Como a IA está simplificando as complexidades do planejamento de mídia

A IA estendeu sua esfera de influência a muitos aspectos do marketing, mas uma área em que está apenas percebendo todo o seu potencial é a do planejamento de mídia

Stephan Bruneau, da agência de mídia global Wavemaker, explica como a IA está ajudando a enfrentar os crescentes desafios de publicidade dos profissionais de marketing.

Os desafios que os profissionais de marketing enfrentam aumentaram significativamente nos últimos anos. O público está cada vez mais fragmentado, os orçamentos cada vez mais apertados e, diante das ações dos concorrentes ou de interrupções imprevistas, como o Coronavírus, as estratégias de marketing precisam evoluir de forma mais rápida e consistente. 

Como a IA está simplificando as complexidades do planejamento de mídia
Foto: (reprodução/internet)

Como resultado, as comunicações da marca devem ser adaptadas a múltiplos públicos, os investimentos em mídia devem ser otimizados e as campanhas devem ser lançadas no mercado rapidamente. Para ajudar a resolver a complexidade da otimização do plano de mídia neste mundo fragmentado, estamos recorrendo à IA.

A IA estendeu sua esfera de influência a muitos aspectos do marketing, mas uma área em que está apenas percebendo todo o seu potencial é a do planejamento de mídia, o que nos permite ajudar nossos clientes a enfrentar esses desafios, de duas maneiras principais:

Lidar com a complexidade do planejamento em muitos públicos fragmentados

A explosão de opções de mídia abertas ao consumidor, oriunda da revolução móvel e digital, faz com que seja difícil hoje para os clientes alcançar audiências de massa, como era nas décadas anteriores através da televisão ou da imprensa, por exemplo.

Este é um fenômeno denominado “fragmentação de público”, o que significa que, para reunir um público grande o suficiente, as marcas precisam usar muitos canais de mídia, táticas e mensagens diferentes, bem como opções de mídia não pagas, como patrocínios, compartilhamento de conteúdo etc.

Tradicionalmente, quando “públicos de massa” podiam ser alcançados facilmente, isso não era um problema para os sistemas de planejamento. 

Eles podiam calcular os efeitos de um plano para um público principal (por exemplo, compradores principais de 25-55 anos) e a técnica usada era simples: uma “curva de resposta” média foi criada para o público de massa, que indicaria quantas pessoas poderiam ser alcançado naquele grupo para um determinado valor do orçamento.

Hoje, criar planos de mídia tornou-se um desafio, devido ao aumento do número de segmentos de público que precisam ser incluídos em uma campanha. 

Alguns podem se sobrepor significativamente, o que significa que pessoas pertencentes a vários segmentos de público correm o risco de serem “superexpostas” com anúncios, levando a um desperdício desnecessário de dinheiro para as marcas.

Usar ferramentas de planejamento tradicionais com curvas de resposta média para um público não funciona mais.

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Foto: (reprodução/internet)

O planejamento eficiente em vários segmentos de público enquanto entende como eles se sobrepõem requer planejamento em um nível muito granular de dados: não no nível do segmento, mas no nível do consumidor.

Precisamos ser capazes de simular o impacto de um plano de mídia em consumidores individuais, não em um segmento de público médio. Isso significa que temos que usar dados muito diferentes: são necessários dados muito mais granulares.

Usamos painéis de consumidores em nível granular como uma representação ponderada da população de um país, onde entendemos o consumo de mídia de cada pessoa, bem como seu envolvimento com diferentes categorias de produtos e marcas.

Isso também significa que precisamos usar técnicas diferentes para analisar esses dados. É aqui que entra a IA: ela nos permite construir um modelo de simulação de um plano de mídia para cada consumidor individual e, em seguida, agregar os efeitos do plano a cada grupo de público.

A técnica que usamos para isso é chamada de simulações baseadas em agentes, que requer cálculos intensos e complexos, por isso começou a decolar com o surgimento da computação em nuvem, embora ainda seja raramente usada na indústria de marketing.

Esta é efetivamente a única maneira de resolver esse problema de fragmentação de público: na Wavemaker, fizemos testes paralelos entre humanos e máquinas: uma equipe sênior de planejadores recebeu a tarefa de criar um plano que otimizaria o alcance entre três públicos sobrepostos.

Eles não podiam fazer isso, pois cada vez que melhoravam o alcance em um dos segmentos de público, perdiam alcance nos demais. Em contraste, nosso sistema de IA resolveu o problema em 1,5 minuto.

Leia mais: Como a IA evoluiu na indústria de marketing e para onde vai

Otimizando laydowns de plano de mídia para planejadores

Um dos principais resultados que criamos para os clientes são planos de mídia semanais detalhados, capturando quanto investimento é colocado em cada canal de mídia, a cada semana.

É essencial acertar isso, pois muitos fatores influenciam a eficácia da mídia: deterioração da memória (ou seja, a velocidade com que as pessoas esquecem as mensagens da marca é diferente para TV, mídia social e cartazes externos, por exemplo), a quantidade real de gastos, o padrão de investimentos (antecipado, continuidade, pulsação, estouro …), a frequência de exposição à mensagem, visibilidade de anúncios (por exemplo, algumas pessoas bloqueiam anúncios em seus dispositivos), etc.

É um processo complicado que requer muito tempo e experiência de nossos planejadores para acertar, mesmo com as ferramentas corretas.

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Foto: (reprodução/internet)

Mas, novamente, a IA pode ajudar aqui: não para substituir os planejadores de mídia, porque a experiência e o know-how são uma arte crítica no planejamento de mídia. Mas para ajudá-los a chegar lá mais rápido, sugerindo uma boa primeira versão de um plano: não será o plano final, mas pode estar 70% ou 80% do caminho, economizando um tempo significativo para os planejadores.

Tenho certeza de que isso é apenas o começo.

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Traduzido e adaptado por equipe Nomadan

Fonte: Clickz