# Roblox pone en marcha un sistema para preseleccionar anuncios

> Un nuevo sistema preselecciona las creatividades antes de clasificarlas para cada usuario. Roblox afirma que ya está activo tras una prueba A/B; las simulaciones con datos reproducidos muestran que se envían menos creatividades y que el tiempo de entrega apenas aumenta.

Oossa · 2026-10-28 · https://oossa.com/es/roblox-puts-creative-ad-pre-ranking-system-into-production

Los investigadores describen un sistema que Roblox ya usa para preseleccionar las creatividades que pasan a la fase de clasificación de anuncios para cada usuario. El sistema calcula su rendimiento con datos compartidos entre segmentos de audiencia, artículos, campañas y creatividades, de modo que una nueva creatividad puede aprovechar la información de los grupos a los que pertenece. Una puntuación aleatoria única da a las creatividades con menos pruebas la oportunidad de ser seleccionadas y generar datos.

En una reproducción del tráfico de Sponsored Ads de Roblox, la preselección elevó en un 8.14% la tasa de reproducción prevista, frente al 2.80% de una preselección aleatoria del mismo tamaño. Según los investigadores, envió más de un 40% menos de creatividades que el conjunto completo y aumentó un 0.2% el tiempo de entrega; el artículo también señala que Roblox la implementó tras una prueba A/B en vivo.

## Los hechos

- La reproducción mostró un aumento del 8.14% en la tasa de reproducción prevista, frente al 2.80% de una preselección aleatoria del mismo tamaño.
- Según los investigadores, el sistema envía más de un 40% menos de creatividades que el conjunto completo y aumenta un 0.2% el tiempo de entrega.

## Por qué importa

Para los anunciantes de Roblox, el sistema podría ayudar a probar anuncios nuevos y, al mismo tiempo, reducir la cantidad de creatividades que pasan a la siguiente fase de clasificación; el artículo no informa de los resultados de la prueba A/B en vivo.

## Fuentes y referencias

1. [Exploratory creative pre-ranking: Hierarchical empirical-Bayes Thompson sampling for real-time creative optimization](https://arxiv.org/abs/2610.36020) – arXiv cs.LG, 2026-10-28

Última actualización: 2026-10-28