Marketing

La inteligencia artificial mal aplicada puede convertirse en una amenaza para los marketeros

3 vacunas contra los virus marketeros que incuba la inteligencia artificial

A pesar del evidente potencial de la inteligencia artificial en el marketing, mal utilizada, esta tecnología también puede ser perjudicial.

El potencial de la inteligencia artificial aplicada al marketing y la publicidad es, a estas alturas, innegable. No obstante, han sido muchas las voces de la industria que han alertado de los peligros de esta tecnología que han llegado a calificar de "amenaza".

Y no es que las máquinas vayan a someter a los humanos y dominar el mundo al más puro estilo Matrix, pero los resultados de la inteligencia artificial pueden diferir mucho en función de las manos en las que recaiga y, sobre todo, de las intenciones con las que se pretende utilizar.

Como casi todo, la tecnología también tiene una parte oscura que puede suponer un perjuicio y, precisamente por ello, es hora de adelantarse no solo para sacar partido a sus oportunidades, sino también para prevenir sus potenciales daños.

En el terreno del marketing y la publicidad, ¿cómo pueden los profesionales estar prevenidos sobre estas amenazas? Brian Stempeck, chief client officer de The Trade Desk, nos ofrece en Adweek, 3 consejos para evitar ser una víctima de la tecnología.

1. Adiós a la atribución last touch
Aunque la atribución last touch en la que el último anuncio visto es el que se considera responsable de la venta online ha sido el estándar de la industria durante mucho tiempo. La llegada de la inteligencia artificial cambiará las reglas del juego.

Ejecutado perfectamente, los algoritmos servirán un anuncio al usuario un segundo antes de la compra online, ofreciendo al anunciante grandes resultados. Pero ¿están los algoritmos dirigiendo esos resultados o llevándose el mérito de una buena estrategia de marketing?, se pregunta el autor.

Si un consumidor ve en su televisión conectada una publicidad durante 3 meses y compra online el producto, el banner se llevaría una atribución que no le corresponde.

2. La calidad de los medios no es lo único importante
La calidad del inventario en lo referente a la visibilidad de la publicidad o el consumo real de vídeo son objetivos importantes, pero no son los únicos. De hecho, utilizar la inteligencia artificial para maximizar únicamente la calidad de los medios, puede ser contraproducente.

Ejemplo de ello son los anuncios interstitial en apps, altamente visibles, pero que “sin las pautas correctas, un algoritmo podría invertir la mayoría del presupuesto en ellos dejando de lado otros focos estratégicos de la campaña”.

Se trata de combinar objetivos y encontrar el equilibrio que es donde se encuentra la virtud.

3. Fije los objetivos en las ventas
“Trasladar los datos de venta al DSP y tratando de dirigir las ventas por tienda, el retailer ofrece la oportunidad perfecta de combinar el potencial del media buyer y la inteligencia artificial. El papel del media buyer es el de testar y desarrollar hipótesis”, explica Stempeck.

Y concluye: “a medida que el machine learning se vuelve un driver cada vez más importante en los planes de marketing, los profesionales necesitan ser más precisos en sus objetivos. Entrenar la inteligencia artificial basándose en resultados de negocio reales, puede ser un mejor enfoque a largo plazo”.

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