Especial IPMARK – Marketing Digital 2024

Pamela Cocola, director of business development en Beintoo

Google ha comenzado este año a eliminar las cookies de terceros del buscador Chrome. La industria publicitaria está trabajando en soluciones y alternativas para sobrevivir a este nuevo contexto, como la targetización contextual. En Europa, por ejemplo, “se están experimentando con nuevas tecnologías que implican el uso de la IA y algoritmos avanzados”, cuenta Pamela Cocola, director of business development en Beintoo, a IPMARK. 

TEXTO REDACCIÓN IPMARK

FOTOS BEINTOO

¿Cree que la industria publicitaria española está preparada para un futuro inminente sin cookies de terceros?

La depreciación de las cookies de terceros es un tema global, con el que todos los players del sector deben contar. Es difícil determinar hoy, en una fase previa a la eliminación efectiva de esta herramienta, si un mercado está preparado o no a apoyar un cambio tan significativo. Sin duda, para abordar esto y mantener la precisión en las acciones adv, es importante que las empresas comiencen a cambiar sus estrategias, centrándose en los datos de primera parte, es decir, la información obtenida directamente de los usuarios que interactúan en los diferentes entornos propietarios. 

Al mismo tiempo, es crucial aprovechar los próximos meses para estudiar y mejorar soluciones alternativas a las cookies de terceros. En toda Europa, se están experimentando con nuevas tecnologías que implican el uso de la IA y algoritmos avanzados. Entre las soluciones más sostenibles se encuentran las data cleaning room o el fingerprint: nuevas herramientas que permitirán, a corto plazo, dejar de depender de las cookies de terceros, para garantizar los estándares de perfilación y mejorar la eficacia de las acciones publicitarias. 

¿Cómo afecta la transición hacia estrategias cookieless a la capacidad de las empresas para personalizar y dirigir anuncios de manera efectiva

La transición hacia las estrategias sin cookies requiere que las empresas se adapten a nuevos modelos de recopilación y uso de datos. La personalización efectiva de los anuncios dependerá cada vez más de la calidad de los datos de primera parte y de la adopción de nuevas tecnologías que respeten la privacidad de los usuarios.

Ventajas de la targetización contextual

¿Cuáles son las ventajas de la targetización contextual en comparación con las estrategias basadas en cookies, y cómo estas contribuyen a una publicidad más relevante y centrada en el contenido?

La targetización contextual ofrece ventajas significativas en comparación con las estrategias basadas en cookies. En primer lugar, respeta la privacidad del usuario evitando las preocupaciones asociadas con el seguimiento individual. Además, se adapta fácilmente a las políticas de privacidad, sin vulnerar las normas. Por otro lado, al centrarse en el contexto del contenido de la página, ofrece anuncios más relevantes y adecuados para el usuario, mejorando así su experiencia. Esta relevancia aumenta la efectividad de la publicidad al dirigirse a audiencias interesadas en el contexto en el que se muestran los anuncios, lo que resulta en una mayor interacción y conversiones. La targetización contextual representa una sólida solución para los editores en un mundo post-cookie, manteniendo un mayor control sobre sus inversiones publicitarias, permitiendo una publicidad más relevante, centrada en el contenido y respetuosa de la privacidad. 

Integración de la IA

¿Hasta qué punto las compañías del sector están integrando la inteligencia artificial en todo el proceso de la campaña publicitaria, desde la recopilación de datos hasta la medición?

El uso de la inteligencia artificial desempeña un papel cada vez más crucial en todas las fases de la realización de una campaña, desde la recogida hasta la medición. El uso de tecnologías de IA se ha convertido en un factor clave para el éxito de la planificación digital. 

A partir de la fase preliminar, es decir, la de recopilación, gracias al análisis predictivo y a la extracción guiada por el machine learning, es posible recopilar e interpretar grandes cantidades de información, predecir el comportamiento de los usuarios y detectar tendencias o patrones recurrentes entre ellos. 

