En primer lugar, Salesforce ha anunciado su nuevo producto, Marketing Cloud Growth Edition, diseñado para poner los datos al alcance de las marcas para ayudarles a crecer. En segundo lugar, Salesforce está ampliando el acceso gratuito a Data Cloud a todos los clientes de Marketing Cloud y Marketing Cloud Account Engagement, dándoles acceso a herramientas que pueden utilizar para impulsar resultados empresariales más sólidos con Einstein 1. Esto incluye el aumento de la velocidad de comercialización, la generación de contenido más relevante, el aumento de las conversiones y la capacidad de conectar conversaciones en toda la relación con el cliente. Ambos anuncios llegarán a América en febrero y a la región EMEA en la segunda mitad de 2024.

Tanto si es la primera vez que prueba Marketing Cloud como si está firmemente establecido en la plataforma, las noticias tienen implicaciones prometedoras para todos. Siga leyendo para saber qué significan los anuncios para su equipo.

Data Cloud ayuda a las marcas de cualquier tamaño a preparar y agilizar las capacidades de IA generativa.

La IA generativa ha dado paso a una era de transformación dirigida por el marketing y a nuevos flujos de trabajo que nos ayudan a realizar nuestro trabajo de forma más inteligente y rápida. Según la encuesta Generative AI Snapshot Survey de Salesforce, el 71% de los profesionales del marketing afirman que la IA generativa eliminará el trabajo pesado y les permitirá ser más estratégicos. Pero la IA sólo es tan buena como sus datos; los datos de alta calidad son esenciales para alimentar modelos precisos y conocimientos en la plataforma Einstein 1. Y ahí es donde entra Data Cloud.

Y ahí es donde entra Data Cloud. El acceso gratuito a Data Cloud abre la puerta a que aún más empresas utilicen la plataforma por primera vez, ayudándoles a construir una base de datos sólida que servirá y agilizará sus viajes de transformación de la IA.

Data Cloud se está convirtiendo rápidamente en la principal plataforma de datos de clientes gracias a su capacidad de conexión entre ventas, servicios, marketing, comercio, fidelización, publicidad de terceros y aplicaciones heredadas. Anteriormente, Salesforce anunció el acceso sin coste para los clientes de Sales Cloud y Service Cloud con ediciones Enterprise o Enterprise Unlimited.

Marketing Cloud Growth Edition aplica la automatización del marketing para ayudar a las marcas a crecer.

El lanzamiento de Marketing Cloud Growth Edition ampliará por primera vez el acceso de la plataforma al mercado de las pequeñas empresas. De hecho, esta nueva edición de Marketing Cloud está diseñada para ayudar a las marcas a hacer crecer su negocio. Desde la entrega de campañas y contenido más rápido con IA de confianza hasta una mejor personalización de las relaciones con los clientes gracias a los datos, Marketing Cloud Growth Edition aplica la automatización del marketing para ayudar a las pequeñas empresas a conectar sus equipos e impulsar los ingresos en una única plataforma intuitiva.

Los beneficios de la plataforma incluyen ayudar a los equipos pequeños a hacer más con menos recursos. Esto significa que los equipos pequeños pueden dedicar más tiempo a crear bases de datos sólidas -datos que serán fundamentales para el éxito de la IA generativa- y aprovechar las capacidades de la IA empresarial por primera vez. Marketing Cloud Growth Edition elimina algunas de las barreras tecnológicas de entrada a las que se enfrentan las empresas más pequeñas a la hora de implementar la IA, ayudándoles a ponerse al día con menos quebraderos de cabeza.

¿Y si ya soy usuario de Marketing Cloud?

Puede que Marketing Cloud Edición Crecimiento sea el chico nuevo y guay del barrio, pero no hay necesidad de cambiar de una Marketing Cloud existente a esta. Marketing Cloud Growth Edition aporta nuevas funcionalidades, pero esperamos ver más innovaciones en Marketing Cloud Engagement y Marketing Cloud Account Engagement que harán que cada plataforma esté a la par con la otra. Esto significa que todos los clientes de Marketing Cloud pueden esperar más buenas noticias en el horizonte.

Tanto si ya es usuario de Marketing Cloud como si acaba de empezar a utilizar Marketing Cloud Growth Edition, estaremos encantados de ayudarle a aprovechar al máximo las funciones de la plataforma. Como miembro del Consejo asesor de socios de Salesforce Marketing Cloud y participante en el programa piloto del producto, estoy encantado de ver cómo la plataforma se vuelve más accesible para más empresas, permitiéndoles acceder por primera vez a herramientas de datos sólidas y de nivel empresarial, especialmente en un momento en el que esto es crucial para entrar en la nueva economía de la inteligencia artificial.

Para aquellos que utilizan Marketing Cloud en cualquiera de sus formas, ofrecemos orientación sobre cómo conectar su estrategia de datos e implementar funciones a medida que se ponen en marcha. Para los usuarios de Data Cloud, podemos ayudarles a darse cuenta del papel de los datos más allá del contexto de la gestión de las relaciones con los clientes, como la forma de unirlos con funciones de IA generativa.

Desbloquee el poder de la IA con Salesforce.

Los dos anuncios recientes de Salesforce serán una buena noticia para los profesionales del marketing que están impacientes por acelerar sus procesos de transformación de la IA. Aunque Marketing Cloud Growth Edition y el acceso gratuito a Data Cloud son especialmente beneficiosos para las empresas más pequeñas, una estrategia de datos sólida es importante para las organizaciones de cualquier tamaño, e independientemente de Marketing Cloud que elija, podemos ayudarle a aprovechar al máximo los datos de sus clientes en la plataforma.

¿Tiene alguna pregunta sobre Marketing Cloud Growth Edition? Consulte el anuncio de Salesforce para obtener más información.

Entre ellas se encuentran la implementación con éxito de la inteligencia artificial en las estrategias de marketing, la aparición de nuevas interfaces para interactuar con la tecnología y la creación de una nueva clase de experiencias más inmersivas y personalizadas. Profundicemos en estos aspectos.

Las bases de datos siguen siendo cruciales para una implementación exitosa de la IA.

"Los clientes empresariales seguirán haciendo hincapié en la creación de capacidades internas de IA, lo que aumentará enormemente la demanda de datos y los sistemas necesarios para gestionarlos a escala", predice Tyler Pietz, Global EVP, Data. De hecho, una base sólida de datos es el precio de entrada para una implementación exitosa de la IA, especialmente a medida que las marcas miran más allá de las cookies de terceros para comprender mejor a sus audiencias y tener control sobre sus propios datos. Al empezar creando nuevos flujos de datos predictivos y prescriptivos que alimenten los procesos de IA, las marcas pueden garantizar que sus implementaciones de IA no solo sean exitosas, sino que también evolucionen por sí mismas y mejoren constantemente la precisión de los conocimientos y las predicciones.

Esto se puede observar en nuestro servicio profesional gestionado Monks.Flow, anunciado recientemente, que conecta talento capacitado en inteligencia artificial, las últimas herramientas de IA, software empresarial y microservicios en flujos de trabajo eficientes y automatizados. Al integrar Monks.Flow en el ecosistema de Salesforce, por ejemplo, aportamos la capacidad creativa que las marcas necesitan para personalizar los customer journeys a un nivel granular. Esta asociación nos permite cumplir la promesa de lo digital: personalización uno a uno a escala.

La estructura de marketing evolucionará para permitir contenidos a escala.

Las marcas se preparan para otro gran cambio en 2024: transformar su estructura de marketing. "Los clientes están pasando de modelos tradicionales a estructuras de contenido a escala. Estos modelos de contenido siguen siendo a medida, algunos de los cuales se construyen internamente, mientras que otros dependen de terceros", afirma Dave Carey, Global EVP, Studio & Embedded Solutions.

