Por Juan González
Group director en DoubleVerify / Scibids AI
La inteligencia artificial (IA) está revolucionando el ecosistema del marketing digital y está llevando la compra de medios a un nivel de eficiencia y efectividad sin precedentes. Los DSP (Demand-Side Platforms) ahora ofrecen a los anunciantes la posibilidad de personalizar las estrategias de bidding, optimizando los KPI’s más importantes para su negocio.
Esta evolución es crucial en una época en que las marcas aprovechan cada vez más datos de origen, insights de sus ventas offline y nuevos marcos de medición para considerar en sus campañas. Al ofrecer una mayor personalización, los DSP permiten a los anunciantes tomar decisiones más granulares y basadas en datos. Aquí es donde entra en juego la IA, que hace lo que ningún ser humano (o algoritmo estándar) puede hacer.
Gracias a algoritmos avanzados y personalizados de bidding, la IA puede analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, automatizando procesos que antes requerían intervención manual y permitiendo ajustes múltiples y precisos en función de los objetivos de cada campaña. Esto no solo reduce el gasto en impresiones ineficaces, sino también permite la optimización hacia resultados como ROAS, Brand Lift y otros.
Durante años, los anunciantes han confiado en las herramientas nativas de los DSP para optimizar las campañas, a menudo utilizando métricas de rendimiento genéricas y universales. Pero a medida que los presupuestos se ajustan y las expectativas aumentan, la precisión resulta ser más importante que nunca. Cada dólar invertido debe producir resultados de negocio cuantificables.
Según el informe Global Insights: 2024 Trends Report de DoubleVerify, uno de cada tres marketers (33%) tiene previsto utilizar algoritmos personalizados de bidding en sus estrategias publicitarias este año. Pero ¿cuáles son los pasos clave para hacerlo con éxito?
A continuación, comparto una guía sobre cómo las marcas pueden aprovechar la IA para optimizar su estrategia de medios y lograr resultados tangibles.
Paso a paso: ¿Cómo crear una estrategia de bidding personalizada con IA?
Paso 1. Marcar el rumbo definiendo objetivos claros de la campaña. Antes de integrar la IA en la estrategia de medios, es fundamental establecer metas concretas. ¿Quieres aumentar las conversiones? ¿Impulsar el reconocimiento de marca? ¿Optimizar el costo por adquisición? La IA trabaja mejor cuando tiene una dirección clara, así que definir el “norte” de la campaña es el primer paso.
Paso 2. Calibrar la brújula con datos de calidad. La IA se alimenta de datos y su efectividad depende de la calidad de la información que recibe. Para maximizar los resultados, es clave aprovechar una variedad de datos disponibles, como datos propios de calidad (first-party data), datos de venta offline, métricas de atención, etc., para informar a su algoritmo de bidding personalizado.
Paso 3. Segmentar la audiencia. Dividir la audiencia en segmentos más pequeños y específicos en función del comportamiento, los datos demográficos y otras características relevantes.
Paso 4. Aprovechar los algoritmos personalizados de bidding. A todo marketer le interesa invertir su presupuesto publicitario de la manera más eficiente posible. Es entonces cuando entran en juego las soluciones de bidding algorítmico impulsadas por IA, como DV Scibids AI, que permite a las marcas optimizar en función de sus KPI’s exclusivos. Esta solución utiliza machine learning para analizar en tiempo real la probabilidad de que cada usuario realice una acción valiosa deseada y ajusta automáticamente las ofertas en función de los patrones identificados en la obtención de resultados. El algoritmo maximiza el rendimiento de la campaña mediante la asignación de los presupuestos en donde hay mayor probabilidad de conversión.
Paso 5. Medir, aprender y ajustar la estrategia. El último paso es evaluar el impacto de la estrategia y ajustar las campañas en función de los aprendizajes obtenidos. Aquí, la flexibilidad es clave, pues estamos en un entorno digital que cambia constantemente. Revisar los KPI’s y analizar los resultados permite refinar las campañas y aprovechar al máximo los beneficios que la inteligencia artificial puede aportar al marketing digital.
La era de depender de configuraciones genéricas en las plataformas DSP está llegando a su fin. Las marcas que ya han integrado estrategias de bidding impulsadas por IA han experimentado mejoras significativas en la eficiencia de costos y en el rendimiento de sus campañas.
A medida que las herramientas de optimización basadas en IA se vuelvan más accesibles, los anunciantes que las adopten obtendrán una ventaja competitiva considerable.
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