¿Cómo están planeando un futuro automatizado en Google Media Lab?

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En 1930, el economista John Maynard Keynes hizo una audaz predicción para el futuro no tan lejano: gracias a los avances tecnológicos y los aumentos de productividad resultantes, todos estaríamos trabajando 15 horas a la semana. Casi 90 años después, el estadounidense promedio está trabajando más del doble de esas horas. Si está leyendo esto, seguramente usted sabe de qué le hablamos. La tecnología programática hará que el marketing tenga la libertad suficiente para ser más eficiente y así pueda centrarse en el trabajo creativo. Hace poco tiempo, Michael Bailey, de Google Media Lab, el equipo que administra la estrategia de medios para las campañas publicitarias de Google, diseñó y comenzó a poner en práctica un plan que hará realidad esa visión en 4 pasos.




1. Encuentra datos que predicen resultados.


Si hay una cosa que es importante recordar cuando se habla de un futuro automatizado, es que las máquinas son tan buenas como los datos con los que son alimentadas. Para los profesionales del marketing, esto puede ser difícil. El objetivo del marketing de marca es aumentar la percepción de la gente sobre su empresa o producto. ¿Qué datos en tiempo real pueden ayudar a medir algo tan difuso? Esa es la pregunta exacta que se busca responder constantemente, ya que es necesario implementar creatividad y medios en las campañas. Cuando se trata de creatividad, en el equipo de Michael Bailey, de Google Media Lab, implementan un enfoque estructurado para el aprendizaje: toman creatividad de las campañas, desarrollan varias hipótesis y producen variaciones de los anuncios para aislar las variables clave de rendimiento antes de probarlas en el laboratorio. El equipo de personas que hace esto no está involucrado en las campañas del día a día, por lo que están completamente centrados en la tarea en cuestión. Si aparecen resultados consistentes, los definen como una mejor práctica creativa y difunden los resultados en toda la empresa. Han adoptado un enfoque similar con las campañas de medios. Por ejemplo, hace un par de años, mapearon todo tipo de variables que aumentan las posibilidades de que un anuncio sea efectivo, desde la tasa de finalización de video hasta la presencia de audio y la visibilidad, al medir también sus campañas de marca, impresión por impresión, pudieron probar la efectividad de cada variable. Resultó que muchas de las cosas que habían optimizado, como la finalización de un video, por ejemplo, no eran predictivas del aumento de marca. Lo que encontraron fue que cuando un anuncio era audible y visible al finalizar, hubo un aumento estadísticamente significativo en el reconocimiento de la marca. En otras palabras, un punto de datos que predijo los resultados que buscaban.


"...las máquinas son tan buenas como los datos con los que son alimentadas..."


2. Optimizar los datos.


¿Pero de qué sirven todos estos datos si no están optimizando? En lugar de confiar en soluciones de optimización listas para usar, están utilizando cada vez más herramientas de automatización de marketing como el algoritmo personalizado de Google Marketing Platform. Los profesionales de marketing pueden incorporar sus datos de propiedad y la herramienta utiliza el aprendizaje automático para optimizar las campañas en función de los parámetros que han establecido. Los resultados hasta ahora han sido prometedores. En campañas recientes de Pixel y Google Assistant, personalizaron el algoritmo de optimización basado en datos de señales predictivas recolectados en más de 300 campañas anteriores y lo ejecutaron directamente contra herramientas de optimización que ya estaba lista para usar y así poder ver cuál era más efectiva. Descubrieron que el algoritmo personalizado generó un aumento estadísticamente significativo en el reconocimiento de la marca.


3. Cree plantillas que se puedan escalar.


La belleza del marketing digital está en lo fácil que es tener relevancia contextual. A diferencia de la televisión, que requiere un enfoque único para todos, con digital se puede tomar una plantilla creativa, incorporando todas las mejores prácticas que ya se han identificado, y luego modificarla para que coincida con cientos, si no miles, de casos diferentes. Esto abarca momentos y contextos inesperados, donde actualizan dinámicamente los anuncios para reflejar la ubicación, el clima o incluso los puntajes deportivos, o momentos esperados para los cuales se han planificado escenarios.


La belleza del marketing digital es lo fácil que es tener relevancia contextual.



Por ejemplo, para el lanzamiento de Google Home Mini, hicieron lo que llamaron un ejercicio de mapeo de momentos. Enumeraron todos los grandes y pequeños momentos en los que el producto podría ser útil, desde eventos deportivos como la Serie Mundial hasta días festivos como el Día de Acción de Gracias o pequeños momentos diarios como hacer una lista de compras. Luego, adaptaron una plantilla a cada uno de estos casos y utilizaron tecnología programática para ofrecer el anuncio correcto a la persona adecuada en el momento adecuado. Si alguien estuviera buscando una receta de pavo, podría ver un anuncio relevante según el contexto de la comida de pavo. Gracias a esta estrategia de marketing automatizada, se pudo equilibrar la creatividad y la escala dinámica, generando más de 1.500 millones de impresiones al tiempo que se generó un aumento del 6% en Awareness.


4. Use el tiempo libre para pensar más allá de los anuncios.


¿Hay un papel para los humanos en el futuro automatizado? Absolutamente. De hecho, la publicidad programática libera el tiempo de la gente para que puedan dedicarlo a un trabajo creativo más interesante, las verdaderas cosas personalizadas que no se pueden forzar en una plantilla. Para el lanzamiento de Pixel 2, google se asoció con The Guardian en una campaña de influencers con contenido de marca que generó tanto ruido como resultados empresariales reales, incluido un aumento del 40% en la intención de compra y un aumento del 76% en las personas que describen el dispositivo como "prestigioso." Pero este tipo de trabajo creativo solo es posible si se desmantelan normas y procesos de larga data, creados para la antigua forma de hacer las cosas. Eso significa que se está cambiando la forma en la que se forman los equipos, agregando más talento creativo. De hecho, solo en el último año, la dotación de talento creativo en Google Media Lab y en todos los medios de soporte de la agencia es 5 veces mayor. También se han cambiado los procesos. Para la campaña Pixel 2, por ejemplo, dividieron lo que normalmente es un proceso en dos flujos, cada uno con su propio calendario y presupuesto. Stream uno, que incluía todo el trabajo de plantillas automatizadas, tuvo el 20% del tiempo y el 90% del presupuesto. Stream dos, que creaba todos los elementos personalizados de la campaña, tuvo el 80% del tiempo y el 10% del presupuesto. Descubrieron que al configurar los equipos y procesos de una manera que refleje lo que quieren lograr, es más probable que lo logren.


Preparándose para un futuro de automatización de marketing


La idea de que algún día se pueda trabajar 15 horas a la semana todavía parece descabellada. Pero siguiendo estos cuatro pasos pueden hacer realidad la segunda promesa: una industria de marketing que utiliza la automatización para ser más eficiente, liberando el tiempo de la gente para centrarse en el trabajo más creativo.



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