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IA: a serviço do relacionamento e da performance

A tecnologia tem sido utilizada para a escolha do momento adequado de apresentar a publicidade digital para o consumidor


12 de junho de 2019 - 16h12

(Crédito: Maxkabakov/iStock)

O Brasil é um paraíso para marcas que querem se relacionar com seus consumidores no ambiente online. Com cerca de 70% da população conectada, os brasileiros são sociáveis e têm vocação para consumo de conteúdo digital: em média, gastam 9 horas por dia na internet (nos Estados Unidos, a média é de 6 horas). A receptividade para a publicidade online também é bastante positiva — apenas 16% afirmam utilizar algum tipo de ad blocker. Dados que mostram um ambiente bastante fértil para quem quer acompanhar a jornada diária das pessoas, aproveitando as potencialidades das diferentes plataformas e oportunidades em diversos momentos de contato. Entretanto, apenas ser visto não é o suficiente para gerar conexão. É necessário buscar o melhor contexto para entrega de campanhas. Para isso, o uso da inteligência artificial (IA), através de algoritmos de machine learning, tem ganhado cada vez mais força no mercado publicitário em todo mundo.

O processamento de linguagem natural (ou natural language processing — NLP), por exemplo, permite a análise semântica dos conteúdos, facilitando a identificação de temas delicados ou que não estejam alinhados com os valores de marcas. Com sua utilização é possível determinar, em segundos, se a campanha de uma marca pode ou não ser entregue em determinada página ou estar atrelada a conteúdo específico. Seu uso é fundamental para garantir que o ambiente seja brand safety, garantindo uma experiência positiva tanto para a marca quanto para o consumidor.

Outro importante uso do NLP está na capacidade de agrupar o conteúdo em temas ou territórios de interesse das marcas. Dessa forma, são criados clusters para entrega de campanhas baseados na análise de emoções e traços culturais de um público específico — e não apenas em dados de consumo e comportamento. Olhar fundamental em um momento em que o uso de dados e informações pessoais passa por uma importante discussão, motivada tanto pela implementação (próxima) da Lei Geral de Proteção de Dados no Brasil quanto pelas recentes sanções sofridas por plataformas sociais por fomentarem a discriminação de raça, gênero, idade e classe social por meio da entrega segmentada de anúncios de setores como emprego, moradia e disponibilização de crédito.

A IA tem sido utilizada, ainda, para a escolha do momento adequado de apresentar a publicidade digital para o consumidor, tendo como base as melhores práticas de mercado para o viewability. E isso é feito a partir da técnica MAB (multi armed bandit), que aprende qual é a velocidade com que o consumidor realiza a rolagem da página para carregar o banner ou o vídeo no momento mais apropriado para ele ter sua atenção voltada ao anúncio. Atrelada a ela, a evolução dos modelos estatísticos preditivos vai permitir avaliar como elevar o CTR das campanhas identificando o conjunto de consumidores que melhor respondem à campanha para que a entrega do anúncio ocorra para grupos com características semelhantes.

Acompanhar de perto os benefícios do uso de machine learning na publicidade digital é fundamental para aproveitarmos suas oportunidades e possibilidades infinitas. Mas, para que os resultados sejam positivos para toda cadeia publicitária, é necessária uma preocupação genuína com a experiência das pessoas e das marcas, compreendendo de que forma a inovação pode ser utilizada para a integração, cada vez maior, das campanhas no dia a dia dos consumidores. Preocupação que fortalece a boa relação que o brasileiro tem com a publicidade digital e fomenta o desenvolvimento do mercado no País.

*Crédito da foto no topo: Reprodução

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