El impacto de la inteligencia artificial en la medición
Cómo utilizar la inteligencia artificial con claridad y rigor para la medición de medios
Introducción
Facilitar el uso eficaz de la inteligencia artificial en la medición de medios
Nielsen colaboró con 4As para analizar el impacto que tendría la IA generativa (GenAI) en la transformación de la forma en que las marcas y los anunciantes interactúan con los sistemas de medición, así como en la reducción de las dificultades que entraña formular preguntas, interpretar resultados y traducir los análisis en acciones concretas.
Objetivo
Destaca las formas en que los anunciantes y las agencias podrían aplicar la inteligencia artificial a la medición de medios
El objetivo de la IA es mejorar los flujos de trabajo, acelerar la obtención de información y predicciones, y permitir que los equipos humanos se centren en el pensamiento creativo de mayor nivel. Las 4A se han asociado con Nielsen para crear una guía práctica que los anunciantes y las agencias puedan utilizar para lograr estos resultados mediante la aplicación de la IA a la medición de medios.
Desafío
Identificar la relevancia y los patrones útiles entre una avalancha de datos
El panorama mediático se ha fragmentado cada vez más y las audiencias se mueven ahora con fluidez entre la televisión lineal, el streaming y las plataformas móviles. A menudo, nos cuesta lidiar con la abrumadora cantidad y el nivel de detalle de los datos que esto genera, lo que da lugar a una importante «brecha entre el conocimiento y la acción» y a procesos que requieren mucho tiempo y son propensos a errores.
Solución
Optimización del ciclo de vida de la medición mediante el uso de la IA generativa para la modelización predictiva de medios
Al utilizar la IA generativa a lo largo de todo el ciclo de vida de la medición de medios, desde la integridad de los datos y los flujos de trabajo de identificación hasta la entrega final de los insights, los anunciantes pueden salvar la brecha entre el conocimiento y la acción. La rápida ejecución de escenarios de simulación en un entorno que garantiza la privacidad eleva la planificación de la simple elaboración de informes retrospectivos a modelos predictivos de alta fidelidad frente a las condiciones futuras del mercado. Además, la integración de los datos de rendimiento básicos con resultados empresariales más amplios permite a la IA filtrar el ruido, priorizar las decisiones críticas y reducir drásticamente el tiempo que se tarda en obtener información útil.
Principales resultados
1
Reducir la brecha entre el conocimiento y la acción
El principal valor de la IA generativa en el ámbito de la medición es su capacidad para reducir el tiempo necesario para obtener información de días a minutos, lo que permite a los anunciantes pasar de la elaboración de informes retrospectivos a la optimización de campañas en tiempo real.
2
Impulsar la eficiencia en los ecosistemas multiplataforma
Las herramientas basadas en inteligencia artificial son las únicas capaces de identificar simultáneamente los factores que impulsan el rendimiento en diversos canales (lineales, FAST y AVOD), una tarea que, tradicionalmente, se ha llevado a cabo de forma aislada y lenta.
3
La integridad de los datos es un requisito imprescindible
Para que la medición de medios basada en la inteligencia artificial sea eficaz, se necesitan datos preparados para su uso con la IA. Esto implica unificar los datos sobre la inversión en medios, los datos demográficos de la audiencia y los resultados de los consumidores en un único marco con una rigurosa calidad de datos que elimine el ruido y las duplicaciones.
Resultados
Lograr precisión y alcance en la medición multiplataforma gracias a la IA
Esta colaboración entre Nielsen y 4As ha dado lugar a una guía práctica que ofrece a los anunciantes y a las agencias los conocimientos necesarios para adoptar con éxito la medición de medios basada en la inteligencia artificial, centrándose en mejorar los flujos de trabajo, acelerar la obtención de información y previsiones, y liberar a los equipos humanos para que puedan centrarse en el pensamiento creativo de mayor nivel.
Conclusión
Aprovechar la tecnología para mejorar la medición de los medios
La implantación de la IA generativa a lo largo de todo el ciclo de vida de la medición transforma el papel de los datos, que pasan de ser un registro histórico a convertirse en un activo estratégico predictivo. Las organizaciones pueden, por fin, avanzar al ritmo del consumidor moderno, sustituyendo los cuellos de botella manuales por modelos predictivos de alta precisión que transforman lo que antes era un ejercicio de elaboración de informes retrospectivos en un motor proactivo para el crecimiento estratégico y garantizan que cada euro invertido en medios sea una inversión en el rendimiento futuro.
