¿Cómo el deep learning puede ayudar a mejorar la publicidad digital?

Hablar de machine learning en publicidad digital no es nada nuevo. Esta es una de las herramientas tecnológicas que están al servicio de los publicitarios para sacar el mayor rendimiento a las campañas. Pero, ¿qué pasa si se da un paso más en términos de predicción? Eso es lo que pretende el deep learning. 

Ambas opciones se sitúan en el ámbito de la inteligencia artificial (AI), pero hay diferencias entre ellas. Así, cuando hablamos de machine learning nos referimos a la posibilidad de que, a partir de unas determinadas instrucciones, los ordenadores puedan analizar grandes volúmenes de datos para identificar los patrones que se repiten, logrando así extraer información automáticamente y predecir comportamientos futuros. 

Pero el deep learning va un paso más allá, porque la máquina es capaz de crear un modelo con el que identificar los patrones y mantiene en constante revisión sus propios procesos para mejorar los resultados. Es un método que permite a los ordenadores focalizarse en el aprendizaje automático. Con cada acierto que obtiene, la máquina tiene una nueva lección en la que se basa para ser cada vez más precisa.  

Ventajas (y alguna duda)

Las dudas sobre la aplicación del deep learning al marketing digital tienen más que ver con el hecho de que todavía está dando sus primeros pasos —su implementación a gran escala está todavía lejana— que con su propia operativa y las evidentes ventajas que implica. Hay quien cree ver un debate entre creatividad y data, aunque en realidad la receta del éxito bebe de la combinación de ambas fuentes. 

Desde Puro marketing señalan las ventajas que puede comportar la adopción del deep learning en la publicidad digital: 

• La hiperpersonalización. Aprender más y mejor sobre el usuario permite afinar mucho más el proceso de personalización de cualquier acción con la que se le quiera impactar. 
• Mejora del retargeting. Este trabajo también ayuda a mejorar el retargeting. Gracias al deep learning se puede orientar mejor al consumidor y alcanzar un nivel alto de efectividad. 
• Ganar relevancia. Un mejor retargeting y una mayor personalización implica dar respuesta de manera rápida a cada usuario y ofreciéndole recomendaciones que verdaderamente despierten su interés. 
• Lleva el análisis de la data más allá. Perfeccionar el proceso de aprendizaje automático y trabajar con algoritmos más complejos también sirve para procesar la data y extraer insights más elaborados y precisos. 
• Predice mejor el comportamiento del usuario y sus intereses. Procesar mejor la información ayuda a conocer bien el comportamiento del usuario y cuáles son sus intereses con más detalle. El deep learning llega más allá del comportamiento básico del usuario y ofrece datos sobre cuánto tiempo se visualizan los productos o, incluso, el orden de las páginas que se ven dentro de una web. 
• Analizar ofertas y el interés que tienen para el usuario. Los algoritmos propios del deep learning también arrojan luz sobre los anuncios u ofertas que tienen valor para cada usuario.

Un impulso para la publicidad programática 

Dentro del ámbito de la publicidad digital, la programática puede ser una de las principales beneficiadas del auge del deep learning gracias a su capacidad para ver más allá. 

Tal y como apuntan desde el Observatorio del eCommerce y de la transformación digital, con los algoritmos que ofrece el deep learning es posible hacer un perfil del usuario más preciso. De hecho, se pueden predecir los clics de los usuarios en los anuncios con más precisión. 

En definitiva, aunque aún haga falta mucho trabajo para que la implementación del deep learning sea algo mayoritario en el sector, teniendo en cuenta todas las posibilidades que ofrece es cuestión de tiempo que se asiente y que se siga avanzando en la creación de campañas aún más efectivas y adaptadas al usuario. 

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