Campañas de marketing con IA: el futuro de la publicidad en 2024

En 2023, la inteligencia artificial ha dado un gran salto y el marketing está sacándole el máximo partido. La IA está mejorando la forma en que las marcas entienden y satisfacen las necesidades de los clientes, yendo más allá de los métodos tradicionales. Este cambio hacia métodos impulsados ​​por la IA está remodelando la forma en que las empresas abordan las campañas de marketing, abriendo nuevas vías para campañas publicitarias creativas, personalizadas e impactantes que resuenan profundamente en las audiencias. Esta guía explora los aspectos clave del aprovechamiento de la IA para la ideación y ejecución de campañas de marketing.

¿Qué es una campaña de marketing de IA?

A continuación se ofrece un buen ejemplo de cómo aplicar la IA a las campañas de marketing, desde la generación de demanda hasta la reactivación del cliente.

IA para campañas de marketing: una inmersión profunda en las técnicas

La IA no es solo una herramienta, sino un conjunto de tecnologías avanzadas, cada una de las cuales aporta fortalezas únicas. Exploremos la diversa gama de técnicas de IA que actualmente impulsan las campañas publicitarias de IA.

Aprendizaje automático (ML): la herramienta de precisión

La funcionalidad principal del ML en campañas de marketing innovadoras

• Reconocimiento de patrones : los algoritmos de aprendizaje automático son expertos en examinar extensos conjuntos de datos para detectar patrones, tendencias y anomalías recurrentes. Esta capacidad es crucial para comprender los comportamientos y preferencias de los clientes y predecir acciones futuras.
• Segmentación del público objetivo : al analizar los datos de los clientes, el aprendizaje automático ayuda a segmentar el público con mayor precisión, lo que permite a los especialistas en marketing adaptar campañas a grupos específicos en función de la demografía, los comportamientos y el historial de compras.
• Asignación de presupuesto optimizada : ML puede analizar el desempeño de campañas pasadas para informar la distribución futura del presupuesto, garantizando que los recursos se asignen a los canales y estrategias más efectivos.
• Personalización dinámica de contenido : al aprovechar el aprendizaje automático, los especialistas en marketing pueden personalizar el contenido a escala. Desde marketing por correo electrónico hasta anuncios en línea, el contenido se puede ajustar dinámicamente para adaptarse a las preferencias individuales, mejorando significativamente las tasas de participación y conversión.
• Previsión de rendimiento : los algoritmos de aprendizaje automático pueden proyectar el rendimiento futuro de las campañas de marketing, lo que ayuda a los especialistas en marketing a anticipar los resultados y realizar ajustes proactivos.

Procesamiento del lenguaje natural (PNL): cerrar la brecha en la comunicación

Cómo utilizar PNL en campañas de IA

• Comprender el sentimiento del cliente : la PNL sobresale en el análisis del sentimiento, analizando los comentarios de los clientes, las conversaciones en las redes sociales y las reseñas en línea para medir el sentimiento del público hacia marcas, productos o campañas. Esta comprensión ayuda a los especialistas en marketing a perfeccionar los mensajes y abordar las inquietudes de los clientes de manera proactiva.
• Optimización de contenido : las herramientas de PNL pueden optimizar el contenido para SEO, asegurando que resuene con el público objetivo y los algoritmos de los motores de búsqueda. Al analizar las tendencias de las palabras clave y los comportamientos de búsqueda, estas herramientas ayudan a crear contenido que aumenta la visibilidad y la participación.
• Optimización de la búsqueda por voz : a medida que la búsqueda por voz se vuelve más frecuente, la PNL es fundamental para optimizar el contenido para este medio. Garantiza que las consultas verbales se alineen con el contenido, mejorando la visibilidad de una marca en los resultados de búsqueda por voz.

Modelos de lenguajes grandes (LLM): chateando con sus datos

LLM y campañas publicitarias de IA

Una de las ventajas más importantes de los LLM en campañas de marketing es su capacidad para facilitar una conversación directa con los datos. Los especialistas en marketing pueden ingresar consultas en lenguaje natural y recibir información en un formato que sea fácil de entender y aplicar.

