Según RTB House, un proveedor de tecnología para publicidad digital, analizar datos en tiempo real es una de las principales estrategias del marketing online, sobre todo en tiempos de incertidumbre. Según esta empresa, se observó un incremento en el uso de Inteligencia Artificial (IA), sobre todo de tecnologías como el Deep Learning, el cual permite una mayor eficiencia del análisis de datos y conclusiones más precisas.
Una de las ventajas más destacables del Deep Learning es que sus niveles de procesamiento permiten liberar al talento humano de tareas manuales, evitando errores y optimizando las campañas con base en predicciones más precisas. Esto ocurre sobre todo cuando se analiza el potencial de engagement con los usuarios justo en el momento en el que está frente al anuncio.
"Deep Learning es el campo más avanzado de la Inteligencia Artificial, que funciona como redes neuronales, imitando el comportamiento humano para hacer predicciones y tomar decisiones en tiempo real. Sus algoritmos se basan en el aprendizaje constante, sin necesidad de entradas manuales", explicó Monika Oglozka, head de Cono Sur RTB House.
Esta tecnología incluso se usa en autos autónomos, entrega predictiva y llega hasta el diagnóstico de enfermedades. "En la publicidad online, está presente en los medios programáticos. No solamente permite comprar el espacio publicitario en el sistema de subastas en tiempo real con más eficiencia, sino también se usa detrás de los sistemas de recomendación de anuncios, que interpretan el comportamiento de navegación de los usuarios para conocer y predecir sus intereses, así como su potencial de compra para cada producto".
Para tener una idea del nivel de procesamiento Oglozka explica que mientras que el Machine Learning alcanza 80 Flops (Floating point operations per second) -métrica utilizada para medir la cantidad de operaciones (procesamiento) realizadas por segundo- el Deep Learning, la evolución del primer método, puede llega a alcanzar alrededor de 200 mil Flops.
"Datos de RTB House, señalan que el retargeting personalizado, basado en Deep Learning, puede ser hasta 50% más eficiente que el basado en Machine Learning convencional, gracias a mejores predicciones y recomendaciones realizados por el algoritmo", detalló la ejecutiva.
Un ejemplo que permite entender cómo funciona el Deep Learning es el siguiente: un usuario entra en un e-commerce de calzado y hace clic en un modelo, pero no realiza la compra. A partir de este momento, considerando su comportamiento de navegación, el algoritmo interpreta que hay interés y comienza a mostrarle al usuario con publicidad que presenta no solo el zapato visto por el consumidor, sino también otros modelos similares que le pueden gustar.
"Como este seguimiento se realiza en tiempo real, el algoritmo podrá cambiar las recomendaciones de productos en función de las nuevas actividades realizadas por el usuario después de la visita, aprendiendo constantemente el comportamiento de ese usuario y de otros con perfiles y contextos de navegación similares, por lo que incluso podrá evaluar qué tan calificado es ese cliente, es decir, si realmente hay potencial para la compra, y seleccionar así las mejores ubicaciones para impactarlo con anuncios y los mejores mensajes de banners de acuerdo a su perfil (personalización)", explica la head de Cono Sur RTB House.
De esta forma, gracias a las predicciones más precisas se pueden garantizar mejores experiencias para los usuarios a la vez que se ofrece un mejor rendimiento para el anunciante porque los avisos son más asertivos. Así, las predicciones más precisas garantizan mejores experiencias para los usuarios y un mejor rendimiento para los anunciantes, ya que los anuncios son más asertivos.
Otra estrategia que permite esta rama de la Inteligencia Artificial es ayudar a las marcas a garantizar la personalización de los anuncios en tiempo real. Los perfiles de las audiencias son cada vez más heterogéneos y cuentan con particularidades propias.
Oglozka explica que al estructur una campaña para un nuevo auto deportivo de alta gama, generalmente se apunta a un público netamente masculino, con edades entre 35 y 55 años y alto poder adquisitivo, probablemente buscando a estos consumidores en contenido mega "apropiado", como sitios que hablan de deportes sofisticados, como el golf, por ejemplo. "Si bien el perfil anterior fue identificado en el proceso de investigación del anunciante y tiene sentido segmentarlo para aumentar las posibilidades de éxito, existen muchas brechas en este aspecto que podrían representar oportunidades perdidas".
"Las mujeres también están interesadas en los autos deportivos. Las personas más jóvenes pueden tener un poder adquisitivo equivalente. Los hombres dentro del grupo demográfico también pueden estar interesados en contenido más genérico, y puede que no les guste el golf", destacó la ejecutiva según un artículo del sitio Gestion.pe.