Reach real, sin duplicar
Personas distintas de tu target alcanzadas por todo el mix, corregidas con datos oficiales de audiencia y duplicación en España.
«¿A cuánta gente llego con este plan?»1.618.773 personas, el 91,7 % del target.
Deja de contar impresiones. Empieza a contar personas.
Cuando sumas la audiencia de TV, radio, digital y exterior, cuentas a la misma persona varias veces. Reach Engine calcula cuántas personas distintas alcanza de verdad tu campaña, y reparte tu presupuesto para que ese número sea el máximo posible.
01 · El problema
La suma de audiencias miente
Tu plan dice que llegas a 2,4 millones de personas. En realidad son 1,6 millones. El resto es la misma gente contada dos y tres veces.
Quien ve tu spot en TV probablemente también ve tu banner y escucha tu cuña. Cada medio te la vende como una persona nueva; para tu marca es una sola persona, alcanzada tres veces.
Sin corregir esa duplicación, los planes se comparan con números inflados y el presupuesto se reparte a ciegas. Reach Engine usa los datos reales de duplicación entre medios del estudio general de audiencias (quién consume qué combinación de medios en España) para decirte la cifra honesta.
Fig. 01 · Duplicación
La misma persona, contada tres veces
02 · Qué hace por ti
Cuatro respuestas que hoy nadie te da con números
El mejor reparto del presupuesto
El optimizador mueve tu inversión bloque a bloque entre medios hasta encontrar el reparto que maximiza personas únicas, respetando tus mínimos, máximos y compromisos de compra.
«¿Dónde meto los últimos 50.000 €?»Respuesta en menos de 2 segundos, con el porqué de cada euro.
Aviso de saturación
Detecta cuándo un medio ya no aporta gente nueva (solo repite impactos sobre los mismos) y te avisa antes de que sigas invirtiendo ahí.
«¿Me paso con TV?»Alerta de saturación y el punto exacto donde deja de compensar.
Escenarios al instante
Sube tus datos, ajusta inversión, precios y duración por medio, y compara escenarios con gráficas listas para llevar a la reunión: cascada de duplicación, curvas de respuesta, matriz de solape.
«¿Y si paso un 10 % de exterior a digital?»Lo ves en pantalla antes de terminar la frase.
03 · Un caso sobre la mesa
375.000 €, seis medios, una pregunta: ¿cuántas personas?
Un plan de prueba sobre un target de 1,77 millones de personas. La cascada muestra lo que las sumas esconden: cuánta audiencia «bruta» es en realidad gente repetida.
Audiencia sumada (bruta)
2,41 M
Lo que dirían los medios por separado.
Duplicación detectada
−0,79 M
Personas contadas dos o más veces.
Personas únicas reales
1,62 M
El 91,7 % del target. La cifra que importa.
Fig. 02 · Cascada de reachEscala 0–2,5 M
04 · El optimizador
Sabe cuándo un euro más ya no compra gente nueva
Fig. 03 · Curva de respuesta
Reparte tu presupuesto en bloques de 1.000 € y, en cada paso, lo pone donde más personas nuevas compra, mirando además la jugada siguiente.
No es una caja negra: cada bloque deja una traza auditable de por qué fue a ese medio y no a otro. Puedes fijar mínimos y máximos por medio, bloquear inversiones ya comprometidas y dejar que optimice el resto.
Funciona en las dos direcciones: máximo reach para un presupuesto, o el mínimo presupuesto para un objetivo de reach.
05 · Bajo el capó
Matemática seria, verificada número a número
No hace falta entender esto para usar la herramienta. Está aquí para que sepas que detrás de cada cifra hay un modelo riguroso, no una regla de tres.
Fig. 04 · ArquitecturaEntradas → plan
Capa de calibraciónFuente · señal · resultado
Estudio general de audienciasreferencia oficial del mercado
Cobertura por medio y tabla completa de duplicación entre categorías, procesada con ajustes propios de escala, target y consistencia interna.
