Inteligencia artificial: 5 pasos para trabajarla en marketing

Cinco claves para trabajar el marketing con inteligencia artificial.

Por Tomer Naveh

Traducción de Abraham García

Las marcas quizá aún no estén reemplazando su tecnología publicitaria con inteligencia artificial, pero muchos están experimentando con soluciones de este tipo, enfocadas en labores aisladas, como recomendaciones, compra de anuncios segmentada o acciones impulsadas por sentimientos.

La próxima ola de inteligencia artificial en publicidad será definida por la ejecución autónoma de campañas cohesivas de múltiples pasos. Para las marcas esto significará renunciar al control y confiar en la tecnología para hacer lo que tradicionalmente confiaron a tecnologías y equipos complejos para manejar, pero a un ritmo y una escala mucho mayores.

Antes de entregar las riendas, es útil entender cómo funciona la inteligencia artificial. Aquí hay un vistazo a cinco pasos generales que entran en la conversión de procesos de pensamiento humano en algoritmos y algoritmos en programas de marketing digital que se ejecutan de forma autónoma, de principio a fin.

1. Entender por qué los mercadólogos hacen lo que hacen

Crear inteligencia artificial para la tecnología de marketing “automatizada” no es tan diferente de crearla para un automóvil autodirigido. En el caso del coche, debe saber qué tan cerca está de otros coches, cómo hacer un giro y terminar en la posición correcta después de la vuelta, cuando golpear el pedal del acelerador, cuáles son las condiciones de la carretera son así y así sucesivamente – todo sin que el conductor le diga qué hacer.

Así como manejar un auto, muchas de las decisiones que conducen el día a día en los programas de ejecución de marketing también ocurren con frecuencia en un nivel subconsiente. Transformar este proceso en algoritmos requiere entendimiento de porqué cada decisión fue hecha, observando agudamente a los mercadólogos mientras las ejecutan y luego pedir que verbalicen el razonamiento detrás de las decisiones que tomaron:

“¿Por qué mantuviste estas palabras y dejaste estas otras?”, “¿Cómo decidiste el tamaño de la oferta?”, “Digamos que aumentas el gasto sobre una palabra clave específica en un 20% … ¿por qué el 20%?”,”¿Cuál es el mejor momento para enviar cosas a esa persona?, ¿Y a esa otra persona?”

2. Enseña a la tecnología cómo entender la información abstracta como la creativa.

Los datos son el incuestionable dominio de la inteligencia artificial, pero ¿qué ocurre cuando a la tecnología se le pide procesar y tomar decisiones de naturaleza creativa?

Para una persona, entender por qué ciertas imágenes y texto tienen más sentido en la primera interacción con un consumidor y no como una interacción secundaria o final es casi una segunda naturaleza. Una máquina, en cambio, necesita que se le programe con ese conocimiento para poder juzgar imágenes y texto, y determinar dónde debe aparecer a lo largo de la jornada, sin depender de un humano.

3. Programalo considerando todos los escenarios y variables antes de cada movimiento

En cada momento hay varias variables y combinaciones de variables que influyen un número exponencial de resultados en una campaña. “Si hago esto, ocurrirá esto. Pero si hago esto otro, pasará esto”.

Toma la decisión de qué titular usar con qué creatividad en un canal específico. Podría ser que hay 10 opciones creativas y seis opciones de título. La tecnología debe crear un modelo en tiempo real para predecir cuál de las miles de posibles combinaciones entre titulares y creativos funcionará mejor en relación con todas las otras combinaciones, considerando variables, tales como audiencia conocida, comportamientos pasados de audiencias similares, canal específico, región geográfica, hora del día y así sucesivamente. Una vez que se predice cada resultado posible, debe ejecutar el combo título / creativo determinado por el modelo para obtener el mejor rendimiento.

4. Haga que los bloques de construcción individuales trabajen juntos como un sistema holístico

Un gran problema en el marketing digital es el hecho de que diversos aspectos del programa, llámese Facebook, Twitter, el buscador, email y demás, son manejadas por personas y tecnologías diferentes.

Cada uno está al tanto de diferentes ideas y las usa para calibrar sus respectivos esfuerzos, pero es imposible recopilar manualmente información de un canal y aplicarlas a través de todos los canales relevantes a la velocidad y eficiencia de una máquina.

Para que la inteligencia artificial haga esto, requiere entendimiento del movimiento de todas las piezas que van de manera cohesiva en un programa holístico, además de a habilidad para secuenciarlas y crear un total mayor que la suma de sus partes individuales.

5. Incluye chequeos y balances para que la inteligencia artificial no falle

Asegurarse de que la inteligencia artificial no falle es una gran preocupación para las compañías, así que es necesario incluir reglas construidas que prevengan de tomar decisiones que crucen propósitos con la gente o la organización a la que sirve.

Esto es especialmente crítico cuando se trata de decisiones relacionadas al presupuesto. Por ejemplo, que la máquina prediga que debes triplicar tu gasto en publicidad regular. En este caso, los chequeos y balances podrían darte la oportunidad de comprender las condiciones del mercado y potenciar los resultados antes de aceptar dejarle a la máquina actuar bajo sus recomendaciones.

Por último. Todo esto debe ocurrir de manera autónoma, con poco o ningún aporte de mercadólogos, y en una gran escala posible, aún en los equipos más grandes.

Publicado originalmente en Advertising Age.

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