Jose Barranquero (RTB House): “La inteligencia artificial ayuda a obtener un retorno de la inversión adecuado”

El responsable de la empresa de retargeting RTB House en España y Portugal considera que la tecnología cognitiva es útil para saber cuánto se debe pagar a la hora de financiar una campaña publicitaria.

La inteligencia artificial (IA) aplicada al sector publicitario puede ser muy útil para las marcas, porque les permite conocer mejor al usuario y les ayuda a lanzar anuncios de un modo más eficaz. Jose Barranquero, responsable de RTB House en España y Portugal desde noviembre del año pasado, tiene claro que ese aprendizaje ayuda a las compañías especializadas en publicidad digital a saber cuánto se debe pagar o cómo hacer una inversión con un retorno adecuado. Licenciado en Publicidad y Relaciones Públicas por la Universidad Complutense de Madrid, Barranquero ha desempeñado cargos de responsabilidad en compañías como Letsbonus, Tradedoubler y Ve Interactive. “La inteligencia artificial permite destacar entre tanto ruido publicitario”, remarca.

Pregunta.: ¿Por qué cobra tanta importancia la inteligencia artificial (IA) en el ámbito de la publicidad digital?

R.: En el campo médico, la inteligencia artificial es capaz de observar una radiografía y hacer un diagnóstico en base a lo que ve y también a lo que va aprendiendo. En el caso de la publicidad, la IA es aún más relevante si cabe, porque busca seleccionar a los usuarios a los que realmente interesa mostrar unos determinados anuncios. En ese aspecto, la IA también es útil para saber qué enseñar, sobre todo en un momento en el que hay tantos impactos publicitarios. Además, ayuda a saber cuánto se debe pagar o cómo hacer una inversión con eficiencia y con un retorno adecuado.

P.: Si hubiera que escoger una ventaja de la IA aplicada a la publicidad digital, ¿cuál sería la más destacada?

R.: Para mí la más importante es que permite destacar entre tanto ruido publicitario, con un mensaje adecuado para el usuario al que de verdad le interesa un producto. Es una comunicación publicitaria mucho más efectiva. En el caso del retargeting (técnica que busca impactar al usuario que previamente ha interactuado con una marca) es mucho más sencillo, porque alguien que visita un sitio web ya demuestra tener interés en un producto determinado. Luego entran muchas variables: qué tipo de producto ha visto, de qué color, en qué momento lo ha visto, si ha visitado otras páginas adicionales o si ha metido el producto en el carrito.

P.: ¿Qué se hace con esos datos?

R.: Todo ello arroja información que hace que la comunicación posterior sea mucho más personalizada. La IA también ayuda a mostrar otros productos relacionados que, en base al aprendizaje, pueden interesar al usuario. Incluso puede llegar a mostrar productos que ni siquiera el consumidor se planteaba comprar en esa visita pero que, gracias al deep learning, detecta que existe un potencial interés.

“La IA puede mostrar productos que el consumidor ni siquiera se planteaba comprar, pero en los que detecta  un potencial interés”

P.: ¿La IA no discrimina la publicidad de ciertos productos?

R.: No. La última generación de IA aplicada a los mercados está inspirada en el procesamiento neuronal del cerebro humano y hace que tenga en cuenta variables de intencionalidad y de actitud. Por ejemplo, con una recogida de 100.000 cookies, puede que la IA construya 100.000 anuncios diferentes para los usuarios.

P.: ¿En qué punto de madurez se encuentra la aplicación de la IA en el terreno publicitario?

R.: Hay muy pocas empresas que hoy en día estén trabajando en deep learning de manera activa. Sí que están invirtiendo en ello las grandes compañías, como Google, Netflix o Adobe. No hay más que ver lo que ha mejorado Google Translate en los últimos meses gracias a la inteligencia artificial y al procesamiento del lenguaje natural.

P.: Así que es pronto aún…

R.: Estamos en una etapa temprana. En muchos aspectos, el entorno no está preparado todavía, y las empresas publicitarias están aún aplicando esta tecnología. Ya hay algunas haciendo tests, y muy pronto gran parte del mercado estará trabajando en la última generación de IA. Incluso ya se habla de tecnologías que se basan en simulaciones previas para que la IA ya nazca con un aprendizaje previo. Las predicciones apuntan, por ejemplo, a que en 2020 habrá más de 50.000 millones de dólares invertidos en aprendizaje profundo de la inteligencia artificial, con lo cual pronto se hablará de porcentajes de adopción altísimos.

“Las empresas publicitarias aún están aplicando esta tecnología y, en muchos aspectos, el entorno no está preparado”

P.: ¿Qué otras soluciones relacionadas con IA son importantes a parte del deep learning?

R.: La más popular dentro del sector es el machine learning, que aún usan muchas empresas por el grado de complejidad que supone la siguiente evolución. Estas aplicaciones se adaptan luego a cada uno de los mercados como, por ejemplo, el de la publicidad en televisión.

P.: ¿Anuncios personalizados en televisión?

R.: Se está trabajando en ello. Cuando se utiliza un smart TV se hace conectado a través de un router e incluso a través de un navegador. Ese identificador permite que, en base a los datos que se generan, un televisor inteligente sea un punto de acceso más, como lo es un smartphone o un ordenador. Mediante identificaciones y cookies se podrán conocer los intereses del usuario y lanzar anuncios personalizados. La publicidad actual en televisión está bien para dar a conocer una marca o nuevos productos y servicios, pero es indiscriminado, porque se alcanza a una masa de la que quizás apenas un 15% tiene interés en ello.

P: Poco se puede mejorar la efectividad de un anuncio personalizado, ¿o hay margen?

R.: Hay anuncios cuyo objetivo es apelar a las emociones y relacionarlas con la marca. La IA también entra en este terreno, pero es difícil saber hasta qué punto se meterá de forma efectiva a lo que parece ser ámbito exclusivo del ser humano. A parte de los anuncios personalizados, hay otros agentes que influyen en la decisión de compra, como puede ser la responsabilidad social de la marca.