Con el auge de las imágenes y de las redes sociales basadas en imágenes, cada vez es más importante contar con una estrategia visual. En un seminario web organizado por AdWeek, nuestro director de marketing, Ben Plomion, presenta «Seen & Unseen» y analiza cómo la visión artificial da respuesta a las crecientes necesidades de una estrategia de marketing visual, a pesar de los retos que dificultan a los profesionales del marketing sacar partido de nuestro panorama cada vez más visual. Puedes ver la grabación en directo de la presentación del seminario web a continuación.
Existen diversos factores tecnológicos y sociales que impulsan el crecimiento del contenido visual en el panorama digital. Entre el aumento del número de cámaras integradas en el mercado y la proliferación de plataformas de redes sociales que recurren a las imágenes para transmitir conceptos e información de forma rápida, una estrategia visual se está convirtiendo en algo esencial para aprovechar el potencial del contenido visual. Al utilizar la visión artificial como herramienta, los profesionales del marketing pueden capturar contenido visual relevante de forma escalable y segura para la marca.
Una encuesta reciente de Digiday realizada a más de 300 profesionales del sector reveló que el 80 % consideraba que el contenido visual era «muy» o «bastante» importante para su estrategia de marketing. En 2019 disponen de más vías que nunca para colocar ese contenido donde genere el mayor rendimiento. La realidad virtual, la realidad aumentada, el vídeo de 360 grados y los dispositivos wearables son cuatro ecosistemas de contenido visual de vanguardia cuya popularidad ya se ha disparado. La visión artificial —término genérico que engloba cualquier tecnología que permita a un ordenador procesar y analizar imágenes con un alto grado de comprensión— sigue siendo un tapado a pesar de sus amplias aplicaciones, que van desde los dispositivos de imagen médica hasta los coches autónomos.
Los profesionales del marketing están dejando pasar una gran oportunidad. Según una encuesta de GumGum, una abrumadora mayoría de ellos limita su contenido visual a ecosistemas restringidos: el 72 % publica imágenes y vídeos en plataformas de su propiedad y gestionadas por ellos mismos; el 29 % utiliza contenido visual en publicaciones de redes sociales; el 36 % utiliza gráficos aumentados en redes sociales, como lentes y geofiltros; mientras que solo el 19 % utiliza imágenes o vídeos en anuncios de display. Las ventajas de ceñirse a la propia plataforma, por supuesto, son numerosas. Este enfoque garantiza que el contenido de una marca no compita con el de sus rivales, al tiempo que permite a la marca controlar su propia infraestructura y personalizar el contenido para sus distintas plataformas; además, ayuda a evitar asociaciones desfavorables y garantiza, en mayor o menor medida, que un anuncio llegue a usuarios que ya están interesados en él. Pero las desventajas también son numerosas. Los profesionales del marketing que se ciñen a sus propios ecosistemas pierden la oportunidad de ampliar el conocimiento de la marca más allá de sus seguidores más fieles, captando a nuevos usuarios en las plataformas en las que pasan la mayor parte de su tiempo.
Un reto relacionado es la disminución de la utilidad de la segmentación demográfica. No se trata solo de que los datos del censo en los que se basan los profesionales del marketing tengan un valor limitado —pueden indicar la edad de una persona, pero no cuáles son sus intereses ni qué le motiva—, sino de que las nuevas leyes de la Unión Europea y California han limitado drásticamente la capacidad de los profesionales del marketing para recopilar datos demográficos de una amplia gama de usuarios. La segmentación contextual puede cubrir esas carencias y mucho más. Al colocar materiales de marketing junto a contenidos relacionados, o en entornos complementarios, capta a usuarios que probablemente ya estén interesados en la marca. Requiere poca o ninguna información demográfica y amplía el alcance de los profesionales del marketing mucho más allá de sus propias plataformas. Y aunque la segmentación contextual plantea sus propios retos —concretamente, que es casi imposible de realizar manualmente y conlleva el riesgo de colocar contenido en entornos poco seguros para la marca—, estos tienen una solución común: la visión artificial, también conocida como reconocimiento de imágenes.
La tecnología de reconocimiento de imágenes permite a los profesionales del marketing examinar de forma eficiente millones de imágenes y vídeos existentes, para luego colocar anuncios contextualmente relevantes junto a los que sean adecuados. Además, ayuda a evitar exposiciones perjudiciales para la marca, ya que ofrece a los profesionales del marketing un control estricto sobre dónde aparece su contenido. Como explicó Sean McInerney, vicepresidente de tecnología del grupo en la agencia de publicidad Huge: «Si dices, por ejemplo, “No quiero aparecer junto a ningún camión”, [el reconocimiento de imágenes] tendría un alto grado de éxito en ese aspecto». Lo mismo ocurre, por ejemplo, con una marca de alimentación vegana que no quiere que sus anuncios aparezcan junto a contenidos sobre un concurso de barbacoas; o con una marca de hamburguesas que sí lo desea. En otras palabras, la visión artificial permite a los profesionales del marketing utilizar la segmentación contextual con una facilidad y seguridad sin precedentes, lo que a su vez les permite llegar —y captar— a usuarios muy alejados de sus ecosistemas tradicionales. A medida que el panorama digital se fragmenta en un sinfín de nichos dentro de otros nichos, estas herramientas resultarán esenciales para una estrategia de marketing de gran impacto.
