Deep Learning, la tecnología detrás de los anuncios online que imita el comportamiento humano

RTB House menciona que con el punto de inflexión digital al que hemos llegado, analizar datos en tiempo real es una de las principales estrategias de la publicidad digital, más aún en tiempos de incertidumbre.

Según el proveedor de tecnología para publicidad digital, se ha observado un incremento en el uso de Inteligencia Artificial (IA), sobre todo de tecnologías como el Deep Learning, el cual permite una mayor eficiencia del análisis de datos y conclusiones más precisas.

Sus niveles de procesamientos ha permitido liberar al talento humano de tareas manuales, evitando errores y optimizando las campañas con base en predicciones más precisas, sobre todo, al analizar el potencial de engagement con los usuarios justo en el momento en el que está frente al anuncio.

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“Deep Learning es el campo más avanzado de la Inteligencia Artificial, que funciona como redes neuronales, imitando el comportamiento humano para hacer predicciones y tomar decisiones en tiempo real. Sus algoritmos se basan en el aprendizaje constante, sin necesidad de entradas manuales”, explicó a gestion.pe Monika Oglozka, head de Cono Sur RTB House.

Dicha tecnología se usa en autos autónomos, entrega predictiva e incluso en el diagnóstico de enfermedades. “En la publicidad online, está presente en los medios programáticos. No solamente permite comprar el espacio publicitario en el sistema de subastas en tiempo real con más eficiencia, sino también se usa detrás de los sistemas de recomendación de anuncios, que interpretan el comportamiento de navegación de los usuarios para conocer y predecir sus intereses, así como su potencial de compra para cada producto”.

Asimismo, detalla que, para tener una idea del nivel de procesamiento, mientras que el Machine Learning alcanza 80 Flops (Floating point operations per second) -métrica utilizada para medir la cantidad de operaciones (procesamiento) realizadas por segundo-, su evolución, es decir, el Deep Learning suele alcanzar alrededor de 200 mil Flops.

“Datos de RTB House, señalan que el retargeting personalizado, basado en Deep Learning, puede ser hasta 50% más eficiente que el basado en Machine Learning convencional, gracias a mejores predicciones y recomendaciones realizados por el algoritmo”, detalla Oglozka.

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¿Cómo funciona en la práctica?

A modo de ejemplo, un usuario entra en un e-commerce de calzado y hace clic en un modelo, pero no realiza la compra. A partir de este momento, considerando su comportamiento de navegación, el algoritmo interpreta que hay interés y comienza a mostrarle al usuario con publicidad que presenta no solo el zapato visto por el consumidor, sino también otros modelos similares que le pueden agradar.

“Como este seguimiento se realiza en tiempo real, el algoritmo podrá cambiar las recomendaciones de productos en función de las nuevas actividades realizadas por el usuario después de la visita, aprendiendo constantemente el comportamiento de ese usuario y de otros con perfiles y contextos de navegación similares, por lo que incluso podrá evaluar qué tan calificado es ese cliente, es decir, si realmente hay potencial para la compra, y seleccionar así las mejores ubicaciones para impactarlo con anuncios y los mejores mensajes de banners de acuerdo a su perfil (personalización)”, explica la head de Cono Sur RTB House.

Así, las predicciones más precisas garantizan mejores experiencias para los usuarios y un mejor rendimiento para los anunciantes, ya que los anuncios son más asertivos.

Segmentación post-demográfica

Otra estrategia que ayudará a las marcas es garantizar la personalización de los anuncios en tiempo real. Los públicos tienen perfiles cada vez más heterogéneos y con particularidades propias

Oglozka explica que mientras se está estructurando una campaña para un nuevo automóvil deportivo de alta gama, generalmente, el público objetivo serían hombres, con edades entre 35 y 55 años y alto poder adquisitivo, probablemente buscando a estos consumidores en contenido mega “apropiado”, como sitios que hablan de deportes sofisticados, como el golf, por ejemplo. “Si bien el perfil anterior fue identificado en el proceso de investigación del anunciante y tiene sentido segmentarlo para aumentar las posibilidades de éxito, existen muchas brechas en este aspecto que podrían representar oportunidades perdidas”.

“Las mujeres también están interesadas en los autos deportivos. Las personas más jóvenes pueden tener un poder adquisitivo equivalente. Los hombres dentro del grupo demográfico también pueden estar interesados en contenido más genérico, y puede que no les guste el golf”, resalta.