Para lograr entender aún más de qué manera está influyendo la Inteligencia Artificial enfocada a la industria publicitaria, definimos cinco formas en que esta herramienta se encuentra impactando al sector.
La inteligencia artificial es una de las tecnología que actualmente influye significativamente en la industria publicitaria, aportando a las marcas la posibilidad de escribir guiones de TV emotivos, orientar anuncios inteligentes y usar el reconocimiento facial para recomendar productos basados en preferencias personales.
De esta manera, un programa de computación diseñado para realizar determinadas operaciones que se consideran propias de la inteligencia humana, se convierte en una herramienta cada vez más eficiente para los anunciantes, ayudando a los profesionales de la publicidad a hacer su trabajo con inteligencia respaldada por datos sólidos; mucho más que los humanos tienen el tiempo o la capacidad de analizar.
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Para lograr entender aún más de qué manera esta influyendo la Inteligencia Artificial enfocada a la industria publicitaria, definimos 5 formas en que esta herramienta se encuentra impactando al sector:
1) AI para vendedores digitales
Los equipos digitales de las agencias fueron los primeros en adoptar el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para las ofertas automáticas de anuncios digitales.
El informe de Nielson Local Watch de agosto de 2019 dijo que el 65% de los hogares de EE. UU. Tienen televisores que están conectados a Internet, lo que significa que el crecimiento de dispositivos conectados y televisores inteligentes se está disparando. Con ese cambio, la IA permite una programación más específica y relevante que promete mejorar las experiencias de la audiencia.
Aquí hay dos ejemplos:
- La TV direccionable funciona con aprendizaje automático, lo que permite a los especialistas en marketing digital entregar anuncios dirigidos a los consumidores adecuados. Estos vendedores están dirigidos a los consumidores que tienen una mayor probabilidad de conectarse con su mensaje en base a los datos aprendidos.
- En entornos que no son de televisión, como los sitios web, las marcas ya están utilizando IA para interactuar con los consumidores para aprender más sobre ellos y hacer recomendaciones más inteligentes.
2) AI para creativos
Lexus afirmó que produjo el primer comercial escrito por IBM Watson, una herramienta de IA. Antes de escribir el guión, Watson tuvo que aprender algunas cosas:
- ¿Qué es importante comunicar sobre el Lexus? (Funciones de seguridad como el frenado intuitivo y el origen japonés del automóvil).
- ¿Qué crea una reacción emocional en los humanos al ver videos en general, así como la publicidad automotriz? (Se cargaron varios estudios para proporcionar esta información).
- ¿Cómo es la premiada publicidad automotriz? (IBM Watson se preparó con los últimos 15 años de anuncios de automóviles y lujo ganadores del León de Cannes).
El director de Lexus para el lugar dijo que se sorprendió cuando vio el guión completo: una historia coherente, melodramática y basada en datos. Cada línea de guión y efecto de sonido iba acompañada de una nota al pie de página que explicaba por qué se incluía en base a enormes cantidades de datos, más de lo que un humano probablemente podría retener o considerar.
Si bien esto es emocionante, puede ser inquietante considerar el lado negativo de la IA. ¿La inteligencia artificial reemplazará a los creativos o escritores? Si bien el anuncio completo fue bueno teniendo en cuenta que fue escrito por AI, el mundo de la publicidad no consideró que el anuncio completo fuera perfecto.
3) AI para planificadores de medios
Si bien la creatividad de AI genera titulares emocionantes, una de las mejores tecnologías es la inteligencia artificial que funciona silenciosamente en segundo plano. Los avances tecnológicos prometen ayudar a los planificadores de medios con asignaciones presupuestarias basadas en su modelado de mezcla de medios.
Cuando los planificadores de medios pueden usar la tecnología para agregar una variedad de conjuntos de datos de diferentes canales, tanto tradicionales como digitales. Una vez que los datos sobre factores internos (lanzamientos de productos, promociones) y externos (temporadas, tendencias) estén más disponibles en todas las campañas, AI podrá optimizar y reoptimizar las asignaciones en función de los datos de atribución.
4) AI para compradores de medios
Los avances recientes realizados en 2019 ahora están ayudando a los compradores de medios con sus mayores problemas: los pronósticos de calificaciones.
En un mes, los compradores pueden pasar una semana completa haciendo la investigación para pronosticar las calificaciones manualmente. Aprovechando la inteligencia artificial cargada con datos de Nielsen y Comscore, pueden obtener calificaciones precisas, y una gran parte de esa semana.
AI permite a los compradores pronosticar calificaciones de manera eficiente sin sacrificar la precisión. Y, por supuesto, las calificaciones más precisas ahorran dinero a las agencias al reducir las oportunidades perdidas y la necesidad de perseguir bienes.
La tecnología publicitaria impulsada por el aprendizaje automático también brinda a los compradores una mayor transparencia y transacciones publicitarias automatizadas. Los compradores y sus representantes de ventas de televisión no tienen que pasar semanas aprovechando, estimando, administrando, persiguiendo el peso por debajo de la entrega, administrando productos fabulosos y aclarando las discrepancias de facturación. En cambio, los compradores aprovechan la automatización para encontrar más tiempo para concentrarse en actividades de mayor valor.
5) IA para diseñadores experienciales
Según un artículo reciente en Forbes, los minoristas están aprovechando la inteligencia artificial para reconocer a los compradores y mostrarles los productos que les gusten, en función de lo que han visto en visitas o «sesiones» anteriores. Si bien la privacidad y la seguridad son preocupaciones serias, la IA puede ser se utiliza para mostrar productos específicos en pantallas de tiendas digitales.
O bien, AI podría proporcionar a los empleados de la tienda sugerencias personalizadas para compradores individuales a través de anteojos para ayudarlos a hacer mejores recomendaciones de productos y ventas.
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