Inteligencia Artificial en Publicidad

En 2018, Lexus lanzó lo que llamó el primer anuncio escrito por inteligencia artificial.

Lexus utilizó IBM Watson para analizar 15 años de «campañas de marcas de automóviles y de lujo que han ganado premios Cannes Lions por creatividad, así como una variedad de otros datos externos», según Variety .

Watson pudo identificar qué elementos del conjunto de datos resonarían con los espectadores.

¿Truco de relaciones públicas inspirado en la IA? Definitivamente.

Sin embargo, también apunta a una historia más profunda e importante:

La IA es el futuro de la publicidad .

La IA no solo crea anuncios, aunque existen plataformas disponibles comercialmente que utilizan la IA para crear anuncios sin la participación humana.

No, la IA está transformando lo que es posible en el mundo de la publicidad en todos los niveles, desde la creación de anuncios hasta la segmentación por audiencia y la compra de anuncios.

Andrew Ng, quien desarrolló IA en Google y Baidu, destaca la publicidad online como un caso de uso importante para la IA en su excelente curso de IA para todos . De hecho, el aprendizaje automático, una tecnología de inteligencia artificial central, se usa en todas partes en las principales plataformas publicitarias para determinar si hará clic en un anuncio, y ese es solo un caso de uso.

Pero va incluso más lejos que eso.

En la actualidad, ya existen docenas de casos de uso de la IA en la publicidad , con marcas que utilizan la tecnología para identificar y segmentar audiencias de manera inteligente, crear anuncios creativos, probar variaciones, mejorar el rendimiento y optimizar el gasto, automáticamente, en tiempo real y a escala.

Esto tiene profundas implicaciones tanto en la ventaja competitiva de una marca cuando se trata de publicidad digital como en las carreras de los especialistas en marketing que planifican y ejecutan campañas publicitarias.

En este artículo, analizaremos una definición práctica de IA en lo que respecta a la publicidad. W mirada e’ll en algunos de los casos arriba uso de AI para la publicidad, para que tenga una mejor idea de cómo AI en realidad puede crear valor para las marcas. Y le mostraremos algunas de las principales empresas que realmente ofrecen soluciones de inteligencia artificial en diversas áreas de la publicidad, para que pueda comenzar a probar herramientas.

Una definición de IA en dos minutos

El término «inteligencia artificial» es un término general que cubre una gama de máquinas que aprenden , con la ayuda de humanos o completamente por su cuenta. De esta manera, las tecnologías de IA realizan ciertas tareas cognitivas tan bien o mejor que los humanos.

La mejor definición de inteligencia artificial que hemos escuchado proviene de Demis Hassabis en Google DeepMind, quien dice que la IA es la «ciencia de hacer que las máquinas sean inteligentes».

Eso significa máquinas que pueden leer y comprender texto, ver e identificar imágenes, moverse físicamente alrededor de obstáculos, escuchar sonidos y comprenderlos, y detectar su entorno externo.

¿Cuáles son algunos ejemplos de IA?

Utiliza la IA decenas o cientos de veces al día.

Gmail y Google Docs usan inteligencia artificial para leer lo que está escribiendo y luego comprenda lo suficiente como para recomendar qué escribir a continuación con Smart Compose .

Facebook usa IA para detectar quién está en tus fotos y luego recomienda a quién etiquetar.

Los coches autónomos utilizan la IA para detectar obstáculos y conducir (con suerte) de forma segura y eficaz.

Siri en su iPhone usa IA para comprender sus comandos de voz y crear respuestas que tengan sentido.

La tecnología del hogar inteligente, como las cámaras Ring y los termostatos Nest, utilizan la inteligencia artificial para detectar cambios en sus entornos observables y luego toman medidas en función de lo que perciben.

Algunas tecnologías de inteligencia artificial de las que puede haber oído hablar son: aprendizaje automático, visión por computadora, generación de lenguaje natural, procesamiento de lenguaje natural, aprendizaje profundo, redes neuronales y reconocimiento de voz . También hay decenas de otros.

Las tecnologías de IA están transformando las industrias de las finanzas a la salud y al comercio minorista. En esas industrias, las herramientas de inteligencia artificial están transformando drásticamente la forma en que se realiza el trabajo, proporcionando oportunidades de ingresos sin precedentes y reduciendo significativamente los costos.

