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La eficacia publicitaria aumenta con el "machine learning" a su vera

El "machine learning" da alas a la eficacia de las campañas de publicidad

El "machine learning" (convenientemente conchabado con la creatividad humana) aumenta sensiblemente la eficacia de la publicidad, según un reciente estudio de trueX, Magna e IPG Media Lab.

machine learningMucho se ha hablado en los últimos tiempos del supuesto enfrentamiento entre humanos y máquinas a la hora de hincar el diente a la publicidad. Sin embargo, parece que no hay en realidad motivos fundados para que robots y personas de carne y hueso se tiren los trastos a la cabeza, puesto unos y otros forman en realidad un tándem creativo extraordinariamente eficaz. Así lo concluye al menos un reciente estudio de trueX, Magna e IPG Media Lab.

En el informe fijó la mirada en tres campañas de IPG para analizar en tiempo real cómo el “machine learning” añadía (o no) un plus de eficacia a la publicidad (en comparación con la engendrada en solitario por los humanos).

De acuerdo con el estudio a tres bandas de trueX, Magna e IPG Media Lab, las máquinas que trabajan codo con codo con los humanos hacen morder el polvo desde el punto de vista de la eficacia publicitaria al trabajo en solitario de las personas de carne y hueso (y lo hacen en todas las categorías evaluadas: la familiaridad con la marca, el interés por la marca, la consideración de compra y la intención de compra).

El “machine learning” es particularmente habilidoso hallando a consumidores potencialmente receptivos y necesita de un menor nivel de exposición para conseguir la eficacia deseada que la publicidad emanada de los creativos de carne y hueso.

En una campaña operada única y exclusivamente por humanos el impacto y el interés de la publicidad se incrementa en las fases primigenias, alcanza su punto culminante hacia la mitad y se desploma al final.

Cuando el “machine learning” se incorpora al “mix”, la curva sigue una trayectoria más o menos similar a la de la publicidad 100% humana en sus inicios, pero su comportamiento es más estable en las etapas intermedias y finales.

“Las máquinas aprenden con el tiempo y a medida que recopilan más y más datos, se hacen más inteligentes”, explica Jamie Auslander, vicepresidente senior de investigación y analíticas de trueX. “Es como un bebé que apenas puede tenerse en pie al principio, y después comienza a gatear, a continuación a caminar y más tarde a correr”, recalca.

El "machine learning" da alas a la eficacia de las campañas de publicidad

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