Felipe Vallejos de Reprise
Felipe Vallejos, Regional Performance Director Media & Analytics para Latinoamérica de Reprise, la agencia especializada en performance marketing del grupo Mediabrands, compartió con PRODU una columna en la que habla sobre el impacto de la inteligencia artificial en las campañas de búsquedas pagas. El auge que viene desde hace un tiempo con modelos algorítmicos y de machine learning que han dado un gran impulso a la industria del marketing digital.
El impacto de IA en campañas de Paid Search: Transformando el comportamiento y resultados de búsquedas
Hoy todo el mundo está hablando de las IA y cómo estas pueden automatizar e incluso eliminar trabajos que existen actualmente. El auge de estas tecnologías viene desde hace un tiempo con modelos algorítmicos y de machine learning que han dado un gran impulso a la industria del marketing digital. A través de diferentes algoritmos y modelos hoy se generan subastas automatizadas, las cuales se pueden optimizar con estrategias de pujas según nuestros objetivos.
Para poder entender esto en profundidad es necesario recordar que las IA son sistemas de algoritmos que buscan imitar la inteligencia humana para realizar tareas. Si bien la finalidad de estas IA no es reemplazar a los humanos, es posible que ayuden a automatizar y mejorar significativamente tareas que hoy se realizan de una manera poco eficiente. Hoy las más populares son:
ChatGPT, es un modelo de lenguaje desarrollado por OpenIA. Está diseñado para responder preguntas y ayudar en conversaciones, además de tener la capacidad de conectar con otras soluciones apps, navegadores, entre otros.
Bard es un modelo de lenguaje conversacional basado en el modelo de lenguaje experimental desarrollado por Google dentro del marco de su proyecto LaMDA. Busca potenciar todos los productos dentro del ecosistema Google, y posiblemente fuera de esa frontera también.
El uso más profundo de IA dentro del ecosistema del marketing digital podría tener grandes cambios y beneficios con relación con lo que hoy conocemos, dando la posibilidad de sumar capas mejoradas de personalización y relevancia, lo cual termina por optimizar la experiencia de los usuarios.
La IA impulsará modelos más comprensivos de las búsquedas que están realizando las personas, sobre todo en territorios de búsquedas o palabras claves que son amplios o para usuarios que están en una fase de exploración de nuevas opciones de productos o servicios que logren cumplir con sus necesidades. Google mismo está empujando mucho la idea de concordancias de palabras claves amplias y ha puesto mucho esfuerzo y desarrollo en este tipo de tecnología.
Al mismo tiempo, los resultados de estas búsquedas podrían llegar a ser mucho más específicos, debido al volumen de datos y comportamientos de los usuarios que pueden analizar estas IA, añadiendo títulos y descripciones que tengan la capacidad de adaptarse a esa necesidad que busca cubrir el usuario. Esto sería un upgrade a lo que ya conocemos como anuncios dinámicos o responsivos, pero con un componente de machine learning mucho más profundo basado en estas AI que toman como input el lenguaje humano.
Adicionalmente, la posibilidad de incluir reseñas o un resumen general de toda la información indexada que tiene Google, para poder guiar a estos usuarios dentro de los resultados de búsqueda. En palabras simples, es probable que en el futuro cuando hagamos una búsqueda Google te entregue una respuesta generada por IA antes de los resultados que ya conocemos actualmente donde primero se muestran los resultados pagados y luego los orgánicos. Esta y otras más podrían ser algunas de las capacidades que veamos como cambio más próximo en los resultados de búsqueda dentro de Google.
Hemos visto que Google ya está integrando la IA en sus productos de marketing digital, como con las campañas de Performance Max o las grandes mejoras que han realizado a las campañas de paid search sobre Broad Match. Otros usos que no son tan “visibles” están relacionados con mejoras sustantivas en los modelos de atribución, identificación de usuarios propensos a comprar ciertos productos, clusterización de audiencias más precisas y medición precisa de la contribución de ciertos canales, podrían ser algunas de las tantas mejoras que nos podría traer el uso de IA.
De todas maneras, pienso que es necesario mantener un equilibrio, ya que estos modelos podrían llegar a generar problemas basados en un trabajo 100% en el algoritmo y terminen por reforzar estereotipos o prejuicios sobre ciertas audiencias que tienen comportamientos muy marcados. O incluso será necesario buscar la manera de aprobar o verificar los títulos o descripciones que se puedan generar automáticamente para evitar anuncios engañosos o invasivos, lo cual podría ser dañino para la marca.
Desde Reprise, acompañamos a nuestros clientes a tener mejores interacciones con sus consumidores en el entorno digital y en este sentido, es vital utilizar a favor de las marcas las nuevas tecnologías y el impacto de las mismas para transformar la manera en que comunican. Además, es de suma importancia la búsqueda de una experiencia de consumidor asertiva y sin fricciones, así que nuestro acompañamiento ayudará a eliminar las barreras que se puedan presentar a lo largo del journey, haciendo que todo el ecosistema digital fluya para las marcas.
