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Cuando el stock se convierte en marketing: la IA redefine la sustitución de productos en el eCommerce
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27.02.2023 por TOTALMEDIOS
''Transformando el comportamiento y los resultados de las búsquedas''
En su columna Felipe Vallejos, Regional Performance Director Media & Analytics LatAm Reprise Digital, habla sobre el impacto de la inteligencia artificial en las campañas de búsquedas pagas. El auge que viene desde hace un tiempo con modelos algoritmos y de machine learning que han dado un gran impulso a la industria del marketing digital.
ChatGPT, es un modelo de lenguaje desarrollado por OpenIA. Está diseñado para responder preguntas y ayudar en conversaciones, además de tener la capacidad de conectar con otras soluciones, apps, navegadores, entre otros.
BARD es un modelo de lenguaje conversacional basado en el modelo de lenguaje experimental desarrollado por Google dentro del marco de su proyecto LaMDA. Busca potenciar todos los productos dentro del ecosistema Google, y posiblemente fuera de esa frontera también.
El uso más profundo de IA dentro del ecosistema del marketing digital podría tener grandes cambios y beneficios con relación a lo que hoy conocemos, dando la posibilidad de sumar capas mejoradas de personalización y relevancia, lo cual termina por mejorar la experiencia de los usuarios.
La IA impulsarán modelos más comprensivos de las búsquedas que están realizando las personas, sobre todo en territorios de búsquedas o palabras claves que son amplios o para usuarios que están en una fase de exploración de nuevas opciones de productos o servicios que logren cumplir con sus necesidades. Google mismo está empujando mucho la idea de concordancias de palabras claves amplias y ha puesto mucho esfuerzo y desarrollo en este tipo de tecnología.
Al mismo tiempo, los resultados de estas búsquedas podrían llegar a ser mucho más específicos, debido al volumen de datos y comportamientos de los usuarios que pueden analizar estas IA, añadiendo títulos y descripciones que tengan la capacidad de adaptarse a esa necesidad que busca cubrir el usuario. Esto sería un upgrade a lo que ya conocemos como anuncios dinámicos o responsivos, pero con un componente de machine learning mucho más profundo basado en estas AI que toman como input el lenguaje humano.
Adicionalmente, la posibilidad de incluir reseñas o un resumen general de toda la información indexada que tiene Google, para poder guiar a estos usuarios dentro de los resultados de búsqueda. En palabras simples, es probable que en el futuro cuando hagamos una búsqueda Google te entregue una respuesta generada por IA antes de los resultados que ya conocemos actualmente donde primero se muestran los resultados pagados y luego los orgánicos (Ver ejemplo de la imagen). Esta y otras más podrían ser algunas de las capacidades que veamos como cambio más próximo en los resultados de búsqueda dentro de Google.
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Hemos visto como Google ya está integrando la IA en sus productos de marketing digital, como con las campañas de Performance Max o las grandes mejoras que han realizado a las campañas de paid search sobre Broad Match. Otros usos que no son tan “visibles” están relacionados a mejoras sustantivas en los modelos de atribución, identificación de usuarios propensos a comprar ciertos productos, clusterización de audiencias más precisas y medición precisa de la contribución de ciertos canales, podrían ser algunas de las tantas mejoras que nos podría traer el uso de IAs.
De todas maneras, pienso que es necesario mantener un equilibrio, ya que estos modelos podrían llegar a generar problemas basados en un trabajo 100% en el algoritmo y terminen por reforzar estereotipos o prejuicios sobre ciertas audiencias que tienen comportamientos muy marcados. O incluso será necesario buscar la manera de aprobar o verificar los títulos o descripciones que se puedan generar automáticamente para evitar anuncios engañosos o invasivos, lo cual podría ser dañino para la marca.
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