¿Cómo lograr que tu agencia digital genere valor en la Era de la Inteligencia Artificial?

Un proverbio chino dice: “excava el pozo antes de que tengas sed”.

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¿Por qué el Machine Learning está cambiando la industria de la publicidad?

El aprendizaje automático, mejor conocido como Machine Learning (y abreviado como "ML"), está acaparando miradas.

De hecho, es uno de los temas empresariales más populares del momento. Pero, si vemos más allá de esta ola de interés por el tema, nos daremos cuenta que tiene una amplia gama de aplicaciones prácticas que empoderarán a los profesionales que se dedican o implementan publicidad o marketing en medios digitales. 

En un momento más hablaremos sobre cómo las agencias más grandes y distinguidas ya están usando Machine Learning e Inteligencia Artificial (IA). Pero primero, veamos las razones por las cuales el aprendizaje automático está ganando tantos seguidores en la industria de la publicidad.

 

Los modelos analíticos tradicionales simplemente ya no son efectivos… 

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La disrupción puede aportar gran valor, no hay duda, pero también ha ocasionado que los métodos tradicionales para analizar y manejar la data se vuelvan algo obsoletos.

Los vendedores están luchando contra, más que aprovechando, el alto volumen de datos que tienen disponibles. Obtener insights y hallazgos resultantes de la data se ha convertido en un dolor de cabeza debido a la cantidad abismal de datos disponibles y a las distintas formas en cómo pueden generarse y analizarse. Por lo tanto, segmentar y orientar correctamente los anuncios, así como lograr una comprensión exhaustiva sobre la audiencia en cuestión, se vuelve una hazaña imposible.

Navegar entre todos los informes históricos simplemente lleva demasiado tiempo.

Otro desafío al que nos enfrentamos es la falta de insights o hallazgos de calidad sobre nuestras audiencias: ¿cómo podemos ofrecer experiencias interesantes y relevantes cuando los clientes potenciales parecen estar corriendo en diferentes direcciones al mismo tiempo? Los anuncios cada vez tienen que ser más personalizados, respondiendo a un consumidor cada vez más exigente y demandante.

Es un hecho: si no enfrentamos estos desafíos y retos pronto, las campañas serán cada vez más ineficaces, irritando a nuestros prospectos, e incluso podrían terminar dañando la reputación de la marca, además de no estar generando resultados financieros o un claro ROI. 

 

Las oportunidades más cerca que nunca…

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El ML es un paso inevitable que debe tomar la industria de la publicidad.

Hay demasiados datos que podemos aprovechar, y la necesidad de mantenernos a la vanguardia para sobrevivir al intenso cambio que está sacudiendo esta industria es evidente.

Y, de hecho, muchas compañías ya lo están usando incluso sin darse cuenta. El CEO de Google, Sundar Pichai, ha comenzado a describir a su compañía como "Enfocada en la IA” (Ai first) y por una buena razón: Google AdWords está fuertemente impulsado por el aprendizaje automático.

Juniper Research afirma que, para el 2021, los algoritmos de machine learning utilizados para impulsar la eficiencia en las networks de subasta de medios en tiempo real generarán $42 billones de dólares en gasto publicitario anual; creciendo exponencialmente de los $3.5 billones de dólares de 2016. Sin duda, un gran potencial de crecimiento, ¿no crees?

El ML resulta verdaderamente atractivo por una simple razón: porque da resultados, especialmente en el programmatic display. Y, tener anuncios efectivos, se traduce directamente en ingresos, por lo que la optimización en esta área puede volverse muy lucrativa…

Los insights o hallazgos que el machine learning puede ofrecer a menudo son más que asombrosos.

Los datos de perfilamiento de audiencias y patrones de comportamiento prueban que ahora podemos entender a cada individuo de tu público objetivo con gran precisión. A esto se le denomina aprendizaje "cognitivo". La inteligencia cognitiva incluye detalles como la personalidad, el carácter, los hábitos de los medios, las pasiones y los deseos de un cliente determinado.

El marketing cognitivo crea valor para los consumidores al comprender su forma de pensar de una forma mucho más completa que antes, y precisamente, el machine learning y la inteligencia artificial son las tecnologías detrás de esto.

El aprendizaje automático también puede revelar nuevas audiencias que estaban ocultas y que, de plano, nunca nos hubiéramos imaginado pudieran funcionar tan bien...

No nos vayamos más lejos: Saatchi & Saatchi LA & AKQA actualmente usa el aprendizaje automático para segmentar y perfilas audiencias de forma mucho más eficiente. Y Firstborn ya está usando la inteligencia artificial para editar anuncios y hacerlos más apropiados para cada uno de sus objetivos demográficos o psicográficos.

