La publicidad nativa es una forma popular para que los afiliados y las marcas lleguen a su público objetivo de una manera más atractiva y natural. Implica integrar anuncios sin problemas en sitios web o aplicaciones, para que no interrumpan la experiencia del usuario. Estos anuncios están diseñados para captar la atención y ofrecer resultados sólidos.
Como sabemos, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una potente herramienta para mejorar las campañas publicitarias online. Puede proporcionar ideas para nuevos anuncios, generar imágenes de anuncios, predecir su rendimiento y personalizar la experiencia publicitaria para los usuarios. Todo esto está transformando la forma en que los anunciantes y vendedores afiliados abordan sus campañas publicitarias, incluidos los anuncios nativos.
Este artículo explora las diferentes formas en que se utiliza la IA en campañas publicitarias nativas para aumentar la participación, las conversiones y el éxito general. Ya sea que seas nuevo en la publicidad nativa o ya tengas experiencia, es importante comprender cómo encaja la IA en la ecuación. Este conocimiento le ayudará a mantenerse competitivo en el espacio actual del marketing online.
La IA ha tenido un gran impacto en la mejora de los anuncios en publicidad nativa. Cuando se trata de crear anuncios, elementos como el título, la imagen, la descripción y el llamado a la acción son realmente importantes para que las personas los noten y hagan clic en ellos.
Ahora, las herramientas impulsadas por IA pueden analizar datos de anuncios anteriores para determinar qué funciona y qué no. Pueden predecir qué partes de un anuncio obtendrán la mejor respuesta de una audiencia o situación específica, esto significa que los anunciantes pueden confiar en los datos en lugar de simplemente adivinar cuándo crean anuncios, lo que les ayuda a crear anuncios que funcionan mejor.
Algunas plataformas publicitarias nativas, como Taboola, incluso tienen funciones de inteligencia artificial que pueden crear dinámicamente diferentes versiones de titulares e imágenes para un anuncio. Luego, el sistema determina qué versiones funcionan mejor y las muestra con más frecuencia. Esto ahorra mucho tiempo en comparación con las pruebas A/B manuales de diferentes versiones.
La IA también puede ayudar en las primeras etapas de la creación de anuncios. Herramientas como Copy.ai utilizan IA para sugerir ideas para titulares, descripciones de productos y llamados a la acción basándose en algunas entradas. Los redactores humanos todavía necesitan pulir las ideas, pero la IA puede brindarles un buen punto de partida y generar nuevas ideas.
Otro beneficio importante de la IA en la publicidad nativa es la capacidad de predecir métricas clave de rendimiento como tasas de clics, tasas de conversión y costo por adquisición. Una previsión precisa del rendimiento ayuda a los anunciantes a asignar mejor los presupuestos, establecer objetivos realistas y optimizar las campañas de forma proactiva.
Los sistemas de inteligencia artificial utilizan algoritmos de aprendizaje automático para analizar grandes volúmenes de datos históricos de campañas y crear modelos predictivos. Estos modelos pueden descubrir patrones y conocimientos que pueden no ser inmediatamente evidentes para los analistas humanos.
Con este conocimiento, los anunciantes pueden tomar decisiones basadas en datos con respecto a la ubicación de los anuncios, las audiencias objetivo, las estrategias de oferta y más, aumentando la probabilidad de lograr los resultados deseados.
Las plataformas publicitarias nativas a menudo integran herramientas de pronóstico basadas en inteligencia artificial. Por ejemplo, Amplify AI de Outbrain aprovecha los datos de CRM de un anunciante y emplea modelos similares para estimar qué usuarios tienen más probabilidades de realizar una conversión. Luego, los anunciantes pueden utilizar estos segmentos de audiencia generados por IA para mejorar sus esfuerzos de orientación.
Además de las herramientas específicas de la plataforma, existen soluciones de terceros disponibles para predecir el rendimiento de los anuncios nativos. Empresas como Adalytics y Pathmatics utilizan la IA para estimar la inversión publicitaria y pronosticar métricas en varias plataformas publicitarias nativas y editores.
Sus sistemas analizan datos disponibles públicamente, así como datos agregados y anónimos de su base de clientes, proporcionando puntos de referencia para la inversión publicitaria y el rendimiento según la industria, el formato del anuncio, la geografía y más.