Durante la segmentación publicitaria, la IA permite dividir a las personas en clústeres más precisos, lo que mejora la perfilación y la eficacia de los anuncios; y, la creación del contenido se simplifica gracias a la generación automática de mensajes customizados y a la adaptación dinámica de las creatividades.  Incluso en la fase de live de la campaña, la IA puede apoyar a los anunciantes desde varios puntos de vista, tales como: optimizar la entrega de anuncios en tiempo real para maximizar el compromiso; analizar los datos de delivery, siempre en tiempo real, permitiendo así posibles correcciones; gestionar los presupuestos publicitarios de manera estratégica, asignando los recursos según las previsiones; y finalmente aprender de los resultados de las campañas pasadas. 

En resumen, la integración de la IA automatiza las tareas, permite una personalización avanzada y garantiza una mayor precisión en la orientación, adaptándose dinámicamente a las necesidades del mercado y de los consumidores, y haciendo que nuestras acciones sean más eficaces en muchos aspectos.

Considero que cuando mejor se hace publicidad, es decir, de la forma más creativa e interesante posible, es cuando gira en torno a cómo posicionar el anuncio en el lugar y el momento adecuados. La publicidad más ingeniosa siempre consiste en eso. Si pensamos en los anuncios más icónicos, la clave está en la asociación, en el contenido con el que está vinculado. Es el arte lo que hace que la publicidad sea atractiva, divertida y memorable para los consumidores. Y la tecnología contextual es una forma de acercarse al arte de la publicidad, de devolverle el elemento humano. Se trata de posicionamiento, de contenido, de llegar al consumidor adecuado en el momento adecuado. 

TEXTO BORJA FERNÁNDEZ, COUNTRY MANAGER DE SEEDTAG ESPAÑA

Por ello, con esto en mente y teniendo en cuenta el contexto actual en el que nos encontramos, donde las normas y los reglamentos de protección de la privacidad son cada vez más estrictos, el tratamiento de los datos de la audiencia conlleva cada vez más riesgos. Sin embargo, la publicidad contextual está libre de estas cargas. Y es que, la publicidad contextual debería ser algo más que un plan de reserva que nace por el miedo de las marcas a lo que ocurrirá cuando desaparezcan las cookies. El paso hacia la publicidad contextual ayuda a las agencias a alinearse mejor con el cambio más profundo que se está produciendo en el sector: el abandono de los métodos intrusivos y la adopción de métodos basados en la privacidad y el respeto. Este cambio conlleva un enfoque transformador: que marcas y agencias pongan el énfasis en crear una impresión profunda basada en la realidad contextual del momento.

En este panorama cambiante, la publicidad contextual es la forma en que las agencias juegan para ganar. Aquellas que la enfoquen simplemente como una forma de no perder se quedarán rezagadas frente a las que se lanzan a por todas.

¿Publicidad contextual o redes neuronales interconectadas en un mundo privacy- first?

En los últimos años han sido muchos los proveedores de publicidad que se han sumado a la tendencia de ofrecer publicidad contextual. En lo que respecta a la privacidad, la publicidad contextual permite una segmentación dirigida en entornos altamente relevantes sin requerir datos de los usuarios. Pero no todo vale. Algunos de ellos solo son capaces de servir anuncios en base a palabras clave. Podemos incluso decir que no llega al nivel de publicidad contextual y se trata de algo superficial mediante keyword-targeting. Por otro lado, existen proveedores que ofrecen una publicidad contextual más sofisticada que utiliza modelos avanzados de Natural Language Processing (NPL) o Computer Vision, entre otros. Estas tecnologías permiten perfilar mucho mejor las audiencias y el contenido que se ofrece.

