1. ¿Qué es el Retargeting?

El retargeting (o remarketing) consiste en mostrar anuncios a usuarios que ya han interactuado con tu marca (visita a la web, carrito abandonado, descarga de contenido, etc.) con el objetivo de volver a captar su interés y cerrar la venta.

• Pixel de seguimiento: código JavaScript o SDK que registra la actividad del usuario.
• Listas de audiencia: segmentación basada en comportamiento (páginas vistas, tiempo en sitio, eventos).
• Plataformas de entrega: Google Ads, Meta Ads, LinkedIn, programmatic DSPs.

2. Retargeting Tradicional vs Retargeting con IA

3. Arquitectura Recomendada

Una pipeline típica incluye los siguientes componentes:

1. Ingesta de datos: eventos de píxel, CRM, logs de e‑commerce (Kafka, Kinesis o Pub/Sub).
2. Almacenamiento: Data Lake en S3/Blob + Data Warehouse (Snowflake, BigQuery).
3. Feature Engineering: Spark, dbt o Python (pandas) para crear variables como tiempo desde última visita, valor medio del carrito, etc.
4. Modelado: scikit‑learn, XGBoost, LightGBM o modelos de deep learning (TensorFlow/PyTorch).
5. Servicio de puntuación: API REST (FastAPI, Flask) o funciones serverless (AWS Lambda, Azure Functions).
6. Orquestación de campañas: integración con la API de la plataforma publicitaria (Facebook, Google) para asignar presupuestos según el score.

Todo el flujo debe estar versionado (Git), monitorizado (Prometheus, Grafana) y cumplir con la normativa de privacidad (GDPR, CCPA).

4. Ejemplo Práctico: Propensity Scoring y Envío a Meta Ads

El siguiente script muestra cómo entrenar un modelo simple con scikit‑learn, exponer una API con FastAPI y actualizar una audiencia de retargeting en Meta.

# ---------- 1. Preparación de datos ----------
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from sklearn.metrics import roc_auc_score

# Simulación de tabla de eventos
data = pd.read_csv('events.csv')  # columnas: user_id, page_views, time_on_site, added_to_cart, purchase

# Feature engineering básico
features = data[['page_views', 'time_on_site', 'added_to_cart']]
labels   = data['purchase']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42)

# ---------- 2. Entrenamiento ----------
model = GradientBoostingClassifier(n_estimators=200, learning_rate=0.05, max_depth=4)
model.fit(X_train, y_train)

# Métrica de validación
pred_proba = model.predict_proba(X_test)[:,1]
print('AUC:', roc_auc_score(y_test, pred_proba))

# ---------- 3. Guardar modelo ----------
import joblib
joblib.dump(model, 'propensity_model.pkl')

# ---------- 4. API con FastAPI ----------
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
import joblib

app = FastAPI()
model = joblib.load('propensity_model.pkl')

class UserEvent(BaseModel):
    page_views: int
    time_on_site: float
    added_to_cart: int

@app.post('/score/')
def score(event: UserEvent):
    import numpy as np
    X = np.array([[event.page_views, event.time_on_site, event.added_to_cart]])
    prob = model.predict_proba(X)[0,1]
    return {'propensity_score': float(prob)}

# ---------- 5. Actualizar Audiencia en Meta ----------
import requests

def update_facebook_audience(user_id, score, threshold=0.6):
    if score >= threshold:
        # token y audience_id deben almacenarse de forma segura (Vault, env vars)
        access_token = 'EAAB...'
        audience_id = '1234567890'
        url = f'https://graph.facebook.com/v17.0/{audience_id}/users'
        payload = {
            'payload': {
                'schema': ['EMAIL'],
                'data': [[user_id]]
            },
            'access_token': access_token
        }
        r = requests.post(url, json=payload)
        return r.json()
    return {'status': 'no update'}

Este código es solo una base. En producción deberías:

• Usar dotenv o AWS Secrets Manager para gestionar credenciales.
• Implementar batch scoring (Spark, Dask) para millones de usuarios.
• Aplicar monitorización de drift (cambios en distribución de features).

5. Buenas Prácticas, Seguridad y Cumplimiento

5.1. Privacidad y GDPR

• Solicita consentimiento explícito antes de rastrear al usuario.
• Anonimiza user_id (hash SHA‑256 con sal).
• Mantén un registro de data subject requests y permite la eliminación de datos bajo demanda.

5.2. Seguridad de la API

• Usa HTTPS y autenticación basada en JWT con expiración corta.
• Rate‑limit (ex.: 100 req/min) para evitar abuso.
• Escanea dependencias con dependabot o Snyk.

5.3. Optimización y Escalabilidad

• Caching: almacena scores de usuarios con Redis por 24 h para evitar recálculos.
• Serverless: despliega la API en AWS Lambda + API Gateway para escalar automáticamente.
• Batch vs Real‑time: usa batch nocturno para usuarios de bajo valor y real‑time para alta propensión.

6. Comparativa con Soluciones Alternativas

7. Conclusión

Combinar retargeting con modelos de IA permite priorizar a los usuarios con mayor probabilidad de conversión, reducir el gasto publicitario y mejorar la experiencia del cliente al mostrarle mensajes más relevantes. Siguiendo las mejores prácticas de privacidad, seguridad y arquitectura escalable, podrás crear una solución robusta capaz de adaptarse al crecimiento del negocio.