Carey, que tiene experiencia en ayudar a las marcas a crear estudios internos y servicios integrados y dirige Studio.Monks, ve la oportunidad de ofrecer una visión basada en la tecnología a las marcas que desean reorganizar su estructura de marketing. En lugar de centrarse únicamente en la parte de la implementación que tiene que ver con el talento, por ejemplo, las marcas pueden organizarse en torno a flujos de trabajo centrados en la IA y diseñados para permitir una colaboración fluida. "La IA está cambiando la forma de crear contenidos. Los clientes buscan agencias de IA transformadoras que les ayuden a comprender e implementar nuevas formas de crear contenido", dice.

Lxs marketers tratarán de integrar los medios, los contenidos y las compras.

La IA puede ayudar con mucho más que la creación de contenidos, sirviendo como una fuerza integradora a través de datos y medios, un objetivo clave que la VP, Media Enablement - GTM New Business Victoria Milo ve emerger en 2024. Impulsadas por una reorganización del panorama, que incluye la consolidación de partners y agencias de medios, y una ralentización del crecimiento en este sector, las marcas buscarán cada vez más resolver los desafíos de medios con soluciones externas impulsadas por la inteligencia artificial.

Las innovaciones impulsadas por la IA en las plataformas conectarán los conocimientos de lxs clientes y las experiencias de las personas.

La propia plataforma de una marca es un gran lugar para alinear mejor la información sobre el comportamiento y la experiencia de lxs usuarixs. Afortunadamente, plataformas de experiencia digital como Adobe Experience Manager están integrando funciones de IA al servicio de estos objetivos, afirma Remco Vroom, Business Lead Platforms & Ecommerce, que dirige Platform.Monks. Estas funciones permiten a las marcas aplicar capacidades de aprendizaje dinámico para anticiparse y adaptarse a las necesidades de lxs usuarixs con notable rapidez y precisión.

Adobe Sensei es un ejemplo, que combina la IA generativa con flujos de trabajo integrados para ofrecer experiencias de cliente a una escala antes inimaginable. Por su parte, Salesforce está incorporando funciones de IA generativa que permiten a los equipos producir contenidos y recorridos enriquecidos a escala utilizando los datos de los clientes. Esta integración de la IA en las plataformas de experiencia digital seguirá revolucionando la forma en que las marcas responden a las necesidades de los usuarios en tiempo real.

Estas características ayudan a resaltar nuestro propio enfoque para el desarrollo de plataformas: generar información accionable sobre el comportamiento y luego aplicar esos conocimientos para crear una experiencia superior. "A medida que desarrollamos soluciones digitales más inteligentes, nuestro objetivo es liderar el cambio estableciendo un nuevo estándar para los ecosistemas digitales que piensan, aprenden y crecen. El futuro es impulsado por el rendimiento, basado en datos y potenciado por la inteligencia artificial", afirma Vroom.

El primer influencer global impulsado por IA entrará en el chat.

A lo largo de los años, los influencers virtuales han aumentado considerablemente su... bueno, influencia. Lo que estos seres humanos digitales hacen, dicen y comparten con sus audiencias sigue siendo elaborado por equipos de personas reales, al igual que las viejas mascotas de las marcas, pero este año, la EVP y Head of Social, Amy Luca, que dirige Social.Monks, espera que aparezca en escena a un verdadero influencer global generado por IA. "Esta personalidad generada por IA será capaz de comunicarse en cualquier idioma a gran escala, conectará con diferentes culturas y estará entrenada para ser segura para la marca", afirma. Es probable que se trate de una persona influyente en la categoría de lifestyle o moda, como Lil Miquela, pero permitirá un nivel completamente nuevo de comunicación uno a uno con lxs consumidorxs a gran escala. Otra posibilidad: traer a las personas de vuelta a la vida.

Lxs marketers potenciarán el papel de las experiencias de marca inmersivas.

Los seres humanos virtuales son solo una de las formas en que las marcas pueden impulsar mejor las interacciones uno a uno a gran escala. Y, en general, Jordan Cuddy, Global EVP, Experience y líder de Experience.Monks, espera que las marcas se centren más en elevar las experiencias de los consumidores en 2024 y más allá, citando un informe reciente según el cual el 71% de los ejecutivos planean aumentar el marketing de marca en 2024, mientras que solo el 46% tiene la intención de hacer lo mismo con el marketing de performance.

Pero lxs profesionales del marketing se enfrentan a un dilema: el rendimiento es fácil de medir (pensemos en impresiones y cantidad de clicks), pero la muerte de las cookies pondrá en tela de juicio esas estrategias. Mientras tanto, es más difícil medir la eficacia de una experiencia de marca inmersiva. "Las agencias deben ser capaces de proporcionar un ciclo de feedback sobre el retorno de la inversión (fidelidad, conversión, engagement, sentimiento y opinión) en el cambio hacia experiencias más inmersivas", dice Cuddy, una oportunidad que probablemente se verá favorecida por el punto anterior de Milo sobre la integración de estrategias bajo un mismo techo.

La inteligencia emocional será clave para tocar la fibra sensible del público.

Del mismo modo, Jonny Singh, Head of Brand Design y líder de Brand.Monks, ve una oportunidad para las experiencias de marca emocionalmente resonantes en 2024. "A medida que se intensifique la tendencia a la personalización, las marcas elevarán naturalmente las interacciones a un nuevo nivel de inteligencia, adaptando las experiencias a las preferencias individuales", afirma. "Sin embargo, en medio de la ola tecnológica, el elemento emocional sigue siendo fundamental, enfatizando la importancia y el poder de contar historias".

Con la incertidumbre mundial como telón de fondo, el contenido emocionalmente resonante a lo largo del customer journey contribuirá en gran medida a que las marcas mantengan su relevancia y resistencia. "Las marcas que pasarán a un primer plano este año serán las que combinen función y emoción, usando la lógica y la magia para pensar, hacer y crear nuevos futuros, ahora", afirma Singh.

La computación ubicua comenzará a hacerse presente en la vida cotidiana.

Además de los humanos virtuales, la computación ubicua es otra evolución convincente de cómo nos relacionaremos con la tecnología. Brady Brim-DeForest, CEO de Formula.Monks, nuestra práctica de servicios tecnológicos, prevé el amanecer de un software verdaderamente omnipresente y transparente impulsado por la IA. "Veo 2024 como el comienzo del auge de la verdadera informática ubicua. Creo que recordaremos la mitad de la década de 2020 como el 'pico de la pantalla': el futuro del trabajo se acerca rápidamente y será en gran medida sin pantalla", afirma. Si has interactuado con un asistente de voz en un altavoz o dispositivo portátil, ya te has adentrado en el futuro sin pantallas. Ahora, la IA generativa hará que estos agentes sean más inteligentes y reaccionen mejor a las necesidades de las personas.

Brim-DeForest prevé que la forma en que interactuamos con la tecnología evolucionará más allá del habla, como ocurre con tecnologías emergentes como Neuralink. Puede que los implantes cerebrales tarden en llegar, pero la computación ubicua no es descabellada; en un episodio reciente del Nex6 Project, Brim-Deforest explicó cómo el software ha seguido una tendencia de abstracción que hará que estas experiencias sin pantalla sean inevitables y más naturales, integrándose a la perfección con nuestras rutinas diarias.

La innovación de la IA se centrará menos en el hype y más en la practicidad.

Basándonos en la perspectiva de Brim-DeForest sobre el uso de la tecnología, Sander van der Vegte, VP, Emerging Tech e I+D de Labs.Monks, ve un cambio inminente hacia aplicaciones de IA más accesibles y prácticas tras un año de hype.

Van der Vegte destaca un alejamiento del hype que rodea a la IA hacia un enfoque más pragmático que sea realista acerca de las capacidades y casos de uso de la IA. "Su rendimiento es bastante bueno, pero no es genial", añade, lo que crea la necesidad de modelos a medida que se integren en el proceso de producción de una marca.

¡Por el año que empieza!

