Cómo se usa la IA en el marketing de Google
Michael Bailey, Senior Director de Google Media Lab, analiza varias soluciones de inteligencia artificial que hemos creado desde Google, para usar en nuestras propias marcas. Si bien el viaje de Google hacia la IA aún no está completo, se están viendo promesas reales en áreas como medición, creatividad y medios.
Aquí, en Google Media Lab, siempre buscamos formas de aplicar la IA en las marcas de Google y, cada vez más seguido, las encontramos.
Nuestro equipo supervisa todas las facetas de las campañas publicitarias de Google para nuestros propios productos, incluidos los medios, la creatividad y la medición. Somos optimistas sobre el potencial de la IA, pero saber cuándo, dónde y cómo introducirla en nuestro flujo de trabajo aún puede ser un desafío, especialmente cuando buscamos pasar del entusiasmo por la IA a la ejecución y, en última instancia, al impacto en el negocio. Por eso, adoptamos un enfoque estructurado, con una gobernanza y reglas de involucramiento claras. Nuestra ambición es pasar de “mil flores creciendo” a un “jardín de IA”, que sea un poco menos salvaje y un poco más cuidado, con un camino claro hacia los resultados.
Si bien no tenemos todas las respuestas, pensamos que sería brindarles a los lectores de Think with Google una mirada tras bambalinas sobre cómo Google Marketing está poniendo a funcionar la IA utilizando los propios productos de la empresa, junto con aprendizajes clave. Las herramientas que se presentan a continuación representan algunos de nuestros primeros experimentos prometedores de marketing en tres áreas: medición, creatividad y medios. En conjunto, estas herramientas también reflejan nuestros esfuerzos por ir más allá de las soluciones puntuales y adoptar un enfoque de extremo a extremo, capaz de abarcar diversas disciplinas de marketing y formas de trabajar.
Si bien creamos estas herramientas para respaldar las campañas de marketing de Google, es importante destacar que cualquier anunciante puede crear herramientas similares para respaldar sus propias campañas, utilizando Google Cloud, Gemini y otros modelos de inteligencia artificial.
Medición: la IA como base del rendimiento creativo
Históricamente, la medición es retrospectiva, algo que muchos especialistas en marketing hacen sólo después de que ha finalizado una campaña. La medición tradicional puede demorarse, y sus aprendizajes llegan demasiado tarde para ser procesables. Queríamos aplicar insights de medición mucho más temprano en el proceso, por lo que creamos un prototipo interno utilizando el conjunto de herramientas de marketing de IA de Google Cloud Platform, que puede ayudar a generar conocimientos creativos en tiempo real y guiar la toma de decisiones futuras.
Este año comenzamos a usar la IA para generar un catálogo de características para nuestra enorme biblioteca de creatividades de Google Ads, que abarca marcas como YouTube, Pixel, Android y más. Estas características pueden estar en casi cualquier formato (texto, audio o imágenes) y pueden variar desde más básicas (“logotipo de la marca en la posición superior derecha”, “tiene un call to action claro” o “los personajes están dialogando”) a muy específico (“contiene paisajes naturales, por ejemplo, montañas, lagos, ríos, etc.” o “el lenguaje incluye palabras que evocan conceptos surrealistas o abstractos”). En suma, nuestro prototipo puede capturar más de 50 categorías1 diferentes de características dentro de cada creatividad que producimos.
Utilizando estos metadatos catalogados, usamos IA predictiva para entrenar un modelo que aprovecha datos de rendimiento de los anuncios para esas mismas creatividades. Este modelo predictivo puede evaluar la probabilidad de que una creatividad nueva y no testeada genere un incremento en un KPI específico. De esta manera, podemos alinear nuestras variables creativas generadas por IA con resultados clave, mientras reducimos nuestra dependencia de las formas más tradicionales de evaluación del desempeño creativo. Aún es temprano, pero las pruebas internas han revelado aproximadamente un 70% de precisión general en nuestras predicciones de rendimiento creativo, definidas como la frecuencia con la que el modelo predice correctamente si una creatividad impulsará el reconocimiento de la marca.2
Otro ejemplo poderoso de cómo la IA respalda la medición creativa tiene que ver con los datos cualitativos. Estamos utilizando los últimos modelos de IA generativa de Google Cloud para clasificar y resumir los comentarios cualitativos de nuestros panelistas de pruebas creativas, incluidas las respuestas de texto abierto. La IA puede resumir los comentarios tanto positivos como negativos en un conjunto de temas clave, además de evaluar cuánto les gusta a las personas la creatividad, para después hacer recomendaciones de mejora.
