como mejorar los resultados de los anuncios en redes sociales con inteligencia artificial

Los que trabajamos en el entorno digital, siempre buscamos nuevas formas de lograr más y mejores resultados. La aplicación de la Inteligencia Artificial es uno de los mayores avances hasta la fecha, y es ahora cuando empezamos a ver lo que es capaz de aportarnos.

Para desarrollarlo mejor, voy a tratar de explicar primero sus beneficios en general. Seguidamente comentaré algunos ejemplos concretos en los que la inteligencia artificial puede aportar valor a la hora de realizar campañas de publicidad en redes sociales, tal y como hacemos en Adtuo.

Ventajas del uso del Machine Learning

La inteligencia artificial, y en concreto la vertiente del aprendizaje automático (conocido en en inglés como Machine Learning), son en realidad algoritmos matemáticos pensados por humanos, pero ejecutados por las máquinas con todo su potencial.

Estos algoritmos se diseñan con el objetivo de que la máquina haga lo que haría un humano, tratando en gran medida de imitarlo, pero de una forma mucho más rápida y eficiente. La máquina tiene el cometido principal de realizar tareas concretas, pero el hecho de estar centrada completamente en ellas, maximiza de forma exponencial las posibilidades de alcanzar el éxito con la mayor eficiencia. Estas máquinas no son más que ordenadores, con sus procesadores y discos duros, que aunque inspirados en nuestros cerebros, cuentan con 3 grandes ventajas.

Almacenamiento

La primera ventaja es la capacidad de almacenamiento. Hoy en día se puede almacenar tanta información como se desee, a diferencia del cerebro humano que, aunque fuéramos capaces de aprovechar todo su potencial, tiene una capacidad limitada. Según las predicciones de la ley de Moore con los ordenadores pasa lo contrario, ya que pueden almacenar casi infinitos datos en la nube. Solo es necesario ampliar dicha capacidad conforme se requiera, siendo esto un gran aliado a la hora de desarrollar tareas que necesiten manejar inmensas cantidades de información.

A día de hoy, gracias al Big Data (que no es más que la combinación de bases de datos nuevas, como las no relacionales o de grafos y las de siempre, con avanzadas tecnologías de almacenamiento y gestión de ingentes cantidades de contenidos) podemos almacenar vastos volúmenes de datos complejos, ejecutando dichas operaciones e instrucciones con total normalidad.

Procesado de información

La segunda diferencia es su alta capacidad a la hora de procesar información, debido al desarrollo continuo de mejores microprocesadores con un mayor número de núcleos. Esto deriva en más ciclos de procesamiento por milisegundo. Según las predicciones de la ley de Moore, cada año, o año y medio, se logra duplicar dicha potencia. Con los microprocesadores actuales podría parecer que hemos tocado techo, pero veremos cómo se continúa progresando con los procesadores cuánticos, que suponen el siguiente salto de nivel en este campo. Así que, podemos afirmar que todavía nos queda un largo proceso por delante.

Algoritmos

La tercera diferencia, y última, es la algoritmia basada en matemáticas que, aunque no es algo nuevo, porque en realidad viene de la estadística de los años 50 y los avances del pionero Alan Turing. Ahora esa algoritmia se puede aplicar con la tecnología anteriormente mencionada, sin limitar el espacio y encogiendo el tiempo, gracias a su velocidad creciente a la hora de procesar. Lo que nos brinda los ingredientes necesarios para lograr todo lo imaginable.

Inteligencia Artificial y publicidad

Si hablamos de publicidad, las aplicaciones posibles de la inteligencia artificial son varias, aunque la más evidente es mejorar los resultados. Es decir, aumentar el número de resultados obtenidos por el mismo presupuesto o reducir el coste para lograrlos.

Para ello, debemos entender qué funciona mejor, y qué rinde peor. Esto se puede aplicar tanto para diferenciar canales, como para entender cuál de ellos es el que más valor aporta a los resultados buscados. Lo que sería la atribución tradicional de presupuestos de marketing, pero dentro de un entorno en concreto como la publicidad en social media.

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Un ejemplo de ello, sería entender qué anuncio funciona mejor dentro de las principales redes sociales del momento, como pueden ser Facebook e Instagram, así como qué ubicaciones pueden sernos más útiles a la hora de hacer publicidad efectiva, preguntándonos si obtenemos más resultados en el feed de noticias, en la ubicación lateral de Facebook, o en las Stories.

Otro de los elementos a analizar es qué dispositivos (ordenador, móvil o tableta) pueden rendir mejor, dependiendo del formato de anuncio que hayamos elegido: publicación tradicional, carrusel, vídeo o colección, etc.

