{"id":9180,"date":"2019-04-04T15:08:36","date_gmt":"2019-04-04T15:08:36","guid":{"rendered":"https:\/\/www.criteo.com\/es\/insights\/hyper-relevant-ai-powered-advertising\/"},"modified":"2025-01-23T19:08:05","modified_gmt":"2025-01-23T19:08:05","slug":"el-impulso-de-la-publicidad-por-la-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.criteo.com\/es\/blog\/el-impulso-de-la-publicidad-por-la-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"El impulso de la publicidad por la inteligencia artificial"},"content":{"rendered":"

 <\/p>\n

Los marketers trabajan cada d\u00eda para ofrecer los productos adecuados en el momento m\u00e1s oportuno. Para alcanzar el \u00e9xito, nada mejor que recurrir a los avances que la inteligencia artificial<\/em><\/a> ha experimentado en el \u00e1mbito de la publicidad. De hecho, la personalizaci\u00f3n ya no es solo un elemento para diferenciarte en el mercado, sino un requisito para permanecer en \u00e9l.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 significa personalizar? La inteligencia artificial consigue que el cat\u00e1logo de productos se muestre<\/em><\/a> a cada consumidor de forma personalizada. Se lleva a cabo a trav\u00e9s de algoritmos de machine learning<\/em><\/a> que procesan enormes conjuntos de datos en constante cambio y predicen los productos que el usuario desea ver. El resultado es, cada vez menos anuncios de productos que uno no quiere.<\/p>\n

Esto es solo el comienzo. Nuestro objetivo es ir un paso m\u00e1s all\u00e1 y conseguir que la inteligencia artificial cree publicidad que sea sumamente relevante, contextual e influyente para los consumidores. En Criteo, nuestro laboratorio de IA<\/em><\/a> est\u00e1 investigando y probando nuevos modelos de machine learning<\/em> que redefinir\u00e1n lo que puede hacer la publicidad digital.<\/p>\n

Pero antes de seguir avanzando, siempre es bueno recordar c\u00f3mo ha sido el proceso de cambio que la inteligencia artificial ha introducido en el mundo de la publicidad digital y lo lejos que se ha llegado con los motores de recomendaci\u00f3n de productos.<\/p>\n

El machine learning<\/em> potencia la personalizaci\u00f3n<\/strong><\/h3>\n

\"\"<\/p>\n

La relaci\u00f3n con los datos ha cambiado mucho en los \u00faltimos a\u00f1os. De la saturaci\u00f3n que produc\u00edan al principio a las habituales preguntas de hoy en d\u00eda \u00bfson suficientes? \u00bfSon correctos? \u00bfLos uso en todo su potencial?<\/p>\n

El hecho de que la inteligencia artificial est\u00e9 al alcance de cualquiera a trav\u00e9s de las plataformas publicitarias lo cambia todo. Cuantos m\u00e1s datos, m\u00e1s informaci\u00f3n tendr\u00e1 la inteligencia artificial para generar anuncios relevantes y personalizados.<\/p>\n

Los modelos de machine learning<\/em> est\u00e1n capacitados para encontrar patrones a partir de enormes conjuntos de datos, incluido el comportamiento de compra online y offline. Despu\u00e9s, predicen el mejor resultado que, en este caso, es el producto que cada usuario desea comprar. Los anuncios mostrados se adaptan de manera individual, consiguiendo as\u00ed una mayor tasa de conversi\u00f3n y un feedback que mejora el rendimiento.<\/p>\n

Lo llamativo de la IA es que este proceso est\u00e1 automatizado, pero es importante que los marketers entiendan algunos elementos clave:<\/p>\n

La inteligencia artificial beneficia a anunciantes y consumidores<\/strong><\/h4>\n

Cuando personalizas individualmente, permites a los marketers aprovechar al m\u00e1ximo los datos y los presupuestos. Los modelos de machine learning<\/em> pueden optimizar objetivos y conseguir el m\u00e1ximo rendimiento de los anuncios. Adem\u00e1s, la personalizaci\u00f3n de anuncios a trav\u00e9s de la inteligencia artificial tambi\u00e9n ayuda a los consumidores a descubrir nuevos productos de su inter\u00e9s.<\/p>\n

M\u00e1s informaci\u00f3n sobre las Criteo Engine<\/em><\/a>.<\/em><\/p>\n

Anuncios hiper-relevantes: desde las recomendaciones de productos hasta el dise\u00f1o<\/strong><\/h4>\n

\"\"<\/p>\n

Los anuncios personalizados ofrecen productos que probablemente interesar\u00e1n a los usuarios, pero los anuncios hiper-relevantes van un paso m\u00e1s all\u00e1, consideran el contexto. A trav\u00e9s del machine learning<\/em> se analiza los datos y el historial de navegaci\u00f3n, creando un anuncio con el color y formato correcto en el canal adecuado para cada usuario.<\/p>\n

M\u00e1s informaci\u00f3n sobre las Predictive Bidding<\/em><\/a>.<\/em><\/p>\n

A mejor calidad de datos, mejor inteligencia artificial<\/strong><\/h4>\n

Todos los marketers quieren datos precisos, pero con vol\u00famenes tan grandes es f\u00e1cil que se confundan entre los de baja calidad. Por ello, es muy importante filtrar y quedarnos con los que verdaderamente son importantes y relevantes para la personalizaci\u00f3n de anuncios. Trabajando con partners de confianza y analistas de datos ser\u00e1 m\u00e1s f\u00e1cil detectarlos y separarlos, consiguiendo as\u00ed unos datos de calidad que ayuden a maximizar el rendimiento de la inteligencia artificial.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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