En la mente de los profesionales del marketing: ¿Cómo afectará la IA generativa a mis operaciones de marketing?

La IA generativa suscita mucho interés y entusiasmo en la actualidad. Impulsados por la presentación de ChatGPT en noviembre de 2022, los líderes del sector y los profesionales del sector pronostican el impacto de la IA generativa en todos los ámbitos, desde el futuro del trabajo hasta cómo puede ayudar a los niños a hacer los deberes. 

A partir de nuestra experiencia en operaciones de marketing, plataformas tecnológicas y los datos que las impulsan, estas son algunas de las grandes ideas, predicciones y preguntas en las que creemos que todo profesional del marketing digital debería pensar cuando se trata de IA generativa.

Cambio de entradas de canal, lógica y resultados

La IA generativa puede cambiar la forma en que los motores de búsqueda generan, muestran y priorizan los resultados. Históricamente, los consumidores y las marcas se han basado en gran medida en la búsqueda como punto de partida para las experiencias de compra. Más del 80% de las experiencias de compra comienzan con una búsqueda[1] y, en la actualidad, más del 50% de la inversión en publicidad digital se destina a apoyar e impulsar este comportamiento. 

La búsqueda y la medición de la búsqueda se basan en entradas basadas en palabras clave que se combinan con señales basadas en el usuario. Estas señales impulsan los algoritmos y las subastas que devuelven los resultados de búsqueda en un orden específico. Es fácil imaginar un escenario en el que las palabras clave se cambien por peticiones lingüísticas centradas en el ser humano -por ejemplo, a través de ChatGPT integrado en Bing o las capacidades del Bard de Google-, lo que cambiaría la lógica de búsqueda y las pujas tradicionales, el flujo de resultados y la medición y los procesos utilizados para optimizar el rendimiento.

Operaciones

Hemos visto muchos ejemplos de la capacidad de la IA generativa para automatizar tareas manuales y mundanas. Desde la redacción de un informe hasta la creación de perfiles de audiencia y listas de URL de exclusión, la IA generativa ha demostrado su potencial para aumentar la eficiencia y ahorrar costes. 

Cuando se trata de operaciones más avanzadas y complejas, la IA generativa podría tener un impacto aún mayor. Los motores de búsqueda podrían utilizar la IA generativa para poner en contacto a los consumidores con los contenidos y los anunciantes, transformando la forma en que se miden, atribuyen y deciden las campañas en la actualidad.

Por ejemplo, la medición y la atribución necesitarían recurrir a la IA para predecir cómo afectan las cadenas de lenguaje natural a la inversión futura. Dada la naturaleza de aprendizaje de la IA generativa, el valor de una ventana retrospectiva se reduciría en gran medida, y las predicciones futuras sólo serían válidas para la siguiente hora o hasta la siguiente puja. Además, según el canal y el medio, la atribución en tiempo real y la toma de decisiones basada en la IA podrían impulsar una mayor proporción de los presupuestos y las licitaciones.

Profundizando un poco más...

Puja y gasto: Con el auge de la IA generativa, la búsqueda impulsada por algoritmos de lenguaje natural podría pasar de la puja por palabras clave a una combinación de textos más organizada, que constituye la base de la generación y el procesamiento del lenguaje.

A medida que el algoritmo aprende, cabe esperar que el proceso de planificación y puja también tenga que aprender, lo que afectaría a la asignación del gasto y, lo que es más importante, a la experiencia del consumidor. Aunque aún está por ver el futuro de la búsqueda basada en IA y los cambios subsiguientes en la compra y la puja (es decir, de la búsqueda basada en palabras clave a la basada en "frases y sentimientos"), los profesionales del marketing pueden y deben empezar ya a planificar y experimentar con este enfoque.

Etiquetado y seguimiento: Hoy en día, la búsqueda desempeña un papel importante en la determinación de los resultados que se rigen por las metaetiquetas, la proporción entre código y texto, las etiquetas alt y la relevancia del texto. La mayoría de los robots de búsqueda buscan metadatos en una página para identificar e indexar el contenido, que posteriormente se muestra en la página de resultados de los motores de búsqueda.

El paso de las combinaciones de palabras clave a las peticiones generales en lenguaje natural plantea una serie de cuestiones importantes: 

• ¿Cómo cambiarán las clasificaciones de los sitios web, teniendo en cuenta las estrategias tradicionales de SEO? 
• ¿Habrá que añadir a las páginas web metaetiquetas ricas en información y basadas en el idioma para que la IA pueda comprender mejor la relevancia del contenido y devolver la "mejor" página en función de la consulta? 
• ¿Necesitará el contenido una definición adicional en las etiquetas alt para ayudar al procesador de lenguaje a evaluar e incorporar más páginas con imágenes en los resultados recomendados? 

Los requisitos añadidos para el etiquetado impulsarán modificaciones en las etiquetas, la gestión de etiquetas, la medición, la automatización de plataformas y la automatización de flujos de trabajo. Los anuncios recientes de algunos de los grandes actores de las plataformas, como Google, Microsoft y Amazon, hablan de un mayor papel de la IA generativa en las capacidades de la plataforma y la nube, pero aún está por ver cómo afectará a la experiencia multicanal, la captura de señales y la medición.

Medición y atribución: En un mundo de IA generativa, la medición y la atribución tendrán que involucrar al "motor" de la IA para apoyar la toma de decisiones, tanto humanas como automáticas. La captura, el procesamiento, el modelado y la visualización de señales deben evolucionar hacia un ritmo operativo más "siempre activo, siempre optimizador".

La Atribución Basada en Datos (DDA) será imprescindible para que los profesionales del marketing y las plataformas puedan anticiparse y dirigirse a una audiencia con el contenido, los mensajes, la secuencia y la frecuencia que captarán la atención, impulsarán la participación y una experiencia personalizada. Para los profesionales del marketing que aún no estén llevando a cabo experimentos de DDA y/o de atribución basada en la regresión (RBA), ahora es el momento de empezar.

El futuro

El mundo de la IA generativa sigue siendo un espacio fluido, que genera más preguntas que respuestas. Pero nuestra experiencia demuestra que un marco estratégico para el análisis y una cultura de experimentación le permitirán comprender y adelantarse a algunos de los cambios más probables, minimizando el riesgo y maximizando el beneficio para sus operaciones de marketing digital y medios de comunicación.  

En nuestro próximo artículo, profundizaremos en otros avances de la IA generativa y ofreceremos recomendaciones específicas sobre cómo las marcas y los anunciantes pueden posicionarse para aprovecharlos ahora.

[1] Fuente: GE Capital Retail Bank, 2022 "El 81% de los compradores minoristas investiga en línea antes de comprar. La inmensa mayoría de los consumidores minoristas comienzan su viaje investigando en línea".