Como muchos sabréis ya, la capacidad de segmentación de públicos es una de la claves fundamentales de la publicidad en redes sociales. Por tanto, son especialmente importantes a la hora de trabajar en la optimización, las variables sociodemográficas, como género, edad, localización, nivel socioeconómico o de estudios, teniendo especial relevancia, aquellas que nos hablan de los intereses y gustos de nuestros futuros clientes potenciales.

Por último están las creatividades, es decir, los anuncios, que son el primer elemento para lograr un impacto. Si la imagen o los textos que los acompañan no son lo suficientemente atractivos como para incitar a la interacción, toda la segmentación previamente establecida, no servirá para mucho. Y hay que tener en cuenta siempre que el rendimiento de un mismo anuncio será completamente distinto según a quién y dónde se muestre, dependiendo de la ubicación, dispositivo, formato, etc.

Llegados a este punto, no podemos olvidar los objetivos de las campañas. Nada tiene que ver el poder analizar la información para objetivos como: difusión de la publicación, atraer tráfico a la web, conseguir leads o conversiones (cuyas acciones ocurren fuera de Facebook), que el poder analizar el número de ventas conseguidas en una tienda online o el número de descargas logradas de una app. Para perseguir dichos objetivos, necesitaremos tener configurado el píxel de Facebook, junto con una serie de eventos estándar de conversión predefinidos, para poder registrar cada acción llevada a cabo dentro de nuestra web.

Ni que decir tiene, que no podemos dejar de lado el análisis de cada uno de los indicadores de medición como coste por clic, impresiones, CTR, reach, interacciones, etc de cada uno de los canales con los que trabajamos. Los elementos a tener en cuenta son muchísimos, y sus combinaciones casi infinitas.

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Uniendo inteligencia humana… y artificial

Lo mejor de todo esto es que, aunque nosotros podamos analizar estos elementos de forma individual, e ir manualmente uno a uno viendo qué puede fallar o qué da buen resultado, la realidad es que, por muy expertos que seamos, todos tenemos nuestra especialidad, de la que conocemos mucho más que del resto de áreas y nuestro comprensible sesgo profesional basado en nuestro bagaje.

En ese sentido, el humano siempre será capaz de encontrar aspectos a mejorar, basándose en la experiencia. No obstante, si esta experiencia es mayor en un campo que en otro, solo será capaz de mejorar unos elementos. Además, hay que tener en cuenta las propias limitaciones que se convierten en debilidades frente a la máquina, como el horario laboral con un máximo de horas a dedicar, la atención a distintas campañas de clientes y la velocidad de trabajo normal que tenemos las personas.

Por el contrario, cuando una máquina tiene, mediante algoritmos programados, todos estos parámetros predefinidos, es capaz de aprender y combinarlos, llevando a cabo una optimización constante y simultánea. Además es capaz de llegar rápidamente a conclusiones, a las que seguramente no podrían ni siquiera acercarse aquellos que la han programado. Es imposible, de forma humana llegar a tener una comprensión total y en tiempo real de todo el dato que interviene, y de todas las relaciones de los elementos conectados entre sí.

Para concluir, es importante destacar que la inteligencia artificial es capaz de darse cuenta cuando un elemento del conjunto no funciona y que gracias, a su implementación, se pueden detectar comportamientos, señales y patrones de búsqueda, que permitan tener campañas con una alta probabilidad de éxito.

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Al aprender constantemente de sus resultados obtenidos, puede guiarnos a la hora de crear una nueva estrategia de marketing, en la que necesitemos saber qué productos o servicios funcionan mejor según la época del año en la que nos encontremos, hacia dónde deben ir nuestros esfuerzos y qué tipo de contenidos pueden atraer más a nuestros clientes.

Lo bueno de todo esto es que, una vez que las máquinas hacen el ‘trabajo duro’, o al menos el más repetitivo y sin valor, nos deja como profesionales del marketing la posibilidad de dedicar nuestra inteligencia humana y esfuerzos en aquello donde nuestra dedicación pueda aportar más valor añadido, como definir la estrategia más adecuada, entender mejor a nuestros usuarios y tener las mejores ideas aportando valor real al negocio.

En definitiva, los mejores resultados pasan por el equilibro entre la potencialidad y ventajas de la Inteligencia Artificial y la experiencia y valor añadido que puede aportar la capacidad humana.

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Imagen: Depositphotos

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Ir a la fuente / Author: Miguel Ángel Ivars

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