Sin embargo, aunque estas tecnologías están a la vanguardia de los desarrollos tecnológicos, también están empezando a quedarse atrás. Los avances en redes interconectadas permiten ir todavía más allá en el entendimiento del sentimiento de los artículos y adoptar una visión holística que les permite  relacionar entre sí todo el universo de contenidos, representados en grafos. Esto abre la puerta a crear nuevos grupos de intereses interdependientes que reflejan la realidad actual de consumo de contenido online de los usuarios. Además, en conjunto, nos descubren y definen el comportamiento de cada audiencia, creando así lo que en Seedtag llamamos audiencias contextuales

Supervisados de manera minuciosa por Data Analysts, estos universos de contenido en constante cambio son un reflejo fiel de los comportamientos e intereses de los consumidores en tiempo real. Gracias a ellos, somos capaces de identificar cuáles son los momentos más adecuados para conectar con tu audiencia y, por tanto, conseguir que los mensajes impacten y resuenen en ella.

¿Cómo definir tu buyer persona mediante el reflejo del consumo de medios? 

El continuo análisis de los datos de manera detallada nos abre una nueva perspectiva a la vez que nos da un conocimiento mucho más amplio de cada interés y de cómo este está relacionado con otros similares. De esta manera, podemos traducir una audiencia o target objetivo en una planificación multi soporte o, mejor dicho, multi territorio. Como en cualquier ciencia, lo más importante es llevar la teoría a la práctica. Por eso, en Seedtag desarrollamos el input inicial, el de laboratorio, llevándolo hacia lo más cercano que vemos en el mundo real. Es decir, mejoramos el trabajo de laboratorio con la información en base a datos que hemos obtenido al analizar el comportamiento real del usuario. 

La transformación de los modelos de planificación

Al igual que la tecnología, los modelos de planificación han evolucionado mucho en los últimos años. Los datalakes, CRMs, DMPs y CDPs de los soportes y clientes, así como las distintas soluciones que ya tienen las agencias in-house para unificar varias fuentes de datos han transformado el ecosistema y los modelos de planificación. 

Actualmente buscar a una audiencia concreta de manera escalable es un trabajo complejo; la traducción de toda la información de datalakes, CRMs o CDPs a medios, ya sean o no digitales, es todavía compleja, y lo será conforme las cookies de tercera parte sigan desapareciendo. Por eso, una de las mejores opciones y alternativas para marcas y agencias es basarse en nuevas soluciones que permitan identificar, expandir y capitalizar los intereses de los usuarios y, con ello, entenderlos mejor.  

Las campañas basadas en grupos de contenidos o intereses cross media nos aportan mucha mayor escalabilidad y mejor eficacia. Es cierto que, actualmente, conseguir frecuencias de impacto altas con este modelo no es fácil pero, para campañas de cobertura es una de las mejores opciones. 

La eficacia de la contextualización respaldada por Kantar

En todos los estudios de Kantar realizados con anunciantes a lo largo del año pasado hemos visto importantes resultados en cuanto al crecimiento en la notoriedad de marca y su asociación con el mensaje. Además, gracias a la utilización de creatividades o mensajes contextualizados con los intereses (territorios), hemos conseguido generar un gran impacto sobre la favorabilidad y preferencia de marca de manera destacada.

Después de un año de trabajo con Kantar, hemos comprobado cómo las creatividades contextualizadas dentro de contenido relevante para la marca es una fórmula ganadora. Y es que la combinación de contexto y creatividad logra ofrecer los mejores resultados para nuestros clientes. En Seedtag hemos desarrollado una metodología única in-context para entender el efecto de las campañas y, además, ofrecemos soluciones de valor a lo largo del funnel para el tipo de consumidor dinámico de hoy en día. Es decir, nos adaptamos al mindstate del público objetivo en distintos momentos, guiados siempre por datos contextuales en tiempo real. 

Más de 400 estudios de brand uplift después, vemos cómo Seedtag es capaz de mejorar el recuerdo online, así como el top of mind un 38% más. De la misma forma, también consigue generar mejoras en la intención de compra  en un 20% más.

