Entendiendo la IA y el machine learning en publicidad
Tanto el machine learning como la inteligencia artificial (IA) se han convertido en palabras de moda, especialmente en publicidad. Aunque a veces se usan indistintamente, tienen significados y aplicaciones distintos para nuestro sector.
En primer lugar, vamos a entender qué significan estos términos. La IA es un concepto amplio que se refiere a los ordenadores que realizan tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como reconocer el habla, clasificar datos, tomar decisiones o comprender el lenguaje.
El machine learning, o ML, es una aplicación específica o subconjunto de la IA. Permite a las máquinas aprender y mejorar por sí mismas sin necesidad de instrucciones explícitas para cada tarea.
El machine learning utiliza algoritmos, o conjuntos de instrucciones diseñadas para analizar grandes cantidades de datos, reconocer patrones y tomar decisiones basadas en esos patrones.
¿Cómo funcionan los algoritmos de machine learning?
Imagina que estás enseñando a una máquina a identificar si una imagen contiene un perro. Al principio, proporcionas muchas imágenes etiquetadas, algunas con perros y otras sin ellos. El algoritmo busca patrones como formas, colores o texturas que son comunes en imágenes que contienen perros.
Cuantos más datos reciba el algoritmo durante su entrenamiento, más inteligente será. En este caso, a medida que el algoritmo procesa más imágenes, mejora su capacidad para reconocer perros, incluso en situaciones que nunca antes había visto, como un perro con sombrero.
Por eso el machine learning presenta una oportunidad tan inmensa en la publicidad digital.
Dado que la ad tech impulsa las redes abiertas de Internet, esta procesa una cantidad masiva de datos. Solo en Index Exchange procesamos alrededor de dos petabytes de datos cada día. Eso equivale a ver Netflix en HD sin parar durante 80 años, más o menos.
Por qué el machine learning es importante en la publicidad programática
Sin el ML, las plataformas de ad tech (y los propietarios de medios y los profesionales del marketing que dependen de ellas) están limitadas en cuanto a la cantidad de datos que pueden consumir y analizar rápidamente. En un proceso típico de puja programática, ese océano de datos se libera como una manguera de bomberos, dejando al vendedor intentar atrapar lo que pueda, a menudo perdiendo información valiosa. Imagina que la capacidad es del tamaño de un dedal, en comparación con una cantidad de datos del tamaño de un océano.
Sin embargo, el machine learning ofrece una nueva forma de analizar esa avalancha de datos disponibles y combinarlos con los datos de las campañas de marketing para dirigirse de forma más eficiente y eficaz al público adecuado, en el lugar adecuado, en el momento adecuado y con el mensaje adecuado.
A medida que estos algoritmos se exponen a más datos, como tasas de clics, métricas de conversión o comportamientos de los consumidores, mejoran en la entrega de anuncios que son más relevantes y efectivos.
El papel cada vez más importante del machine learning en la publicidad
El machine learning ha formado parte del ecosistema publicitario programático en evolución durante años. Por ejemplo, se ha utilizado para crear algoritmos de puja para los vendedores, para la curación o para la optimización del tráfico.
No obstante, los avances en tecnología y eficiencia informática están creando nuevas oportunidades potencialmente transformadoras, razón por la cual se habla tanto del ML en la actualidad.
Hoy en día, este potencial es especialmente valioso porque el sector se enfrenta a una pérdida de señal, como las restricciones en el uso de cookies de terceros y otros identificadores. Los algoritmos pueden encontrar de manera eficiente oportunidades más eficaces, lo que ayuda a los profesionales del marketing a optimizar los presupuestos, generar resultados más sólidos y proporcionar mejores experiencias a los consumidores.
Tradicionalmente, los algoritmos de machine learning se han aplicado en el lado de la compra del ecosistema dentro de las DSP. Actualmente se está produciendo un cambio significativo en la aplicación del ML en el lado de la venta a través de las SSP. Este cambio hace que la toma de decisiones evolucione de un proceso reactivo a uno proactivo y, al hacerlo, desbloquea nuevos niveles de eficiencia y precisión.
Las SSP tienden, por naturaleza, a ver todas las solicitudes de anuncios de los propietarios de medios a los que dan soporte, lo que representa una red de Internet abierta. Al entrenar a los modelos con ese nivel de escala, el aprendizaje automático puede convertir grandes cantidades de datos en inteligencia procesable incluso antes de que se realice una oferta, lo que permite a los profesionales del marketing anticipar el rendimiento y tomar decisiones más inteligentes en una fase más temprana de la cadena de suministro.
Piensa en lo que esto significa en el caso de la curación impulsada por el marketing de afiliación: activar las señales de una audiencia escasa en todo el Internet abierto facilita la búsqueda de oportunidades más compatibles y lograr un mayor alcance. Las campañas pueden optimizarse antes incluso de llegar a la DSP, donde pueden mejorarse aún más.
Los avances en las capacidades de aprendizaje automático y la eficiencia informática permiten a las empresas tomar el control de sus datos y activos únicos para generar más valor para sus negocios. En lugar de depender de algoritmos estándar, ahora es posible que las empresas personalicen completamente sus propios algoritmos en función de sus datos únicos y los activen en el lado de la venta, lo que conduce a un mejor rendimiento y eficiencia.
Las ventajas del uso de machine learning en publicidad
Aprovechar el poder del ML tanto en el lado de la compra como en el de la venta crea más oportunidades de optimización. Esto garantiza mejores resultados para todas las partes del ecosistema.
Entre los beneficios se incluyen:
• Más eficiencia con menos bid requests desperdiciadas
• Mejor rendimiento y mayor ROI para los profesionales del marketing
• Más ingresos para los propietarios de medios
• Ganancias de sostenibilidad a través de una menor potencia informática y una menor huella de carbono
• Experiencias de consumo más relevantes, garantizando que la publicidad siga financiando el acceso a Internet abierto y a los medios de comunicación gratuitos media
El machine learning ya está transformando la publicidad tal y como la conocemos. A medida que continúa evolucionando, tenemos el poder de crear estrategias publicitarias más inteligentes, sostenibles y eficaces que beneficien a todos.
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