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Machine learning, las claves que explican cómo esta tecnología transforma la publicidad

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Quantcast predice el futuro publicitario

Machine learning, las claves que explican cómo esta tecnología transforma la publicidad

Redacción

Escrito por Redacción

Los ejes del cambio serán mayor conversión para la inversión, presupuestos más ajustados y campañas más adaptadas a los usuarios.

Quantcast afirma que la industria publicitaria está siendo una de las principales protagonistas de una transformación que, gracias a la introducción de nuevas y disruptoras tecnologías, revolucionará la forma de consumir publicidad prácticamente en todo el mundo. Una transición que lleva teniendo lugar varios años, pero que se verá especialmente impulsada durante el 2022.

Las nuevas tecnologías como el Machine Learning y la inteligencia artificial, han cambiado por completo la forma de entender y procesar la información, más aún si cabe en la industria publicitaria. De hecho, conforme al Estudio sobre el Estado del Marketing de Salesforce Research, el uso de la IA por parte de los profesionales del marketing se disparó entre 2018 y 2020, pasando del 29% en 2018 al 84% en 2020. En este sentido, según datos de Refinitiv, lo que se espera de estas tecnologías, al menos para un 65% de las compañías, es que les ayuden en la toma de decisiones, ya que pueden emular la decisión de compra humana y predecir comportamientos, suponiendo así un punto y aparte en la industria.

Ante esto, Quantcast, una compañía de audience intelligence y líder en gestión de consentimiento, recopila las claves que explican la evolución de la industria publicitaria en el futuro gracias a la aplicación de la inteligencia artificial y Machine Learning.

  • Nuevos horizontes gracias al análisis de data. El uso de la inteligencia artificial permite analizar millones de señales de comportamiento, estudiar patrones e identificar las audiencias tipo de cada pieza publicitaria a través de la revisión detallada del data. Los motores de IA y ML manejan decenas de miles de variables cada minuto, permitiendo trazar un modelo predictivo que satisfaga las necesidades de cada tipo de usuario, antes incluso de que las tengan. Asimismo, estas tecnologías permiten analizar una elevada cantidad de data relativos a una sociedad que produce cada vez más información. Según un estudio de Forbes, actualmente se producen 16.3 zettabytes de data anualmente, y nos dirigimos hacia los 125 zettabytes en 2025. Debido a esta gran cantidad de información, las compañías están desarrollando tecnologías que puedan ser capaces de procesar y usar este flujo de data. Por ejemplo, Ara es una tecnología de Quantcast, que analiza 20 petabytes de data al día. Solo de esta forma es posible conocer el mercado en su totalidad para encontrar la audiencia perfecta.
  • Mayor valor para cada céntimo invertido. El análisis de las campañas a través del ML y la IA permite dar valor a cada palabra clave en juego y a cada elemento de la acción de marketing, sin centrarse en el click final. De esta forma se puede identificar los «ingredientes» que mejor funcionan en cada campaña, adaptando el valor de cada término de búsqueda en función de las necesidades de la audiencia. De esta manera el rendimiento de la inversión publicitaria aumenta, sin tener que modificar los términos de cada campaña. Gracias a esta tecnología se puede aprender a identificar y a dirigirse mejor a la audiencia adecuada, eliminando posibles desviaciones más propias del ensayo y error humano. Según el estudio «Global AI Survey», un 63% de los ejecutivos cuyas compañías adoptaron IA aseguran haber conseguido un aumento de ingresos en las áreas de negocio en las que se ha implementado, y un 44% ha conseguido reducir costes gracias al uso de IA y el ML.
  • Presupuestos de campaña más ajustados. Las campañas publicitarias tienen un motor clave, el presupuesto. La aplicación de estas tecnologías en las campañas de publicidad ayudan a optimizar los presupuestos para lograr mejores resultados. Por ejemplo, la IA puede optimizar budgets en tiempo real (o casi), de forma multicanal y tan rápida, o más, que los humanos. La inteligencia artificial puede utilizar distintas herramientas para optimizar el rendimiento de la inversión publicitaria, ajustando el coste de manera dinámica entre plataformas, usando modelos predictivos que permitan mostrar cómo funcionará el plan, para después poder modificar estrategias, incluso antes de que fracasen. La clave del éxito de estas tecnologías es que además se ahorra tiempo y se evitan pérdidas innecesarias, haciendo cambios en campañas a gran escala en cuestión de minutos (en lugar de en días, horas o semanas que se tardaría en hacer manualmente).
  • Campañas más adaptadas a los usuarios. Esta tecnología permite analizar millones de señales de comportamiento de los consumidores, reconocer patrones e identificar sistemáticamente las audiencias de cada pieza publicitaria a través de grandes cantidades de data. Distintos estudios han demostrado que el poder de la personalización es un valor que la audiencia tiene en cuenta a la hora de tomar las decisiones, hasta el punto de 8 de cada 10 compradores, según IBM, afirman que solo se decantarán por las compañías que personalicen la experiencia de compra. Al mismo tiempo este mismo estudio afirma que 6 de cada 10 clientes no elegirán organizaciones que no planteen estrategias de personalización. 

Para Ilaria Zampori, General Manager de Quantcast para Italia y España, «estamos preparados para ofrecer nuestras herramientas y tecnologías únicas con diferentes objetivos como llegar a nuevas audiencias, obtener información procesable, automatizar procesos y preparar los negocios en vista a la nueva era post-cookies que está a la vuelta de la esquina».

 

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