Cómo resuelve la IA el problema de la privacidad de los anunciantes

Atrás quedaron los días de publicar algunas impresiones grandes y audaces en una revista popular o lanzar una toma de control de la página de inicio digital en algunos sitios de editores de alto tráfico. Para el próximo año, se espera que el mercado mundial de publicidad multiplataforma y móvil alcance casi los 300.000 millones de dólares. Por lo tanto, implementar una campaña que abarque las redes sociales, la visualización, la transmisión y más no es una excepción. Esta es la (nueva) regla.

Si bien este enfoque amplía su alcance y permite que las marcas se encuentren con los consumidores donde están, dos desafíos continúan siendo motivo de gran preocupación para los anunciantes: orientar los anuncios de manera consistente y efectiva a audiencias relevantes y, a partir de ahí, atribuir el rendimiento a los resultados comerciales. Estas preocupaciones existen en todas las plataformas, y cuantas más extensiones de campaña hay, a menudo los esfuerzos de orientación y atribución parecen ser más borrosos.

Ahora, sin embargo, hay una nueva capa. Las regulaciones de privacidad más estrictas significan que los anunciantes pierden el acceso a los detalles granulares que antes ayudaban a ajustar la orientación de la campaña y el rendimiento general.

El problema de la publicidad moderna

Las políticas de privacidad mejoradas dificultan aún más la publicidad digital. Si bien identificar y dirigirse de manera efectiva a audiencias discretas a escala siempre ha sido una tarea difícil, los datos que una vez impulsaron esas decisiones ahora son irrelevantes.

Pero va más allá. Gran parte de los datos de los anunciantes puede recopilar es puramente una estimación: muchos usuarios optan por no participar en el seguimiento en el sitio y en la aplicación. Hasta el 88 % de los usuarios de Facebook en todo el mundo, y el 96 % en los Estados Unidos, han optado por no participar en las aplicaciones, por ejemplo. Combine estos números asombrosos con las políticas de privacidad específicas de la plataforma y, en la mayoría de los casos, los anunciantes establecen métricas incompletas.

Aproveche la IA en el desarrollo y la orientación de campañas

Cada vez más, las marcas utilizan la inteligencia artificial (IA) para mejorar la orientación y la atribución. La IA puede ayudar a los anunciantes a llegar a las audiencias deseadas en función de las entradas creativas. Compare este enfoque con el antiguo juego de adivinanzas en el que la segmentación de la audiencia planificada previamente dictaba la estrategia.

En tirant parti de l’IA, les plateformes et les annonceurs peuvent mieux optimiser un ciblage plus large, en s’appuyant sur les algorithmes de la plateforme média pour collecter d’innombrables points de données tout en transmettant les bons messages aux bons utilisateurs au Buen momento.

AI también mejora la medición y la atribución, cerrando las brechas de conocimiento que crean las políticas de privacidad modernas. Usando modelos predictivos, los anunciantes ahora pueden llenar estos vacíos de manera efectiva y eficiente.

Encuentra tus agujas auditivas en un enorme pajar

Los algoritmos basados ​​en IA pueden analizar grandes cantidades de datos, identificar patrones y conocimientos que ayuden a encontrar, atraer y activar a sus clientes ideales. Ningún planificador de medios humano sería capaz de desempeñarse a este nivel y a esta velocidad.

Igualmente importante, con la IA, los anunciantes pueden ir más allá de la demografía, aprovechando las señales contextuales y de comportamiento para ofrecer anuncios más relevantes a las audiencias. Aquí también se puede aplicar un modelo similar: trabajar a partir de un conjunto de datos específico; los anunciantes pueden crear audiencias similares en función de qué tan bien se alinean las personas y los segmentos con la audiencia original. Gran parte de la información conectiva que los algoritmos multimedia modernos pueden descubrir se ocultaba anteriormente a los anunciantes y expertos en medios.

Relevancia a gran escala

La IA puede ayudar a los anunciantes a entregar mensajes mucho más relevantes a consumidores individuales en función de sus intereses, historial de navegación y otros factores clave. Este enfoque puede ayudar a aumentar el compromiso y las conversiones al proporcionar contenido más visible cuándo, dónde y cómo es más probable que los consumidores tomen medidas.

