La incertidumbre es la nueva norma para los anunciantes de marcas y las agencias de publicidad de hoy. Google ha vuelto a cambió su postura sobre cookies de terceros, conservándolas al menos temporalmente. Donado que el futuro de las cookies aún es incierto, muchos anunciantes ya se han estado preparando para utilizar estrategias de orientación alternativas, como datos propios y orientación contextual.
Existe una fragmentación generalizada de la audiencia y un cambio en el comportamiento del consumidor, como Crece el mercado de impresión digital y streaming de contenidos y continuamente surgen nuevos canales de transmisión y ofertas de contenido llamativo. El exceso de contenido ha tenido profundos impactos, incluyendo pena publicitaria, pena de contenido y períodos de atención más cortos – todo lo cual está cambiando la forma en que los consumidores reaccionan a los anuncios.
Al mismo tiempo, se prevé que el compra en publicidad en Estados Unidos aumente un 10,4% este año hasta alcanzar los 570.000 millones de dólares por año. Clase Winterberry. Los canales de televisión, vídeo y redes sociales conectados están impulsando el crecimiento, ya que los canales digitales representarán 64% de la inversión publicitaria. Los anunciantes tienen una gran oportunidad de capitalizar esta tendencia para maximizar su resonancia, aumentar la efectividad de sus campañas y, en última instancia, impulsar el crecimiento y las ganancias.
La IA generativa puede ayudar a los anunciantes de marcas y a las agencias de publicidad a confrontar los desafíos y liberar el potencial del momento. Los modelos Gen AI, entrenados con grandes cantidades de datos, pueden suscitar nuevos datos y contenidos en forma de texto, imágenes, vídeo, voz y música. Los anunciantes que utilizan IA de reproducción pueden mejorar la imagen de su marca y su décimo de mercado mejorando y personalizando el contenido publicitario, optimizando el rendimiento de las campañas publicitarias y dirigiéndose a los consumidores de forma más efectiva.
Casos de uso de IA de reproducción para anunciantes
A continuación presentamos cuatro formas en que los anunciantes de marcas y las agencias de publicidad pueden exprimir la IA genética para atraer a los consumidores.
1. Optimización del rendimiento de la campaña publicitaria
Optimizar el rendimiento de las campañas publicitarias puede suscitar mayores tasas de clics, tasas de conversión y retorno de la inversión publicitaria (ROAS). Pero, al igual que personalizar el contenido publicitario, optimizar el rendimiento de la campaña requiere tiempo y gastos, dos medios que son escasos para los anunciantes de marcas y las agencias de publicidad. Al analizar las métricas de desempeño y los comentarios de los consumidores, los algoritmos de IA pueden identificar áreas de progreso y encargar ajustes estratégicos, como canales y tiempos óptimos para la décimo. La reproducción de IA incluso puede utilizar modelos predictivos para cronometrar el rendimiento de los anuncios.
2. Creación de contenidos y conceptos
Los anunciantes incurren en gastos importantes desarrollando y produciendo contenido publicitario que genera retorno de la inversión. De acuerdo a una agencialos costos de producción para hacer un anuncio pueden alcanzar hasta $1 millón. La reproducción de IA puede dominar drásticamente esos costos. Si acertadamente no puede replicar la creatividad y el conocimiento contextual de los creadores humanos, la IA de reproducción puede ayudar a los anunciantes a suscitar ideas y colaborar, automatizar aspectos de la creación de contenido y reutilizar el contenido de los activos existentes para crear textos publicitarios, imágenes, videos, audio e incluso anuncios multimodales. Esto puede liberar tiempo para que los especialistas en marketing de contenidos se concentren en los aspectos más creativos y estratégicos de su trabajo y aceleren el proceso de producción de anuncios.
3. Personalización del anuncio
El contenido publicitario personalizado produce resultados positivos: según encuestasel 89% de los especialistas en marketing ven un retorno de la inversión positivo al adaptar anuncios a individuos o grupos en función de sus características, preferencias y comportamientos únicos. Sin secuestro, una personalización exitosa requiere procesos costosos y que requieren mucho tiempo, incluida la resumen y el observación de datos de los consumidores, la segmentación, las pruebas y la creación y entrega de contenido, todo ello cumpliendo con las normas de privacidad de datos. La Gen AI puede ayudar a dominar el tiempo y los costos al procesar y analizar grandes volúmenes de datos para crear anuncios hiperpersonalizados, impulsando la personalización granular. Las marcas pueden utilizar la IA genética para interpretar los comentarios de los clientes, por ejemplo, y ofrecer mejores recomendaciones de productos.
4. Orientación contextual
La orientación contextual permite a las marcas colocar anuncios donde es más probable que los consumidores interactúen con ellos. Incluso evita las regulaciones de privacidad y los obstáculos al orientar el anuncio en función del contenido de un sitio web en circunstancia de datos sobre el visitante. Es más probable que un anuncio acertadamente colocado sea relevante para los consumidores que lo ven, lo que puede suscitar mayores tasas de clics y de conversión. Gen AI puede escanear y analizar rápidamente sitios web y URL y categorizar el contenido y la ubicación. Incluso puede crear desencadenantes de contexto para grandes volúmenes de contenido en función de características como el sentimiento y la inclusión, lo que permite una ubicación más efectiva.
Para obtener más información sobre cómo su marca o agencia de publicidad puede beneficiarse de la reproducción de IA, descargue el manual electrónico. Gen AI en publicidad, medios y entretenimiento: 4 cosas que necesitas enterarse.