Eficiencia programática en la era de la IA
En el ecosistema programático, la eficiencia significa sacar más partido a cada euro, cada segundo y cada plataforma interconectada. En resumen: menos residuos y mejores resultados.
En concreto, eso significa dos cosas.
- Una mayor parte del presupuesto de cada campaña debería destinarse a los medios de comunicación activos, que son los que impulsan el alcance y los resultados, en lugar de perderse en comisiones y costes de transacción, o lo que a veces se denomina «impuesto sobre ad tech».
- Cada paso en el camino debe añadir valor, no fricción. Cada llamada innecesaria o solicitud duplicada suma. Es como pagar un peaje en una carretera que no necesitabas tomar.
Eficiencia programática: el coste de la infraestructura
Cada segundo, miles de millones de subastas en tiempo real determinan qué anuncios aparecen en las pantallas de todo el mundo. Cada subasta genera miles de puntos de datos, múltiples responsables de la toma de decisiones y respuestas en fracciones de segundo.
El volumen de actividad digital no deja de crecer, generando más presión para todos. Los compradores esperan obtener más resultados por el mismo dinero, los propietarios de medios están optimizando cada impresión para proteger el rendimiento y las plataformas tecnológicas se ven obligadas a hacer más con menos.
Esa presión pone de manifiesto un coste del que no siempre se habla: el coste de la infraestructura. Cada salto adicional, cada solicitud duplicada y cada impresión perdida generan un coste de oportunidad.
Es fácil pasar por alto este tema porque es el precio que hay que pagar por hacer negocios. Pero, en conjunto, es un valor perdido que podría haberse destinado a medios de comunicación, a una mayor inversión en productos o, simplemente, a una reducción de los precios en el mercado.
Históricamente, el modelo programático ha funcionado de forma similar a un exchange de divisas en un aeropuerto: tipos de cambio variables, márgenes ocultos y comisiones elevadas. Pones un euro, pero lo que vuelve a ti es muy inferior.
A medida que el mercado madura, el objetivo es que se parezca más a Visa: un sistema unificado y a escala mundial que se traduce en tarifas bajas y predecibles. A medida que los presupuestos se someten a un mayor escrutinio, las expectativas se inclinan hacia la transparencia y un exchange de valor claro.
La carrera por el espacio
La IA es excelente para generar eficiencia y mejorar los resultados. Por lo tanto, no es de extrañar que hoy en día haya varias empresas que incorporen al ecosistema algoritmos de modelización y puja personalizada de última generación, entrenando redes neuronales con enormes conjuntos de datos de toda la red abierta de Internet para tomar decisiones más inteligentes y obtener mejores resultados.
La capacidad de razonamiento de estos modelos les permite predecir qué impresiones tienen más probabilidades de lograr el resultado deseado. Esto ayuda a garantizar que las marcas lleguen al público adecuado, en el momento adecuado y con el mensaje adecuado, sin perder presupuesto por ineficiencias.
Ya estamos viendo que el acceso a los modelos de IA es cada vez más fácil y, en algunos casos, menos costoso. Pero la IA también aumenta la demanda informática. Los costes asociados están aumentando, como por ejemplo la electricidad, el GPU y el coste de refrigerar los centros de datos.
El impulso de la IA ha dado inicio a una carrera espacial del siglo XXI. El espacio en rack, la energía y la refrigeración son ahora recursos estratégicos.
Hace una década, la nube pública resultaba muy atractiva: increíble comodidad, escalabilidad prácticamente ilimitada y precios atractivos. Hoy en día, la comodidad sigue siendo la misma, pero las cargas de trabajo de la era de la IA han encarecido considerablemente la computación y el almacenamiento.
Cada solicitud que envías a la nube y viceversa tiene un coste, independientemente de si se completa la transacción o no. La IA convierte esencialmente un problema de software en un problema de física: todo tiene un coste en términos de energía consumida, por lo que el tránsito de datos tiene implicaciones reales en los costes de trabajo.
Y cuando multiplicas ese coste por cientos de miles de millones de subastas al día, no se trata de un error de redondeo. Es un modelo de negocio. Por eso la ineficiencia es menos tolerable que nunca.
Para muchas empresas, simplemente se está volviendo demasiado caro seguir creciendo de esta manera.
Qué significa la IA para el futuro de ad tech
Entonces, ¿qué significa esto para el próximo capítulo de la ad tech?
- Sell-side decisioning: cada vez más empresas optan por aplicar algoritmos, modelos y sell-side decisioning. Esto se acerca más a la impresión de que las señales de mayor fidelidad son las más nítidas y el ruido es mínimo. Las SSP ya recogen señales de toda la red abierta de Internet. Añadir la capacidad de decidir y de curación entre todo ese universo de inventario significa que el suministro se activa estratégicamente incluso antes de enviarlo a los compradores.
Ese cambio puede reducir el número de QPS, o consultas por segundo, que las DSP tienen que procesar, lo que les permite hacer un mejor uso de los recursos. También genera mejores tasas de éxito y resultados para los profesionales del marketing, ya que la oferta es más inteligente desde el principio.
- Contenedorización: ahora las empresas tienen la oportunidad de contenedorizar sus algoritmos o código. En lugar de enviarlo a una nube pública, pueden ejecutarlo directamente en un exchange o SSP, del mismo modo que la ubicación conjunta de servidores e infraestructura en un exchange permite a los operadores ejecutar órdenes más rápidamente.
La contenedorización elimina el coste de la infraestructura redundante al aprovechar mejor la que ya existe. Esto acerca estos algoritmos al exchange, lo que acelera las subastas y reduce la latencia y los costes asociados al envío de señales hacia y desde la nube.
- Mejores prácticas programáticas: por último, es tan importante como siempre dominar los conceptos básicos de la programática. La optimización de la ruta de suministro mejora el rendimiento. Por lo tanto, asegúrate de dar prioridad a las vías directas y a la transparencia económica, y busca reforzar los controles de calidad y contra el fraude para proteger la inversión real en medios. Estos fundamentos se combinan con la IA: unas entradas más limpias hacen que los modelos sean más inteligentes, y unos modelos más inteligentes hacen que las rutas limpias sean aún más valiosas.
Un marco que prioriza la eficiencia
Si queremos que una mayor parte de la próxima inversión llegue a propietarios de medios de alta calidad y ofrezca mejores resultados a los profesionales del marketing, debemos ser más inteligentes a la hora de aprovechar los recursos y las herramientas disponibles, de modo que estos se destinen prioritariamente a los medios que funcionan.
La IA puede ayudarnos a conseguirlo aumentando la eficiencia programática, mejorando las predicciones y permitiéndonos operar con menos consultas, más rápidas y más eficientes.
Pero para aprovechar esa ventaja, todos debemos trabajar utilizando un marco que priorice la eficiencia y ser conscientes de cómo diseñamos en términos de proximidad, rendimiento y escala.
Más información sobre la eficiencia programática y por qué cada milisegundo cuenta.
Gracias a Josh Prismon, quien también contribuyó en este vídeo.
