AI el rendimiento de los medios de comunicación
El punto de partida de esta transformación radica en la rápida evolución de la compra de medios. Thomas Quélin destacó un avance clave: los algoritmos y la automatización se han convertido en los principales receptáculos de la mayoría de las inversiones publicitarias. Hoy en día, casi el 80 % de las inversiones en medios en el sector minorista se centran en las campañas de Google Performance Max, que son campañas automatizadas y AI. Este predominio ha targeting la matriz tradicional del marketing de precisión basada en targeting Audiencia targeting palabras clave. Ante unos algoritmos que no favorecen a un anunciante sobre otro y no crean ventajas comparativas, los anunciantes deben trabajar en sus activos propios, especialmente en los creativos.
El entorno de Google, mucho más allá de su percepción inicial como motor de búsqueda basado en texto, se ha convertido en un ecosistema que abarca todo el embudo de conversión. Esto significa que la calidad de los recursos creativos es fundamental para captar la atención del consumidor en cada etapa de su recorrido. Un estudio de Nielsen confirma que la calidad creativa es el factor más influyente en el rendimiento de las campañas digitales. Sin embargo, esta mayor importancia de la creatividad conlleva un reto: plataformas como Google Ads son «devoradoras de recursos», ya que requieren hasta 20 imágenes y 5 vídeos por campaña de Performance Max. Para una marca internacional, esto se traduce en la necesidad de producir un volumen colosal de creaciones, lo que supone una carga enorme para los presupuestos y las capacidades de producción tradicionales. El objetivo es, por tanto, claro: producir más recursos, más rápido y a un menor coste. La adopción AI reducir el coste de la producción de recursos digitales a gran escala en un factor de tres o cuatro para las grandes marcas.
Etienne Roure detalló cómo AI generativa AI de forma transformadora en cada etapa de la cadena de valor creativa. Desde la fase de diseño, AI la creación (por ejemplo, generando moodboards hiperpersonalizados), lo que permite reducir entre un 40 % y un 50 % el tiempo dedicado a este tipo de tareas recurrentes y facilita la colaboración en tiempo real con los clientes. La fase de producción es donde AI generativa despliega AI todo su potencial. AI la generación de recursos a gran escala y reduce drásticamente los costes. Ya sea integrando productos en entornos AI íntegramente AI, vistiendo modelos digitales o insertando elementos 3D en escenas 2D, AI Servicios una flexibilidad y una eficienciaServicios . Por último, para la posproducción y la adaptación de contenidos, AI generativa AI integrarse fácilmente para automatizar parte del proceso. Por ejemplo, a partir de una única «imagen clave», puede generar docenas de variaciones diferentes, desde banners hasta vídeos, para alimentar todas las plataformas multimedia.
Lecciones aprendidas sobre el terreno
Sin embargo, la integración AI no AI exenta de dificultades, y Artefact obtenido valiosas conclusiones a partir de la experiencia sobre el terreno.
En primer lugar, el grado de madurez de AI diferentes AI generativa varía enormemente. Como era de esperar, el texto es el más avanzado, seguido de la imagen (con un 80 % de viabilidad comercial), mientras que el vídeo está menos desarrollado (aunque se sigue recomendando realizar pruebas y estar al tanto de los avances).
Otra lección fundamental es el uso de gemelos digitales de los productos. La creación de versiones en 3D permite integrarlos perfectamente en entornos AI, evitando cualquier deterioro visual y permitiendo reproducir las condiciones de una «sesión fotográfica virtual».
A pesar de estos avances, es fundamental comprender que AI generativa no AI una solución totalmente automática. La intervención humana en la fase de posproducción es indispensable para corregir las «alucinaciones», integrar elementos legales o de marca y, lo que es más importante, aportar ese toque creativo que solo los seres humanos pueden ofrecer. AI potenciar la creatividad de una persona, pero no convertirá en creativa a alguien que no lo sea.
Casos de clientes y resultados
Los resultados concretos de estos enfoques son convincentes. Una importante marca de lujo, por ejemplo, redujo el coste de producción de un artículo de 14 000 € a tan solo 4 000 € gracias a AI. La fase de la sesión fotográfica pudo eliminarse por completo mediante el uso de gemelos digitales. Otro caso, el de una Compañia europea de productos de jardinería, demostró la capacidad AIpara crear procesos de producción personalizados que permiten integrar imágenes de productos en AI muy específicos y generar variaciones de forma automática.
Estas innovaciones se traducen directamente en resultados publicitarios cuantificables. Las pruebas A/B realizadas por Artefact el entorno de Google Ads revelaron mejoras significativas. En el sector hotelero, se observó un aumento del 25 % en el ROAS (retorno de la inversión publicitaria). En el cloud , el CPA (coste por adquisición) se redujo en un 20 % y las tasas de conversión mejoraron considerablemente.
En resumen, AI generativa ya no AI solo una tendencia a tener en cuenta, sino una necesidad estratégica para las marcas y las agencias. Permite satisfacer la creciente demanda de contenidos creativos por parte de los algoritmos de Google, reducir los costes de producción y, sobre todo, optimizar de forma significativa el rendimiento de las campañas publicitarias. Se trata de un camino audaz, pero indispensable, que los expertos Artefactaniman a todas las empresas a explorar para seguir siendo competitivas en esta nueva era del marketing digital.
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