El marketing digital ya no optimiza campañas: entrena algoritmos |
Durante mucho tiempo, el día a día del departamento digital se ha entendido casi como un sinónimo de optimizar campañas: ajustar segmentaciones, revisar pujas, cambiar creatividades, consultar informes,… Es decir, un proceso muy manual y con una intervención crítica del especialista. Pero ese enfoque parece que cambia, como cambia todo en el nuevo panorama.
Las grandes plataformas como Google, Meta, TikTok o Amazon están moviéndose hacia modelos automatizados. Actualmente, muchas de las decisiones, que antes tomábamos nosotros, ahora las toma un algoritmo en fracciones de segundo.
Herramientas como Smart Bidding, Performance Max, Advantage+, las campañas automáticas de TikTok y proveedores basados en machine learning procesan millones de señales en tiempo real para decidir a quién mostrar un anuncio, cuándo y cuánto hay que pagar. Esto plantea una cuestión que incomoda a más de uno:si los algoritmos optimizan mejor que nosotros, los profesionales, ¿qué papel nos queda?
Lo bueno es que el trabajo no desaparece, sino que se transforma, otorgando un papel mucho más potente a los especialistas.
De gestores de campañas a diseñadores de sistemas
Durante años, el valor de un especialista en paid media estaba en conocer a fondo cada herramienta: cómo configurar una campaña, segmentar, ajustar pujas, probar formatos,… Pero cada vez es más fácil subir y optimizar una campaña e, incluso, en muchos casos, cuanto más intentamos intervenir manualmente, peor funcionan las campañas.
Por eso, el rol del trader cambia: ya no se trata de “tocar botones”, sino de construir el sistema que va a permitir al algoritmo aprender y que se sostiene sobre tres pilares: los datos, las señales y la creatividad.
Los algoritmos sólo funcionan bien si reciben buenos datos
Lo normal cuando hablamos de automatización publicitaria es pensar que basta con activar una campaña automática para que, por arte de magia, empiece a funcionar mejor, pero nada más lejos de la realidad. Si los datos son incompletos, si las conversiones están mal medidas o si el modelo de atribución no está bien configurado, el algoritmo aprenderá, sí, pero no lo hará bien.Y, de hecho, cuando estamos en ese escenario, la automatización no solucionaría el problema: lo amplifica.
Por eso, cada vez más equipos como el nuestro están centrando esfuerzos en su infraestructura de datos, en la calidad de las conversiones y en enviar las señales adecuadas a las plataformas. Los departamentos digitales empiezan a ser diseñadores de sistemas de aprendizaje para estos modelos.
La creatividad vuelve al centro de todo
Por supuesto, cuanto más técnicas se vuelven las plataformas, más importancia vuelve a ganar la creatividad: los algoritmos pueden optimizar entregas, pero no pueden generar ideas que conecten con las personas.
En campañas cada vez más automatizadas, la diferencia entre un mal rendimiento y uno excelente suele estar en tener variedad, calidad y estrategia creativa. De hecho, muchas plataformas ya piden múltiples activos creativos para que el sistema pueda combinarlos, testarlos y aprender cuál funciona mejor.
El riesgo de dejarlo todo en manos del algoritmo
Este modelo también tiene un peligro evidente: dejar que el sistema decida por completo sin entender cómo lo hace. Si los equipos de marketing solo “encienden” campañas automatizadas y ya está, corren el riesgo de perder visibilidad sobre lo que pasa con su inversión. El punto no es luchar contra la automatización, sino comprenderla lo suficiente como para dirigirla con criterio.
Quien entienda cómo aprenden los algoritmos, qué señales necesitan y qué variables marcan la diferencia tendrá una ventaja enorme frente a quienes solo confían ciegamente en ellos.
Durante años, la industria ha valorado a quien sabía optimizar campañas a mano. Pero, en poco tiempo, el entorno se ha transformado casi por completo y la inteligencia artificial domina la parte técnica; por lo tanto, el valor está en otros procesos. Quien domine este nuevo entorno será el que entienda los sistemas algorítmicos, sepa alimentarlos con datos de calidad y diseñe estrategias creativas que les permitan aprender más rápido.
En resumen: el trabajo ya no consiste en optimizar campañas, sino en entrenar algoritmos.
Y en ese nuevo escenario, la ventaja no estará en usar automatización (porque eso ya lo hace todo el mundo), sino en saber dirigirla.
Escrito por Laura Camazón, Head of Digital & Innovation de Mediaplus Equmedia.