riesgo, los invito a pensar si hoy en día son propietarios de algún seguro, ya que estas herramientas son optimamente demandadas por agentes aversos al riesgo, dispuestos a pagar un monto mayor a la probabilidad del suceso con tal de cubrirse del riesgo de su ocurrencia.
La teoría de selección óptima de portafolios de inversión ha incorporado la aversión al riesgo como un aspecto central e incuestionable. Teoría y práctica coinciden en que un inversor únicamente aceptará un mayor riesgo si viene acompañado por un mayor retorno esperado. Quienes adquieren bonos están dispuestos a obtener menores retornos esperados que quienes invierten en acciones, cuyo retorno esperado es superior, pero viene acompañado de un riesgo comparativamente elevado.
Es curioso entonces que los mecanismos de decisión de pujas óptimas en el Real-Time Bidding (RTB) consideren únicamente el valor esperado de la impresión. Actualmente, el RTB evalúa el Response Rate (Click-Through Rate o Conversion Rate según el caso) de impresiones similares en el pasado y puja un valor proporcional al resultado muestral. Es decir, que el RTB en ningún momento incorpora el impacto del riesgo en su análisis y supone, por lo tanto, que los compradores de medios resultamos indiferentes al comprar una impresión que con seguridad nos dará un CTR del 0.5% o una que nos generará un CTR de 1% con un 50% de probabilidad y de 0% con el otro 50% de probabilidad.
La medida ampliamente utlizada para incorporar al riesgo a cualquier proceso de decisión es la varianza. La varianza es la medida estadística que nos permite medir la dispersión y, por lo tanto, ante el mismo valor esperado (Response-Rate), los compradores estarán dispuestos a pagar más por aquella impresión con una menor varianza.
Ahora, para quienes consideran que el problema finalizaría con la inclusión de la varianza al mecanismo de decisión de pujas óptimas aún están equivocados. Si bien implicaría un paso fundamental para volver al RTB aún más eficiente que lo actual, el enfoque de media-varianza solo sería suficiente para distribuciones de probabilidades normales. Si ese no fuera el caso, sería necesario también incorporar el tercer y cuarto momento de la función de distribución de probabilidades. Una distribución con sesgo positivo será más demandada que una con sesgo negativo por un agente averso al riesgo, más allá de que tengan la misma media y varianza. Además, una distribución leptocúrtica (valores concentrados cerca de la media) será preferible, frente a otra platicúrtica (con colas pesadas).
En conclusión, no quedan hoy en día dudas de que el RTB es el mecanismo de compra-venta de medios más eficiente del mercado ya que es el único que arriba a un Equilibrio de Nash, superando económica y estadísticamente a Google Adwords y Facebook Ads. No obstante, en el futuro deberá continuar el mismo camino que han tomado los enfoques de selección óptima de portafolios de inversión, dejando en el pasado el supuesto de neutralidad al riesgo e incorporando la varianza, sesgo y curtósis de la función de distribución de probabilidades logrando, de esa manera, pujar exactamente el valor que cada anunciante desee por cada impresión, sea este último averso, neutral o amante al riesgo.
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