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Cuando escuchamos Inteligencia Artificial (IA) sabemos que a día de hoy ya forma parte de muchas empresas. Esta tecnología se ha encargado de traer resultados impresionantes y facilitar la productividad. En el sector de la publicidad y la comunicación muchas agencias también han apostado por esta tecnología para diferenciarse. Los sistemas que utilizan IA son capaces de realizar acciones diferenciadas como las que haría un ser humano: hablar con sus consumidores, analizar una gran cantidad de datos y cruzar información de otras bases de datos e incluso aprender de esa información. En este contexto, es factible escuchar hablar también de «Machine Learning», una disciplina dentro de la IA que crea sistemas que aprenden automáticamente e identifican patrones complejos entre millones de datos.

¿Cómo se ha utilizado la inteligencia artificial en publicidad?

La industria de la comunicación es una de las que más se ha aprovechado de los sistemas de IA y seguramente has utilizado alguna de estas soluciones sin darte cuenta. Hablamos, por ejemplo, desde los chatbots que simulan una conversación online con una persona real y ofrecen soporte técnico, resolviendo así dudas y asistencia diversa hasta apps con las que «juegas» a incluir tu rostro en la cara de un actor en una pelicula, con la famosa aplicación Face App Challenge.

A continuacion, os mostramos algunas herramientas que utilizan Inteligencia Artificial:

  • Banners con imágenes variables. Un banner estándar y fijo en la red ya no es algo tan interesante dentro de las numerosas estrategias de Marketing Digital. Por ello, se ha utilizado la IA buscando entender cuáles son los deseos de quienes visitan el sitio en cuestión y cambiando la imagen para satisfacer esos deseos.
  • Fotos para personas con discapacidad visual. Facebook también ha utilizado mucho este recurso para hacer su red social aún más interactiva. Un ejemplo de ello es el programa que ayuda a las personas con discapacidad visual a ponerse en contacto con imágenes y con los contenidos de sus amigos. El programa identifica los contenidos de las imágenes, las personas que hay en la imagen y sus emociones y «traduce» por voz todo esto a las personas con discapacidad visual.
  • Análisis de consumidores. A través de programas que analizan las bases de datos de sus consumidores, que contienen información sobre sus comportamientos online y offline. Las herramientas de IA son capaces de identificar cuándo los consumidores son más o menos propensos al consumo e incluso las fechas en las que experimentarán situaciones especiales
  • RankBrain. Es una herramienta creada por Google y que utiliza IA para entender lo que los usuarios intentan encontrar en sus búsquedas. Además, esta herramienta logra traducir contenidos con los que Google nunca antes había tenido contacto, produciendo búsquedas con resultados cercanos y más acordes a los deseos de los usuarios.

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¿Cómo podría afectar, o está afectando, la inteligencia artificial a la publicidad?

La inteligencia artificial en publicidad, es una técnica muy eficaz y poderosa de marketing. Y es que, tanto el contenido, como las campañas publicitarias, estarán implementadas para tratar que sean totalmente personalizadas a las expectativas, necesidades y gustos individuales. ¿Cómo se consigue? Con la aplicación de algoritmos predictivos que anticipen cuál va a ser el comportamiento y las demandas del usuario. Puede afectar en principio de dos maneras:

  1. A través de la «compra programática». Esta utiliza algoritmos que optimizan continuamente las campañas publicitarias para obtener el mejor rendimiento y resultado. Así funcionan, por ejemplo, medios como Google, Facebook, Instagram, Twitter, etc. La principal ventaja que la compra programática tiene para los anunciantes es que estos pueden maximizar su inversión y resultados en medios. En el caso de los consumidores estos deberían recibir una publicidad más atractiva y personalizada a sus intereses; y en el caso de las agencias es una manera de poder implementar campañas publicitarias orientadas a maximizar los resultados de los clientes.
  2. Podemos conocer mejor que nunca las necesidades de los consumidores. Los anunciantes y las agencias pueden recopilar datos de los clientes extraídos de múltiples fuentes, y tenemos la posibilidad de combinar y analizar tales datos para acceder de manera instantánea a insights relevantes al contexto actual. Lo relevante es tener datos de consumo o de intereses del público objetivo y poder aplicar tecnologías de inteligencia artificial para poder aplicar patrones y así anticiparnos al comportamiento de las personas.

Pero, ¿cómo aplico Inteligencia Artificial en mi negocio?

