Assistentes virtuais, carros autônomos, chatbots: o que essas três inovações têm em comum? A Inteligência Artificial e o Machine Learning, duas das principais tendências que estão revolucionando o atual momento tecnológico do século XXI. Mas há um outro campo envolvendo IA e ML que ainda não está sendo tão explorado: a publicidade digital.
Em uma recente publicação do Google, a gigante de mídia afirmou que “a inteligência artificial chegou para mudar a forma como as pessoas interagem com a informação, a tecnologia, as marcas e os serviços”.
Como? Através da relevância em escala
O próprio Google utiliza serviços de IA e ML em seus produtos. O Google Fotos, por exemplo, difere e agrupa o rosto de seus amigos nas fotos. Não só isso — o app também consegue identificar diferentes tipos de animais, paisagens e objetos.
“Era difícil ensinar a um computador a diferença entre um gato e um cachorro com a programação tradicional. Com o machine learning, alimentamos o sistema com diversas fotos tagueadas de cães e gatos. O sistema analisa pixels e padrões, e começa a estimar qual é qual. Com o tempo, ele aprende a diferenciar os dois animais”, explica o texto do Google.
Já imaginou como isso pode ser útil para o direcionamento de produtos aos clientes?
O Google Assistant é produto mais bem desenvolvido pela companhia norte-americana quando o assunto é IA. O app usa reconhecimento de fala e compreensão das estruturas da linguagem natural (como sintaxe, fonologia e semântica) para ajudar usuários na realização de tarefas no mundo real. De acordo com a empresa, o software é “o primeiro progresso real no sentido de criar uma experiência conversacional real capaz de oferecer às pessoas um Google sob medida para elas”.
Mas como isso pode ser útil aos profissionais da publicidade e marketing?
Essas ferramentas geram novas oportunidades ao entregar personalização e relevância em escala. Plataformas como o Search (Pesquisar) e o YouTube, por exemplo, impactam bilhões de pessoas e transformam a publicidade digital em uma mídia de massa. Em um futuro próximo, o vasto potencial de personalização da inteligência artificial será capaz de adaptar as campanhas ao desejo do consumidor, garantindo mais vendas e mais resultados.
Além disso, as novas integrações devem possibilitar a criação de produtos com base em características como histórico de compras e relevância contextual. O próprio Google cita o exemplo do lançamento do smartphone Pixel como exemplo:
“Uma boa parte da nossa estratégia de lançamento girou em torno de experimentos com machine learning para incrementar nosso alcance e o engajamento do público-alvo. Nós usamos uma nova ferramenta da Doubleclick chamada Custom Algorithm, que aumenta o número de impressões visualizáveis exibidas em posições premium. Analisando o histórico da campanha, ela amplia a possibilidade dos anúncios serem exibidos para o público-alvo mais relevante. Quando comparada a outras campanhas que não usaram a ferramenta, a visualizações em inventário premium da campanha do Pixel mais que triplicaram com uma queda de 34% no CPM”, diz o texto da companhia.
A empresa Instacart é outro exemplo de uso do machine learning. A companhia de delivery usou o TensorFlow (open-source de machine learning) para desenvolver um sistema que prevê a sequência de seleção de produtos mais eficiente para seus clientes dentro das lojas. A Walt Disney Company, por sua vez, usa processamento de linguagem para acionar trilhas sonoras às histórias contadas por pais aos seus bebês, tudo através de um app.
E isso é só o começo. Ambas as tecnologias ainda devem evoluir muito e, consequentemente, aumentarão as possibilidades não só para o setor de publicidade e marketing, como também todos os demais campos interessados.
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