¿Cómo está transformando el machine learning la segmentación de anuncios?
El machine learning, una intersección entre data science e inteligencia artificial, ha impulsado la publicidad digital hacia una nueva era en la que la automatización y los datos pueden (y deben) utilizarse para elevar las campañas publicitarias al siguiente nivel. Ante la inminente desaparición de las cookies de terceros, el machine learning está transformando la publicidad.
A medida que se acerca la retirada progresiva de las cookies de terceros, que se producirá previsiblemente en 2024, los anunciantes se apresuran a establecer métodos alternativos de captación de clientes que protejan, al mismo tiempo, la privacidad de los usuarios.
Como resultado, la publicidad contextual está convirtiéndose en una de las vías más atractivas, dado que, a través de datos como las palabras clave, los tipos de página y los canales de medios, los anunciantes pueden comprender el contexto de los sitios web y ofrecer las comunicaciones más relevantes y atractivas sin utilizar cookies. Mediante el uso de algoritmos avanzados, el machine learning puede procesar grandes cantidades de datos contextuales para identificar patrones y predecir comportamientos a una escala amplificada, ayudando a los anunciantes a segmentar sus audiencias en categorías más detalladas y matizadas.
Al comprender mejor a sus audiencias, los anunciantes pueden asegurarse de que se les ofrecen los anuncios más relevantes y oportunos, aumentando la probabilidad de clics y el engagement.
Además, estas capacidades pueden potenciar otro ámbito, como es la publicidad programática. Aunque la publicidad programática se ha desarrollado sustancialmente en la última década, aún no se ha adoptado a escala universal, según apuntan algunos expertos. Pero gracias al machine learning, la publicidad programática puede potenciarse al máximo, agilizando el proceso de selección y colocación de anuncios adecuados en los lugares pertinentes. Al aumentar la automatización y reducir la necesidad de intervención humana, las marcas y los profesionales del marketing pueden disponer de más tiempo y recursos para otros elementos críticos de sus campañas, como la creatividad.
Equilibrio entre personalización y privacidad
Dado que la normativa sobre privacidad sigue evolucionando, adaptarse es fundamental. Mediante el machine learning adaptativo, los anunciantes pueden seguir el ritmo de los legisladores sin dejar de analizar su audiencia a escala. Sin embargo, es vital que los anunciantes no pierdan de vista la experiencia individual: según un estudio de McKinsey & Company, el 71% de los consumidores espera que las empresas ofrezcan experiencias de cliente personalizadas. Con 6 de cada 10 consumidores evitando activamente las marcas que no ofrecen experiencias personalizadas, está claro que cumplir las normas de privacidad sin comprometer la personalización es imperativo para las marcas y los anunciantes.
No obstante, el machine learning puede utilizarse no solo para ofrecer experiencias personalizadas, sino para aumentarlas. En el sector del e-commerce, por ejemplo, una marca puede utilizar el análisis detallado de los datos de sus clientes para eliminar el "sesgo de popularidad" (la práctica de mostrar sus productos más populares sin tener en cuenta la relevancia para el cliente) y recomendar productos basados en datos más detallados. Gracias a estas mayores capacidades de análisis de datos, los anunciantes pueden eliminar las conjeturas para ofrecer a los consumidores experiencias hiperpersonalizadas que fomenten la intención de compra y forjen sólidas relaciones B2C.
Ventajas y desventajas
Con las muchas ventajas que puede ofrecer el machine learning, puede resultar tentador considerarlo una ayuda para todos los anunciantes hasta que llegue el fin de las cookies e incluso después. Sin embargo, existen algunas barreras potenciales que los anunciantes tendrán que superar para sacar el máximo partido de esta tecnología emergente. Por ejemplo, el coste de desarrollar y probar el machine learning es considerable, lo que reduce su disponibilidad para los pequeños actores.
Además, no se puede pasar por alto el impacto medioambiental de la inteligencia artificial y el machine learning, ya que, según los informes, el entrenamiento de un solo modelo de IA puede emitir más de 626.000 libras equivalentes de dióxido de carbono. Con la publicidad digital avanzando hacia la sostenibilidad, las emisiones que genera actualmente el machine learning plantean un nuevo reto para reducir la ya considerable huella de carbono del sector.
La tecnología del machine learning está aún en fase de desarrollo, por lo que es difícil predecir con exactitud cómo reconfigurará el sector de la publicidad tras la desaparición de las cookies. Lo que está claro es que, en lo que se refiere a la personalización y la segmentación publicitaria, el machine learning es ya una poderosa herramienta que, con el enfoque adecuado, se puede utilizar para maximizar conjuntos de datos y ofrecer a los clientes experiencias personalizadas precisas y pertinentes.
Fuente: ExchangeWire