Artículo en exclusiva para el Club de Expertos en Publicidad Programática de Enrique Díaz, Head of Digital Media, Equmedia.
"Unir el potencial de aprendizaje y la toma de decisiones basadas en datos de la IA, con la capacidad de cobertura, segmentación por audiencias, comportamientos, entornos y actuación en tiempo real de la publicidad programática parece buena idea. Bueno, no lo parece, sino que es una gran idea, si bien es algo más complejo de lo que a simple vista pueda verse, aunque ya existen soluciones tecnológicas que facilitan el camino y no son pocas los recursos de publicidad programática que ya integran en algún modo la IA en su funcionamiento.
Como digo, el uso de la IA en marketing y publicidad no es una idea nueva, pero no todos los profesionales de nuestro sector que estén directamente implicados en la gestión de campañas programáticas son conscientes de hasta qué punto puede utilizarse para obtener el máximo impacto. Porque, considerando que gran parte de la publicidad programática se basa en pujas en tiempo real, la capacidad de la IA para tomar decisiones rápidas, basadas en datos relevantes, supone una gran ventaja a la hora de optimizar los resultados conseguidos.
El uso combinado de ambas tecnologías permite un aprendizaje continuo; mediante el aprendizaje automático, la IA puede tomar grandes volúmenes de datos sobre diferentes clientes y adaptarlos para crear nuevos segmentos, modificar los existentes o mejorar de otro modo la segmentación de sus clientes. Cuantos más datos obtiene, más aprende y los resultados son más precisos. Este aprendizaje permite una casi hiper- personalización de las campañas. A medida que la IA procesa los datos y aprende más sobre qué individuos, anuncios e, incluso, qué tipología de contenidos convierten, más puede ajustar, y lanzar, automáticamente el mensaje y el formato que sea más adecuado para cada usuario de forma individual.
Pero, más aún, la IA puede aportar también grandes ventajas en publicidad contextual, pues su uso asociado a publicidad programática permite hacer coincidir el contenido de los anuncios con el del sitio web gracias al uso de tecnología PLN o de procesamiento del lenguaje natural. Una tecnología que, además, permite aplicar técnicas de brand suitability mejorando las actuales de brand safety, ya que puede también utilizarse para evitar mostrar anuncios en sitios web dudosos que pueden ser potencialmente perjudiciales para una marca. Siguiendo con esta capacidad asociada a la publicidad contextual y, en concreto, al contextual targeting, el uso de IAs ayuda a averiguar y analizar, por ejemplo, las compras realizadas por los individuos, las aplicaciones que tienen instaladas, cómo han interactuado con anuncios relacionados, su historial de navegación e, incluso, lo parecidos que son a sus propios clientes de alto valor.
Por último, podemos afirmar también que la aplicación de IA asociada a modelos de publicidad programática termina afectando al ROAS alcanzado. Gracias a la información sobre los clientes que obtiene la IA, puede ajustar el presupuesto de campaña y modular la estrategia de pujas en búsqueda de una mayor eficacia que afecte a esta métrica.
En resumen, combinando las ventajas de la IA en la segmentación de audiencias con la personalización de contenidos publicitarios y la adecuación de éstos últimos, vemos que es posible aumentar el ROAS asignando el dinero de la publicidad de forma más rentable y afectar positivamente al ROI de campaña".