Ancla de universo y solapes exactos entre medios hasta orden 5.
Campañas single-sourcepanel censal · nivel individuo
Historial de exposición persona a persona en campañas reales, del primer impacto al último, sobre panelistas identificados.
Dispersión de frecuencia y dinámica temporal de acumulación de cobertura, por medio.
Adserver · nivel impactologs de campaña
Distribuciones de frecuencia y curvas de cobertura acumulada a nivel de impacto, depuradas con correcciones propietarias de identidad y fragmentación.
Forma de las curvas de respuesta y solape empírico entre canales digitales.
Audimetría · agregadosinformes de mercado
Series agregadas de audimetría TV y benchmarks sectoriales, contrastados contra las salidas del motor de forma continua.
Anclas de plausibilidad: cada resultado se valida contra el mercado real antes de entregarse.
Modelos agregadoseconométricos · saturación
Modelos de respuesta agregada como contraste independiente de las formas de saturación que produce el motor.
Verificación cruzada de las curvas: dos caminos distintos, misma forma.
Núcleo matemático · extractoDoc. interno
Reach por medio
R = N · (1 − (1 + I / )−) ∧ R ≤ min(N, I / fcap)
Factor temporal
TRF = 1 + · (1 − e−·(w−1))
Solape de orden k
|∩S| = ΣT⊆S (−1)|T|+1 · |∪T| → ρexacto =
Duplicación pairwise
ρij = solapeobs / solapeindep, ρ ∈ []
Extracto de la especificación del modelo. Los términos ocultos (parámetros de dispersión y temporales, coeficientes de solape y sus rangos de calibración) se estiman con datos propietarios y se documentan únicamente bajo acuerdo de confidencialidad.
Seis piezas del modelo
Exposición probabilística individual
Cada medio se modela con una distribución de frecuencia de contacto por persona sobre un pool alcanzable efectivo (universo × cobertura del estudio de audiencias × afinidad de target) con tope duro de frecuencia. Nada de GRPs promediados: la cola de la distribución importa, y se modela.
Deduplicación exacta hasta orden 5
Con la tabla completa de combinaciones del estudio general de audiencias, la intersección de 3, 4 o 5 medios se recupera por inversión de inclusión-exclusión: exacta, no estimada. Solo si falta un dato se degrada a una aproximación controlada, y el resultado lo declara.
Unión con orden adaptativo
El cálculo de la unión ajusta automáticamente la profundidad de inclusión-exclusión al número de medios del plan, garantizando resultados monotónicos y acotados por el universo, con avisos de diagnóstico cuando aplica una corrección.
Greedy con anticipación de 2 pasos
Cada bloque de inversión se asigna evaluando no solo el mejor movimiento inmediato sino también la jugada siguiente, sobre un evaluador incremental con caché que recorre miles de candidatos por segundo. Restricciones arbitrarias: mín./máx. por medio, inversión bloqueada, medios inactivos.
Regresión numérica congelada
Cuatro escenarios de referencia versionados se recalculan y comparan campo a campo con tolerancia relativa de 10⁻⁹ en cada cambio del motor. Alterar un número exige un diff explícito, revisado y aprobado. Reproducibilidad bit a bit.
Calibración multi-fuente jerarquizada
Cada fuente aporta lo que sabe hacer: el estudio de audiencias ancla el universo, el single-source y el adserver informan la forma de las curvas por máxima verosimilitud, y la audimetría agregada valida la escala. Nada se mezcla sin jerarquía; lo estimado y lo asumido viajan etiquetados por separado.
Caso 375k€ · 6 medios1,7 s end-to-end
Estrés 12 medios · 2M€13,5 s
Granularidadbloques de 1.000 €
Tolerancia regresiónRTOL 10⁻⁹
Formatos del estudio2 · autodetección
La formulación completa del modelo, sus parámetros de calibración y el detalle del algoritmo de optimización son propiedad de Alfil y se documentan bajo acuerdo de confidencialidad.
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