Custom AI: el futuro de la publicidad contextual en un mundo en el que prima la privacidad

Gracias a los avances de los equipos de ingenieros de audiencias, de data y operaciones, así como a los desarrollos creativos de Seedtag, hemos desarrollado un modelo de campaña que logra resultados extraordinarios, de manera escalable y generando insights de alto valor para las marcas. Este modelo de campaña, además, les da un mayor conocimiento acerca de sus consumidores o targets y sirven como base de futuras planificaciones.

Los modelados lookalike suponen un importante paso adelante, ya que ha permitido a las marcas ampliar y escalar su público objetivo mediante la identificación de usuarios con características afines al público específico de su marca. Esta técnica se convirtió en un elemento básico de las principales plataformas como Facebook y Google, seguidas de los DSP. El último avance se basa en una segmentación totalmente personalizada diseñada para el ecosistema web sin cookies, que crea audiencias similares (lookalike) basadas en patrones de consumo de contenidos. 

Este enfoque emplea IA personalizada (custom AI) para crear modelos de aprendizaje automático específicos para cada campaña utilizando datos de first-party y señales contextuales. Estos modelos analizan las URL y las puntúan en función de su relevancia semántica para las instrucciones de la campaña de una marca. El resultado deriva en una selección muy detallada de contenidos que se ajusta a los objetivos de la campaña, superando la precisión de los segmentos estándar.

Por ello, en un mundo post-cookie, la segmentación de audiencias dependerá cada vez más de los datos de first party. Sin embargo, traducir estos datos en campañas de marketing escalables y eficaces supone un reto importante. La segmentación contextual, que se centra en el entorno del anuncio en lugar de en datos de audiencia no muy fiables, garantiza la relevancia del contenido que se consume en ese momento. Este enfoque evita incertidumbres en la comparación de datos personales y ofrece una alternativa sólida y sostenible a los métodos tradicionales.

La publicidad contextual personalizada se plantea como una solución de futuro en un mundo en el que prima la privacidad. No sólo se adapta a la evolución del panorama digital, sino que supera a los segmentos estandarizados, ofreciendo un método más preciso y fiable para posicionar anuncios en contextos relevantes. Mientras que el sector de la publicidad digital se enfrenta a unas normas de privacidad cada vez más estrictas, la IA contextual personalizada (custom AI) se sitúa como guía de la innovación, liderando el camino hacia una práctica publicitaria más eficaz, responsable y sostenible.

No hay saga ni personaje de Marvel ni DC en la que ver super poderes como los que nos trae la inteligencia artificial. Cada día presenciamos un nuevo capítulo de esta tecnología disruptiva que nos deja boquiabiertos y mantiene enganchados hasta la próxima temporada. Escribe, “piensa”, dibuja, locuta y hasta edita videos generando sus propios recursos.

TEXTO JULIO JIMÉNEZ CLEMENTE, HEAD OF CREATIVE STRATEGY EN 4FOREVERYTHING

Así que, he decidido preguntarle a ella misma, que se ponga nombre escribiendo un prompt muy al estilo del programa de Rafaella Carrá… (aquí la pillamos fijo). “Y si fueras una super heroína, ¿cómo te llamarías?”:

De nada, Marvel. 

No podemos negar que tiene talento, ¿verdad?  Y es que la inteligencia artificial (IA) está transformando todo lo que conocemos hasta ahora y a una velocidad brutal. Va tan rápido que lo hoy escrito es muy probable que mañana quede obsoleto. 

Y como en todos los sectores, también está influyendo en la industria del marketing experiencial, ofreciendo nuevas posibilidades, pero también planteando desafíos significativos. ¿Pueden estos retos convertirla en la gran villana de nuestra profesión? Identifiquemos primero unos y otros, y hagamos balance. 