Eso es porque las tecnologías de IA tienen un par de ventajas sobre el software tradicional.

¿Qué tan precisa es la IA y cómo mejora la IA?

A diferencia del software tradicional, la IA tiene la capacidad de procesar enormes conjuntos de datos a escala.

El software tradicional ciertamente tiene acceso a grandes cantidades de datos (piense: todos los contactos en su sistema CRM). El software ofrece claridad  a un especialista en marketing, porque ahora puede ver todos sus datos en un solo lugar y realizar tareas con mayor facilidad. Pero no ofrece ningún  contexto sobre los datos. El software tradicional no le dirá lo que quiere hacer con los datos o lo que significan. Es tonto.»

Las tecnologías de inteligencia artificial, sin embargo, son «inteligentes». Analizan los datos a escala y luego hacen  predicciones  sobre lo que significan esos datos, después de aprender de los datos de entrenamiento .

Un sistema CRM impulsado por IA, por ejemplo, contendría los mismos datos que uno tradicional. Excepto que el sistema impulsado por IA también podría recomendar qué clientes potenciales tienen más probabilidades de cerrar, con quién debería hablar a continuación y cómo puntuar clientes potenciales en función de sus comportamientos en su sitio.

Sin embargo, el hecho de que un sistema utilice IA no significa que sea necesariamente preciso. La IA solo es precisa si los datos que usa son apropiados para el caso de uso y si el sistema en sí está construido para hacer uso de esos datos de una manera útil, a escala. De esta forma, las salidas AI son tan buenas como las entradas al sistema.

Algunos sistemas impulsados ​​por IA tienen la capacidad de mejorar drásticamente su precisión con el tiempo, ya sea con entrenamiento humano o entrenando ellos mismos.

El software tradicional hace exactamente  lo que está programado para hacer. Cualquier resultado útil que obtenga con el software es posible porque los programadores construyeron el sistema para producir esos resultados. Si desea que el sistema mejore en lo que hace, deberá confiar en una actualización de software, donde los desarrolladores mejoran manualmente el sistema.

Sin embargo, algunos sistemas impulsados ​​por IA pueden mejorar su rendimiento con el tiempo en respuesta a los datos que analizan. A veces, esto sucede porque los humanos entrenan manualmente los sistemas de inteligencia artificial con más y más datos, por lo que el sistema tiene mejor información a partir de la cual hacer predicciones. Otras veces, el sistema puede aprender por sí solo. 

Tomemos de nuevo nuestro sistema CRM tradicional frente a AI.

Un sistema CRM tradicional puede estar programado para marcar cualquier cliente potencial que tome acciones de alta prioridad en su sitio, como descargar un libro electrónico o solicitar una consulta. A continuación, el sistema podría asignar una puntuación de cliente potencial al contacto en función de esas acciones. Presumiblemente, su puntuación aumentará porque han realizado algunas acciones calificadas en su sitio, basadas en reglas que usted creó manualmente.

Un sistema CRM impulsado por IA, por otro lado, podría tomar las reglas de puntuación de  clientes potenciales que  creó y luego analizar qué tan bien funciona a lo largo del tiempo, en función de comparar la puntuación de cada cliente potencial con si ese cliente potencial se convierte o no en un cliente. Sin su participación, el CRM impulsado por IA podría ajustar automáticamente las puntuaciones de los clientes potenciales o crear otras nuevas en función de lo que ve funcionando a partir de los datos. Tal vez descargar un libro electrónico no sea una señal de puntuación de clientes potenciales tan fuerte como pensaba, y los clientes potenciales que descargan uno no tienen más probabilidades de realizar una conversión. Un CRM impulsado por IA podría identificar eso y mejorar sus capacidades de puntuación de clientes potenciales en consecuencia.

Es por eso que la IA está comenzando a ganar terreno en marketing y publicidad.

Gracias a la revolución del marketing digital, tenemos toneladas de datos a nuestra disposición de sistemas CRM, software de automatización de marketing, plataformas publicitarias, etc.

Pero carecemos del tiempo, la energía o la capacidad cognitiva para procesar todos estos datos de manera eficaz, aunque probablemente contengan información que pueda mejorar drásticamente nuestras campañas. Nuestro rendimiento de marketing y publicidad se ve afectado como resultado, lo que cuesta una gran cantidad de tiempo y dinero para las marcas.