Improvado AI Assistant es un ejemplo de una solución de análisis de marketing impulsada por un modelo de lenguaje grande personalizado. AI Assistant tiene una interfaz similar a un chat donde puedes hacer preguntas en inglés sencillo. El asistente los traducirá a SQL y consultará su conjunto de datos para brindarle una respuesta. Es como una interfaz para su conjunto de datos que simplifica el acceso a sus datos y rompe las barreras que a menudo presentan los métodos tradicionales de análisis de datos que requieren experiencia técnica y requieren mucho tiempo.

Cómo utilizar el Asistente para ejecutar campañas de marketing:

• Seguimiento del rendimiento de la campaña: AI Assistant puede hacer cualquier pregunta sobre el rendimiento de sus campañas. Los especialistas en marketing que ya utilizan Improvado Assistant a menudo consultan algo como "Muéstrame la inversión publicitaria combinada diaria de Google y Bing durante la semana pasada" o "Muéstrame las 5 campañas principales que generaron el mayor retorno de la inversión en el trimestre actual".
• Optimice la asignación de recursos: en lugar de iniciar sesión en varias plataformas y analizar los datos, solicite al Asistente que evalúe el rendimiento de las campañas en función del ROAS y analice métricas como CPC y CTR para nombres de cuentas y plataformas individuales. Al identificar qué canales funcionan mejor, puede asignar presupuestos y recursos de manera más efectiva, maximizando el retorno de la inversión.
• Supervise el ritmo del presupuesto: AI Assistant permite comparar la inversión publicitaria para diversas categorías, evaluando la inversión publicitaria con el presupuesto restante para distintos períodos de tiempo, como trimestralmente o anualmente.
• Desarrolle convenciones de nomenclatura: simplemente pídale al Asistente que escriba reglas de convención de nomenclatura basadas en los nombres de las campañas que tenga.

Estos son sólo algunos ejemplos de cómo aplicar AI Assistant en tus operaciones de marketing. En pocas palabras, si tiene alguna pregunta, AI Assistant le presentará una respuesta.

Reconocimiento de imágenes: el escáner visual

Buscando las mejores campañas publicitarias de IA con visión de imagen

La visión de imágenes ayuda a analizar las campañas de marketing en un nivel más granular que a menudo se pasa por alto y hacerlo a escala. A continuación se muestran un par de ejemplos de cómo aplicar la visión de imágenes con IA:

• Analice la influencia del color en el comportamiento del consumidor: la visión de imágenes con IA puede analizar los elementos visuales de una campaña publicitaria, como combinaciones de colores, imágenes y elementos de marca, como logotipos o colocación de productos. Este análisis puede revelar cómo estos elementos contribuyen al rendimiento general de la campaña. Por ejemplo, podría descubrir que ciertos colores o imágenes resuenan más eficazmente con el público objetivo, lo que genera mayores tasas de participación.
• Monitorear la visibilidad de la marca en varias plataformas: esto ayuda a los especialistas en marketing a comprender el alcance y el impacto de sus esfuerzos de marca visual y puede informar decisiones sobre futuras ubicaciones de anuncios y asociaciones de marca.
• Aproveche la IA para la colocación de anuncios contextuales: al analizar el contenido y el contexto de posibles espacios publicitarios, la IA garantiza que los anuncios se coloquen en los entornos más relevantes y atractivos. Este enfoque dirigido ayuda a maximizar la efectividad de los anuncios y la relevancia de la audiencia, lo que potencialmente conduce a mejores tasas de conversión y retorno de la inversión.
• Optimización del rendimiento de los anuncios en tiempo real: la visión de imágenes mediante IA puede proporcionar retroalimentación inmediata sobre el rendimiento de ciertos elementos visuales, lo que permite a los especialistas en marketing realizar ajustes basados ​​en datos. Esto podría implicar modificar elementos visuales, cambiar la ubicación de los anuncios o alterar el mensaje visual de la campaña para alinearse mejor con las preferencias de la audiencia.