Continuamente, en el sector de la comunicación aparecen nuevas tecnologías de la información. Por lo que, el primer paso a seguir es perder el miedo a invertir en las TIC, entendiendo la Inteligencia Artificial como parte de ella y verla como una aliado. El mercado ya está señalando la necesidad de cambio con marcas que demandan y apuestan por campañas atractivas que logren atraer la atención del público y crear conexiones reales con las personas que lo componen.

Así, las agencias que invierten en tecnologías de este tipo pueden comprender mejor los datos y los comportamientos de compra de estas personas y desarrollar campañas más adecuadas y asertivas. Ya que, gracias a herramientas basadas en IA, podemos extraer información de muy diversa índole para una mejor toma de decisiones a la hora de diseñar una campaña de publicidad más adecuadas para que tengan más impacto en el público objetivo.

Un ejemplo de ello, es nuestra herramienta netopinion, una plataforma de multi-escucha activa que utiliza técnicas analíticas basadas en IA, Procesamiento del Lenguaje Natural y optimización para múltiples casos de uso. Algunos de ellos son:

  • Generación de perfiles avanzados: clusters o segmentos de basados en el enriquecimiento obtenido de las distintas fuentes y datos sociodemográficos.
  • Análisis semánticos avanzados: para detectar conversaciones e intereses de los usuarios en la red Internet para extraer información de interés.
  • Sistemas de alerta temprana (Early Warning System): detección temprana de eventos o hitos de interés, por ejemplo, detectar una crisis de reputación online.
  • Análisis de huecos y de retornos: identificar nichos de mercado de mayor semejanza a una zona de alto potencial (análisis de hueco) y/o identificación de zonas de alto retorno según un determinado modelo predictivo, sobre todo para estrategias dentro de una ciudad.
  • Selección de zonas de mayor impacto: identificación de zonas geográficas con mayor concentración de perfiles de interés y/o medición de dichos perfiles en puntos concretos para un determinado radio de atracción dentro de una ciudad.
  • Multicaptura de datos de diversas fuente: para comprender el comportamiento de clientes, analizar las opiniones de los mismos
  • Identificar cuándo los consumidores son más o menos propensos al consumo e incluso las fechas en las que experimentarán situaciones especiales.

Plataforma netOpinion

  • Un año más, durante el próximo curso académico 2020/2021 ITELLIGENT será la empresa colaboradora que participe en la IV Edición del Curso «Python: Machine Learning, Optimización y Aplicaciones» de la Universidad de Sevilla.
  • El plazo de prescripción termina el 20 de septiembre de 2020.

Si eres graduado o alumno de Máster y/o Doctorado y quieres seguir formándote, te invitamos a que prestes atención a las oportunidades que te puede brindar este Curso de Formación Permanente del Vicerrectorado de Ordenación Académica de la Universidad de Sevilla. También, pueden inscribirse cualquier persona interesada con conocimientos previos de programación ni tampoco es necesario en Python.

ITELLIGENT, como empresa colaboradora, participa activamente con la impartición de algunas sesiones formativas a lo largo del curso. Los encargados de ello son: Jaime Martel, CTO de ITELLIGENT y Mario Rivas, Ingeniero de I+D+i. Entre el resto de profesorado se encuentran docentes de la Universidad de Sevilla especialistas en diversos disciplinas: Ingeniería Electrónica, Geografía Física y Análisis Geográfico Regional y Administración de Empresas y Marketing. Por último, cabe destacar la figura de Sergio Luis Toral (Departamento Ingeniería Electrónica) como Director de los estudios a quien los interesados en el curso pueden dirigirse a través del mail y teléfono de la siguiente imagen.

Python iv edicion

Los principales objetivos del curso son:

  1. Proporcionar una introducción al lenguaje de programación Python y a sus principales módulos (Numpy, Scipy y Matplotlib)
  2. Introducir desde un perspectiva teórico-práctica técnicas de machine learning de regresión, clasificación y clustering, utilizando el módulo scikit-learn en Python
  3. Introducir desde un perspectiva teórico-práctica técnicas de optimización metaheurísticas basadas en trayectoria y en población, utilizando el módulo DEAP en Python
  4. Introducir desde un perspectiva teórico-práctica técnicas de deep learning, incluyendo las Fully Connected Networks, Convolutional Neural etworks (CNNs) y Recurrent Neural Networks (RNNs)
  5. Aplicaciones comerciales

Para más información visita la web del curso o descárgate este folleto.