La Revolución de la Inteligencia Artificial en la Publicidad Programática

La Revolución de la Inteligencia Artificial en la Publicidad Programática

En el siempre cambiante panorama del marketing digital, pocas tecnologías han tenido un impacto tan profundo como la inteligencia artificial (IA).  

Desde sus comienzos, la publicidad programática ha usado el aprendizaje automático en tiempo real para optimizar la compra de medios; aprovechando algoritmos para asignar gastos publicitarios y adaptar la segmentación sin intervención humana. Sin embargo, la IA tradicional se encontraba limitada en cuanto a la capacidad de innovar; y está siendo reemplazada por modelos de lenguaje a gran escala como ChatGPT, inaugurando una nueva era de adaptabilidad y versatilidad. 

Los avances en la IA, en especial en los modelos generativos, ofrece la capacidad de crear y testear múltiples versiones de un anuncio, mensaje o contenido; optimizando el  rendimiento de las campañas casi en tiempo real  y garantizando una experiencia más personalizada y atractiva, al adaptar los anuncios a cada target. 

La IA generativa crea nuevos contenidos, como set de creatividades, “solo” con una idea o línea creativa; lo que permite iterar sobre nuevos conceptos de anuncios de manera rápida y eficiente. Y aunque todavía hay limitaciones en cuanto la aplicación de “Guías de Imagen de Marca” para asegurar una armonía con los colores/diseño de la marca, los avances en este sentido son muy prometedores. 

Actualmente, encontramos entre las principales aplicaciones la IA en el campo de marketing: 

  • Automatizar la creatividad
    Dada la capacidad de crear tanto texto, como imagen, audio y video, la IA permite acelerar el proceso creativo no solo generando variantes de una línea creativa; si no mejorando el proceso de creativo, al ofrecer ideas tanto para la redacción del mensaje como para captar la atención del cliente. 
  • Automatización de procesos 

Entrenar una IA sobre la base de conocimiento de una compañía permite que sea capaz de completar diferentes tareas repetitivas como responder a emails, hacer seguimiento de satisfacción, y muchas más que supone un gran ahorro de tiempo. 

  • Personalización Masiva 

La IA generativa permite automatizar la adaptación de cada texto/imagen/etc. a las necesidades de cada target. Lo que permite adaptar los contenidos/ofertas a cada target. Desde manteniendo conversaciones totalmente humanas en chats y soportes; a enviar ofertas oportunas a cada cliente vía email/en la web , en función de sus hábitos de compra y/o actividad reciente. 

  • Contexto y Brand Safety 

La IA aprende en base al análisis y clasificación de cantidades masivas de datos, lo que permite poder identificar patrones comunes a usar para la generación de contenidos. Esa capacidad de identificar patrones se puede utilizar también en publicidad programática para identificar el contexto de una página (temática, sentimiento y relevancia), y poder seleccionar así mostrar la campaña en los contenidos más adecuados para la marca (como hacen algunas marcas de refrescos, que no desean asociar su marca a contenidos relacionados con azúcar). 

  • Segmentación y Privacidad  

Así mismo, dicha capacidad de segmentación permite detectar audiencias por sus hábitos de navegación o consumo, y predecir el comportamiento de los mismos. Lo que permite no solo llegar a segmentos específicos más relevantes para los anunciantes; sino hacerlo respetando la privacidad del usuario, al buscar grupos de audiencia y no individuos, en un entorno sin cookies. 

  • Detección del sentimiento 

Dada la capacidad de la IA de comprender la intención de un mensaje de un usuario más allá de las palabras usadas, se abre un abanico de posibilidades en las que la IA es capaz de clasificar el sentimiento de cada usuario para poder ofrecer una respuesta adecuada a dicho sentimiento. Resolviendo frustraciones de los usuarios y mejorando su experiencia. 

  • Lead Scoring y priorización 

La capacidad de detectar patrones se está aplicando no solo a la segmentación de audiencias, si no también a la predicción del valor de cada Lead o cliente potencial; lo que permite priorizar aquellos que tienen mayor valor potencial de cara a su contacto por el equipo de ventas. 

  • Análisis y optimización de campañas 

El uso de Ia en optimización de campañas no es algo nuevo. Sin embargo, la capacidad de la IA generativa se adentra en el análisis cualitativo de los resultados de una campaña; detectando patrones antes imposibles de analizar como detectar la influencia del color en los resultados. Gracias a la combinación de las técnicas de Machine Learning combinadas con el análisis de imágenes, se abren nuevas vías para entender qué atrae al usuario en una creatividad. 

  • Detección de Fraude 

Más allá de la publicidad, muchos negocios y aseguradoras aprovechan la capacidad de detectar patrones de la IA para poder detectar solicitudes o ventas fuera de lo normal en sus e-commerce. Lo que permite detectar posibles fraudes, consiguiendo un ahorro de costes y gestión significativo. 

 

Además hay que destacar que más halla de ChatGPT de Open AI, han ido surgiendo a un ritmo frenético múltiples IAs con capacidades similares, o incluso mayores al especializarse en áreas concretas. Lo que ha contribuido a acelerar exponencialmente las capacidades y calidad de las soluciones basadas en ellas.  

Desde Hispavista, tras trabajar durante mucho tiempo en soluciones basadas en IA tanto para nuestro día a día como para nuestros clientes, consideramos la IA como una herramienta esencial para incrementar notablemente la productividad y encontrar formas innovadoras de optimizar y hacer crecer cualquier negocio; por lo que recomendamos a cualquier empresa empezara incluir en sus estrategias y planificaciones la IA como herramienta competitiva. 

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