La publicidad digital sustenta el modelo de negocio de Internet: mantener el contenido gratuito y accesible al tiempo que impulsa un ecosistema multimillonario. La ad tech lo hace posible conectando a los profesionales del marketing con las audiencias a una escala sin precedentes. No obstante, a medida que el sector se adapta a la demanda de una generación de mayor valor, la tecnología que lo sustenta debe, a su vez, evolucionar. La eficiencia, la precisión y la escalabilidad ya no son ventajas; son necesidades.
Esta evolución está impulsada por la IA, que ha transformado el ecosistema de la ad tech ofreciendo experiencias hiperrelevantes y avanzando hacia el objetivo de la eficiencia total del mercado. Al ser una de las mayores aplicaciones comerciales de la IA, la ad tech se encuentra en una posición única para aprovechar sus capacidades e impulsar la innovación.
La escala de la ad tech es un campo ideal para la IA
Se prevé que el gasto en publicidad digital superará los 700 000 millones de dólares anuales, superando al mercado de la computación en la nube, y que seguirá creciendo en el futuro próximo. La gran cantidad de datos de la ad tech, su importante presupuesto y su aplicabilidad directa a las experiencias de los consumidores subrayan las razones de la inversión de la industria de la IA. Las innovaciones ya han dado lugar a una mayor eficiencia del mercado, un mejor valor, la capacidad de procesar conjuntos de datos más grandes y, en última instancia, mejores experiencias para los profesionales del marketing, los propietarios de medios y los consumidores por igual.
Tres características clave impulsan el potencial de la IA en ad tech:
1. Eficiencia informática: Los recientes avances en IA y en los modelos extensos de lenguaje (LLM) han impulsado los correspondientes avances en informática, escalabilidad y eficiencia. Las enormes inversiones han dado lugar a importantes mejoras en el precio y el rendimiento, superando la Ley de Moore. Las innovaciones en conectividad e infraestructura hacen posible desplegar decenas de miles de unidades de procesamiento gráfico (GPU) en una sola carga de trabajo. A su vez, esto permite a la IA procesar y extraer de forma económica información empresarial a partir de conjuntos de datos cada vez más grandes.
2. Cantidades enormes de datos: En Index Exchange consumimos dos petabytes de datos y procesamos 550 000 millones de transacciones diarias (una cifra en aumento). Estos datos contienen señales valiosas que, cuando se interpretan correctamente, pueden utilizarse para ofrecer más valor a los clientes. Sin embargo, los sistemas tradicionales de big data y las arquitecturas de streaming tienen dificultades a esta escala, y a menudo tardan más en generar información que la que los datos siguen siendo relevantes. Como se demuestra en los LLM modernos, los modelos de entrenamiento y ajuste nos permiten realizar una compresión eficiente con pérdida en grandes cantidades de datos, lo que nos permite extraer información de un modelo significativamente más pequeño, lo que facilita un procesamiento de consultas más rápido y sistemas de datos más económicos.
3. Reducción de los márgenes: Las cargas de trabajo de la publicidad digital global seguirán creciendo en el futuro inmediato. Los compradores de medios esperan obtener más valor de su inversión, mientras que los propietarios de medios buscan optimizar aún más el rendimiento, lo cual conduce a la reducción de los márgenes. Las mejoras en la eficiencia informática mencionadas anteriormente reducirán los costes, lo que permitirá a la ad tech reducir los gastos de transacción y ofrecer un mayor valor en todo el ecosistema.
¿Cómo puede beneficiarse la ad tech de la innovación en IA?
La IA desbloquea conocimientos más profundos a partir de los datos, lo que permite tanto a la parte compradora como a la vendedora obtener señales más rápidas e inalcanzables hasta ahora. Tradicionalmente, la innovación en IA en ad tech se centraba en el lado de la compra, optimizando la direccionabilidad a través de una serie de señales, como cookies, el identificador para anunciantes (IDFA), direcciones de correo electrónico con hash y direcciones IP, y mejorando la relevancia contextual mediante el análisis de URL, entornos de aplicaciones y otros metadatos de contenido.
La evolución de las normativas de privacidad, junto con las restricciones de plataformas como Google, Apple y otras, están limitando el uso de ciertas señales de audiencia, lo que dificulta la direccionabilidad. Paralelamente, el aumento de los contenidos de vídeo en el panorama digital está cambiando la forma en que el sector capta y comparte las señales contextuales.
Hasta ahora, el lado de la venta ha permanecido en gran medida mercantilizado, pero esa dinámica está cambiando. Tenemos la oportunidad de incorporar más inteligencia impulsada por la IA en el lado de la venta para mejorar aún más la optimización del lado de la compra y ofrecer resultados más sólidos en medio de la pérdida continua de señales.
Resultados más sólidos para los compradores de medios
La IA permite una segmentación más precisa, ayudando a los profesionales del marketing a llegar más rápidamente al público adecuado, mejorando los resultados y reduciendo el gasto publicitario desperdiciado. La próxima generación de la IA revolucionará la segmentación por demanda al:
- Mejorar la clasificación de contenidos cuando los metadatos son escasos, por ejemplo, en vídeo
- Optimizar la selección y la colocación de anuncios con conocimientos contextuales más profundos
- Garantizar una segmentación precisa de la cohorte mientras se navega por tecnologías que mejoran la privacidad
Mejora del rendimiento para los propietarios de medios
La optimización del lado de la venta debe reconocer tendencias cambiantes más amplias a nivel de la comunidad, más allá de la direccionabilidad de la audiencia. Considerar el comportamiento de búsqueda: El 15 % de las búsquedas diarias en Google nunca se han visto antes, lo que demuestra que la intención del consumidor está en constante evolución.
La IA puede desbloquear capacidades de toma de decisiones más inteligentes y mejorar el inventory packaging y la fijación de precios, lo que ayuda a aumentar los CPM y a impulsar el rendimiento, especialmente en formatos de alto valor como el vídeo. La IA puede aportar más valor a los propietarios de medios al:
- Analizar las tendencias cambiantes de contenido y proporcionar a los propietarios de medios información para mejorar el atractivo de su inventario y reducir el tiempo necesario para un ciclo de retroalimentación
- Clasificar los inventory packages de forma relevante y fácil para los compradores, manteniéndolos actualizados con IA a medida que evolucionan los patrones de tráfico para mantener la escala y la relevancia en un entorno seguro para la marca
Transformar datos sin explotar en conocimientos prácticos
La ad tech se basa en una gran cantidad de datos sin explotar (patrones de tráfico en tiempo real, información sobre pujas y resultados de subastas) que a menudo no se utilizan debido a limitaciones de almacenamiento y recursos informáticos. La IA ofrece el poder transformador de aprovechar estos datos, proporcionando algoritmos predictivos que refinan la segmentación, optimizan la colocación de anuncios en tiempo real y descubren comportamientos emergentes de los consumidores. Al reducir los costes y mejorar la relevancia, la IA está impulsando un ecosistema publicitario más inteligente y eficiente.
Al aprovechar el potencial de la IA, se crea un futuro en el que tanto los compradores como los vendedores pueden operar de manera más eficaz y con mayor precisión, al tiempo que se preservan experiencias de alta calidad para los consumidores.
Nuestros equipos buscan constantemente innovar para liderar la industria hacia la eficiencia total del mercado, lo que se traduce en mayores tasas de éxito y un rendimiento maximizado, todo ello a un coste menor. Más información sobre nuestro enfoque de la eficiencia de los exchanges.
