Más allá de su aplicación inicial en la segmentación de audiencias, la IA personalizada (es decir, soluciones de inteligencia artificial creadas con los objetivos específicos de una organización en mente) está revolucionando varios aspectos de la publicidad digital, desde audiencias similares y estrategias de oferta hasta medición y optimización. Sin embargo, su impacto más profundo radica en incorporar los objetivos de la campaña en la toma de decisiones automatizada en todas las organizaciones de marketing, presagiando una nueva era en la estrategia de publicidad contextual.

Si bien la segmentación por audiencia ha sido una aplicación fundamental de la IA personalizada en la publicidad digital, su potencial va mucho más allá. Los anunciantes con visión de futuro han aprovechado la IA personalizada para guiar sus estrategias contextuales durante años. A medida que la industria avanza hacia un futuro posterior a las cookies y en el que la privacidad es lo primero, esta aplicación de IA personalizada promete los avances más significativos.

Más allá del modelado similar, la IA personalizada está desbloqueando la segmentación por audiencia sin cookies

La publicidad digital ha pasado de una segmentación por audiencia predefinida a la adopción de métodos más sofisticados y personalizados basados ​​en IA. Inicialmente, las marcas dependían de audiencias predefinidas para dirigirse a los usuarios, un compromiso necesario dadas las limitaciones tecnológicas de la época. Sin embargo, este enfoque a menudo sacrificaba la precisión en aras de la simplicidad.

El modelado de apariencias representó un importante avance, permitiendo a las marcas ampliar sus audiencias objetivo al identificar usuarios con características similares a las de su audiencia de marca específica. Esta técnica se convirtió en un elemento básico en las herramientas de las principales plataformas como Facebook y Google.

El último avance en esta evolución es la orientación totalmente personalizada diseñada para la web sin cookies.

Este enfoque emplea IA personalizada para crear modelos de aprendizaje automático específicos de campañas utilizando datos propios y señales contextuales. Estos modelos analizan las URL y las califican según su relevancia semántica para el resumen de la campaña de una marca. El resultado es una selección refinada de contenido que se alinea estrechamente con los objetivos de la campaña, superando la precisión de los segmentos estándar.

La IA contextual personalizada está impulsando un mejor recuerdo de los anuncios

Un aspecto crítico de la segmentación por audiencia con IA personalizada es la calidad de los datos de audiencia subyacentes y la integridad del proceso de emparejamiento. Un estudio de Truthset destacó los problemas de confiabilidad en los datos utilizados para la orientación de anuncios y la medición de la audiencia. El estudio encontró que las coincidencias entre direcciones de correo electrónico hash y direcciones postales de varios proveedores de datos eran precisas solo alrededor del 51% de las veces, lo que arroja dudas sobre la precisión de dichas coincidencias de datos de audiencia.

Varias innovaciones respaldan la integridad de los datos de la IA personalizada y la capacidad avanzada de orientación. Por ejemplo, el análisis a nivel de red (NLA) es crucial, ya que examina todo el universo de URL para discernir grupos de contenido, tendencias y relaciones semánticas. Las técnicas de recuperación de contenido escanean esta red, identificando URL que se alinean con el informe del anunciante. Un modelo de IA personalizado, creado y entrenado con este conjunto de contenido filtrado, clasifica los artículos nuevos y garantiza que solo se seleccionen los más relevantes para la campaña.

La eficacia de la IA contextual personalizada es evidente en sus resultados. Por ejemplo, el índice de afinidad de Seedtag, que mide la relevancia del contexto para la audiencia y el mensaje previstos, suele ser un 92 % más alto que las puntuaciones derivadas de taxonomías predefinidas. Además, los anuncios colocados utilizando esta tecnología mejoran la adecuación del anuncio/contenido en un 9%, lo que genera aumentos significativos en el recuerdo del anuncio (22%) y la asociación de mensajes (19%) en comparación con las categorías estándar de IAB.

La publicidad contextual personalizada permite a los anunciantes adaptarse en un entorno que prioriza la privacidad

En un panorama posterior a las cookies, la segmentación por audiencia dependerá cada vez más de datos propios. Sin embargo, traducir estos datos limitados en campañas de marketing escalables plantea un desafío importante.

La orientación contextual, que se centra en el entorno de colocación del anuncio en lugar de extrapolar datos de audiencia potencialmente poco fiables, garantiza la relevancia del contenido que se consume en ese momento. Este enfoque evita las incertidumbres de la comparación de datos personales y ofrece una alternativa resistente y sostenible a los métodos tradicionales.

Por lo tanto, la publicidad contextual personalizada surge como una solución preparada para el futuro en un mundo en el que la privacidad es lo primero. Se adapta al panorama digital en evolución y supera a los segmentos estandarizados, ofreciendo un método más preciso y confiable para colocar anuncios en contextos relevantes.

Mientras la industria de la publicidad digital se enfrenta a la pérdida de señal y a mayores estándares de privacidad, la IA contextual personalizada se erige como un modelo de innovación que guía el camino hacia prácticas publicitarias más efectivas, responsables y sostenibles.

Patrocinado por Seedtag