A medida que el algoritmo alimenta muchos activos creativos diferentes a una audiencia más amplia, aprende rápidamente quién responde a qué tipo de anuncios en qué entornos. Esto permite que los sistemas impulsados ​​por IA optimicen la entrega en función de las señales de comportamiento. El reconoce que Este tipo de consumidor que ve Este anuncio sobre Este plataforma para Este tiempo, por ejemplo, es probable que haga clic, navegue y realice una acción crítica, ya sea una compra, una suscripción de correo electrónico u otro KPI.

Como resultado, hay un movimiento hacia una orientación más amplia y variaciones más creativas dentro de la industria de las redes sociales, ya que los algoritmos pueden dirigirse a subsegmentos dentro de una audiencia más amplia utilizando recursos mucho más creativos y de aprendizaje automático (ML). Y pueden hacer esto de manera mucho más eficiente que los planificadores de medios humanos gracias a sus mapas de segmentación y mensajes planificados previamente de forma manual.

Esto lleva a otro caso de uso de la IA: escalar el contenido y la producción creativa para seguir el ritmo de las demandas de la campaña. Al usar herramientas generativas de inteligencia artificial, las marcas pueden crear de manera más eficiente grandes variaciones de texto, texto e incluso imágenes y videos completos. Cuantas más variaciones creativas tenga, más podrán aprender y ofrecer los algoritmos. La IA generativa rompe la disyuntiva que los anunciantes siempre han enfrentado entre mayores costos de producción y una mejor entrega de medios a través de algoritmos. La creatividad de calidad en una multitud de versiones puede ser impulsada por algoritmos multimedia a costos cada vez más bajos.

Desarrollo y entrega de anuncios dinámicos.

Los creadores de anuncios ahora usan un enfoque deconstruido, cargando múltiples imágenes, videos o variaciones de copia, y luego permiten que las combinaciones de versiones de anuncios creadas por máquinas se publiquen a través de IA. El objetivo: proporcionar a los algoritmos suficientes elementos de contenido para admitir una cantidad estadísticamente suficiente de interacciones de datos de usuario entre los tipos de creatividades y audiencias. La IA medirá y optimizará la mejor combinación de objetivos.

Dirigir anuncios de esta manera se ha vuelto mucho más difícil con cookies y MAIDS (identificadores de publicidad móvil). Si se hace manualmente, identificar y actuar sobre esta información de rendimiento podría tomar semanas para adquirir, analizar y producir los datos. La IA puede modificar los anuncios en un período corto de unos pocos días al mostrar los anuncios en diferentes combinaciones. Tener este nivel de adaptabilidad brinda a los anunciantes la oportunidad de reducir el desperdicio y maximizar el impacto, obteniendo aún más de cada dólar de la campaña. La experiencia del consumidor también se mejora a través de contenido y anuncios más relevantes.

El futuro: conversiones modeladas

El área de aplicación emergente más interesante podría ser el uso de IA para la atribución. Incluso ahora, muchas plataformas estiman las conversiones de anuncios porque las políticas de privacidad y las limitaciones de datos limitan severamente el seguimiento directo. El modelado de mezcla de marketing impulsado por IA puede ayudar a predecir el rendimiento de la campaña a una velocidad y costo mucho más bajos que las normas históricas.

AI también puede ayudar a las marcas a eludir la necesidad de administrar archivos de cookies e interpretar los datos de respuesta del consumidor mientras se adhieren a las políticas de privacidad. Muchas plataformas de CRM están integrando cada vez más estas características. Dados los conocimientos del modelado basado en IA, están surgiendo nuevas oportunidades para la conectividad de datos a través de la publicidad basada en SaaS.

El panorama de la publicidad digital actual es desafiante pero también muy prometedor. Para maximizar el éxito de sus campañas, deje de intentar burlar a las máquinas. No ganarás.

Los esquemas de segmentación predeterminados de ayer no ayudarán a los algoritmos a obtener los resultados que busca. En su lugar, apóyate en algoritmos asistidos por IA proporcionándoles más publicaciones, más imágenes, más videos y más modelos. Proporcione a la IA el contenido y los activos creativos que necesita para optimizar.

Dicho esto, recuerda que tu audiencia es humana. La marca y la creatividad siguen siendo importantes, y aquí es donde el elemento humano sigue siendo supremo. Un gancho de campaña basado en una gran idea solo ayudará a la IA a lograr resultados aún mejores. Así que concéntrese en la creatividad y los valores de la marca y deje que la IA se encargue de la ejecución de los detalles finos.

Max Cammarota es Director de Redes Sociales Pagadas y Rendimiento en Beeby Clark+Meyler (BCM).