La inteligencia artificial mal ejecutada puede ser perjudicial para los marketeros

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Inteligencia artificial y su potencial aplicada al marketing y la publicidad es, a indudablemente, innegable. Sin embargo, han sido muchas las voces de la industria que han indicado los peligros de esta tecnología que han llegado a calificar de “perjudicial”.

la inteligencia artificial pueden cambiar mucho

Y no es que las máquinas vayan a adueñarse de los humanos y dominar el mundo al más puro, pero los resultados de la inteligencia artificial pueden cambiar mucho en función de las manos en las utilicen y, sobre todo, de las intenciones con las que se procura utilizar.
La tecnología de igual manera tiene una parte oscura que puede causar un perjuicio y por ello, es momento de aprovechar sus oportunidades, sino también para prevenir sus posibles daños.
En el ámbito del marketing y la publicidad, ¿Los profesionales pueden estar prevenidos sobre estas amenazas? Brian Stempeck, chief client officer de The Trade Desk, nos ofrece en Adweek, 3 consejos para no ser una víctima de la tecnología.

  1. Eliminada la atribución last touch
    La llegada de la inteligencia artificial transformara las reglas del juego. Empleando perfectamente, los algoritmos servirán un anuncio al usuario un segundo antes de la compra online, brindando al anunciante grandes beneficios. Pero ¿están los algoritmos diseñando esos resultados o quedándose con el mérito de una buena estrategia de marketing?, se pregunta el autor.

Si un consumidor ve en su televisión una publicidad durante 3 meses por ejemplo y compra online el producto, el banner se llevaría una atribución que no le pertenece.

  1. Lo único importante no es la calidad de los medios
    La calidad del inventario en lo que concierne a la visibilidad de la publicidad o el consumo real de vídeo son objetivos relevantes, pero no son los únicos. De hecho, utilizar la inteligencia artificial para aumentar solamente la calidad de los medios, puede ser perjudicial.

Ejemplo de esto son los anuncios intersticiales en apps, muy visibles, pero que “sin las pautas adecuadas, un algoritmo podría cambiar la mayoría del presupuesto en ello quitando de lado otros focos importantes de la campaña”.
Se trata de conectar objetivos y encontrar el equilibrio que es donde se encuentra la virtud.

  1. Ventas con objetivos fijos
    “Mover los datos de venta al DSP e intentar dirigir las ventas por tienda, el retailer brinda la oportunidad perfecta de enlazar el potencial del media buyer y la inteligencia artificial. El papel del media buyer es el de testar y crear hipótesis”, explica Stempeck.

Y concluye: “a medida que el machine learning se convierte en un driver cada vez más relevante en los planes de marketing, los profesionales deben ser más precisos en sus objetivos. Capacitar la inteligencia artificial dejándose llevar por resultados de negocio reales, puede brindar un mejor enfoque a largo plazo”.

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