En un entorno cada vez más digital, la inteligencia artificial puede ser crucial para que las empresas realicen campañas publicitarias exitosas
Según RTB House, proveedor de tecnología para publicidad digital, el análisis de datos en tiempo real es una de las principales estrategias del marketing online, especialmente en tiempos de incertidumbre. Según esta empresa, un Aumentar el uso de la inteligencia artificial (IA), especialmente tecnologías como el aprendizaje profundo, que permiten una mayor eficiencia en el análisis de datos y conclusiones más precisas.
Una de las ventajas más notables del aprendizaje profundo son sus capas de procesamiento Permiten liberar al talento humano de tareas manuales, evitando errores y optimizando campañas en base a predicciones más precisas.. Esto sucede en particular cuando se analiza el potencial de interacción con los usuarios en el momento mismo en que se encuentran frente al anuncio.
“El aprendizaje profundo es el campo más avanzado de la inteligencia artificial que funciona como redes neuronales, imitando el comportamiento humano para hacer predicciones y tomar decisiones en tiempo real. Sus algoritmos se basan en el aprendizaje constante sin necesidad de entrada manual”, explicó. Monika Oglozka, Directora de la Casa RTB Cono Sur.
Esta tecnología incluso se usa en automóviles autónomos, entrega predictiva y diagnóstico de enfermedades.sí “En la publicidad online está presente en los medios programáticos. No solo le permite comprar espacios publicitarios de manera más eficiente en el sistema de subastas en tiempo real, sino que también se utiliza detrás de los sistemas de recomendación de anuncios que interpretan el comportamiento de los anuncios y conocen la navegación de los usuarios y pronostican sus intereses, así como su potencial de compra para cada uno. producto”.
Para hacerse una idea del nivel de procesamiento, Oglozka explica que, mientras que el aprendizaje automático alcanza los 80 flops (operaciones de punto flotante por segundo), una métrica utilizada para medir la cantidad de operaciones (procesamiento) realizadas por segundo, el aprendizaje profundo está evolucionando. primer método puede alcanzar alrededor de 200.000 flops.
“Los datos de RTB House indican que la reorientación personalizada, basada en el aprendizaje profundo, puede ser hasta un 50% más eficiente que el basado en el aprendizaje automático tradicional, gracias a mejores predicciones y recomendaciones del algoritmo”, explicó el ejecutivo.
¿Cómo funciona en la práctica?
Un ejemplo que podemos usar para entender cómo funciona el aprendizaje profundo es el siguiente: un usuario ingresa a una tienda de comercio electrónico de zapatos y hace clic en un modelo, pero no realiza una compra. A partir de ese momento, teniendo en cuenta su comportamiento de navegación, el algoritmo interpreta que hay interés y comienza a mostrar al usuario anuncios que presentan no solo el zapato visto por el consumidor, sino también otros modelos similares que le pueden gustar.
“Debido a que este seguimiento es en tiempo real, el algoritmo puede cambiar las recomendaciones de productos en función de la nueva actividad del usuario después de la visita y está aprendiendo constantemente el comportamiento de este usuario y otros con perfiles y contextos de navegación similares”. Así puedes incluso evaluar qué tan calificado es ese cliente, es decir, si realmente tiene potencial de compra, y así seleccionar las mejores ubicaciones para llegar a él con anuncios y los mejores mensajes de banner de acuerdo a su perfil (personalización)”explica el director de la Casa RTB Cono Sur.
De esta forma, se pueden garantizar mejores experiencias de usuario gracias a predicciones más precisas, al mismo tiempo que se ofrece un mejor rendimiento para el anunciante ya que los anuncios son más asertivos. Así, predicciones más precisas garantizan mejores experiencias para los usuarios y mejor rendimiento para los anunciantes porque los anuncios son más asertivos.
Post-segmentación demográfica
Otra estrategia habilitada por esta rama de la inteligencia artificial es ayudar a las marcas a garantizar la personalización de anuncios en tiempo real. Los perfiles de los grupos objetivo son cada vez más heterogéneos y tienen sus propias peculiaridades.
Oglozka explica que cuando se diseña una campaña para un nuevo automóvil deportivo de alta gama, normalmente se dirige a un público claramente masculino, de entre 35 y 55 años, con un alto poder adquisitivo, que es probable que estos consumidores encuentren en un contenido mega “razonable”. como sitios que hablan de deportes desafiantes, como el golf. “Si bien el perfil anterior se identificó en el proceso de investigación del anunciante y tiene sentido segmentarlo para aumentar las posibilidades de éxito, existen muchas brechas en este aspecto que podrían representar oportunidades perdidas”.
“Las mujeres también están interesadas en los autos deportivos. Las personas más jóvenes pueden tener el mismo poder adquisitivo. Los hombres dentro del grupo demográfico también pueden estar interesados en contenido más general y puede que no les guste el golf”, dijo el ejecutivo, según un artículo en el sitio web Gestión.pe.
