Anuncios que reaccionan ante los deseos de las personas

Anuncios que reaccionan ante los deseos de las personas
Lunes, 08 de mayo 2017

Imagina que te has olvidado del cumpleaños de un amigo y tienes poco tiempo para encontrar un regalo. Los modelos de Deep Learning saben que estás buscando con entusiasmo algo, ya sea por un repentino cambio de comportamiento o por una broma, y ofrecen soluciones en base a tu comportamiento.

El Deep Learning está cambiando nuestra forma de pensar sobre la efectividad. Este es el campo más prometedor de la investigación basada en la Inteligencia Artificial y ya está presente en Google Translate, los coches Tesla o el mecanismo de reconocimiento de Yahoo. También se utiliza de una manera un tanto futurista: la IA de DeepMind de Google puede transcribir mejor los programas de televisión que un profesional (un experto humano anotó sólo el 12,4% de las palabras sin errores, frente al AI en el 46,8%). Estos algoritmos han ganado contra los mejores jugadores de póquer del mundo e incluso han dirigido una película - mostrada recientemente por Saatchi & Saatchi en el Festival Internacional de Creatividad de Cannes Lions.

Y, por supuesto, la industria de la publicidad experimentará con más aplicaciones de Deep Learning. Un reciente anuncio de Coca-Cola indica que quieren usar los bots de AI para crear música para anuncios, escribir guiones, publicar un lugar en las redes sociales y comprar publicidad, lo que implica que la profunda revolución de las aplicaciones del Deep Learning parece más cercana a la realidad que nunca.

Algoritmos de autoaprendizaje que reaccionan inteligentemente a situaciones inesperadas

Según una nueva investigación de Adlucent, los consumidores anhelan una experiencia de personalización publicitaria. El 71% de los encuestados prefiere anuncios adaptados a sus intereses y hábitos de compra. El estudio también mostró que las personas son casi dos veces más propensas a hacer clic en un anuncio con una marca desconocida, si el anuncio se adaptó a sus preferencias.

Con el aumento del acceso a los datos y la rápida competencia, nunca ha sido más importante para los vendedores dar sentido a la cantidad de información que rodea a los usuarios, pero también nunca había sido tan fácil. Un modelo de personalización típico puede hacerse sin algoritmos súper avanzados, pero sabemos que esta cota ya ha sido alcanzada. Los nuevos algoritmos de Deep Learning pueden detectar situaciones inesperadas y potenciales ocultos.

Inspirado por las neuronas biológicas de nuestros cerebros, el aprendizaje en la toma de decisiones permite obtener descripciones de usuarios más fiables, más ricas, e interpretables por máquinas del potencial de compra del cliente sin ningún tipo de experiencia humana.

Los algoritmos de auto-aprendizaje definen cada cliente potencial que busca un producto de forma diferente de los modelos habituales. Comprueba sus movimientos en el entorno digital y ve que la persona cambió su comportamiento de forma repentina y dinámica. Luego ofrece probabilidades de conversión extremadamente precisas, aprendiendo no sólo de un usuario, sino de todos los usuarios de la red.

Por ejemplo, si el regalo de cumpleaños era "nuevos auriculares", el replanteamiento basado en el aprendizaje profundo permitiría al usuario buscar rápidamente 10 modelos diferentes, verificando las especificaciones, reduciéndose a un rango de precios. Lo definirá como una situación inusual y urgente, mientras que los algoritmos tradicionales solo lo ven como un comportamiento indeciso y errático - o no lo ven en absoluto. 

Algoritmos de Deep Learning que predicen sus deseos

Cuando la inteligencia artificial se aplica a cualquier producto comercial o distribución de servicios, se convierte en una extensión única de lo que somos. Un buen ejemplo es el sistema de recomendación de Netflix. Muchas películas vistas en Netflix provienen de las sugerencias mejoradas de Deep Learning de la compañía. Amazon también confía en los algoritmos de autoaprendizaje. El sistema patentado basado en algoritmos "anticipatory shipping" puede definir con precisión los patrones de compra de los clientes y predice la marca, el rango de precios y el producto que se comprará. Basado en eso, envían los productos a los centros de distribución antes de que una orden se produzca.

La razón de que el Deep Learning sea tan impactante es que aprende de la misma manera que las personas, solo que mucho más rápido. Analiza a las personas una a una, mientras que también tiene en cuenta datos de millones (y repercute en resultados en tiempo real). Esta es una hazaña que ningún ser humano podrá jamás lograr.

Las herramientas de Deep Learning del anunciante darán lugar a cambios en la forma en que recomendamos los productos, ponderando cuidadosamente el valor de un comprador potencial, pronosticando la probabilidad de conversión y, lo que es más importante, aprendiendo sobre sus deseos. De acuerdo con RTB House, empresa global que ofrece tecnología de retargeting de última generación, los algoritmos de autoaprendizaje ayudan a lograr un análisis exacto del usuario y, como resultado, hacen que la publicidad sea aproximadamente un 40% más eficiente.

En un futuro próximo, los anunciantes y los usuarios experimentarán la evolución de la publicidad. Si bien puede parecer un poco ciencia-ficción, se trata de una progresión natural para hacer que las actividades de venta online sean más eficientes que nunca.


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