La compra y venta de soluciones digitales ha cambiado drásticamente en estos últimos años. El ecosistema programático ha pasado de ser una tecnología experimental a convertirse en el epicentro de las transacciones publicitarias.
La Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML) comienzan a ser portada y tendencia de casi todas las revistas, blogs y artículos tecnológicos despegando como el concepto de moda en el mundo digital donde la evolución tecnológica es exponencial. Más concretamente, estos nuevos conceptos suponen una revolución en el presente y el futuro cercano en el mundo de la publicidad y el marketing. La IA nos está permitiendo que las máquinas se ocupen de realizar tareas de alta carga procesal y computacional para que las personas se encarguen de aportar el máximo valor añadido en temas como la creatividad o la gestión estratégica.
Toda esta inteligencia es clave debido al auge, cada vez más establecido, de la programática, y a que las nuevas tendencias digitales sitúan al usuario como eje de sus acciones, planteando un nuevo paradigma en el mercado publicitario. A día de hoy, no se ha logrado interconectar el gran efecto de branding y awareness que ofrecen los medios offline, con la profunda capacidad de segmentación, interacción y medición de los medios digitales, y en especial, del medio mobile. Poco a poco, vemos el gran valor que aportan estrategias mobile-centric de cara a interactuar con los usuarios en todas las fases del funnel de compra y a través de cualquier medio. Estas interacciones son cross-media y cross-device, pero son cada vez más de naturaleza digital. A su vez, todo ello nos permite pasar de una comunicación mass-media menos eficaz (1 a N), a una más personalizada que impacte al usuario en el momento más adecuado (1 a 1) alcanzando una comunicación o interacción más efectiva y relevante.
En un ecosistema donde la personalización en la comunicación comienza a ser algo clave para optimizar el retorno de la inversión en medios, estas técnicas nos permiten conocer de forma más precisa el contexto y el mindset de los usuarios de cara a aumentar la relevancia y la utilidad del mensaje. Evolucionamos hacia un sistema experto que analiza en tiempo real la probabilidad de que un usuario convierta, compre o interactúe con una marca o un anuncio en función de multitud de fuentes de datos diferentes, entre los que se encuentra la localización, el contexto, el perfil demográfico o los intereses digitales y comportamentales entre otros.
En Sonata (nuestro DSP & DMP propietario), gracias a contar con nuestra propia tecnología, hemos evolucionado nuestros procesos de análisis y procesado de datos, para así construir perfiles de audiencia y sistemas pre-bid con un mayor grado de especialización en función del momento concreto del proceso de compra en el que se encuentre cada usuario. Partimos de modelos no supervisados de machine learning (clustering) para posteriormente afinar algoritmos basados en modelos supervisados de machine learning, donde incluimos muestras de datos reales, además de interacciones publicitarias reales para cada vertical o categoría y, por supuesto, todo el research y conocimiento del usuario por parte de la marca. Es importante saber incorporar y ponderar otras fuentes de datos externas certificadas a nivel de calidad y garantía de cara a implementar estos sistemas que nos permiten identificar inventario y tráfico publicitario de baja calidad o fraudulento. Este es un objetivo clave de cara a minimizar pérdidas y optimizar los resultados en un entorno, donde el fraude es cada vez más complejo y difícil de detectar. El análisis de Big Data, la IA y la automatización de procesos nos permiten depurar y certificar con una precisión milimétrica las señales y las decisiones que tomamos a la hora activar la publicidad y llegar a los consumidores.
Una variable clave y de gran valor, tanto para llevar a cabo la segmentación, activación y atribución de las audiencias a nivel digital y offline, como para implementar estrategias mobile-centric, es la localización. Para ello, Sonata cuenta con un sistema de auditoría y clasificación de las señales de localización disponibles en el ecosistema publicitario llamado LQI (Location Quality Index). Gracias a la inteligencia artificial y al análisis de billones de datos diarios de escala global, el sistema experto es capaz de descartar todos aquellos datos de origen fraudulento o de baja calidad, teniendo en cuenta no solo la localización del usuario, sino también decenas de variables adicionales, tales como las interacciones publicitarias (clicks, videos,...), viewability, placement creativo, origen y calidad del medio, etc.
Esto nos ha permitido seguir innovando y desarrollando diferentes sistemas en el ámbito de la Inteligencia Geoespacial. Esta nueva evolución hacia el conocimiento y el desarrollo de sistemas expertos que toman decisiones inteligentes basados en el estudio de diferentes variables de datos en el ámbito hiperlocal nos permite ayudar a las marcas, y en especial a los retails a tomar las decisiones más óptimas de cara a incrementar el ROI de sus inversiones en publicidad o marketing. Se puede conocer en tiempo real cuáles serán las zonas o áreas más afines en las cuales llevar a cabo una activación o comunicación en función de la audiencia, el tráfico, el análisis de la competencia o la disposición de medios offline como OOH.
La Inteligencia Artificial no solo nos ayuda en la ingeniería de sistemas inteligentes enfocados a la toma de decisiones a la hora de comprar o servir publicidad o para la creación de perfiles de audiencia más complejos y precisos, sino que resultan claves de cara a la optimización de resultados y maximización de los KPIs y ROI de cada estrategia. Mediante la ejecución de modelos y algoritmos de Machine Learning que analizan millones de datos históricos, nuestra plataforma evalúa y ejecuta decisiones en tiempo real que nos permiten optimizar diferentes variables a la vez, conociendo y actuando en cada momento en función de probabilidades y previsiones de éxito o conversión. Todo ello, de cara a poder brindar los mejores resultados posibles a los anunciantes y aportar la mayor utilidad y relevancia a los consumidores que reciben dicho contenido, cada vez más adaptado.
La inteligencia artificial está aquí para seguir revolucionando industrias como la publicidad con el objetivo de optimizar los resultados y reducir costes, tanto en el lado de la oferta, como en el de la demanda. Pero no solo nos aporta un enfoque meramente financiero o estadístico, los consumidores cada vez más se verán beneficiados y recibirán mensajes más y más personales, relevantes y útiles.
En definitiva, Sonata, al igual que el mercado, evoluciona junto con las tendencias programáticas para poder implementar soluciones y estrategias más allá de las fronteras entre lo digital y lo offline. Pero no se trata de completar o unificar una visión sobre los medios, se trata de concentrar a los medios alrededor de su nexo natural de unión, el usuario. Consiguiendo identificar a este usuario como eje fundamental de cualquier proceso de conversión o venta, comenzamos a abandonar el idioma de la publicidad para dar paso a modelos orientados a objetivos reales de negocio.
Fuente: Exchangewire