El tiempo dirá si estas predicciones se cumplirán en 2024. Sin embargo, la convergencia de la inteligencia artificial, las nuevas interfaces y las experiencias inmersivas está brindando nuevas oportunidades para que las marcas se conecten con su audiencia de manera significativa e innovadora. Aquellas marcas que naveguen con éxito este terreno serán aquellas que se adapten rápidamente, construyan bases de datos sólidas y abracen el potencial de la inteligencia artificial.

Search Generative Experience (SGE), o "páginas generativas de resultados de motores de búsqueda (SERPs)", como yo la llamo, sirve de facilitador para quienes buscan encontrar información en la web con mayor rapidez. En lugar de depender únicamente de búsquedas basadas en palabras clave, se pueden plantear preguntas completas e incluso hacer un seguimiento con consultas adicionales, imitando el estilo conversacional de interactuar con un chatbot basado en modelos lingüísticos.

Sin embargo, desde su lanzamiento, han surgido numerosos debates en torno a esta innovación: sus ventajas, desventajas y posibles limitaciones. Para los profesionales del marketing de contenidos y el SEO, la pregunta sigue siendo: ¿qué significa esta función para nuestro trabajo?

¿Cuáles son los principales cambios que veremos en las SERP?

A la vista de los distintos fragmentos destacados y resultados mejorados disponibles actualmente, es evidente que el SGE mejorará enormemente el acceso de los usuarios a la información. Y si estás pensando: "Necesito una respuesta rápida a una pregunta y la quiero en un lugar de fácil acceso que me permita navegar por páginas complementarias para profundizar", entonces Google seguirá sin tener rival.

Es como obtener todo lo que necesitas en una sola búsqueda. Y tiene sentido, ¿verdad? Después de todo, Google tenía una cuota de mercado global del 90,6% en junio de 2023, según informa Similar Web. Además, según The State of Search de Semrush, aproximadamente una de cada cinco búsquedas dio como resultado un clic en el primer resultado de búsqueda. Estas son cifras significativas, y cuando hablamos de clics en las primeras posiciones, también nos referimos a visitas a sitios que tienen una mentalidad "user-first", promueven la creación de contenidos de calidad, respetan las mejores prácticas de las evaluaciones EEAT, se ajustan al sistema de Contenido Útil de Google y contribuyen al compromiso del usuario en el canal.

En cuanto a la interfaz, el mayor cambio introducido por SGE se encuentra en la sección superior de la página de resultados de búsqueda. Esencialmente, las respuestas generativas sustituyen a la tradicional lista de URL de pago, proporcionando a los usuarios una experiencia más inmersiva y semántica.

La imagen siguiente ofrece una ilustración más clara, aunque cabe señalar que existen diversas variaciones de los resultados en función del tipo de búsqueda, que analizaré más adelante.

Veamos otros ejemplos que he encontrado.

1. Búsqueda informativa de un personaje público

Al buscar un personaje público, sigue apareciendo el Panel de Conocimientos, y el SGE pregunta si se quiere generar algo a partir de él. Como el Panel de Conocimientos suele ofrecer información exhaustiva sobre personajes públicos o marcas, siempre que la información de la página de Wikipedia correspondiente sea fiable, el SGE parece reconocer que quizá no sea necesario generar o sintetizar más información.

2. Búsqueda transaccional

En el caso de una búsqueda con intención transaccional, la SERP está predominantemente ocupada por anuncios. Al llegar al final del primer scroll, SGE vuelve a pedirle que genere información, pero no lo hace automáticamente. Dado que la consulta de búsqueda implica una palabra clave transaccional en lugar de una informativa/transaccional o comercial (como "los mejores teléfonos para comprar en el Black Friday"), SGE parece comprender que el usuario pretende ver directamente los precios. Para ello, los resultados de compra ofrecidos se consideran suficientes.

3. Búsqueda geolocalizada

En este ejemplo de búsqueda geolocalizada, SGE no aparece en la primera pestaña, y los resultados orgánicos no se alteran en modo alguno. Esto se basa probablemente en el mismo razonamiento del ejemplo anterior.

4. Búsqueda informativa sobre salud

En el caso de una búsqueda con intención informativa, SGE genera una respuesta completa mientras muestra los tres primeros resultados orgánicos como fragmentos en un lateral. Este formato permite a los usuarios que buscan información detallada acceder a un artículo completo. Esta es una de las principales ventajas que preveo en el escenario de la Experiencia Generativa de Búsqueda: los usuarios que visiten blogs o plataformas similares estarán probablemente más cualificados y comprometidos con el contenido que decidan explorar.

5. Búsqueda informativa sobre finanzas

En otra búsqueda con una intención híbrida, que abarca tanto aspectos informativos como comerciales, SGE se muestra de forma condensada, mientras que una lista de Fragmentos Destacados ofrece resultados más completos justo debajo. Sin embargo, debido a las limitaciones de espacio, SGE requiere que los usuarios hagan clic en "Ver más" para acceder a la información completa. Al ampliar la vista, SGE ofrece consejos algo más generalizados en comparación con la imagen de resultados destacados que aparece a continuación.

Búsqueda de información sobre juegos

En una búsqueda puramente informativa, SGE vuelve a aparecer de forma condensada, con el blog de Ingram como primer resultado orgánico. Además, debajo aparece un recuadro "La gente también pregunta". Para los profesionales del SEO, es importante tener en cuenta que, según datos de Insight Partners, el 57% de los enlaces de resultados mencionados por SGE proceden de toda la primera página de resultados orgánicos. Esto significa que si su marca aparece en esa página, existe una probabilidad significativa de que sea referenciada por la IA y, en consecuencia, mantenga una alta visibilidad.

¿Cómo pueden las marcas prepararse para el SGE y tener éxito en este nuevo panorama?

Según la información de que disponemos hasta ahora, las SERP cambiarán. Sin embargo, no es la primera vez que tenemos que acostumbrarnos a los cambios, ¿verdad? Como otras veces, siempre nos estamos preparando para futuras alteraciones de Google. El grado en que esto suponga un reto para las marcas depende de la calidad y el enfoque que pongan en el SEO y el marketing de contenidos.

El SGE no cambia el principio básico del SEO, que es garantizar la visibilidad y la relevancia. Es importante, por tanto, que lo veamos como una nueva era para las marcas que quieren visibilidad orgánica cualificada y ya están trabajando duro para ello. Seguirá siendo muy necesario

• Seguir evolucionando y buscando mejores prácticas para el posicionamiento orgánico, centrándose en contenidos que prioricen ser user-first y respondan a la intención de búsqueda.
• Aumentar el cuidado durante la producción de artículos, buscando la experiencia en el segmento, optimizando características y diferentes formas de destacar en SGE.
• Garantizar una comprensión continua y profunda del SGE, profundizando en conceptos como la optimización de motores de respuesta (AEO), por ejemplo, en lugar de percibirlo como un "villano" en el panorama del SEO.
• Seguir adhiriéndose al principio de que el contenido es el rey, y su calidad siempre será fundamental, haciendo aún más hincapié en compartir investigaciones y datos auténticos, contenido generado por el usuario (CGU) y utilizando diversos formatos de medios de comunicación. Incorpore inclusión lingüística, palabras clave de campos semánticos relacionados y adáptese a la intención de búsqueda híbrida. Además, garantice una estructura HTML optimizada.

Para triunfar en este nuevo panorama, hay que sumergirse en él y estudiarlo a fondo. Esto es precisamente lo que hemos estado haciendo mi equipo y yo, y recomendamos a cualquier persona interesada en el tema que haga lo mismo. Si su marca aún no ha priorizado el SEO, el marketing de contenidos y el trabajo esencial necesario para atraer a nuevos usuarios y poblar la parte superior del embudo, ahora es un momento excelente para hacerlo. Si es necesario, busque un equipo de especialistas que puedan ayudarle a diagnosticar, detectar, optimizar, medir y, por supuesto, elevar su sitio web a lo más alto.