Entre tanto, pongámosla otra vez a prueba, y busquemos nombre a esa IA como si fuera una gran villana de comic. 

Ya tenemos los personajes. Nos toca desarrollar la historia. Empecemos por las grandes oportunidades que abre: 

a. Análisis predictivo:

– Tiene una excelente capacidad para predecir tendencias y comportamientos del consumidor mediante algoritmos avanzados. Será una de las mejores aliadas de planners y departamentos de estrategia, donde la colaboración humano-IA puede generar resultados sorprendentes.

b. Híperpersonalización:

– La IA permite analizar grandes cantidades de datos para crear experiencias personalizadas y adaptadas a cada consumidor. Su potencial permite identificar patrones y segmentar a los consumidores en grupos más precisos y dinámicos. 

c. Experiencias inmersivas:

– Al combinar la IA con tecnologías como AR o VR se pueden crear experiencias personalizadas inmersivas, adaptando entornos virtuales según las preferencias individuales, mejorando así la experiencia del usuario.

Podríamos hablar de muchas otras cosas, pero estas son, a mi juicio, sus tres grandes super poderes.  Pero como en toda buena historia que se aprecie, vamos a identificar también a los malos. Su irrupción como revolución tecnológica abre incertidumbres, miedos que tienen que responder a preguntas como estas: 

a. ¿Está en peligro el trabajo de los creativos?

– Aunque la IA puede realizar tareas creativas, la creatividad humana sigue siendo esencial. Ha de incorporarse como una herramienta más al proceso, ayudando a aligerar aquellas tareas más mecánicas y repetitivas, y siendo un motor de inspiración paras las creaciones originales. 

b. ¿Qué pasa con los derechos de autor de las obras cocreadas por la IA?

– Una de las grandes batallas se da en este campo. La cuestión de la propiedad intelectual surge cuando la IA contribuye significativamente a la creación de contenido. Es necesario revisar y actualizar las leyes de derechos de autor para abordar este nuevo panorama que sin lugar a dudas abre dudas a las que hay que dar certidumbre. 

c. ¿Cómo aseguramos la privacidad de los datos de los consumidores?

La recopilación masiva de datos para personalizar experiencias puede plantear preocupaciones significativas sobre la privacidad del consumidor. La utilización indebida de información personal puede generar desconfianza y afectar la reputación de las marcas.

CognitIA o Sintencia, esa es la cuestión

La inteligencia artificial en el marketing experiencial abre las puertas a la innovación, pero también plantea desafíos importantes. La clave radica en la adaptación continua a través de la formación del talento en tecnologías emergentes, la colaboración eficiente y la ética en su uso, y un marco legal que permita dar seguridad jurídica a todos los actores implicados.  

Honestamente, creo que debemos de quedarnos con la superheroína. El potencial que ya nos muestra va a permitirnos optimizar el trabajo que hacemos y seguir creando experiencias de marcas cada más relevantes. 

Y como estaba metido en faena, he decidido ponerle cara a CognitIA.

De nada, DC. 

Lo cierto es que este artículo es una pequeña muestra de su potencial, pero ¿hubiera sido capaz de conectar sus bondades y peligros con el mundo de los cómics? 

Todo eso, como decía Anthony Blake, “es producto de tu imaginación”. 

En un reciente viaje a París, me di cuenta de algo interesante sobre la forma en la compramos actualmente. Pasamos de la tienda a internet y luego a la tienda otra vez, continuamente, y perdemos el seguimiento del consumidor en cada interacción o punto de contacto con la marca; por lo tanto, la duda que me saltó a la cabeza fue, ¿qué pasaría si pudiéramos hacer que las compras online y las compras en tienda física parecieran un único y sencillo viaje? Sabiendo cuál es el producto relevante para mí y que me estuviera esperando.

