Inteligencia artificial y programática: una combinación infalible

Por Roberto Pastor (LinkedIn), Head of Display & Programmatic en iProspect España.

Poco a poco, la línea divisoria entre los ecosistemas de AdTech -plataformas utilizadas en la compra-venta de espacios publicitarios, gestión y desarrollo de creatividades o automatización de pujas, entre otros-  y MarTech -herramientas utilizadas en marketing para gestionar usuarios, oportunidades y medir resultados y atribución de canales (CRM, herramientas analíticas y de atribución, etc.)- es cada vez más fina.

Actualmente las estrategias no se desarrollan divididas entre plataformas de compra de publicidad, gestión de creatividades (incluido en MarTech) ni herramientas de analítica, atribución, gestión de datos (incluido en AdTech), sino que se estructuran bajo un punto de partida común (Data) sobre el que se ejecutan planes integrados o 360º.

Teniendo en cuenta esta nueva organización, debemos tener en cuenta canales como Social (Owned o Paid) o Programmatic, que se han visto reforzados porque son estructuras nacidas 100% de datos, dejando en segundo lugar opciones tradicionales como contextos, aplicaciones o sitios de interés para la marca.

Tras esta reestructuración del ecosistema del marketing digital hemos llegado a un punto en el que las estrategias, y los datos que las sustentan, son cada vez más ricos, y podemos huir (al menos en mayor medida que antes) de peligros como ad-fraud, tráfico robótico o despersonalización.

Gran parte de los DSP’s (Demand Side Platform) son herramientas complejas que incluyen capas de estructuración y procesamiento de datos (algoritmos), fácilmente activables en campañas de publicidad programática.

Estos algoritmos nativos se están viendo apoyados por herramientas externas, desarrolladas in-house o a las que puedes acceder fácilmente como si de un proveedor para una campaña al uso se tratase. Gracias a ellos, se aplican mayores volúmenes de datos, tienen procesadores más rápidos y eficaces, y son fácilmente vinculables con las herramientas de compra. Es lo que podríamos considerar como uso combinado de First Party Data (datos recopilados por el anunciante) y Second Party Data (First party data de un tercero que se contrata de forma directa).

Debido a la combinación de estos factores nos estamos encontrando con campañas de publicidad cada vez más eficaces y rentables, y que están permitiendo que el conocimiento humano de los traders se vea sustentado por capas de datos cualificadas.

No debemos olvidar la aplicación de la inteligencia artificial, sobre todo a través de machine learning. De esta manera, tenderemos a un sistema en el que el usuario siga siendo el foco, pero que, además, rompa con una quimera para la compra programática desarrollada por muchos players, que es la personalización del mensaje.

Gracias al avance de la tecnología, podemos llegar a orquestar campañas en las que la inteligencia no venga ligada a un conocimiento humano, sino que se ejecute un sistema de retroalimentación entre humano y máquina que permita reaccionar de forma eficaz e inteligente a los cambios a los que pueda enfrentarse el mercado, la campaña o el usuario durante la vida útil de la compra de medios.

Así, desarrollaremos tal conocimiento que el algoritmo será capaz de optimizar creatividades de forma dinámica, combinarlo con activaciones de líneas en DSP’s o activar mensajes personalizados en web, facilitando así tareas de distintas áreas como Data, Contenidos u Operaciones.


Roberto Pastor es Head of Display & Programmatic en iProspect, la Agencia de Performance del Grupo Dentsu Aegis Network desde septiembre de 2017.
Podemos considerarlo como trader (Programmatic) de “cuna digital” desde 2014 con experiencia tanto del lado de agencia como de soporte.
Además, cuenta con conocimiento multidisciplinar y uso de distintas herramientas de compra, planificación y gestión de campañas de performance y branding.