Al dar los primeros pasos en el mundo de la IA, las marcas se encuentran a menudo con dos problemas comunes: o bien comprenden las ventajas de la tecnología, pero no saben por dónde empezar, o crean un Frankenstein de soluciones puntuales y herramientas que, en última instancia, están desconectadas entre sí, lo que inhibe el potencial de la IA. Resolver estos retos operativos es nuestra especialidad como partners de consultoría, porque utilizamos la IA a diario y hemos construido nuestra experiencia en esta tecnología durante la última década.

La integración sienta las bases para la transformación de la IA.

Una de las principales oportunidades de la inteligencia artificial es que sirve como integradora de sistemas, absorbiendo datos e insights de todas las unidades de negocio y puntos de contacto con lxs clientxs para mejorar la experiencia y crear nuevas eficiencias. Al menos, esa es la ambición. Cada elemento del mix de marketing, como los datos, los medios, la creatividad y la tecnología, deben combinarse para que la IA se despliegue en todo su potencial.

En los últimos cinco años, hemos defendido la necesidad de contar con un partner de servicios de marketing integrados que pueda unificar cada una de estas prácticas. Este proceso ha sentado las bases para la creación de un flujo de trabajo integral impulsado por la IA que abarca y fusiona cada una de nuestras capacidades. Nuestro reciente lanzamiento de Generación IA, un informe creado en colaboración con Salesforce, ofrece una ventana a cómo la tecnología está ayudando a los equipos a dar forma a todo el alcance del marketing, desde los insights hasta las ideas y la ejecución.

Romper los silos y construir una cultura de experimentación ha acelerado nuestra capacidad para desarrollar esta oferta de IA madura para las marcas. De hecho, la experimentación con IA ha sido parte de nuestro negocio desde hace mucho tiempo, con nuestro Co-CEO, Content, Wesley ter Haar, diciendo a VentureBeat en 2017: "[La IA] nos permitirá enfocar nuestros esfuerzos en lo que realmente va a impactar el proyecto de manera significativa, que es la visión del diseño, el pensamiento del diseño y el liderazgo creativo real".

Pero los experimentos con IA han estado relegados durante mucho tiempo al ámbito de la investigación y desarrollo y no al talento cotidiano. Cuando el boom de la IA generativa estalló de repente hace un año, haciendo que la tecnología fuera mucho más fácil de usar para las personas independientemente de sus conocimientos en IA, nuestro equipo se entusiasmó y se unió en canales de Slack dedicados al brainstorming sobre cómo la IA podría ayudarles en su trabajo.

Este espíritu de colaboración ha madurado desde experimentos casuales hasta sprints de innovación que llevan la tecnología al límite, pasando por productos y servicios creados a medida para las marcas. Solo hay que mirar nuestro trabajo con BMW Group, en el que construimos una plataforma de creación de música impulsada por IA que celebra la asociación de la marca con el festival de música electrónica Tomorrowland. Los fans de la música de todo el mundo podían crear su propia canción personalizada para el festival seleccionando diferentes opciones de estado de ánimo, ritmo y sensación, lo que permitía una expresión creativa a un nivel sin precedentes.

Un flujo de trabajo cohesivo e integral supera a los actos digitales aleatorios.

Cada marca puede tener una necesidad diferente de IA: mejorar la experiencia del cliente, superar las limitaciones de producción, activar los datos o incluso una combinación de esas necesidades. Por eso hemos creado un flujo de trabajo flexible basado en la IA que conecta una amplia gama de microservicios propios y de terceros.

Además de facilitar el desarrollo de contenidos a escala, el flujo de trabajo tiene el potencial de romper los silos entre el marketing y las partes adyacentes de la empresa. Por ejemplo, imagina que tu equipo de diseño de productos pudiera compartir los renders 3D utilizados para iterar los activos que luego se prueban para comprobar su rendimiento, identificando en última instancia los ángulos del producto y otras variables de la creatividad que mejor se adaptan a los intereses de la audiencia. Combinando el diseño de productos, la producción creativa, el modelado del market mix y la información sobre los clientes, este flujo de trabajo da como resultado un ciclo virtuoso que puede informar sobre futuros diseños de productos y contenidos.

"Experimentar con IA es importante, pero lo más importante son los flujos de trabajo empresariales", afirma Michael Dobell, cofundador y vicepresidente ejecutivo de Innovación. "La IA ha despertado la necesidad de transformar los flujos de trabajo, y nosotros guiamos a las empresas a través de ese cambio, desbloqueando mejoras de rendimiento, reduciendo los costos de producción y encontrando nuevas formas de trabajar." Si bien el marketing puede ser el área más natural para que la IA tenga un impacto en este momento, en realidad es un presagio de una transformación empresarial más amplia, y esta visión, a su vez, establece una nueva expectativa sobre el papel que las agencias deberán desempeñar para ayudar a las marcas a llegar allí.

Para Kraft Heinz, adoptamos un enfoque estratégico para ayudar a su agencia interna, The Kitchen, a identificar dónde y cómo la IA podría generar un alto valor mediante el aumento de la eficiencia, el ahorro de costos y la mejora de la producción creativa. Junto con el equipo, desarrollamos una hoja de ruta que recorría cuatro puntos clave: seguridad de los datos, adopción interna, comprobación de casos de uso y establecimiento de marcos adaptables. En general, la colaboración dio como resultado unos pasos iniciales viables para que el propio equipo interno de la marca diera pasos calculados hacia la madurez de la IA.

Por muchas más victorias en la carrera de la IA.

Siempre nos hemos considerado un partner de la nueva era para las marcas más innovadoras del mundo. Ganar el título de Agencia de IA del Año de Adweek demuestra que ya estamos un paso adelante, y justo a tiempo en el amanecer de lo que se ha llamado la cuarta Revolución Industrial.

Vea qué más hemos hecho con la IA aquí.

Y oportunidades hay. Solo en los últimos meses, hemos completado tres sprints de innovación en colaboración con algunos de nuestros principales socios de la nube. En primer lugar, unimos fuerzas con Amazon Web Services (AWS) para organizar un desafío entre zonas horarias con el fin de crear herramientas internas de IA utilizando Amazon SageMaker. Unas semanas más tarde, Google nos dio, en nuestra calidad de gran cliente de Workspace, la oportunidad de jugar con Vertex AI y llevar la tecnología al límite en dos eventos de varios días centrados en la experimentación.

Desde el principio, el objetivo de estos sprints es beneficiar a nuestros socios de la nube junto a nuestro propio negocio, ya que colaboramos en la resolución de retos clave del sector, el desarrollo de casos de uso que impulsan los resultados de la marca y el fortalecimiento de nuestras asociaciones.

Aprovechar cualquier oportunidad para perfeccionar nuestros conocimientos.

La configuración de los sprints de innovación es la siguiente: junto con nuestros socios -AWS y Google en este caso- planteamos un reto. A partir de ahí, nuestro talento dedica su tiempo y su creatividad a proponer ideas y ejecutarlas utilizando las tecnologías de IA de los socios.

Las necesidades de las marcas están en el centro de cada sprint. La privacidad, por ejemplo, es siempre un hilo de oro brillante, ya que la mayoría de las marcas están muy preocupadas por asegurarse de que todo esté sano y salvo. Colaborar con AWS y Google para desarrollar herramientas de IA nos garantizaba operar en un entorno seguro para la privacidad dentro de sus plataformas de computación en la nube. Por ejemplo, cuando se despliega un proyecto en Vertex AI, va a estar en una especie de caja de arena dentro de su propio entorno de alojamiento, lo que significa que sólo extrae datos de una base de conocimientos que usted controla. En cuanto a Amazon SageMaker, este servicio cumple la GDPR.

En lo que respecta a los proyectos basados en IA alojados íntegramente por nuestros socios, nuestro arquitecto técnico y uno de nuestros arquitectos de soluciones certificados por AWS, Ben Moody, afirma: "Solíamos abordar proyectos de IA con herramientas de alto nivel como Amazon Rekognition y Transcribe, entre otras. Con Amazon SageMaker, podemos ser totalmente flexibles y abarcar cualquier solución de IA personalizada, necesidades de privacidad de datos de alta IA y requisitos de baja latencia."

