El dilema de la automatización: los ejecutivos debaten su impacto en la construcción de marcas a largo plazo

En un momento donde la inteligencia artificial está revolucionando el sector, plataformas como 'Google Performance Max' y 'Meta Advantage Plus' promueven el uso de herramientas automatizadas para la creación y compra de medios. Sin embargo, durante el reciente evento, 'Media Buying Summit', de Digiday en Palm Springs, varios ejecutivos de agencias destacaron la importancia de no depender exclusivamente de la automatización, subrayando los riesgos que esto podría representar para la construcción de marcas a largo plazo.

Jeff Ratner, President of Media, Analytics and Data en Quigley-Simpson, señaló que aunque las métricas de performance (como el ROAS y los costes del traffic acquisition) son importantes, la planificación publicitaria tradicional, que pone el foco en los intereses del consumidor y su consumo de medios, sigue siendo clave para una estrategia sólida. Ratner enfatizó que la creación de campañas orientadas al performance puede ser efectiva en el corto plazo, pero que a menudo se pasa por alto el impacto que esto puede tener en la construcción de una marca a largo plazo.

“La automatización y las herramientas impulsadas por IA pueden maximizar el performance, pero no debemos olvidar que las marcas deben conectar emocionalmente con sus audiencias y no solo enfocarse en métricas frías,” afirmó Ratner.

Por su parte, Will Ferguson, Chief Growth Officer de Tag, propiedad de Dentsu, compartió su preocupación sobre la tendencia de las marcas a depender excesivamente de las métricas de performance en el low-funnel. Ferguson describió estas métricas como “adictivas” y las comparó con "vitaminas", esenciales para la salud a largo plazo de una marca. A pesar de ser menos inmediatas, estas métricas ayudan a garantizar que no se limiten solo a los números de conversión y ROI, sino que también trabajen en fortalecer su presencia a largo plazo.

Ferguson también destacó la incertidumbre que enfrenta la industria ante la próxima eliminación de las third-party cookies, un proceso que ha sido retrasado en varias ocasiones. Este retraso ha generado confusión entre los anunciantes, que no están seguros de cómo afectará a sus estrategias de targeting.

RMNs, como las de Amazon, están emergiendo como un canal clave para la publicidad, proporcionando first-party data y nuevas oportunidades para interactuar con los clientes. Durante el evento, Aisha Khan, Executive Director of Global Commerce Client Acceleration en GroupM, explicó que las RMNs ofrecen alternativas publicitarias interesantes, pero también presentan importantes retos relacionados con la medición y asignación de presupuestos. “El panorama está fragmentado, lo que crea complicaciones a la hora de distribuir y medir el presupuesto en varias RMNs,” dijo Khan. “Ya no se trata solo de construir una marca o simplemente de convertir ventas, todo se está volviendo un área gris donde ambas estrategias deben trabajar de la mano", añade el experto.

Asimismo, Kristi Argyilan, SVP of Retail Media en Albertsons Media Collective, añadió que si bien gigantes como Amazon dominan gran parte del mercado, los retailers más pequeños pueden diferenciarse al centrarse en nichos específicos. Explicó que las marcas que se enfocan exclusivamente en métricas como el RPAS podrían estar perdiendo oportunidades para construir relaciones más profundas con sus clientes. “Tenemos la oportunidad de ver a nuestros clientes varias veces por semana, lo que nos da una comprensión más personal de quiénes son y qué les importa”, explicó Argyilan, subrayando la importancia de que los compradores de medios comprendan las particularidades de cada RMNs.

La economía de los creadores también está enfrantándose a desafíos relacionados con la medición del impacto de las campañas de influencers. Kimmy Phan, Senior Director of Measurement and Analytics en Whalar, señaló que aunque las métricas tradicionales como las views y los "likes" siguen siendo relevantes, las marcas están buscando cada vez más formas de medir indicadores más profundos, como la intención de compra y el aumento en las ventas.

“Uno de los mayores desafíos es la falta de coherencia en las métricas entre las diferentes plataformas,” explicó Phan. Whalar ha comenzado a implementar informes unificados para ofrecer comparaciones más precisas y también se está centrando en métricas que van más allá de las superficiales, analizando la verdadera influencia y el compromiso que generan los creadores.

Además, Eric Dahan, fundador de Mighty Joy, destacó que cada vez más creadores están lanzando sus propias marcas, aprovechando su influencia para monetizar a través de productos propios en lugar de depender exclusivamente de los ingresos por publicidad. Esto está cambiando el panorama de la monetización de los creadores, abriendo nuevas oportunidades para generar ingresos y conectar con los consumidores de formas más directas.

A medida que el consumo de contenido sigue en aumento, Owen Sidd, VP de Captiv8, mencionó que nuevos canales como las compras en Social Media y CTV están ofreciendo a los creadores más oportunidades para monetizar sus esfuerzos. Captiv8, que cuenta con más de 20.000 creadores afiliados activos, está experimentando con nuevos formatos, como tiendas de productos de marca, para expandir aún más el potencial de monetización.

Los expertos de la industria coinciden en que el futuro de la publicidad no reside exclusivamente en la automatización impulsada por la IA, sino en encontrar un equilibrio entre las herramientas automatizadas y una estrategia de marca personalizada que mantenga el enfoque en la construcción de relaciones a largo plazo con los consumidores. La creación de contenido sigue siendo una necesidad primordial para las marcas y los retailers, y los creadores están bien posicionados para satisfacer esa demanda en diversas plataformas y formatos. Sin embargo, el desafío seguirá siendo cómo equilibrar la presión por mostrar resultados inmediatos con la necesidad de construir una marca fuerte y duradera en un mundo digital cada vez más complejo.