Los broadcasters recurren a la IA para optimizar el targeting y la venta

En los Upfronts de Nueva York de la pasada semana, los principales broadcasters y plataformas de streaming presentaron nuevas formas de utilizar la IA generativa y el machine learning para encontrar y llegar a nuevas audiencias con targeted ads. Desde broadcasters tradicionales como NBCUniversal y Disney hasta nativos digitales como YouTube y Amazon, pusieron encima de la mesa estas novedades.

En el Radio City Music Hall, la IA generativa compartió protagonismo mientras los ejecutivos de NBCU presentaban su próxima programación y diversas actualizaciones publicitarias. En los últimos meses, NBCU ha estado probando una plataforma con audiencias generadas por IA, derivadas de señales ID, contenido y otros... Aunque el tema se trató brevemente mediante un gráfico en pantalla, el Data Director de NBCU, John Lee, habló con Digiday sobre el proceso de creación de más de 300 segmentos de audiencia únicos identificados por la IA.

Usando large language models, NBCU entrenó su plataforma de IA con todas las películas y programas que posee, además de cientos de enlaces a contenido web. Después de que la IA generara descripciones resumidas para cada pieza, el modelo fue entrenado con datos de investigaciones académicas sobre ciencia del comportamiento, emociones humanas y teorías de la motivación. Posteriormente, hicieron que la IA asimilara un sistema y mapease matemáticamente las descripciones de contenido con los materiales académicos para evaluar las similitudes entre las emociones humanas y los episodios de cada programa.

"Lo que representa un gran avance es la dificultad de gestionar y recolectar todos los datos asociados con todo ese contenido", explicó Lee. "Este enfoque nos permitirá realizar una segmentación aún más detallada", añade el experto.

Pruebas y resultados prometedores

El año pasado, en una fase alfa, NBCU probó los segmentos de audiencia generados por IA con un grupo selecto de clientes en sectores como viajes, entretenimiento, automovilístico y restaurantes de comida rápida. Según Lee, las audiencias generadas por IA lograron entre un 22% y un 46% más de ventas en comparación con los machine learning models existentes.

NBCU no es la única empresa que presentó nuevas funciones de IA en los Upfronts. En el de Disney, Rita Ferro, Ads Global Chief de Disney, mencionó que el producto publicitario Magic Words de Disney "vincula el estado de ánimo con el mensaje". "La tecnología analiza escenas en la vasta biblioteca de Disney y luego coloca la publicidad en función de la emoción específica o el punto cultural identificado", explicó Ferro. "Este es solo un ejemplo; hay muchas más innovaciones por venir. Todo está centrado en el espectador, permitiendo nuevos productos y acciones mientras transmiten usando el control remoto o el teléfono", recalca la experta.

Herramientas de IA en expansión

Las herramientas basadas en IA, que abarcan desde el targeting contextual hasta los anuncios comprables, también fueron protagonistas en los Upfronts organizados por YouTube, Amazon y Warner Bros Discovery. El uso de IA generativa para targeting fue otro tema relevante en las presentaciones de empresas de medios digitales durante el Newfronts de este año. Google, por ejemplo, presentó una nueva función de IA generativa para identificar audiencias adyacentes que los anunciantes podrían no haber considerado. Otras empresas que anunciaron nuevas herramientas de audiencia basadas en IA en los Newfronts incluyen Canela, Samsung y Samba TV.

Crear herramientas de IA generativa para el targeting de audiencia implica varios pasos, desde la limpieza y etiquetado de datos hasta encontrar formas de escalar los insights, no solo de modelos de lenguaje sino también de modelos IA visual que analizan el contenido. También es importante establecer salvaguardias para proteger la privacidad y estructuras para asegurarse de que los modelos de IA no generen resultados inexactos o creen asociaciones incorrectas para los segmentos de audiencia. Las empresas también deben verificar la presencia de sesgos en los datos y en los modelos de lenguaje. Por ejemplo, una serie de televisión de la década de los 90 en el portafolio de contenido de una cadena podría tener sesgos que ya no son precisos o apropiados.

"La secuencia y el orden en que ocurre algo son cruciales cuando se quiere lograr un contexto detallado", explicó Vyas Sekar, Data Director en Conviva. "Esa es la parte difícil. Los machine learning models pueden inspeccionar una escena y decirte que hay zapatillas amarillas de Nike en pantalla, pero necesitas entender el contexto, si estás viendo un partido o algún otro tipo de vídeo, y qué hiciste antes".

A pesar de los riesgos, como la preocupación de que la IA generativa pueda crear información falsa o inexacta, el interés en estas tecnologías sigue creciendo. Según un informe de Forrester, el 60% de los líderes de marketing y publicidad en EE.UU. expresaron su preocupación al respecto. Sin embargo, la firma de investigación también señaló que algunos anunciantes que utilizan herramientas de IA generativa para anuncios están viendo mayores tasas de clicks y menos costes de adquisición.

Además de el target de audiencia generados por IA para CTV, la creatividad publicitaria en este sector podría ser impulsada por modelos de video de IA como Sora de OpenAI y Veo, recientemente presentado por Google en Google I/O. Aunque las capacidades de producción aún no están listas, Jay Pattisall, analista de marketing de Forrester, afirmó que esto podría cambiar rápidamente con el ritmo actual de innovación en la industria. Según Forrester, las inversiones en marketing con IA generativa podrían alcanzar los 23.400 millones de dólares para finales de 2024 y llegar a 28 mil millones de dólares para 2025.

"Una vez que las tecnologías de video de IA generativa salgan de la fase beta, podrán fácilmente impulsar modelos específicos de marca para ejecutarse en CTV", dijo Pattisall. "El concepto de Brand AI Models es ejecutar campañas aprovechando datos de audiencia e inventario de campañas históricas para producir contenido para la audiencia correcta, el canal correcto y con el mensaje adecuado", explica Pattisall.