A la hora de desarrollar soluciones basadas en IA para las marcas, es fundamental conocer todas las capacidades, así como las limitaciones, de las herramientas con las que se trabaja. Como destaca nuestra tecnóloga creativa sénior Angélica Ortiz, "utilizamos muchas de las últimas herramientas de nuestros socios en la nube, y estos sprints de innovación son una gran oportunidad para dedicar formalmente el tiempo a probar sus capacidades." Este tipo de pruebas en etapas tempranas nos permite comprender realmente los límites de lo que estamos empujando a ciertas herramientas a hacer, y como resultado, dice McDonald, "Se generan nuevas ideas en torno a todas las diferentes maneras en que podríamos utilizar una tecnología, que se mostrará al 100% en nuestro trabajo con el cliente."

Acelerar la experimentación para obtener resultados para las marcas.

Como sabe cualquiera que trabaje en el campo de la tecnología, la experimentación tiene un efecto dominó. Tanto si te encuentras con un obstáculo como si descubres una nueva posibilidad, siempre estás ampliando tus conocimientos y habilidades. Pero estas ondas tienen un alcance mucho mayor que el de un creativo, diseñador o desarrollador individual. Al experimentar con la creación de nuestras propias herramientas de IA en colaboración con marcas tecnológicas líderes, podemos crear soluciones verdaderamente artesanales y personalizadas para nuestros clientes. Seamos sinceros, las herramientas de IA masivas no pueden hacer eso (todavía).

"Con herramientas como SageMaker y Vertex AI a nuestra disposición, podemos potenciar nuestros procesos de experimentación", afirma McDonald. "Y luego, podemos retroalimentar estos aprendizajes generativos de IA en nuestros proyectos existentes y nuevos lanzamientos para AWS y Google como nuestros clientes" Resulta que la mayoría de las soluciones que nuestros Monks proponen durante estos sprints de innovación son transferibles y pueden envolverse y aplicarse a otros escenarios.

La retroalimentación es una onda muy poderosa. Una vez que el sprint llega a su fin, siempre compartimos nuestros aprendizajes con el objetivo de ayudar a nuestros socios de la nube a mejorar sus herramientas. Por ejemplo, Moody dice: "Durante el desafío de IA con AWS, teníamos diez equipos con miembros en diferentes zonas horarias, por lo que rápidamente nos dimos cuenta de que no era fácil establecer una estrategia de MLOps y monitorización sin fisuras. Como nuestro equipo tuvo la suerte de tener contacto directo con AWS, nos apoyaron enseguida y nos proporcionaron recursos de aprendizaje para futuras iteraciones de producción."

Del mismo modo, los sprints de innovación nos permiten ofrecer a nuestros socios de la nube una nueva y emocionante visión de sus tecnologías. "Llevan años trabajando en sus productos, así que podemos aportar nuevas perspectivas -y a veces incluso descubrir errores en el sistema- aplicando lo que sabemos con su tecnología. Mientras ellos nos ayudan a aprender más sobre estas tecnologías, nosotros les aportamos valiosos comentarios sobre cómo pueden mejorar sus productos y servicios, así que es una situación en la que todos salen ganando", afirma Ortiz. Y, por si fuera poco, a nuestros socios les suele entusiasmar la idea de explorar juntos territorios desconocidos".

Cultivar las relaciones con los socios es un proceso continuo.

Este sentimiento de entusiasmo por seguir experimentando ha sido compartido por todos los participantes y organizadores de nuestros recientes sprints de innovación, incluido yo mismo. Ahora, todo lo que nos queda por hacer es seguir sacando tiempo para poder desarrollar continuamente nuestras ideas creativas inspiradas en las tecnologías que nuestros socios de la nube ponen amablemente a nuestra disposición. Nuestra ingeniera de soluciones técnicas, Sarah Sheppard, destacó que es estupendo "disponer por fin de tiempo para impulsar algo. Tenemos tantas cosas en el día a día que pueden ralentizarnos, así que reservar tiempo y crear un espacio para que podamos seguir avanzando con nuestras ideas... creo que eso es lo mejor que nos aportan estos sprints" Su equipo, por ejemplo, dispuso de varias semanas para dar cuerpo a las ideas, al tiempo que recibía formación sobre las herramientas de IA. "Esto hizo que toda la experiencia pareciera un sprint, ya que intentamos hacer todo lo que pudimos en el tiempo asignado", añade Sheppard.

En última instancia, este tiempo dedicado a experimentar con las tecnologías existentes y a crear nuevas aplicaciones nos permite no sólo impulsar soluciones técnicas para nuestros socios de la nube (y para nosotros mismos), sino también impulsar nuestras asociaciones". Como me dice Sheppard, "una de las mejores partes de estos sprints ha sido trabajar con nuestros socios y ver dónde tienen la cabeza en un contexto totalmente diferente. En lugar de avisarles de un incendio que había que apagar, ahora les enviaba un mensaje para decirles que tenía algunas ideas interesantes y que si podíamos trabajar juntos en ello" Al final, cuando se trata de jugar en equipo, siempre hay que asegurarse de añadir algo de diversión al juego.

Todos recordamos "innovaciones" exageradas como los televisores 3D, que prometían cambiar la forma de crear y consumir vídeo. Pero de vez en cuando surge algo que cambia el mundo de forma innegable. Últimamente, es la inteligencia artificial generativa, pero todavía veo que algunas marcas rehúyen la tecnología, preocupadas por sus riesgos.

Como creativo, no me preocupa que la IA me quite el trabajo como a otros. Me preocupa más que, si no adopto la IA, corro el riesgo de quedarme atrás. El mismo riesgo corren las marcas que se resisten a incorporar la IA a sus flujos de trabajo. ¿Por qué? La IA está haciendo que la creatividad sea más accesible que nunca; los contenidos cinematográficos de alta calidad ya no son exclusivos de unos pocos expertos.

La democratización de la IA facilitará algunas cosas, pero no estará exenta de dificultades.

La tecnología siempre ha transformado el proceso creativo, simplificándolo en algunos aspectos y exigiendo en otros que los creativos adopten nuevas habilidades. Cuando la trilogía de El Señor de los Anillos sobrepasó los límites, dio lugar a la creación de nuevas tecnologías, como la captura de movimientos y su evolución hacia la captura de interpretaciones, y a nuevos semilleros de talentos diseñados para sacar el máximo partido de esas innovaciones. Hoy en día, la IA también nos desafía a todos a adaptarnos.

En primer lugar, existe la necesidad de ampliar la producción. La velocidad de creación de contenidos con IA está aumentando las expectativas de producir más. En este sentido, la IA no facilita necesariamente la producción de contenidos, sino que la hace más sofisticada y aumenta el potencial creativo. Dejar huella sigue siendo un reto.

Ya lo hemos visto antes con el CGI. Hoy se puede renderizar en Maya una escena en tres minutos que antes llevaba seis horas. Pero al abrir el programa, parece más un software de ingeniería que algo creativo. Para montar una escena se necesitan tantos conocimientos matemáticos como de diseño. Para aprovechar todo el potencial de la tecnología, hay que tener la confianza necesaria para utilizarla y jugar con ella.

El mayor riesgo está en no hacer nada.

A las marcas les resulta fácil recurrir a lo conocido. Me identifico, ¿recuerdas lo que te dije de estar anclado en mis costumbres? Pero los que se duermen en los laureles corren el riesgo de perder cuota de mercado frente a los aspirantes que son más rápidos y se atreven a experimentar. Las marcas más pequeñas y las personas influyentes ya están aprovechando la disponibilidad de herramientas de vídeo avanzadas para dejar su huella. Cerrar esa brecha es clave para reducir el riesgo de caer en el olvido.