¡Veamos un ejemplo más! Liion Agency y Exxact, a su vez, ya se han asociado con Adext, el primer y único Audience Management as a Service (AMaaS) que aprovecha la inteligencia artificial y aprendizaje automático para encontrar la mejor audiencia para cualquier anuncio en Facebook, Google y AdWords Remarketing. Actualiza y optimiza el presupuesto cada hora y prueba hasta con 30 grupos demográficos distintos para cada anuncio. ¿Te imaginas lo que esta herramienta podría hacer por tus campañas?

 

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En esta guía puedes conocer con mayor detalle cómo funciona, y en esta infografía, los beneficios que te brindará.

Además, el ML también tiene un enorme potencial para ahorrar tiempo. Es capaz de hacer más eficiente los recursos humanos, apoyando y enriqueciendo la labor humana. 

En pocas palabras, esto significa más innovación, menos estrés y mejores resultados en menos tiempo. Los estudios ya han demostrado que la contribución creativa y estratégica de los miembros del equipo es altamente valiosa e irremplazable, y al combinar las máquinas con talento humano en publicidad descubrirás una mina de oro.

 

Da el salto para el machine learning 

Si agencias como JWT Canadá, o las anteriormente mencionadas, ya están invirtiendo seriamente en ML, y se están involucrando en la publicidad programática, la automatización del manejo de presupuestos, la optimización de audiencias, predicciones de marketing, marketing conversacional, y otras áreas, indudablemente estas disciplinas merecen la atención de cualquier agencia o compañía experta en medios.

Ya sea que estés buscando una SSP (supply-side platform), DSP (demand-side platform), compra de medios en tiempo real, o cualquier otra modalidad… dar el primer paso es lo que cuenta.

  

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3 Pasos Para El Éxito

1. Comienza con una estrategia

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El machine learning es una excelente innovación tecnológica en la cual invertir.

Pero no sólo basta con animarse a probarlo, también es indispensable tener objetivos de negocio específicos y enfocarte en éstos.

Cuando hay tantas opciones en el mercado es fácil adquirirlas con entusiasmo. Comienza con el fin en mente, y hazte preguntas como: ¿Qué métricas son más importantes para ti y para tus clientes?, ¿Cuánto tiempo puedes dedicar, razonablemente, a la integración y adopción del nuevo sistema?, ¿Cuánto te gustaría invertir inicialmente?

 

2. Elige las herramientas indicadas 

Algunas herramientas pueden utilizarse para tener presencia en plataformas individuales, como el extremadamente popular Google AdWords.

Otras, como Adext, optimizan al máximo el presupuesto destinado a medios entre Facebook, Instagram y Google AdWords (incluyendo remarketing) en una solución integral. La tecnología machine learning de Adext no solo utiliza machine learning para encontrar la mejor audiencia para cualquier anuncio; sino que también ajusta los presupuestos en esas plataformas, por lo que siempre se estará invirtiendo en los medios más efectivos (Conoce más a profundidad cómo funciona en esta guía).

La IA pronto podrá integrarse en todo tipo de herramientas, conjuntos de datos y plataformas, por lo que comenzar a usarlas pronto y obtener datos preliminares de las herramientas que hagan más sentido para tu negocio vale la pena.

 

3. Prepara a tu equipo

Es común que los empleados necesiten volverse a entrenar o adquirir nuevas habilidades para poder manejar y utilizar herramientas inteligentes de manera efectiva, pero esto no es una regla. 

Algunas herramientas, como Adext, ya están automatizadas casi por completo. Sin embargo, contar un equipo listo para sacarle provecho a la innovación y dispuesto a aprender a ejecutar proyectos piloto antes de escalarlos es esencial.

En este sentido, presta especial atención a las herramientas que ofrezcan garantías y proyectos pilotos. Siguiendo el ejemplo anterior, Adext es a su vez una de ellas, pues no cobrará por el uso de AMaaS hasta que haya comprobado que redujo los costos por conversión anteriores (en promedio, ha logrado incrementar la eficiencia de las campañas en un 522%). 

¿Por qué no checas estos casos de éxito y testimoniales de los Partners de Adext?

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Este enfoque te permitirá probar nuevas herramientas y conceptos de forma ágil y sin tanto riesgo, avanzando hacia un modelo operativo basado en datos (data-driven).

Si se implementa cuidadosamente, el ML puede revolucionar la forma en que tu agencia o compañía hace negocios, así como aumentar e impulsar considerablemente los ingresos, el crecimiento y la satisfacción del cliente que proporciona...

Además, el aprendizaje automático apenas está dando sus primeros pasos. Imagina lo que hará para tu negocio en un futuro cercano.

 

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Jessie S. Maguire
SOBRE EL AUTOR | Jessie S. Maguire
Con más de 14 años de experiencia como freelancer, ahora se especializa en Inteligencia Artificial, Tecnología aplicada a la Salud, y Publicidad Digital. A Jessie le encanta investigar y escribir sobre tópicos que la audiencia pueda aprovechar para estar a la vanguardia.
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