TEXTO FLORIAN GROUFFAL, SVP MANAGING DIRECTOR EMEA EN ZETA GLOBAL

El viaje del consumidor se desarrolla a partir de un cúmulo de diferentes puntos de contacto digitales, los conocidos touchpoints o puntos de contacto, siendo los consumidores los protagonistas, lo que se llama consumer centricity. Las estrategias centradas en el consumidor dan prioridad a las interacciones personalizadas en los puntos de contacto clave a lo largo de todo el customer journey. 

Hace tiempo, que el recopilar datos de los clientes no es tarea fácil, pero hoy en día el volumen de datos de que disponemos es prácticamente ilimitado. Teniendo esto en cuenta, es fundamental ser consciente de cuáles son las fuentes de datos y comunicar claramente a los consumidores cómo se recopilan y utilizan sus datos.

El viaje del consumidor es un camino sinuoso. Sería negligente ignorar este hecho, ya que incluso un solo punto de contacto perdido o un error de comunicación pueden dejar una mala impresión y provocar una pérdida de ingresos. Si consideramos el recorrido del consumidor como una serie dinámica y en constante evolución de puntos de contacto, en lugar de una progresión lineal, podremos tomar el pulso y el camino hacia la compra.

Por este motivo es tan importante que los profesionales del marketing transformen los datos brutos en inteligencia práctica. Su papel es fundamental para que las marcas sean relevantes, a través de mejorar las estrategias centradas en el consumidor.

En este sentido, es crucial conocer lo que se necesita para situar realmente al consumidor en el centro:

• La importancia de conocer al consumidor.
• El valor de la alineación entre canales.
• Las funciones exclusivas que desempeñan los canales en la experiencia del consumidor.
• Los beneficios de la alineación organizativa.
• El papel que debe desempeñar la IA.

Si aprovechamos la tecnología de marketing, podremos extrapolar comportamientos anteriores. No nos limitemos a conocer a nuestros consumidores en el siguiente punto de contacto, anticipémonos a todos ellos. Las integraciones eficaces entre canales y la participación del consumidor en tiempo real es fundamental para aprovechar esta tecnología. La clave es establecer un experiencia fluida y coherente entre los canales, que impulsará a unos resultados significativos. Esta previsión y coherente nos ayudará a responder rápidamente a los cambios de comportamiento, seguimiento multicanal y a crear experiencias conectadas que sorprenden y enriquecen. 

A modo de ejemplo, si tomamos como punto de contacto las razones de las devoluciones de compras en las tiendas y las evaluamos, nos ayudarán a resolver el problema. Por ejemplo, se estima que el 16,5% de productos es devuelto en las tiendas, en EEUU, según un estudio, las razones clave que llevan a los consumidores a devolver sus artículos a lo largo de un periodo son: 

• Un 81% de las compras han sido devueltas por que los artículos estaban dañados o defectuosos.
• Un 75% de las devoluciones de las compras se produjeron porque el artículo no se ajustaba a la talla.
• Un 56% de las devoluciones de las compras se debieron a que el producto no coincidía con su descripción.
• Un 33% de las compras fueron devueltas simplemente porque cambiaron de opinión.
• Un 11% de las devoluciones se debieron a retrasos en las entregas.

Precisamente, desde Zeta Global, mediante este análisis exhaustivo de los puntos de contacto, conectamos con los consumidores en cada etapa a través de experiencias omnicanal memorables y cuantificables para impulsar el crecimiento de los anunciantes, crear las mejores experiencias para el consumidor final y los mejores resultados para las marcas. Es decir, mediante, inteligencia artificial creamos experiencias únicas al consumidor para crear su mejor experiencia durante la compra enfocado en la obtención de los mejores resultados para las marcas.

Florian Grouffal es emprendedor de Internet con más de 20 años de experiencia en marketing digital. Supervisa las ventas y el crecimiento de los ingresos en toda Europa, utilizando la plataforma de marketing de Zeta para proporcionar información en tiempo real y aprovechar la IA para una personalización sin precedentes a escala en todos los canales.