A lo largo de mi carrera, he sido testigo del poder transformador de integrar la tecnología y la experimentación en el propio ADN creativo, y estoy seguro de que este enfoque seguirá impulsando el éxito de los equipos creativos que se atrevan a adoptarlo. En mi equipo, estamos elevando nuestro talento, ya de por sí el mejor de su clase, aumentando su proceso creativo con IA. Como equipo, entendemos que puede ser necesario ensuciarse un poco las manos, y a veces ir y venir con un chatbot más de lo esperado, pero la recompensa es inmensa. Al incorporar herramientas de IA en cada etapa del proceso creativo, desde la ideación hasta el arte conceptual y más allá, nos permitimos a nosotros mismos -y a nuestros clientes- superar las limitaciones estándar, potenciar nuestra producción y crear contenidos cautivadores que dejen un impacto duradero. Y estamos impacientes por ver cómo se desarrolla aún más.

Empezar poco a poco, pero pensar a lo grande.

La buena noticia para las marcas reacias al riesgo es que no tienen que elegir entre ser demasiado conservadoras o demasiado experimentales, tirando la cautela al viento. No es necesario adoptar un enfoque binario sobre si se está dentro o fuera de la adopción de la IA; hay mucho espacio para experimentar dentro de unos límites. Sólo tienes que empezar a jugar con las formas más sencillas de mejorar tus resultados (como generar numerosos fondos con IA o sustituir digitalmente productos para que el contenido sea más dinámico y personalizado) e iterar a partir de ahí a medida que tu equipo adquiera más destreza.

Si un creativo con 20 años de experiencia puede adoptar la IA sin reservas, ¡tú también puedes! Aunque el auge de la IA pueda parecer territorio desconocido, no es la primera vez que necesitamos adaptarnos de forma creativa, y con las nuevas expectativas de los clientes y el aumento de la competencia gracias a la democratización de la creación de contenidos, no hay mejor momento que éste para empezar. De lo contrario, podría quedarse atrás.

Aunque creo que las búsquedas seguirán prosperando y generando resultados para los anunciantes, no cabe duda de que la forma de comprar búsquedas está cambiando, al igual que la propia página de resultados del motor de búsqueda (SERP). Uno de los mayores cambios en la forma de comprar en el espacio de Google ha sido Performance Max (PMax). Se trata de un tipo de campaña sin palabras clave impulsada por IA que utiliza modelos de aprendizaje automático para optimizar las pujas y las ubicaciones en Google (incluida la búsqueda) con el fin de alcanzar un objetivo principal. Los anunciantes no pujan por palabras clave específicas, sino que confían en la IA para gestionar las pujas y la segmentación a través de señales de audiencia, el propio sitio web/URL del anunciante y los recursos creativos. De este modo, los anuncios se distribuyen por toda la red de Google para que coincidan con las consultas de búsqueda y el comportamiento de navegación de las personas con más probabilidades de realizar la acción deseada. Así pues, aunque la experiencia de búsqueda es similar para el usuario, la forma en que nosotros, como profesionales del marketing digital, compramos búsquedas está cambiando rápidamente.

La adopción inicial de Performance Max fue mixta y específica de cada vertical, pero ahora la tendencia está cambiando.

Los anunciantes han acogido PMax con una disposición mixta, muchos luchando contra la pérdida de control que han llegado a esperar de los anuncios de Google a lo largo de los años. En los primeros días de PMax, yo también sentía esa vacilación, especialmente para los verticales no minoristas y para los anunciantes muy complejos. También sabía, gracias a años de experiencia en evoluciones similares de los anuncios de Google, que inevitablemente habría nuevas funciones y modificaciones basadas en los comentarios de agencias y anunciantes. Efectivamente, nuestras pruebas han demostrado que, aunque no estemos preparados para decir adiós a las palabras clave, PMax nos acerca un paso más a la opción de segmentación escalable sin palabras clave.

Google está realizando una transición hacia una SERP más visual, con una mayor confianza en los formatos visuales y una experiencia de búsqueda generativa. Google ha apostado fuerte por Performance Max, Broad Match y los productos basados en IA en general. Google también ha lanzado más información, herramientas creativas, orientación y palancas de prueba en la plataforma para mejorar el producto y permitir formas más perspicaces de aprovechar los datos en los esfuerzos de marketing, incluida la información sobre la selección de audiencias y la creatividad. Además, Google está probando y lanzando la creación automatizada y generativa de activos para ayudar a los anunciantes a superar el obstáculo de las costosas y lentas iteraciones creativas.

Recapitulemos cómo ha evolucionado PMax en el último año.

Siguen lanzándose nuevas funciones para mejorar este producto y el rendimiento de las campañas. A continuación detallo algunas de las más significativas en términos de nuestra utilización.

• Experimentos Uplift y pruebas PMax frente a rSC (compras estándar): Estas pruebas permiten a los anunciantes comparar el rendimiento de las campañas PMax con otros tipos de campañas, como las campañas de compras estándar, y con otras campañas PMax con diferentes configuraciones o estrategias.
• Exclusiones de marca y negativas a nivel de cuenta: Estas funciones permiten a los anunciantes impedir que sus campañas PMax muestren anuncios de determinadas marcas o palabras clave. Esto puede ser útil para evitar que se muestren anuncios de la competencia o de palabras clave que no son relevantes para el negocio del anunciante.
• Actualizaciones del generador de vídeo y mejora de los informes de grupos a nivel de activos: Estas funciones facilitan a los anunciantes la creación y gestión de sus campañas PMax. El generador de vídeos permite a los anunciantes crear vídeos para sus campañas PMax sin necesidad de tener experiencia en edición de vídeo. Los informes mejorados a nivel de grupo de activos proporcionan a los anunciantes más información sobre el rendimiento de sus campañas PMax.
• SA360 floodlight bidding, que permite a los anunciantes utilizar sus propios datos de conversión para pujar en campañas PMax.
• La posibilidad de no introducir activos y ejecutar anuncios de compras/alimentación a través del tipo de anuncio PMax. Aunque no está garantizado al 100% que los activos generados automáticamente no se ejecuten, nuestras pruebas demuestran que la mayoría del gasto se destina a anuncios de compras.
• Permitir el uso de scripts para mostrar el gasto por táctica (visualizaciones de vídeo, etc.).

Fuimos los primeros en adoptar un enfoque muy sistemático de las pruebas.

En Media.Monks, el equipo del mercado medio ha estado muy comprometido con las pruebas de PMax desde el anuncio inicial del lanzamiento del producto, trabajando para incorporar todas sus nuevas funcionalidades y opciones de experimentación. Hemos probado PMax en comparación con las compras estándar y los anuncios de búsqueda dinámica (DSA). También hemos probado nuevas pujas de clientes, e incluso múltiples grupos de activos con creatividades claramente diferentes frente a un único grupo de activos, entre otros. Aunque tendemos a ver un mayor rendimiento entre nuestros clientes minoristas que utilizan las soluciones basadas en feeds y locales, ahora estamos viendo un crecimiento en otros verticales, incluso con anunciantes sensibles a la generación de leads como la sanidad, como resultado de las nuevas funciones.

He aquí un ejemplo de nuestras pruebas. Recientemente, un cliente del sector sanitario realizó una prueba cara a cara con DSA y pudo multiplicar por 10 la inversión y el volumen de prospectos aprovechando la potencia de PMax. En pocos meses, el cambio a PMax generó un aumento del 13% en clientes potenciales con una reducción del 8% en el CPA. El establecimiento de objetivos flexibles y bien pensados, la división de las campañas en función de las necesidades de la empresa, la creatividad orientada a objetivos y la posibilidad de que el aprendizaje automático encontrara a las personas adecuadas en el momento oportuno gracias a los datos de origen permitieron a la marca escalar.

