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¿Cómo el deep learning puede ayudar a mejorar la publicidad digital?

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La fama del deep learning ha crecido significativamente en los últimos meses. Esto se debe en gran medida a que es una parte indispensable en el funcionamiento de cualquier inteligencia artificial generativa. Así que, cuando hablamos de deep learning también hablamos de una tecnología que tiene numerosas aplicaciones en el ámbito de la publicidad digital.

El deep learning es, de manera resumida, una versión evolucionada del machine learning. Así, cuando hablamos de machine learning nos referimos a la posibilidad de que, a partir de unas determinadas instrucciones, los ordenadores puedan analizar grandes volúmenes de datos. De esta manera pueden identificar patrones que se repiten. Y, por lo tanto, logran extraer información automáticamente y predecir comportamientos futuros.

Pero el deep learning va un paso más allá. En este caso, la máquina es capaz de crear un modelo con el que identificar los patrones y, además, mantiene en constante revisión sus propios procesos para mejorar los resultados. Es un método que permite a los ordenadores focalizarse en el aprendizaje automático. Con cada acierto que obtiene, la máquina tiene una nueva lección en la que se basa para ser cada vez más precisa. 

¿Qué ventajas ofrece el deep learning a la publicidad digital?

Ya hemos hablado de todo lo que puede dar de sí la combinación de inteligencia artificial y marketing. Puede ayudar a identificar a clientes potenciales, a crear acciones de venta cruzada o a perfeccionar las creatividades de las campañas con programática.

Pero, si hablamos de manera específica del deep learning desde Puro marketing señalan algunas ventajas específicas. Así, estos son algunos de los beneficios del deep learning en publicidad digital:

  • La hiperpersonalización. Aprender más y mejor sobre el usuario permite afinar mucho más el proceso de personalización de cualquier acción con la que se le quiera impactar.
  • Mejora del retargeting. Este trabajo también ayuda a mejorar el retargeting. Gracias al deep learning se puede orientar mejor al consumidor y alcanzar un nivel alto de efectividad.
  • Ganar relevancia. Un mejor retargeting y una mayor personalización implica dar respuesta de manera rápida a cada usuario. Y, también, ofrecerle recomendaciones que verdaderamente despierten su interés.
  • Lleva el análisis de la data más allá. Perfeccionar el proceso de aprendizaje automático y trabajar con algoritmos más complejos también sirve para procesar la Gracias a ello, se pueden extraer insights más elaborados y precisos.
  • Predice mejor el comportamiento del usuario y sus intereses. Procesar mejor la información ayuda a conocer bien el comportamiento del usuario y cuáles son sus intereses con más detalle. El deep learning llega más allá del comportamiento básico del usuario. Asimismo, ofrece datos sobre cuánto tiempo se visualizan los productos. O, incluso, el orden de las páginas que se ven dentro de una web.
  • Analizar ofertas y el interés que tienen para el usuario. Los algoritmos propios del deep learning también arrojan luz sobre los anuncios u ofertas que tienen valor para cada usuario.

El deep learning, un impulso para la publicidad programática y para el e-commerce

Dentro del ámbito de la publicidad digital, la publicidad programática puede ser una de las principales beneficiadas del auge del deep learning. Esto se debe a que puede aprovechar más la capacidad de este aprendizaje automático para ver más allá.

Asimismo, los algoritmos que ofrece el deep learning se puede hacer un perfil del usuario más preciso. Y esto también repercute en las campañas. Por un lado, a la hora de construir el mensaje y definir las audiencias. Y, por otro, porque también puede ayudar a prever el funcionamiento de la campaña y mejorar la optimización en tiempo real.

Pero hay más áreas del marketing que pueden aprovechar todo el potencial del deep learning. Es el caso del e-commerce. Tal y como explican desde Epayco se puede aprovechar para:

  • Reconocer el texto en los dispositivos móviles y hacer traducciones automáticas.
  • Identificar las preferencias de los usuarios.
  • Analizar el sentimiento de los usuarios y su reacción al contenido.
  • Identificar nuevos patrones o hábitos de consumo.
  • Dirigir mensajes personalizados a través de la interfaz del usuario.
  • Realizar recomendaciones personalizadas basadas en la experiencia y los gustos.
  • Atraer a usuarios que ya han interactuado con la marca pero que aún no han realizado una compra.

 

 

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