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4 razones por las que el machine learning debería ser el futuro de la publicidad

benderEl machine learning ha recorrido un largo camino desde que los mundos de la literatura y el cine nos lo pintasen como el brillante futuro, alimentado por los dones de la inteligencia artificial. Todos tenemos en la cabeza esa imagen en la que la tecnología se acaba abriendo camino y la Humanidad queda sometida a su merced.

Nada más lejos de la realidad. Hoy en día recurrimos al machine learning para complementar muchas actividades desarrolladas por el ser humano. Desde la Banca a los videojuegos pasando por los medios de comunicación o los servicios de música, todos se han rendido a este concepto ante las bondades del Big Data.

Y no es para menos. El machine learning es un tipo de inteligencia artificial que permite a las máquinas hacer cosas como diagnosticar problemas, establecer predicciones o ejecutar planificaciones. Su fuente de alimentación son los algoritmos que son capaces de crecer y autoabastecerse a medida que son expuestos a nuevos datos.

Estamos ante un escenario en el que las oportunidades se multiplican casi al mismo ritmo al que los citados algoritmos aprenden. Por eso no es de extrañar que el machine learning vaya a ser la siguiente gran tendencia que va a llegar a la industria publicitaria.

Así lo recogen desde The Drum ofreciendo cuatro férreas razones sobre las que apoyar su planteamiento.

1. Maximización de las ofertas en tiempo real

La compra-venta tradicional de anuncios ya no es eficiente. El auge de la compra programática es un ejemplo de cómo está evolucionando el sector para hacer que la publicidad sea lo más certera posible de cara al interés del usuario en tiempo récord.

Aquí el machine learning desempeña un papel fundamental ya que, incluso en las operaciones más complejas, este tipo de inteligencia artificial permite determinar la cantidad óptima a la hora de hacer una oferta para cada impresión.

2. Mejor focalización

Todos estamos siendo testigos de la riqueza de datos que nos ofrece en estos tiempos Facebook gracias a sus algoritmos, permitiendo que nos dirijamos a audiencias específicas.

El algoritmo de aprendizaje automático puede crear grupos específicos de audiencia en base al tipo de personas que van a ayudar a cumplir un objetivo determinado. Ya hemos visto que los algoritmos con “autodidactas” y pueden aprender para orientar la publicidad, haciéndola llegar sólo a aquellas personas que muestren una alta probabilidad de respuesta.

3. Optimización en la orientación de los datos

Vivimos en la era del Big Data. Todos sabemos que cualquier acción o movimiento que hagamos en internet deja un registro sobre nosotros.

El problema es que muchos de esos datos se pierden por el camino a través de diferentes proveedores de servicios por lo que la visión que nos llega del público objetivo es incompleta.

A través del machine learning podemos aprender mucho más sobre los datos que recogemos de nuestros usuarios, y posicionar el gasto publicitario en los puntos adecuados para generar una respuesta y ROI.

4. Análisis predictivos de rendimiento

Es posible que una de las mayores ventajas a la hora de aplicar el machine learning en publicidad sea predecir el rendimiento de los anuncios antes de que sean servidos.

Esto es posible gracias a los registros históricos sobre los rendimientos de las campañas que posee cada anunciante. Una apuesta que nos permite realizar una selección creativa e inteligente para maximizar el rendimiento de las campañas.

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