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La inteligencia artificial detecta cánceres con mayor precisión que los humanos, predice averías en maquinaria antes de que sucedan, compone piezas artísticas o señala las operaciones financieras más interesantes, por ejemplo. Sus aplicaciones son numerosísimas en prácticamente todos los sectores de la actividad humana. 

Por ello, no es de extrañar que el marketing digital sea un sector en el que la IA brinde resultados espectaculares. En Tidart Digital Media & Data Agency, una agencia de marketing digital especializada en estrategia digital, planificación de medios online y campañas de performance, la aplican en distintas soluciones. Cinco de las más relevantes son: 

1.Algoritmos personalizados 

Implementando miles de ajustes dinámicos diarios en función de intereses, género, edad, dispositivo, etc. se crean algoritmos ad hoc para cada cliente. Esto es importante porque nuestro producto, audiencia o funnel tienen particularidades que el de la competencia no presenta. 

La mayor parte de los algoritmos en inteligencia artificial utilizan data de hábitos y experiencias de los usuarios, así como comportamientos y patrones de interacción de los consumidores. Con la información recabada, se predice la probabilidad de conversión para cada puja. Así, el presupuesto de las campañas se optimiza al máximo, y se toman decisiones estratégicas relativas a productos, audiencias, etc.

Pero, además, los algoritmos permiten numerosas opciones como ajustar pujas según el rendimiento que obtenga cada palabra clave, detener o activar campañas según el inventario disponible de los productos o qué contenido mostrar a la audiencia. Esto es posible porque se desarrollan a medida de los objetivos y necesidades de los clientes. 

2.Creatividades 100% customizables

Tras segmentar el público objetivo gracias al análisis de datos, el siguiente paso es impactarle con mensajes personalizados. Para ello, en Tidart han desarrollado una herramienta que genera miles de banners de forma dinámica en segundos para conectar con la audiencia de forma personalizada. 

Esta herramienta permite mantener la imagen de marca, a la vez que incorpora información de fuentes externas aplicada para cada audiencia: datos meteorológicos o precios de la competencia, por ejemplo.

Todas estas variables que se pueden integrar en las creatividades ofrecen un contenido relevante que se ajusta mucho más a las necesidades y gustos del usuario.

3. Budget allocation

Otro escollo frecuente es el de controlar las campañas al 100% y lograr un rendimiento lo más eficiente posible del presupuesto. Para repartir todo el presupuesto, hay una herramienta basada en algoritmos de machine learning modelados; el Predictive Budget Allocation. Esta solución permite repartir el presupuesto según el rendimiento y el volumen de las audiencias. 

El uso de algoritmos de distribución de presupuesto se convierte así en una de las aplicaciones de la IA fundamentales para controlar el rendimiento a nivel de campaña o adset y con un objetivo determinado.

4. Bots

Esta capa de inteligencia permite automatizar decisiones estratégicas, relacionadas de manera directa con la rentabilidad. Algunos de los bots desarrollados por Tidart permiten rastrear la web de manera ininterrumpida buscando errores y caídas del servidor, o anomalías en el rendimiento para pausar o activar campañas automáticamente. Los bots que desarrollan en la agencia de marketing digital también conectan con datos externos como la meteorología, precios de competidores o cantidad de inventario para que la puja funcione de manera aún más inteligente. 

5. Estudios de incrementalidad

Medir la incrementalidad de las conversiones de nuestra campaña online nos muestra si esta ha conseguido que el usuario convierta o, si por el contrario, ese usuario hubiera convertido igualmente sin los anuncios de nuestra campaña. En estos casos, las campañas de remarketing son las que generan más dudas al respecto de esta incrementalidad.

Para poder medir la incrementalidad, primero se realiza un estudio de las conversiones en cada canal y se identifica la curva de saturación para las conversiones incrementales aplicando IA para modelar las predicciones. A continuación, se divide a la audiencia en dos grupos homogéneos: el de «prueba» y el de «control». “Prueba” es expuesto a un anuncio y “Control” no. Así, se observa la tasa de conversión de ambos y medimos sus conversiones incrementales en las distintas redes y canales. 

Los estudios de incrementalidad han demostrado ser la mejor herramienta para comprobar si una campaña online está funcionando, y nos permiten evaluar tanto la causa como el efecto de un grupo de anuncios. 

Todas estas herramientas permiten resultados en las campañas que de otra manera no serían posibles. Sin embargo, la visión de un equipo de especialistas detrás, con experiencia y conocimiento en marketing digital y que sepa aprovechar el data y las aplicaciones que nos brinda la IA, es clave  para optimizar cada euro invertido en publicidad digital y alcanzar el objetivo real que el anunciante se haya fijado.

 

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