Como resultado, los empresarios y los líderes de marketing con visión de futuro están recurriendo a la inteligencia artificial por su capacidad para aumentar los ingresos, reducir los costos y crear una ventaja competitiva masiva.

Y ya hay muchos casos de uso y herramientas para la inteligencia artificial en la publicidad que cualquiera puede comprender, probar y escalar. 

Plataformas publicitarias

Las plataformas publicitarias nos brindan toneladas de datos con los que trabajar, incluidas impresiones medibles, tasas de clics, niveles de oferta, datos demográficos y más.

Los seres humanos ciertamente tienen la capacidad de producir una buena publicidad, medir esa publicidad y mejorar los anuncios en función de lo que aprenden.

Pero la publicidad digital en los canales de búsqueda, contenido y redes sociales nos brinda una capacidad casi ilimitada para generar datos sobre lo que funciona y lo que no. 

Eso es lo que hace que la publicidad a escala sea complicada (léase: imposible) para los humanos. Y es lo que hace que la IA se  adapte naturalmente a la publicidad.

Con los datos correctos, las herramientas publicitarias impulsadas por IA pueden detectar patrones a escala en sus datos publicitarios y luego predecir qué cambios en las campañas mejorarán el rendimiento en comparación con un KPI específico. Todo esto puede suceder en segundos, en lugar de las horas, los días o las semanas que le tomaría a un humano analizar, probar e iterar en las campañas.

La publicidad cuesta mucho dinero, especialmente si vendes un producto o servicio que no produce un retorno inmediato.

La IA para publicidad tiene la capacidad de aumentar su retorno de la inversión publicitaria (ingresos) y reducir la cantidad de dinero que gasta en el tiempo del personal y el presupuesto publicitario ineficaz.

Pero, la IA puede dar un paso más.

En un ejemplo de alto perfil que cubrimos, un sistema de publicidad impulsado por IA realmente ayudó a una marca a  descubrir y convertir nuevos clientes que ni siquiera sabían que existían.

La emprendedora Naomi Simson, presentadora de Shark Tank Australia, es propietaria de una empresa llamada RedBalloon, que vende regalos y experiencias en línea (piense: un Groupon centrado en la experiencia).

Gastaba $ 45,000 por mes solo en agencias de publicidad para ejecutar publicidad digital para la marca. Estaba pagando más de $ 50 para adquirir un solo cliente en ese momento.

La desesperación la llevó a investigar todas las posibilidades. Encontró una herramienta de inteligencia artificial para publicidad llamada Albert. La herramienta utiliza inteligencia artificial sofisticada para analizar campañas publicitarias y luego administrar la orientación, las pruebas y los presupuestos. 

La herramienta pudo hacer cosas que los humanos no podían. Solo en un día, probó 6.500 variaciones de un anuncio de texto de Google y aprendió del experimento.

Con el tiempo, la herramienta fue tan eficaz para aprender de los datos para mejorar el rendimiento que disparó el retorno de la inversión publicitaria de RedBalloon. Cuando hablamos con ellos, la empresa estaba obteniendo un promedio de un enorme retorno de la inversión publicitaria del 1.100% con la herramienta. También habían reducido los costos de marketing en un 25% gracias a la mejora de la eficiencia, al mismo tiempo que mejoraron los resultados.

La herramienta también identificó clientes potenciales hambrientos que Simson ni siquiera sabía que tenía. El sistema identificó a partir de sus experimentos y los datos generados por ellos que los expatriados australianos estaban muy motivados a comprar. 

Normalmente, esto no tendría sentido. RedBalloon vende experiencias  en  Australia, no en los otros países donde vivieron estos australianos.

Pero resulta que los expatriados estaban muy motivados para comprar regalos y experiencias cada vez que regresaban a casa, ya sea para ellos mismos o para ellos mismos. 

Además, el sistema identificó a las personas que viajaban   Australia desde otros países como clientes principales. 

La historia resume la promesa de la IA para la publicidad en pocas palabras:

  1. Aumente los ingresos analizando y actuando sobre los datos a escala.
  2. Reduzca los costos actuando sobre esos datos de forma más rápida y automática.
  3. Cree una ventaja competitiva masiva con conocimientos y velocidad superiores.