Generación de imágenes mediante IA: del texto a lo visual en minutos

<p class="c-block-quote-embed-05">La tecnología de generación de imágenes mediante IA, también conocida como generación de texto a imagen, es un concepto que se explica por sí mismo. Esta tecnología normalmente implica el uso de modelos avanzados de aprendizaje automático que pueden crear contenido visual basado en entradas de texto.</p>

Los principales casos de uso de la tecnología de generación de imágenes en campañas publicitarias de IA

La tecnología de conversión de texto a imagen está cambiando la forma en que los especialistas en marketing visualizan las ideas. La generación de imágenes con IA pasa por alto los métodos tradicionales de diseño gráfico, lo que permite a los especialistas en marketing crear rápidamente contenido visual directamente a partir de ideas de campaña o contenido textual.

Agiliza el proceso creativo, permitiendo la producción rápida de imágenes para publicaciones en redes sociales, anuncios digitales o gráficos de sitios web. Los especialistas en marketing pueden ingresar palabras clave o frases descriptivas específicas de la campaña, y la IA genera imágenes personalizadas que se alinean con el tema y el tono de la campaña.

La generación de imágenes por IA ayuda en las pruebas A/B de contenido visual. Los especialistas en marketing pueden producir rápidamente múltiples variaciones de una imagen para probar qué imagen resuena mejor con su público objetivo. Este rápido proceso de iteración puede mejorar significativamente las tasas de participación y la efectividad general de la campaña.

En general, la generación de imágenes con IA aborda los desafíos de las limitaciones de tiempo y presupuesto. Con esta tecnología se reduce la necesidad de amplios recursos de diseño gráfico.

A continuación se muestra un ejemplo de la vida real de una campaña publicitaria con imágenes generadas íntegramente por inteligencia artificial. Heinz utilizó el generador de imágenes DALL-E 2 para lanzar su campaña Heinz AI Ketchup. La empresa incluso utilizó indicaciones y elementos visuales sugeridos por los usuarios y los distribuyó en publicaciones sociales y anuncios impresos.

El caso de Nutella muestra cómo los generadores de imágenes con IA ayudan a lanzar campañas a una escala excepcional. La empresa aprovechó la tecnología de generación de imágenes de IA para crear 7 millones de diseños únicos de frascos de Nutella. El algoritmo de diseño de etiquetas completó la tarea que de otro modo requeriría un ejército de diseñadores.

Aprendizaje profundo: descubriendo conocimientos más profundos

Cómo utilizar el aprendizaje profundo en campañas de marketing de IA

• Análisis del comportamiento del cliente: utilice tecnología de aprendizaje profundo para analizar datos de múltiples fuentes, incluidas las interacciones en las redes sociales, el tráfico del sitio web y el historial de compras. Al procesar esta información, identifica patrones y tendencias que podrían resultar invisibles para los métodos de análisis convencionales. Los especialistas en marketing pueden aprovechar estos conocimientos para adaptar sus campañas de manera más efectiva, asegurándose de que resuenen con su público objetivo.
• Modelado predictivo: al analizar datos de campañas pasadas, las herramientas de aprendizaje profundo pueden predecir las respuestas futuras de los consumidores y los patrones de compra. Esta previsión permite a los especialistas en marketing ajustar sus estrategias de forma proactiva, centrándose en áreas con el mayor potencial de retorno de la inversión.
• Optimización de campañas publicitarias: los algoritmos de aprendizaje profundo pueden optimizar las estrategias de oferta y la ubicación de los anuncios en tiempo real. Al analizar constantemente los datos de rendimiento de la campaña, ajustan las ofertas y las ubicaciones para maximizar la visibilidad y las tasas de conversión. Esta optimización en tiempo real garantiza que los presupuestos publicitarios se utilicen de forma eficaz y se obtengan mejores resultados.
• Mejora del contenido creativo: el aprendizaje profundo ayuda a crear contenido creativo más impactante. Al analizar los elementos exitosos de campañas anteriores, se puede guiar el proceso creativo, sugiriendo temas, colores e imágenes que tienen más probabilidades de atraer al público objetivo.

