Cómo hacer mejores campañas de publicidad programática gracias a la tecnología

Cuando dos buenos productos se unen el objeto resultante tiende a ser mucho más llamativo que cada uno de ellos. Ahí está el clásico ejemplo del caramelo con palo: el chupachups conquistó el mundo. Pero a veces, los elementos que se combinan pueden ser mucho más complejos, como las mejoras tecnológicas que se pueden aplicar en publicidad programática para llevar esta modalidad de compraventa a un nivel superior. Nos referimos a la inteligencia artificial, el deep learning o el machine learning. Pero ¿qué son exactamente y cómo se utilizan? 

En primer lugar, la inteligencia artificial simula el proceso de pensamiento de las personas a través de sistemas informáticos. Para que estos procesos funcionen la máquina tiene que aprender previamente y así obtener cierta capacidad de toma de decisiones.  

Seguidamente, el machine learning añade a la inteligencia artificial la capacidad de aprender por sí sola. Con él, además de analizar una gran cantidad de información, se pueden identificar patrones de conducta y, con ello, poder predecir comportamientos futuros de los usuarios. 

Por su parte, el deep learning da un paso más ya que, aparte de identificar patrones, realiza una revisión constante para mejorar y actualizar los resultados y ser cada vez más preciso. Con él se pueden hiperpersonalizar los anuncios, mejorar el retargeting y mucho más. 

Cinco ventajas de utilizar Inteligencia Artificial, deep learning y machine learning en publicidad programática 

Integrar estas tres tecnologías tiene algunos beneficios específicos para la publicidad digital. Concretamente, dentro del ecosistema programático la inteligencia artificial, el deep learning y el machine learning ofrecen ventajas como las que, desde IAB Spain, señalan en su Libro blanco de publicidad programática: 

• Optimización de la inversión. Gracias a los algoritmos con los que trabajan estas tecnologías, los traders pueden agilizar su tarea. Esto se debe a que las máquinas asumen el trabajo de hacer micro pujas en diferentes líneas de pedido para encontrar la más óptima constantemente. 
• Mejorar la relevancia contextual de los anuncios. Comparan el contenido que tiene un anuncio con el del sitio en el que va a aparecer. Así, al mismo tiempo que se protege la imagen de la marca, se consigue que los anuncios se muestren en espacios relevantes. 
• Descubrir nuevos nichos de mercado, montar líneas de pedido y optimizarlas de manera autónoma. La inteligencia artificial, el machine learning y el deep learning tienen una gran capacidad de exploración que, aplicada a la publicidad programática, puede aprovecharse para probar muchas variables en poco tiempo y estudiar los datos para hallar nuevos nichos de mercado. 
• Obtener el máximo ingreso posible por cada impresión y gestionar el inventario más eficazmente. Por otro lado, el uso de estas tecnologías en el header bidding y en la optimización del inventario ha ayudado a rentabilizar más las impresiones y a hacer una mejor gestión del inventario. 

La importancia del factor humano

Aparte de todas sus ventajas, la implementación de estas tecnologías puede generar dudas o inquietudes. Una de las principales suele ser la pérdida de valor del trabajo que hacen los profesionales del sector en detrimento de las máquinas. 

Pero, más allá de ser una amenaza, la inteligencia artificial, el machine learning y el deep learning son una oportunidad para los profesionales del sector. Los traders, cada vez más importantes en la industria publicitaria, suman a su visión humana y su capacidad de captar matices el trabajo de las máquinas. 

Con ello, el resultado que se obtiene es el de la realización de campañas de publicidad más efectivas. Pero, para lograrlo, una de las claves estará sin duda en que los profesionales de la publicidad digital sigan dándole la mano a estas tecnologías y adquiriendo los conocimientos necesarios para sacarles el máximo partido. 

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