Esto es lo que prevemos que vendrá a continuación:

• Se favorecerán los enlaces visuales/de imagen frente a los enlaces de texto.
• Existe la posibilidad de que PMax sea el objetivo final de Google Ads, con una capacidad limitada o nula de pujar por palabras clave seleccionadas (es decir, un futuro sin palabras clave).
• 2024 podría ser el año en que perdamos otros tipos de concordancia. Espero que mantengamos la concordancia exacta, pero sabemos que la concordancia amplia se mantendrá durante algún tiempo dada la inversión en la nueva concordancia amplia.

Una mirada al futuro de las pujas por palabras clave.

Durante el último año, Google ha sido un socio excelente, escuchando las opiniones de los expertos en la materia e invirtiendo en más información, capacidad de prueba, formación y controles de segmentación. Además, las nuevas palancas creativas generativas de la plataforma pueden ayudarnos, como profesionales del marketing de búsqueda, a aprovechar el poder de la IA al tiempo que utilizamos nuestro conocimiento de la red de Google y las necesidades específicas de la marca para impulsar las ganancias de los clientes.

¿Estamos preparados para una experiencia de compra de búsquedas sin palabras clave? No, pero teniendo en cuenta el progreso de Performance Max en el último año, es cada vez más probable que la combinación de concordancia amplia y Performance Max se incluya en todas las mejores prácticas de los socios de Google en un futuro próximo.

Los profesionales del marketing de resultados han sido un recurso infrautilizado hasta la fecha, pero sus años de experiencia en el uso de la IA para el éxito del marketing los convierten en los más adecuados para desempeñar un papel importante en la adopción generalizada de la IA. Los discípulos ciegos de todos los atajos generativos de la IA se quemarán y los que se resistan al cambio se volverán irrelevantes. Nadie lo sabe mejor que los profesionales del marketing de resultados.

En lo que respecta a la carrera armamentística de la IA en el marketing digital, Google, y en menor medida Meta, no fueron tan proactivos a la hora de destacar su trabajo en relación con Microsoft (el mayor inversor en OpenAI, la empresa responsable de GPT-4). Lo irónico es que Google y Meta habían estado a la vanguardia de la incorporación de sus inversiones de larga data en IA, que ya estaba desplegada en casi todos los rincones de las plataformas y productos de Google y Meta Ads.

Google y Meta representan casi la mitad de todo el gasto en publicidad digital en EE.UU. y una parte aún mayor del presupuesto típico para medios de rendimiento. La integración de la IA en Google y Meta se ha centrado principalmente en algoritmos de aprendizaje automático para la puja y la publicación de anuncios. Dicho esto, también hay ejemplos de IA generativa (sugerencia de textos publicitarios y creación de textos publicitarios distintos a partir de permutaciones de titulares y textos existentes), y los tentáculos de la IA se dejan sentir en todo el ecosistema publicitario de Google y Meta. Algunos ejemplos destacados son:

• Performance Max (Google) y Advantage+ (Meta) son campañas automatizadas de principio a fin que utilizan la IA para segmentar, generar anuncios y optimizar los objetivos fijados.
• La puja automatizada establece pujas dinámicas en tiempo real utilizando el aprendizaje automático para optimizar de forma más eficiente el ROI.
• Responsive Search Ads (Google) utiliza IA para mezclar y combinar diferentes partes del texto con el fin de ofrecer la mejor permutación para el buscador individual (el anuncio adecuado para el público adecuado en el momento adecuado).
• En las recientes conferencias Google Marketing Live (GML) y Meta Connect 2023 se anunciaron productos en torno a activos impulsados por IA, imágenes generadas por IA, IA generativa para crear textos publicitarios y mejoras automáticas de la ubicación del texto, el brillo, etc.

En esta misma línea, los profesionales del marketing de resultados, la mayoría de los cuales se ganaron su reputación dirigiendo o supervisando Google y/o Meta Ads, están especialmente capacitados para guiar a los anunciantes a través de la próxima gran fase de la transformación digital. La experiencia de casi media década de la mayoría de los profesionales del marketing de resultados, tanto en el aprovechamiento como en el control de las herramientas de IA, justifica que desempeñen un papel central a la hora de guiar a los equipos de marketing en el desarrollo y despliegue de la adopción generativa de la IA.

¿Qué ventajas ofrece esta experiencia a los profesionales del marketing de resultados?

• Enhebrar la aguja entre la adopción acrítica y la resistencia total al cambio
• Comprensión de la importancia de los datos de alta calidad
• Comprender la importancia de establecer límites y ajustarlos con el tiempo

Aportar un sano escepticismo.

Los expertos en marketing de resultados han tenido que adaptarse y aprender nuevos tipos de automatización muchas veces, y pueden compartir sus historias de guerra. Desde palabras clave de concordancia amplia, autocolocaciones Meta e iteración tras iteración de pujas automatizadas en Google que han salido mal, parece que lo hemos visto todo. Google y Meta fueron pioneros en la incorporación de la inteligencia artificial a los productos publicitarios, y sus representantes impulsaron seriamente la adopción de productos que podían presentar errores y, en el peor de los casos, rendir menos que las alternativas manuales. Sin embargo, Google y Meta también fueron diligentes a la hora de perfeccionar esos productos con el paso del tiempo, y los profesionales del marketing de resultados que no estaban dispuestos a seguir realizando pruebas en los últimos años se quedaron atrás rápidamente. Las palabras clave de concordancia amplia, las pujas automatizadas, las campañas de compras Advantage+ y muchos más productos proporcionaron más escala con una eficacia comparable a la de los productos no basados en IA.

A medida que la IA desempeñe un papel más permanente en la creatividad, la experiencia del cliente, la identificación de audiencias y mucho más, este equilibrio será crucial. Los discípulos ciegos de todos los atajos generativos de la IA se quemarán y los que se resistan al cambio se volverán irrelevantes.

Basura dentro = basura fuera.

Una de las mayores distinciones entre un profesional del marketing de resultados sólido y uno mediocre es su comprensión de que las entradas a la automatización pueden tener un profundo efecto en los resultados. Los profesionales del marketing de resultados que pulsan el botón fácil y pasan de cientos de ofertas manuales a la semana al piloto automático no obtienen buenos resultados. Peor aún, se apresuran a declarar: "¡No funciona!" El volumen y la calidad de los datos son la base de una estrategia eficaz de despliegue de la IA. Saber qué fuentes de datos utilizar y excluir, y qué campañas combinar con cada tipo específico de puja automatizada, es una habilidad crucial. Los profesionales del marketing de resultados saben que deben incorporar datos de calidad de clientes potenciales a las pujas automáticas B2B, iniciar pruebas en campañas con mayores volúmenes de conversión y no lanzar inmediatamente después de unas vacaciones fuertes o de la vuelta al cole.

En este sentido, los profesionales del marketing de resultados cuentan con años de experiencia en "ingeniería rápida" sin ni siquiera darse cuenta de que existía un nombre para ello. Las organizaciones de marketing pueden introducir la IA en el mercado más rápidamente, y beneficiarse antes de los resultados positivos, aprovechando esa experiencia.

Los especialistas en marketing de resultados son maestros del ajuste fino.

El último nivel de dominio que han alcanzado los profesionales del marketing de resultados tiene que ver con el aprendizaje de los entresijos de los algoritmos. Hemos aplicado CPC máximos, límites de costes y palabras clave negativas para frenar los efectos ocasionalmente nocivos de la IA sin control. A un alto nivel, la IA puede ser voluble y la inteligencia humana es crucial para evitar estos fallos. Hemos visto cómo un conjunto de anuncios de alto rendimiento dejaba de funcionar aparentemente de la nada, sólo para que un pequeño aumento del 5% en el objetivo de ROAS lo devolviera a la normalidad. Hemos aprendido a buscar información sobre cómo, por qué y dónde está funcionando la IA:

• ¿El mayor rendimiento se debe a un aumento del CTR o de la tasa de conversión?
• ¿Estamos llegando al mismo público de forma más rentable o a un público mejor?
• ¿Hemos creado mejores anuncios o las plataformas los han adaptado mejor a las personas adecuadas?