La IA es fundamental para la infraestructura que subyace a los productos publicitarios en muchas plataformas, aunque es posible que no siempre la vea. Las plataformas programáticas modernas a menudo usan IA para administrar la compra, venta y colocación de anuncios en tiempo real.

Todos los intercambios y plataformas de publicidad digital utilizan inteligencia artificial para regular la compra y venta de publicidad en tiempo real. Eso incluye intercambios programáticos, redes de terceros y publicidad en plataformas como Facebook, Instagram y Snapchat.

No encontrará estos intercambios, servicios y plataformas que revelen cómo funciona su IA en el corto plazo. Pero ese es el punto: incluso detrás de escena, la inteligencia artificial dicta cómo se utiliza su inversión publicitaria, quién ve sus anuncios y qué tan efectivas son sus campañas en general.

Eso significa que si ejecuta publicidad pagada, debe comprender la terminología en torno a la inteligencia artificial y hacer las preguntas correctas sobre cómo la IA utilizada por las plataformas publicitarias puede estar afectando su gasto.

Un ejemplo muy básico de esto es: 

Publicidad en Facebook, específicamente frecuencia de anuncios y puntuación de relevancia. Estos dos números son piezas clave de datos que utilizan los algoritmos de Facebook, sin participación humana, para dictar cuánto paga y cómo se muestran sus anuncios.

Podría pensar que mostrar su anuncio con más frecuencia es bueno. Pero no lo es.

Como dice Social Media Examiner :  

La investigación publicitaria tradicional ha demostrado que la frecuencia óptima de los anuncios es de al menos tres exposiciones dentro del ciclo de compra de una marca. Las escuelas de publicidad tradicionales dicen que es necesario «llegar» a su audiencia con el mismo anuncio tantas veces como sea posible. Sin embargo, la exposición repetida en Facebook podría dañar su campaña.

Eso es porque los algoritmos de Facebook tienen en cuenta los comentarios de los usuarios. Si muestra su anuncio con demasiada frecuencia y los usuarios lo califican mal, su puntaje de relevancia puede disminuir. «En la mayoría de los casos», dice Social Media Examiner, «cuanto mayor es la frecuencia, menor es la puntuación de relevancia».

Una puntuación de relevancia alta significa que es más probable que su anuncio se muestre a un público objetivo que los otros anuncios con los que compite. Eso se traduce en un mejor rendimiento y menores costos.  

Optimice el presupuesto y la orientación

La optimización del rendimiento es uno de los casos de uso clave de la IA en la publicidad. Las soluciones disponibles comercialmente utilizan algoritmos de aprendizaje automático para analizar el rendimiento de sus anuncios en plataformas específicas y luego ofrecer recomendaciones sobre cómo mejorar el rendimiento.

En algunos casos, estas plataformas pueden usar IA para automatizar de manera inteligente las acciones que usted sabe que debe realizar en función de las mejores prácticas, lo que le permite ahorrar mucho tiempo. En otros casos, pueden resaltar problemas de rendimiento que ni siquiera sabía que tenía.

En los casos más avanzados, la IA puede gestionar automáticamente el rendimiento de los anuncios y la optimización del gasto, tomando decisiones por sí sola sobre la mejor manera de alcanzar sus KPI publicitarios y recomendando un presupuesto totalmente optimizado.

En otro caso, existe al menos una plataforma que asigna dólares publicitarios automáticamente en todos los canales y audiencias, por lo que los seres humanos pueden centrarse en tareas estratégicas de mayor valor, en lugar de conjeturas manuales sobre qué funciona y qué no.

La orientación de su anuncio es tan importante, si no más, como el texto y la creatividad de su anuncio. Gracias a plataformas como Facebook, LinkedIn, Amazon y Google, tiene un conjunto de datos de consumidores muy sólido con el que dirigirse a las audiencias, tanto a través de la publicidad de escritorio como móvil . Pero hacerlo manualmente no siempre es eficiente.

La IA puede ayudar aquí. Sabemos de al menos un sistema de inteligencia artificial que analiza sus audiencias anteriores y el rendimiento de los anuncios, lo compara con sus KPI y los datos de rendimiento en tiempo real que ingresan, luego identifica nuevas audiencias que probablemente le comprarán.