La segmentación contextual mejora significativamente la precisión, relevancia y utilidad de los modelos de segmentación y que puede generar un mayor retorno de la inversión, y garantiza la seguridad de la marca y la privacidad del usuario.
El mundo del marketing digital y los formatos digitales se han visto impactados por la tecnología, y en la medida en la que industria avanza colectivamente hacia un mundo digital con regulaciones sobre la privacidad de los datos y la desaparición de las cookies, los profesionales del marketing aumentan su interés en la segmentación contextual para impactar a las audiencias clave. Al respecto, Linda Ruiz, Directora Regional de MGID Latam.
De acuerdo con Ruiz, durante la última década, la segmentación contextual no solo ha avanzado más allá de las palabras clave, sino que, según un estudio de Nielsen, los consumidores aceptan cada vez más los anuncios contextuales presentados en entornos relevantes: hay un incremento de 32% en el interés de los consumidores en la publicidad contextual y 2.5 veces más en el interés de los consumidores expuestos a este tipo de publicidad.
La directora comenta que la segmentación contextual mejora significativamente la precisión, relevancia y utilidad de los modelos de segmentación y que puede generar un mayor retorno de la inversión, y garantiza la seguridad de la marca y la privacidad del usuario.
“Nuestra tecnología patentada utiliza inteligencia contextual para detectar el sentimiento del contenido, y no sólo las palabras que contiene. El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es una parte vital de la publicidad contextual, porque es a través de esta tecnología que se reconoce el sentimiento general de una página web. Detectar el contexto, el sentimiento y las palabras en sí mismas es una combinación ganadora y enormemente ventajosa para determinar la idoneidad de un anuncio”, comenta Ruiz. Asimismo, señala que para los consumidores, esto significa recibir anuncios que se han colocado en función de la relevancia y la idoneidad del contenido circundante, sin que usen sus datos personales en ningún momento del proceso.
Asimismo, comenta que la tecnología publicitaria contextual basada en inteligencia artificial permite que los anuncios se adapten automáticamente al medio circundante con una precisión increíble, debido a la comprensión semántica única de los grandes modelos lingüísticos. De manera que, los anunciantes pueden buscar ubicaciones relevantes sin tener que usar los datos de usuario o una capa de identidad. “Los formatos publicitarios nativos pueden mejorar aún más la relevancia y la sensación de calidad proporcionada por la publicidad contextual, además se integran de manera fluida y elegante en su entorno, asegurando que la publicidad no reste valor al contenido que aloja y, por lo tanto, generando una mejor experiencia para los usuarios que consumen el contenido”.
Con la desaparición de las cookies de terceros, los profesionales del marketing se enfrentan a una dura realidad: ya no pueden depender de una única fuente de verdad para la medición. “Los ejecutivos están cautelosos sobre los desafíos que se avecinan, como el seguimiento del comportamiento del usuario que se vuelve más complicado, lo que lleva a datos incompletos y problemas de atribución. Aunque Safari y Firefox comenzaron a desechar las cookies hace un tiempo, el impacto es ahora más fuerte con Chrome tomando la delantera como el navegador más grande”. De esta manera, los profesionales del marketing están obligados a reconsiderar sus enfoques para la atribución, el modelado de la mezcla de medios y la segmentación para hacer frente a la pérdida de las cookies de terceros.
Con la Inteligencia Artificial toda industria cambia, y en el caso de la comunicación, la IA está redefiniendo cómo las empresas interactúan con su audiencia. Linda Ruiz menciona que en la medida en que nos adentramos en la era del marketing sin cookies, enfoques nuevos e innovadores para llegar a las audiencias serán clave. “Las empresas están utilizando cada vez más la IA para predecir el comportamiento del cliente y tomar decisiones estratégicas”.
Por otro lado, también la IA plantea nuevos riesgos en cuanto a seguridad y preocupaciones éticas en el ámbito de la IA generativa en los procesos creativos, desde la investigación y redacción de iteraciones de texto hasta la creación de imágenes y música.
“Estamos en una fase de adaptación, explorando nuevas vías para la medición y la segmentación de usuarios y buscando soluciones creativas para navegar por este paisaje publicitario digital siempre cambiante”, concluye Ruiz en entrevista.