El uso de herramientas como machine learning permitirá una mejor gestión de las campañas y aumentará la eficiencia del marketing digital, mejorando así el ROI de los clientes, principal objetivo de los anunciantes para hacer más efectivas sus campañas.
El uso de anuncios bajo el formato de Google Shopping por parte de los anunciantes es una de las principales tendencias de la actualidad en el marketing digital. De esta manera, los anunciantes tienen la capacidad de incrementar los mecanismos de búsqueda a través de Product Listing Ads (o PLA, por sus siglas en inglés), para así mejorar y hacer más efectiva la conversión de los clientes. Un estudio de Criteo presentado a principios de año planteaba este escenario y apuntaba a que, a medida que el formato Paid Search se volvía más competitivo, los anunciantes buscarían mayor sofisticación en la aplicación de este formato. Y eso es, precisamente, lo que está sucediendo en la actualidad, pero es importante que esta tendencia tienda a ser examinada más de cerca.
Como se sabe, Google Shopping es un canal de oportunidades para los comerciantes, quienes efectivamente obtener mejor ROI en acciones de este tipo, pero el desafío está en la pérdida de tiempo que supone la gestión manual y la reactivación de los anuncios. Es aquí donde entra en escena la Inteligencia Artificial y sus habilidades, entre ellas machine learning, que abrirá nuevos horizontes a los PLAs. Las máquinas inteligentes pueden «trabajar» para los profesionales de marketing, facilitando así la gestión de campañas y aumentando la eficiencia, lo que puede generar un impulso aún mayor en la adopción de campañas de medios programáticos, tanto de manera general y de modalidades, como Google Shopping en particular.
Inteligente y predictivo
Para poner en escena lo que estamos hablando, un estudio reciente de ComScore destacaba que uno de los mayores desafíos a los que se enfrentan actualmente las empresas, agencias y editores en la compra de medios programáticos es la poca familiaridad con el funcionamiento de esa modalidad. Por lo tanto, cuanto más fácil sea el proceso, mejor resultados podrá generar. Para ir un paso más allá, incluso podríamos decir que, cuanto más inteligente y predictivo, mejor.
Este nuevo escenario ya se está convirtiendo en una realidad ya que, en el último año, la Inteligencia Artificial penetró definitivamente en el radar de los profesionales de marketing, que comenzaron a observar con mayor atención las posibilidades de intersección entre conceptos como computación cognitiva, aprendizaje de máquinas y el mundo del marketing. Además, empresas de tecnología como IBM están invirtiendo masivamente en experimentos en esta área, incluso con interacción entre la máquina y los consumidores.
Machine learning
En el caso específico de los formatos para Google Shopping, la novedad es el uso de machine learning para facilitar la conexión entre comerciantes y consumidores.
En ese sentido, Criteo, lanzó una herramienta llamada Predictive Search (Búsqueda predictiva), basada en esta tecnología, eliminando así el proceso manual y automatizando la gestión de anuncios pagados en el canal, todo ello a través de un sistema capaz de predecir el comportamiento de los consumidores. La máquina de aprendizaje para PLAs puede optimizar y estructurar la configuración de la campaña, elaborar listas de retargeting y compra de inventario (bidding).
Con el aprendizaje de máquinas, es posible cumplir metas de manera consistente a través de campañas que se adaptan automáticamente y con precisión. Esto se puede potenciar si el recurso se combina con tecnologías sofisticadas, como el comportamiento de destino para involucrar a los consumidores de forma programática sobre la base de las capacidades de compra de cada uno de ellos. El avance e impacto de la Inteligencia Artificial en el marketing se da en un momento en el que, cada vez más, las marcas requieren de medidas precisas e imparciales de ROI para medir las inversiones en publicidad digital.
Como parte del mismo proceso, los presupuestos de venta y marketing de las empresas deben converger conforme los consumidores se vuelvan más identificables en plataformas y medios. Mirando desde otro ángulo, podemos decir que la competencia aumentará a medida que las estimaciones se aproximen a los objetivos de marca y desempeño.
En este escenario, saldrá victorioso quien consiga captar ideas a partir de las máquinas inteligentes y, principalmente, aprender a usarlas de forma estructurada para ahorrar tiempo, optimizar procesos y ser más certero en las campañas.
(*) Director general de Criteo en Latinoamérica
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