Estas herramientas ofrecen información valiosa para los anunciantes que buscan tomar decisiones informadas sobre sus campañas publicitarias nativas.
Dado que la mayoría de los consumidores prefieren y responden mejor a los anuncios personalizados, es importante que los anunciantes nativos ofrezcan experiencias publicitarias relevantes y valiosas que se combinen perfectamente con el contenido circundante.
La IA permite ofrecer anuncios personalizados a gran escala. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden examinar varios puntos de datos sobre un usuario, como sus datos demográficos, intereses, historial de compras, hábitos de consumo de contenido, tipo de dispositivo, ubicación y hora del día. Esta información ayuda a determinar qué anuncio nativo se debe mostrar a cada usuario individual.
Un método de personalización impulsado por IA es la optimización creativa dinámica (DCO). Con DCO, se crea una plantilla de anuncio nativa con campos dinámicos que pueden cambiar según quién esté viendo el anuncio. Estos elementos dinámicos pueden incluir el título, la imagen, el precio y el descuento. Los modelos de IA analizan el perfil único de cada usuario y seleccionan la mejor combinación de activos de la biblioteca del anunciante para mostrarlos en el anuncio. Este enfoque permite a los anunciantes crear anuncios muy relevantes para usuarios individuales sin crear manualmente numerosas variaciones de anuncios.
Una vez más, Taboola es la red de publicidad nativa que tiene esta característica en pleno funcionamiento en este momento.
El modelado predictivo es otra forma en que la IA respalda la personalización en la publicidad nativa. Al analizar datos sobre los atributos y el comportamiento pasado de un usuario, la IA puede predecir qué producto u oferta es más probable que le interese a un usuario en un momento dado.
A medida que se recopilan más datos de comportamiento, estos modelos se vuelven cada vez más precisos. Los anunciantes pueden aprovechar estas predicciones para optimizar la orientación de sus campañas y mejorar los resultados generales.
Ejecutar una campaña publicitaria nativa exitosa requiere análisis, pruebas, aprendizaje y optimización continuos. La IA puede automatizar muchas de las tareas manuales y que consumen mucho tiempo involucradas en la gestión de campañas, liberando a los administradores de anuncios humanos para que se centren en estrategias de nivel superior.
La optimización de ofertas es un área en la que la IA está transformando la gestión de campañas publicitarias nativas. Muchas plataformas publicitarias nativas ahora ofrecen herramientas de optimización de ofertas basadas en inteligencia artificial. Estos sistemas utilizan el aprendizaje automático para ajustar continuamente los precios de oferta en función de señales de datos en tiempo real para lograr los KPI objetivo del anunciante (por ejemplo, CPC, CP o ROAS).
En lugar de dedicar tiempo a cambios granulares de las ofertas, los anunciantes pueden establecer sus objetivos de rendimiento y dejar que la IA se encargue del resto.
La IA también se utiliza para automatizar las pruebas de campañas y la asignación de presupuestos. Taboola tiene un algoritmo que asigna automáticamente más presupuesto a los creativos publicitarios, los editores y las audiencias de mejor rendimiento, al tiempo que reduce el gasto en elementos de bajo rendimiento.
El ritmo, la ejecución entre canales e incluso la compra de anuncios se pueden automatizar en función de las tendencias de rendimiento determinadas por la IA. También puede utilizar herramientas de terceros como TheOptimizer y Optimizely para gestionar campañas y establecer reglas de automatización.
La detección de fraude es otro aspecto tedioso pero crítico de la gestión de anuncios nativos donde la IA está teniendo un gran impacto. Con el aumento de los bots y otras formas de tráfico no válido, garantizar que los anuncios se entreguen a humanos reales es un desafío constante.
Los sistemas de detección de fraude basados en inteligencia artificial pueden identificar patrones y anomalías que indican fraude con mayor rapidez y precisión que los métodos manuales. Esto permite a los anunciantes minimizar el gasto publicitario desperdiciado y exigir reembolsos a las redes publicitarias y a los editores cuando se descubre actividad fraudulenta.
Para obtener información más profunda, obtendremos información privilegiada de Dynh Nguyen, un comercializador afiliado y cofundador de M3tric, una agencia de compra de medios publicitarios nativos y de Facebook.
¿Cómo puede la IA ayudar a generar ideas al crear creatividades publicitarias nativas?