Análisis predictivo: pronosticar el futuro

Cómo aplicar análisis predictivo para el éxito de una campaña publicitaria

El análisis predictivo en las campañas de marketing de IA ofrece un enfoque basado en datos para planificar y ejecutar estrategias de marketing:

• Predicción de resultados de campaña : el análisis predictivo permite a los especialistas en marketing estimar el éxito potencial de una campaña incluso antes de su lanzamiento. Al analizar los datos de campañas anteriores, la IA puede predecir las respuestas de los clientes, las tasas de conversión y los ingresos potenciales, lo que permite a los especialistas en marketing tomar decisiones informadas y asignar recursos de manera más efectiva.
• Previsión del comportamiento del cliente : el análisis predictivo puede analizar patrones de compra anteriores y datos de participación para pronosticar acciones futuras de los clientes, como la probabilidad de compra, las preferencias de productos y la posible pérdida de clientes. Esta información es invaluable para orientar y personalizar los esfuerzos de marketing.
• Optimización del presupuesto : al predecir qué canales y tácticas probablemente producirán los mejores resultados, los especialistas en marketing pueden optimizar su gasto, reducir el desperdicio y aumentar el retorno de la inversión.
• Puntuación y priorización de clientes potenciales : no todos los clientes potenciales son iguales. El análisis predictivo puede calificar a los clientes potenciales en función de su probabilidad de realizar una conversión, lo que ayuda a los equipos de marketing a priorizar sus esfuerzos y adaptar su enfoque a cada segmento.
• Optimización de la ubicación y el contenido de los anuncios : al analizar qué tipos de contenido y ubicaciones de los anuncios han tenido mejores resultados históricamente, el análisis predictivo puede guiar a los especialistas en marketing sobre cómo diseñar y colocar anuncios futuros para lograr el máximo impacto.

Volkswagen lleva un tiempo utilizando la inteligencia artificial en sus estrategias de compra de medios en Alemania, con un éxito significativo. El uso de recomendaciones de IA ha llevado a mayores ventas de automóviles en comparación con las logradas a través de las recomendaciones de las agencias de medios tradicionales. La marca experimentó un aumento del 14 % en los pedidos de los concesionarios para un modelo en particular utilizando recomendaciones de IA.

Análisis semántico: comprensión del contexto

Cómo aplicar el análisis de sentimientos basado en IA al análisis de campañas

• Relevancia y optimización del contenido : para que el contenido resuene en el público objetivo, debe alinearse con sus intereses e intenciones de búsqueda. El análisis semántico ayuda a crear contenido que se alinee con estos aspectos, mejorando la relevancia y el compromiso.
• Precisión de la orientación de los anuncios : en publicidad, el contexto en el que se coloca un mensaje puede afectar significativamente su recepción. El análisis semántico ayuda a colocar anuncios en los entornos contextualmente más relevantes, garantizando que lleguen a la audiencia cuando está más receptiva al mensaje. Esto aumenta la eficacia de los anuncios y genera mejores resultados de campaña.
• Curación de contenido automatizada : al comprender la semántica de diferentes contenidos, la IA puede automatizar el proceso de curación de contenido con fines de marketing. Esto garantiza que solo se seleccione para las campañas el contenido más relevante y contextualmente apropiado, lo que ahorra tiempo y mejora la calidad de las campañas.
• Monitoreo de marca y gestión de la reputación : el análisis semántico es crucial para monitorear cómo se percibe una marca en las plataformas digitales. Ayuda a identificar no sólo dónde se menciona la marca sino también el contexto de estas menciones, lo que permite un enfoque más proactivo en la gestión de la reputación y el cultivo de la imagen de marca.

Conclusión

Al concluir nuestra exploración de la IA en las campañas de marketing, queda claro que estas tecnologías no son sólo conceptos futuristas sino herramientas prácticas. Y la IA no es sólo una herramienta, sino muchas tecnologías avanzadas. Desde el aprendizaje automático que refina la segmentación de clientes hasta el análisis predictivo que pronostica el éxito de las campañas, la IA está brindando a los especialistas en marketing conocimientos más profundos y estrategias más efectivas.