Cuatro formas de aprovechar el aprendizaje automático para que la compra de medios sea más estratégica
Descubre cómo la liquidez y la automatización permiten ahorrar tiempo y aumentar la eficiencia de las campañas digitales.
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Para muchos estrategas y encargados de la compra de medios, el aprendizaje automático sigue siendo un misterio. Por supuesto, la capacidad de aplicar sistemas informáticos sofisticados e inteligencia artificial a los problemas suena emocionante. Sin embargo, ¿puede realmente ayudar a optimizar las estrategias basadas en comportamientos humanos complejos y a lidiar con los desafíos publicitarios cotidianos?
En pocas palabras: definitivamente, sí. Facebook lleva tiempo desarrollando sus propias herramientas basadas en el aprendizaje automático para que el descubrimiento de clientes sea más eficiente, las mediciones sean más precisas y la personalización sea más específica. Este proceso nos permitió ver que la tecnología tiene una serie de capacidades muy poderosas que aumentan significativamente el rendimiento de las campañas y la productividad de los equipos. Además, las ventajas son inmediatas, es decir, no hace falta esperar mucho para aprovecharlas.
Más específicamente, son cuatro las maneras en que el aprendizaje automático ya mejora la vida de los estrategas y encargados de la compra de medios:
1. Aumenta la liquidez para mejorar la efectividad de la publicidad
El aprendizaje automático es especialmente valioso para la compra de medios, porque aumenta la liquidez, es decir, cada centavo se invierte en la impresión más valiosa.
Gracias al uso de algoritmos en serie y análisis predictivos, el aprendizaje automático puede encontrar rápidamente el público ideal para cada anuncio. Si se lo combina con sistemas automatizados, se puede entregar el contenido adecuado a la persona correcta, y es posible hacerlo en el momento preciso y al precio exacto.
Esto puede agilizar y mejorar la compra de medios. El aprendizaje automático y los sistemas automatizados procesan rápidamente y de forma masiva conjuntos de datos complejos, y se ajustan en tiempo real. Así, los equipos pueden mejorar continuamente la efectividad de las campañas.
"Siempre es mejor usar optimizaciones automatizadas basadas en el aprendizaje automático que hacer el proceso manualmente. La mejora en el rendimiento es inmediata".
—Justin Aquila, Optimize.Ad
2. Simplificar la configuración y optimización de campañas
Otra ventaja del aprendizaje automático es que optimiza la administración de campañas.
Más específicamente, los estrategas y encargados de la compra de medios que fueron encuestados y que usan herramientas compatibles con el aprendizaje automático afirman que estos sistemas reducen la cantidad de esfuerzo manual necesario para abordar tareas como la optimización de campañas, las estrategias de puja, la administración de presupuestos y la configuración de campañas.
En gran medida, esto se debe a que el aprendizaje automático y los sistemas automatizados tienden a funcionar mejor cuando se les da un margen de maniobra, ya que los objetivos y parámetros de campaña más amplios aumentan las opciones disponibles. En otras palabras, reducir la cantidad de conjuntos de anuncios y restricciones de campaña permite automatizar más las optimizaciones.
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"Pudimos dejar de administrar el rendimiento manualmente para empezar a observarlo y ocuparnos de ejecutar análisis más profundos".
—Laura Greene, Havas
3. Libera más tiempo (y del valioso)
La administración de campañas simplificada ofrece algo de inmenso valor para los estrategas y encargados de la compra de medios: más tiempo.
De las personas encuestadas, alrededor del 77% de los estrategas y encargados de la compra de medios en los EE. UU. que usan herramientas compatibles con el aprendizaje automático dicen que estos sistemas les ahorran una cantidad significativa del tiempo que dedican a tareas manuales y tediosas. Además, casi todos afirman que recuperan un promedio de entre una y cuatro horas por semana.1
Nuevamente, las capacidades autónomas y de autoaprendizaje de las herramientas de aprendizaje automático impulsan estas ventajas. Los sistemas pueden procesar por sí mismos los puntos de datos en constante cambio de forma rápida y eficiente, lo que permite a los miembros del equipo ahorrar el tiempo que antes dedicaban a definir y perfeccionar campañas manualmente.
"Solíamos tener una campaña con 50 conjuntos de anuncios en circulación al mismo tiempo y teníamos que averiguar constantemente qué funcionaba. Ahora, gracias a las herramientas de liquidez basadas en el aprendizaje automático, las cuentas tienen menos conjuntos de anuncios y son más fáciles de administrar".
—Gerente de cuentas sénior de una agencia independiente
4. Aumenta la capacidad estratégica y la creatividad
¿Por qué es tan importante ahorrar tiempo? Porque permite que toda esa capacidad intelectual se use para otras tareas.
Los estrategas y encargados de la compra de medios encuestados dicen que dedican el tiempo que liberan con las herramientas de aprendizaje automático a una combinación de tareas, incluido el desarrollo de estrategias para el cliente, la planificación y prueba de nuevas campañas, el análisis del rendimiento de las campañas en circulación y el diseño de optimizaciones creativas. 1
En última instancia, eso es lo que hace que el aprendizaje automático sea aún más valioso: no solo mejora el rendimiento de la campaña, sino que también permite que los estrategas y encargados de la compra de medios puedan concentrarse mejor y sean más estratégicos y creativos.
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"Antes, teníamos que hacer muchísimos cambios manuales en el presupuesto. Ahora, invertimos ese tiempo en estrategias. Podemos observar distintos públicos, pruebas y optimizaciones creativas, lo que nos ayuda a generar ideas de vanguardia".
—Rachael Chudoba, Merkle
Algo importante a tener en cuenta sobre el aprendizaje automático es que, para aprovechar todas sus ventajas, es probable que los estrategas y encargados de la compra de medios deban repensar su forma de trabajar. Por ejemplo, quizá haga falta ampliar los parámetros de campaña y las estrategias de presupuesto, reducir la cantidad de conjuntos de anuncios y reconfigurar cómo se informa a los clientes el rendimiento.
Aunque estos cambios puedan requerir un esfuerzo significativo a corto plazo, permitirán a los equipos cosechar más éxitos en el resto de 2020 y en años venideros.
Implicaciones para los especialistas en marketing
Mayor liquidez genera mejores resultados.
El aprendizaje automático vincula el gasto publicitario con las impresiones más valiosas en tiempo real. Esta capacidad para procesar datos rápidamente sobre la marcha mejora continuamente la eficacia de la campaña.
La administración de campañas puede ser más fácil.
El aprendizaje automático y los sistemas automatizados funcionan mejor con más libertad de acción. Esto significa que se necesita menos esfuerzo manual para abordar tareas como la configuración, la optimización y la medición de las campañas.
El hecho de contar con más tiempo permite a los equipos concentrarse en otras tareas.
Dado que simplifican la administración de campañas, las herramientas de aprendizaje automático liberan tiempo para los estrategas y encargados de la compra de medios. Esto permite que los equipos puedan concentrarse mejor y sean más estratégicos y creativos.
Aprovechar al máximo el aprendizaje automático requiere esfuerzo.
A menudo, el aprendizaje automático exige nuevas formas de trabajar. Es posible que los equipos deban ampliar los parámetros de campaña, reducir los conjuntos de anuncios y reconfigurar los informes para los clientes.