Las herramientas de inteligencia artificial como ChatGPT pueden ayudar a los compradores de medios a generar múltiples ángulos y estilos de textos publicitarios cuando tienen dificultades para generar ideas. Esto ayuda a superar el bloqueo del escritor y permite crear una variedad de ángulos publicitarios suaves y agresivos. Nuestro equipo de compra de medios utiliza ChatGPT exactamente para este propósito cuando se atascan.
¿Cuáles son algunas de las áreas clave donde se puede aplicar la IA en la publicidad nativa?
La IA se puede aprovechar en anuncios nativos de varias maneras poderosas:
Algunos usos pueden ser del comercializador afiliado/comprador de medios lado, y otros pueden ser implementados por redes de afiliados y redes de publicidad.
Nuestra empresa utiliza herramientas como H2O.ai y DataRobot para el modelado predictivo, y soluciones como Persado y Frase para la creación de contenido asistida por IA.
¿Cómo puede la IA ayudar a que el proceso de prueba y optimización sea más eficiente?
La IA se puede utilizar para agrupar y categorizar a los editores en función de los datos de rendimiento para determinadas verticales y tipos de ofertas. Esto permite participar en subastas con una oferta dedicada para su propia audiencia generada por IA, lo que hace que las pruebas sean mucho más específicas y eficientes en comparación con un enfoque amplio. Nuestra empresa está construyendo nuestros propios modelos y bases de datos para permitir esto.
Además, estamos trabajando para automatizar el proceso de uso de mapas de calor e inteligencia artificial para detectar dónde abandonan los usuarios en las páginas de destino. El primer paso es eliminar los elementos problemáticos, pero el objetivo es tener un optimizador de páginas de destino impulsado por IA que pueda extraer de una base de datos de secciones de páginas probadas.
¿Qué es importante tener en cuenta al utilizar herramientas de inteligencia artificial para publicidad nativa?
Los expertos enfatizaron que, si bien la IA es extremadamente útil, es importante mantener un elemento humano. La IA debe ser tratada como un colega que ayuda y genera ideas, pero aún se necesita un toque humano para lograr refinamiento, producción de alta calidad y aplicar el sentido común a hasta qué punto se pueden utilizar los resultados de la IA.
Por ejemplo, los administradores de cuentas de Outbrain utilizan ChatGPT para generar mensajes con imágenes basados en anuncios de alto rendimiento y luego introducen esos mensajes en Midjourney para crear variaciones visuales similares, combinando herramientas de inteligencia artificial con supervisión humana.
¿Qué consejo le darías a alguien que quiera empezar a utilizar la IA en sus campañas publicitarias nativas?
A continuación se ofrecen algunos consejos prácticos:
El papel de la IA en los anuncios nativos se está expandiendo rápidamente. Desde la optimización creativa hasta la predicción del rendimiento y la gestión automatizada de campañas, la IA está impulsando importantes avances y eficiencias en todo el ecosistema de anuncios nativos.
Para los especialistas en marketing, la IA presenta una oportunidad de obtener una ventaja competitiva al extraer más información de los datos, ofrecer experiencias publicitarias más atractivas y personalizadas y mejorar continuamente el rendimiento. A medida que la tecnología detrás de la IA siga evolucionando, su potencial para revolucionar la publicidad nativa no hará más que crecer.
Sin embargo, si bien la IA ofrece importantes beneficios, es importante recordar que la experiencia y la creatividad humanas siguen desempeñando un papel vital. Los sistemas de inteligencia artificial necesitan supervisión humana para garantizar la seguridad de la marca, detectar posibles problemas con el contenido generado o los parámetros de orientación e incorporar estrategias de marca y mensajería que los algoritmos no pueden replicar. Los programas de publicidad nativa más exitosos encontrarán el equilibrio adecuado entre aprovechar la IA y mantener un toque humano.
Si aún no has explorado cómo la IA puede mejorar tus esfuerzos de publicidad nativa, ahora es el momento de comenzar. Familiarízate con las funciones de IA que ofrecen sus socios de plataformas publicitarias nativas y considera cómo las herramientas de IA de terceros podrían completar tu estrategia. Con un enfoque inteligente para incorporar IA, tus campañas publicitarias nativas pueden alcanzar nuevos niveles de eficiencia e impacto.
