La inteligencia artificial ha ganado protagonismo en el ámbito del marketing digital debido principalmente a tres razones: la explosión de información y de fuentes de datos, el incremento de la capacidad del software para tratarlos y la creación de algoritmos cada vez más complejos y avanzados. ¿Cómo está afectando la IA a la estrategia de marketing online? ¿Cuáles son sus principales aplicaciones en la actualidad?

1. Facilitar una mayor personalización de la experiencia de usuario

La inteligencia artificial está cambiando la interacción entre la marca y los usuarios, aunque la aplicación de este tipo de tecnología depende mucho de la naturaleza de la web y del tipo de negocio. 

Por ejemplo, en el caso de los e-commerce, el procesamiento masivo de datos con IA permite analizar el histórico de navegación o de compra del usuario para así mostrar contenido dinámico, ofrecerle recomendaciones de productos afines a los que ha visitado, promociones personalizadas e incluso sugerencias de búsqueda avanzadas. 

Sin embargo, en el caso de marcas que cuenten con una potente estrategia de content marketing (muy común en ámbitos B2B), los algoritmos con inteligencia artificial adaptan las sugerencias de posts relacionados en función del recorrido del cliente en la web. También facilita el análisis de datos de los leads para así poder clasificarlos y determinar en función de qué variables medir su calidad (lead scoring). 

2. Lograr captar tráfico orgánico y de pago de forma más eficiente y rentable

Google ya está modelando sus algoritmos con inteligencia artificial para ajustar los resultados que ofrece a la intención de búsqueda que está mostrando el usuario cuando realiza una consulta. Frente a la ambigüedad de las búsquedas, el algoritmo RankBrain acota las posibilidades con distintos tipos de contenido y testea el comportamiento del usuario identificando patrones

A la hora de planificar la estrategia de posicionamiento SEO on-page y de creación de contenido, no hay que pensar tan solo en términos de keywords aisladas, sino que hay que tener muchos más factores en cuenta como por ejemplo el impacto de las búsquedas por voz o las técnicas de copywriting user-centric.

Matías Candal, Associate Partner en Labelium

Por otro lado, la aplicación de herramientas de inteligencia artificial como parte de la estrategia de paid está a la orden del día. Gracias al machine learning, el software aprende sin necesidad de programarlo con reglas rígidas. La IA aplicada a la gestión de campañas publicitarias permite: 

  • Optimizar las acciones publicitarias desde una perspectiva global: los algoritmos basados en datos realizan testeos de múltiples variantes e interacciones para determinar qué estrategia es más efectiva y apostar por ella. 
  • Segmentar audiencias con mínimo margen de error: las herramientas de IA son capaces de estimar qué tipo de usuario es más proclive a la conversión basándose en las distintas interacciones de los que ya han convertido. De esta forma, es posible llegar a nuevos públicos afines a la marca y ejecutar un targeting dinámico y altamente eficaz. 
Google ha incorporado inteligencia artificial a sus algoritmos

3. Procesar un volumen masivo de datos para filtrar y analizar

El uso efectivo de los datos para segmentar y alcanzar audiencias es la prioridad por excelencia para más de la mitad de los responsables de marketing digital según el informe 2019 Digital Trends de Econsultancy. En este sentido, la aplicación de IA para tareas de analítica avanzada permite integrar los datos de distintos canales con el fin de conseguir una mayor visibilidad de los KPI objetivo. 

La tecnología con inteligencia artificial (IA) es capaz de agrupar y procesar datos de muy diversa índole procedentes de distintas plataformas para extraer conclusiones y aplicar un enfoque de toma de decisiones basadas en datos. 

No obstante, la consolidación de datos puede revelarse como una labor ardua, ya que las empresas usan distintos sistemas que, normalmente, funcionan como silos aislados. Por ejemplo, la información transaccional puede estar en manos del CRM o ERP, mientras que la información acerca del comportamiento del usuario está contenida en el CRM o también en Google Analytics, en las plataformas de Social Media e incluso en el sistema de tracking del e-commerce. 

Una colección de datos sin contexto, sin un propósito definido, carece de valor. Las herramientas de inteligencia artificial ayudan a profundizar en el tratamiento de datos, pero no podemos pasar por alto el papel que tiene el analista en todo el proceso: ¿quién elige qué KPI vigilar y basándose en qué criterios? ¿Quién sabe qué algoritmo necesita en cada caso?

Alex Masip, Head of Data en Labelium

El potencial de la inteligencia artificial, un terreno por explorar

A pesar de que las empresas están invirtiendo cada vez más en el desarrollo de tecnologías con inteligencia artificial, solo un tercio considera que aplican una metodología data-driven en su forma de trabajo habitual. Así lo muestra la encuesta sobre Big Data y IA 2019 de la consultora americana New Vantage Partners

En cualquier caso, aprovechar el potencial de la inteligencia artificial pasa por identificar las preguntas que queremos responder: tener todos los datos no significa que se deban utilizar todos. 

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