Por ejemplo, aplicamos este análisis de retroalimentación cualitativa a nuestro último anuncio de Pixel para el campeonato europeo de la UEFA. A pesar de los buenos resultados en las pruebas, el modelo de IA generativa de Google Cloud pudo identificar que la música elegida no les gustó a alrededor de la mitad de los encuestados que la mencionaron. Su recomendación: “explorar opciones musicales alternativas u ofrecer variaciones para atender a una audiencia más amplia, ya que la elección musical actual recibió comentarios mixtos”.3
En Google Marketing, los datos bien organizados son nuestra base, y un paso necesario antes de aplicar soluciones de IA. Una vez que hicimos el trabajo previo para hacer que nuestros datos fueran manejables, construir estos modelos fue relativamente rápido.
Creatividad: la IA acelera el desarrollo de campañas
La cultura avanza rápido. A veces vemos venir una tendencia, logramos que surja una idea brillante, pasamos las fases de producción y aprobación, y descubrimos que la tendencia ya ha pasado. ¿Podría la IA ayudar a acelerar este proceso, lo que daría como resultado que menos marketers se pierdan oportunidades impulsadas por la cultura?
Para ayudar a resolver este problema, estamos experimentando con prototipos internos impulsados ??por modelos Gemini para captar tendencias y generar ideas de campaña. Estas herramientas funcionan juntas de maneras interesantes.
Creamos un asistente de tendencias e insights para mostrar tendencias de varias fuentes en tiempo real, y visualizar picos y caídas en conversaciones públicas. Podemos usarlo para tomar la temperatura de la cultura en términos generales (¿qué está de moda en este momento?) o para profundizar en un tema o palabra clave específica (inserte su equipo deportivo favorito). También puede generar un resumen detallado de un tema con varias vistas, incluida una línea de tiempo, actores clave y más. Sin datos en tiempo real, esto podría llevar semanas, no minutos.
Una vez que identificamos una tendencia que nos gustaría incluir en nuestros mensajes, podemos usar la IA para generar ideas de campaña. Esta herramienta no genera una idea lista para usar, sino que proporciona disparadores. Una vez que encontremos un pensamiento inspirador, solicitaremos ampliarlo. Luego, la herramienta ofrece sugerencias específicas para hacer realidad la idea, por ejemplo, a través de activaciones con creadores y socios de medios. Una ventaja de esta herramienta: no tiene ego y no se cansa. Podemos solicitar y rechazar un número ilimitado de ideas antes de elegir una selección para desarrollar con nuestras agencias asociadas.
La IA puede potenciar tu creatividad. Con el tiempo que te ahorra al identificar tendencias y proponer disparadores de pensamiento, podrás refinar y pulir tus ideas creativas y tu narración.
Medios: usar la IA para buscar nuevos clientes
Las señales de audiencia en las que alguna vez confiaron los anunciantes se están volviendo más difíciles de usar y, en algunos casos, están desapareciendo por completo. Nuestro equipo se preguntó: ¿podemos utilizar IA predictiva para comprender quién encontrará más útil nuestro mensaje?
Para averiguarlo, estamos creando un prototipo interno que utiliza nuestros datos propios para descubrir usuarios que probablemente realicen una acción particular que nos interesa, como instalar una aplicación o activar un teléfono nuevo. Utilizamos estos conocimientos para llegar a una audiencia amplia de usuarios similares en servicios como YouTube, la Red de Display de Google y Search.
Las primeras pruebas internas de este prototipo han mostrado un aumento del 72% en los resultados incrementales, con una reducción del 43% en costos.4
Para hacer esto en Google, creamos un equipo y un proceso de inteligencia artificial multifuncional para avanzar en experimentos como AI Audiences, con representantes de marketing, asuntos legales, privacidad y productos.
Juntos, haciendo que la IA avance
No estamos haciendo este trabajo solos. El desarrollo de prototipos como los mencionados anteriormente requiere una estrecha colaboración con nuestras agencias y otros socios.
Si bien estamos en las primeras etapas de nuestro viaje hacia la IA y no tenemos todas las respuestas, los resultados que estamos viendo en estos y otros experimentos sugieren un futuro brillante para las soluciones impulsadas por la IA. Te invitamos a unirte a nosotros en el viaje de la IA de nuestra industria, experimentando, creando prototipos para tus propias necesidades y elevando colectivamente las mejores prácticas en todo el espectro de actividades de marketing.
Algunos consejos finales para que puedas empezar: primero, comienza con soluciones de IA integradas que tu equipo ya esté utilizando. Quizá mi opinión esté algo sesgada, pero Google Ads es un buen lugar para empezar. A continuación, experimenta activamente con esas soluciones para desarrollar fuerza en áreas como la redacción de prompts y el procesamiento de aprobaciones para contenido generado por IA. Una vez que estés listo, podrás crear tus propias soluciones nuevas como las que presentamos hoy, alineadas con tus necesidades de alta prioridad. Por último, asegúrate de colaborar estrechamente con los socios a lo largo del camino, para desbloquear capacidades técnicas e identificar oportunidades para personalizar soluciones que sirvan a tus distintos objetivos de marketing.
Artículo cortesía: Think With Google/ Por: Michael Bailey
