Cómo el aprendizaje profundo está cambiando el juego tanto para los anunciantes como para los consumidores

La IA ha cambiado para siempre la publicidad digital. Como especialistas en marketing, ya nos permite decidir cómo involucrar mejor a los clientes y mercados potenciales como nunca antes.

Pero hay espacio para crecer. Las herramientas de aprendizaje profundo son la próxima área importante de investigación basada en inteligencia artificial, y generarán una ola de innovación futura en todas las industrias, lo que traerá una nueva era de marketing de la que se beneficiarán tanto los anunciantes como los usuarios finales.

Nuestras interfaces ya se han adaptado para adaptarse a los intereses de un usuario a nivel personal, haciendo coincidir los conocimientos y comportamientos de la industria con la publicidad gráfica o la personalización. Pero los algoritmos de aprendizaje profundo lograrán aún más.

El aprendizaje profundo está cambiando la forma en que pensamos sobre la eficacia. Este es el campo más prometedor de la investigación basada en inteligencia artificial, que se encuentra en Google Translate, Tesla driving-cars o el mecanismo de reconocimiento de imágenes de Yahoo. También se utiliza de formas más futuristas.

DeepMind AI de Google puede leer los labios en programas de televisión mejor que un profesional (un experto humano anotó solo el 12,4% de las palabras sin errores, frente a la IA con un 46,8%). Estos algoritmos han ganado contra los mejores jugadores de póquer del mundo e incluso pueden auto-dirigir una película, mostrada recientemente por Saatchi & Saatchi en el Festival Internacional de Creatividad Cannes Lions.

Y, por supuesto, la industria de la publicidad experimentará aplicaciones de aprendizaje profundo. Un anuncio reciente de Coca-Cola indica que quieren usar bots de inteligencia artificial para crear música para anuncios, escribir guiones, publicar un lugar en las redes sociales y comprar medios, lo que implica que la revolución de los anuncios de aprendizaje profundo parece más cercana a la realidad que nunca.

Desde la perspectiva del anunciante: algoritmos de autoaprendizaje que reaccionan de forma inteligente ante situaciones inesperadas

Según una nueva investigación de Adlucent, los consumidores anhelan una experiencia publicitaria personalizada y el 71% de los encuestados prefiere anuncios adaptados a sus intereses y hábitos de compra. El estudio también mostró que las personas tienen casi el doble de probabilidades de hacer clic en un anuncio de una marca desconocida, si el anuncio se adaptó a sus preferencias.

Con el acceso cada vez mayor a los datos y la competencia en rápido movimiento, nunca ha sido más importante para los especialistas en marketing dar sentido al ruido que rodea a los usuarios, pero nunca ha sido tan fácil. Se puede hacer un modelo de personalización típico sin algoritmos muy avanzados, pero sabemos que este límite ya se ha alcanzado. Sin embargo, los nuevos algoritmos de aprendizaje profundo pueden detectar situaciones inesperadas y potencial oculto.

Por ejemplo, imagina que te has olvidado del cumpleaños de tu amigo. Con solo dos días para el final, no hay mucho tiempo para buscar un producto, pero sí lo suficiente para buscar algo especial. En estos casos, la personalización ultraprecisa puede marcar la diferencia, y los modelos de aprendizaje profundo pueden comenzar a saber que está buscando algo con entusiasmo.

Ya sea por un cambio repentino en el comportamiento o una juerga de compras aparentemente urgente, un modelo típico sería ciego a estos puntos de datos, pero el aprendizaje profundo puede hacer las conexiones.

La comprensión profunda del comportamiento de compra de los consumidores aún no ha estado ampliamente disponible para los jugadores del comercio electrónico, pero es fundamental para los especialistas en marketing. Por ejemplo, es bastante fácil encontrar patrones en la toma de decisiones para picos de ventas típicos y predecibles como el Black Friday o el Día de la Mujer. Se vuelve más complicado cuando se trata de identificar eventos individuales, con un contexto muy específico (como el cumpleaños de un amigo próximo o cualquier ocasión repentina).

Aquí es donde el aprendizaje profundo reemplaza a los métodos tradicionales. Inspirado por las neuronas biológicas en nuestro cerebro, el aprendizaje profundo entra en el juego y hace posible obtener descripciones de usuario más confiables, ricas e interpretables por máquina del potencial de compra de los clientes sin la necesidad de experiencia humana.