Nos hacemos estas preguntas a diario. Esa curiosidad rayana en la paranoia permite a los profesionales del marketing de resultados sacar el máximo partido de la IA, así como limitar los riesgos.

Los profesionales del marketing de resultados conocen los ritmos de la IA, como un mecánico que sabe qué tornillo apretar para que deje de sonar el traqueteo del coche. Este kilometraje, o dicho de forma anacrónica "inteligencia humana", es difícil de replicar.

Este kilometraje AI y sus amplias aplicaciones son la razón por la que los vendedores de rendimiento deben tener un asiento en la mesa. Como líder de una agencia, estoy mejor equipado para opinar sobre cómo utilizamos la IA para abordar tareas, informes, integración de datos, scripts e implementar procesos en torno a la IA gracias a ese ADN de rendimiento.

el59% de la generación Z ve vídeos más largos que descubrió en aplicaciones de vídeo de formato corto, lo que demuestra la necesidad de que los titulares de derechos de emisión adopten un pensamiento a nivel de ecosistema. Hemos trabajado con marcas como Meta, Hasbro, TikTok y Verizon para evolucionar su enfoque de difusión y satisfacer los hábitos de los espectadores de hoy en día a través de experiencias que son inmersivas, interactivas y llegan a las audiencias donde están. Ahora, estamos desarrollando una solución de IA que revolucionará aún más este flujo de trabajo de emisión de próxima generación para crear contenidos más atractivos y personalizados para los consumidores con Fan-Focused AI Highlights.

Fan-Focused AI Highlights clips de contenido hiper-relevante a velocidad y escala.

Fan-Focused AI Highlights, actualmente en desarrollo, utiliza la IA y el aprendizaje automático para recortar instantáneamente lo más destacado en las retransmisiones en directo. El modelo de IA es capaz de segmentar personas y objetos individuales en retransmisiones en directo y elimina eficazmente la necesidad de selección y edición manual, un proceso que suele requerir mucho tiempo.

La velocidad y el volumen de contenido que ofrece Fan-Focused AI Highlights son cruciales para ofrecer el contenido que los espectadores de deportes de hoy en día ansían. La generación Z consume ahora más resúmenes (50%) que contenido en directo (35%), lo que valida el apetito por un enfoque basado en el momento para la entrega de contenido que también es más personalizado.

Jordan Cuddy, vicepresidente ejecutivo y director global de Experiencia de Media.Monks y ex jugador de la NCAA, ofrece un ejemplo de cómo esta tendencia está afectando al mundo del deporte. "Ahora que Lionel Messi ha fichado por el Inter de Miami, a muchos de sus seguidores no les interesa ver el fútbol estadounidense", afirma. "En lugar de sentarse a ver un partido de 90 minutos, sólo quieren ver los ocho minutos en los que toca el balón" Su punto de vista está respaldado por el hecho de que el 80% de los fans de la Generación Z no solo siguen a un atleta profesional en línea, sino que buscan ver los eventos en los que participan esos atletas, así como seguir a las marcas con las que se relacionan. Con Fan-Focused AI Highlights, podrías crear automáticamente un vídeo del partido centrado en las mejores jugadas de Messi, o de cualquier atleta, con facilidad.

Satisfacer la demanda de contenidos basados en la afinidad.

El mismo enfoque anterior podría aplicarse a contenidos aún más especializados y a los intereses de los espectadores. Imagínese un partido de baloncesto que la IA convierte automáticamente en contenido para redes sociales centrado en el calzado que llevan los atletas, y que una marca de ropa deportiva envía a un público de fanáticos de las zapatillas. Esto se consigue fácilmente con Fan-Focused AI Highlights, ayudando tanto a las marcas como a los titulares de los derechos de emisión a llegar al público de forma más relevante, a la vez que aumentan la cantidad y el valor de sus derechos de emisión.

Estamos en una nueva era en la que las personas ya no se definen por datos demográficos desglosados por el lugar en el que viven; ahora se trata de grupos de identidad. En lugar de delimitar territorios en un mapa, las emisoras pueden empaquetar contenidos de forma creativa para numerosas subculturas simultáneamente, aprovechando el poder de la IA y el aprendizaje automático para distribuir contenidos destacados personalizados a audiencias basadas en intereses personalizados de forma más precisa y eficaz. Esta es una gran oportunidad para los titulares de derechos, ya que el 73% de los espectadores deportivos perciben el uso de los datos de los fans por parte de los titulares de derechos como "decepcionante" (23,4%) o "por debajo de las expectativas, pero poniéndose al día" (49,7%).

Adaptar el contenido de las retransmisiones a los hábitos de los espectadores de hoy.

Fan-Focused AI Highlights es la solución más reciente dentro de nuestra oferta de producción definida por software, que elimina eficazmente la necesidad de una gran planta física -como grandes salas de control o camiones OB que cuestan decenas de miles de dólares de alquiler al día o las docenas de miembros del equipo para mantenerlos- a favor de flujos de trabajo de emisión versátiles y ágiles. Los dispositivos de un solo uso diseñados para una sola tarea dejan paso a las GPU NVIDIA en la nube (o en un rack de servidores), lo que añade más eficiencia, flexibilidad y reducción de costes, mientras que los equipos remotos permiten a los titulares de los derechos contratar a los mejores talentos para el trabajo independientemente de su proximidad al evento.

La producción definida por software nos ha permitido incluso hacer lo que nunca antes se había hecho. Trabajando con UNC Blue Sky Innovations, retransmitimos el primer evento deportivo en 3D estereoscópico a 60 fotogramas por segundo y una resolución de 8K, directamente a los cascos de realidad virtual. El sistema diseñado a medida incluye una cámara RED Digital Cinema; CPU RED que decodifican, corrigen el color y eliminan la distorsión de las secuencias directamente desde la cámara; un controlador Blackmagic para la conmutación y codificación en directo (desde GPU NVIDIA para una tasa de bits de alta calidad); y una red de 1 GB para enviar la señal a una instancia de AWS de camino a los cascos de realidad virtual.

Todo este equipo ocupaba el modesto espacio de una mesa plegable estándar, un espacio reducido para un proceso innovador y una emisión histórica. Aun así, los profesionales de la radiodifusión son un grupo tradicionalmente supersticioso, y es fácil entender por qué trasladar gran parte del equipo y los procesos al software podría hacerles recelar: ¿qué ocurre si se tienen problemas de conectividad o si un centro de datos deja de funcionar? Los mismos centros de datos que utiliza AWS también albergan bancos y otras operaciones extremadamente sensibles, lo que significa que existen múltiples salvaguardas para garantizar que el servicio no se interrumpa. Y si uno se cae, podemos ponerlo en marcha en otro. Con múltiples redundancias, cualquier dificultad técnica con el software es más rápida y fácil de solucionar que si se estropea el generador de su camión.

Un enfoque sostenible de la innovación.

Además de reducir el riesgo y aumentar la flexibilidad, la producción definida por software ofrece otra ventaja importante: la sostenibilidad. Media.Monks ganó un premio a la Sostenibilidad en el Liderazgo en NAB Show al reducir en gran medida la huella de carbono de las emisiones con AWS. Además de evitar las emisiones relacionadas con los viajes, el flujo de trabajo de la producción definida por software se alimenta con más del 95% de energía renovable, lo que reduce aún más el impacto medioambiental.

Con los Fan-Focused AI Highlights añadidos a la mezcla, las marcas pueden seguir ofreciendo contenidos aún más personalizados y relevantes diseñados para las audiencias actuales con menos emisiones, riesgos, costes y personas sobre el terreno. A medida que los espectadores buscan un enfoque más basado en el momento para los medios y el entretenimiento que consumen, este revolucionario modelo de emisión ayuda a las marcas a ampliar el valor de sus derechos de emisión de formas nuevas e innovadoras.