Los marketers trabajan cada día para ofrecer los productos adecuados en el momento más oportuno. Para alcanzar el éxito, nada mejor que recurrir a los avances que la inteligencia artificial ha experimentado en el ámbito de la publicidad. De hecho, la personalización ya no es solo un elemento para diferenciarte en el mercado, sino un requisito para permanecer en él.
¿Qué significa personalizar? La inteligencia artificial consigue que el catálogo de productos se muestre a cada consumidor de forma personalizada. Se lleva a cabo a través de algoritmos de machine learning que procesan enormes conjuntos de datos en constante cambio y predicen los productos que el usuario desea ver. El resultado es, cada vez menos anuncios de productos que uno no quiere.
Esto es solo el comienzo. Nuestro objetivo es ir un paso más allá y conseguir que la inteligencia artificial cree publicidad que sea sumamente relevante, contextual e influyente para los consumidores. En Criteo, nuestro laboratorio de IA está investigando y probando nuevos modelos de machine learning que redefinirán lo que puede hacer la publicidad digital.
Pero antes de seguir avanzando, siempre es bueno recordar cómo ha sido el proceso de cambio que la inteligencia artificial ha introducido en el mundo de la publicidad digital y lo lejos que se ha llegado con los motores de recomendación de productos.
El machine learning potencia la personalización
La relación con los datos ha cambiado mucho en los últimos años. De la saturación que producían al principio a las habituales preguntas de hoy en día ¿son suficientes? ¿Son correctos? ¿Los uso en todo su potencial?
El hecho de que la inteligencia artificial esté al alcance de cualquiera a través de las plataformas publicitarias lo cambia todo. Cuantos más datos, más información tendrá la inteligencia artificial para generar anuncios relevantes y personalizados.
Los modelos de machine learning están capacitados para encontrar patrones a partir de enormes conjuntos de datos, incluido el comportamiento de compra online y offline. Después, predicen el mejor resultado que, en este caso, es el producto que cada usuario desea comprar. Los anuncios mostrados se adaptan de manera individual, consiguiendo así una mayor tasa de conversión y un feedback que mejora el rendimiento.
Lo llamativo de la IA es que este proceso está automatizado, pero es importante que los marketers entiendan algunos elementos clave:
La inteligencia artificial beneficia a anunciantes y consumidores
Cuando personalizas individualmente, permites a los marketers aprovechar al máximo los datos y los presupuestos. Los modelos de machine learning pueden optimizar objetivos y conseguir el máximo rendimiento de los anuncios. Además, la personalización de anuncios a través de la inteligencia artificial también ayuda a los consumidores a descubrir nuevos productos de su interés.
Más información sobre las Criteo Engine.
Anuncios hiper-relevantes: desde las recomendaciones de productos hasta el diseño
Los anuncios personalizados ofrecen productos que probablemente interesarán a los usuarios, pero los anuncios hiper-relevantes van un paso más allá, consideran el contexto. A través del machine learning se analiza los datos y el historial de navegación, creando un anuncio con el color y formato correcto en el canal adecuado para cada usuario.
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A mejor calidad de datos, mejor inteligencia artificial
Todos los marketers quieren datos precisos, pero con volúmenes tan grandes es fácil que se confundan entre los de baja calidad. Por ello, es muy importante filtrar y quedarnos con los que verdaderamente son importantes y relevantes para la personalización de anuncios. Trabajando con partners de confianza y analistas de datos será más fácil detectarlos y separarlos, consiguiendo así unos datos de calidad que ayuden a maximizar el rendimiento de la inteligencia artificial.