En contraste con el enfoque tradicional de aprendizaje automático, el aprendizaje profundo puede identificar a un usuario en una multitud en línea, una persona que inicialmente puede parecer un usuario que actúa de manera caótica, pero que de hecho tiene el mayor potencial para finalizar una compra.

Esto es posible porque los algoritmos de autoaprendizaje definen a cada cliente potencial que busca un producto ligeramente diferente a los modelos habituales. Hace referencia a la historia y ve que la persona cambió su comportamiento de forma dinámica. Luego ofrece probabilidades de conversión extremadamente precisas, aprendiendo no solo de un usuario, sino de todos los usuarios de la red.

Por ejemplo, si el regalo de cumpleaños fuera "auriculares nuevos", la reorientación basada en el aprendizaje profundo haría que el usuario buscara rápidamente entre 10 modelos diferentes, verificara las especificaciones y se redujera a un rango de precios. Lo definiría como una situación inusual y urgente, mientras que los algoritmos tradicionales solo lo verían como un comportamiento indeciso y errático, o no lo notarían en absoluto.

Con el conocimiento de que la persona tiene una necesidad urgente de comprar algo, la tienda electrónica puede presionar automáticamente al consumidor para que finalice la compra en su tienda electrónica específica.

Desde la perspectiva del usuario: algoritmos de aprendizaje profundo que predicen sus deseos

Cuando la inteligencia artificial se aplica a cualquier producto comercial o distribución de servicio, se convierte en una extensión única de quiénes somos. Funciona fenomenalmente en el sistema de recomendación de Netflix, y muchas películas vistas en Netflix provienen de las sugerencias mejoradas de aprendizaje profundo de la compañía.

Amazon también confía en los algoritmos de autoaprendizaje. El sistema de "envío anticipado" basado en algoritmos patentado de la empresa puede definir con gran precisión los patrones de compra del cliente y predecir la marca, el rango de precios y el producto que se comprará. En base a eso, Amazon puede enviar productos a los centros de distribución incluso antes de que se realice un pedido, lo que revoluciona la industria del comercio electrónico.

La IA, especialmente el aprendizaje profundo, es la herramienta perfecta para predecir los deseos de un usuario en la industria publicitaria. La tecnología está simplificando nuestra experiencia de usuario diaria al ofrecer anuncios muy específicos que contienen no solo productos que es más probable que compremos, sino también aquellos que no hemos visto o productos en los que ni siquiera hemos pensado.

Imagine que acaba de comprar una cámara nueva. Los algoritmos de aprendizaje profundo analizarán cada parte de lo que hizo: fecha de compra y de compra, especificaciones de la cámara, historial, comportamiento, etc. Los algoritmos podrán diseñar recomendaciones de productos que satisfagan sus necesidades personales que van más allá de las sugerencias típicas.

Las lentes compatibles o las tarjetas de memoria adicionales o el trípode de la cámara pueden ser buenas recomendaciones, mientras que un anuncio de video sugerido con un dron con cámara podría mostrarle algo en lo que ni siquiera había pensado, pero que ahora quiere inconscientemente.

Las recomendaciones de productos relacionados de Amazon ayudan a animar a los usuarios a realizar compras adicionales

La razón por la que el aprendizaje profundo es tan impactante es que aprende de la misma manera que las personas, solo que mucho, mucho más rápido. Analiza los deseos de cada persona de forma individual, al mismo tiempo que tiene en cuenta los datos de millones de personas y ofrece resultados en tiempo real. Esta es una hazaña que ningún ser humano puede esperar lograr.

Las herramientas de aprendizaje profundo de los anunciantes conducirán a cambios en la forma en que recomendamos los productos, sopesando cuidadosamente el valor de un comprador potencial, prediciendo la probabilidad de conversión y, lo más importante, aprendiendo sobre sus deseos. Los algoritmos de autoaprendizaje ayudan a lograr un análisis de usuario súper preciso y, como resultado, hacen que la publicidad sea aproximadamente un 40% más eficiente.

En un futuro próximo, los anunciantes y los usuarios experimentarán la evolución de la publicidad. Si bien puede parecer un poco de ciencia ficción, esta tecnología es una progresión natural para hacer que las actividades en línea sean más eficientes que nunca.