EEl aprendizaje automático es la disciplina que se enfoca en cómo las computadoras pueden aprender de la data sin haber sido especialmente programadas. En un artículo de Forbes, el especialista Dean Scaduto nos explica por qué el aprendizaje automático tendrá gran impacto en el marketing digital.
Hay tres categorías básicas de aprendizaje automático: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje reforzado. El aprendizaje supervisado es similar a una experiencia de aprendizaje guiado, que utiliza datos con resultados conocidos; sería como consultar un manual mientras se está resolviendo un problema.
En el ámbito del SEO esto es como el reconocimiento de tendencias que se dan entre las estrategias de optimización del sitio y el aumento resultante del tráfico.
El aprendizaje no supervisado, por el contrario, se ocupa de datos sin procesar y sin etiquetar y de descifrar patrones inherentes de forma independiente. Esto podría compararse con realizar una investigación de palabras clave sin ningún sesgo inicial hacia lo que podrían constituir palabras clave efectivas.
Y el aprendizaje reforzado funciona en un circuito de retroalimentación de recompensas y castigos, similar a la forma en que se utilizan las metodologías de prueba A/B en el marketing digital para determinar qué página de destino o elemento obtiene mejores resultados.
El aprendizaje automático tiene potencial para transformar el marketing digital y el SEO en formas que aún no hemos comprendido por completo, según Scaduto. “Como especialistas, nuestras actividades diarias implican la gestión de una montaña de datos, desde métricas de participación del usuario y tasas de conversión hasta análisis de SEO. En esto el papel del aprendizaje automático es primordial.
Puede automatizar el procesamiento y análisis de datos, no solo aumentando la eficiencia sino también proporcionando conocimientos profundos que pueden escapar al escrutinio manual”.
“En un escenario donde una empresa lanza múltiples campañas a través de diferentes plataformas, el especialista en marketing debe seguir cada campaña, anotando indicadores como tasas de clics, tasas de rebote y conversiones. Un algoritmo de aprendizaje automático puede ayudar a monitorear estas campañas, resaltando instantáneamente patrones, anomalías y tendencias. Profundizar en el ámbito del SEO, el análisis de palabras clave y la optimización de contenido son componentes esenciales. Estas tareas requieren un minucioso esfuerzo manual y experiencia. El aprendizaje supervisado puede mejorar sustancialmente este proceso”. “Imaginemos que tenemos datos sobre un conjunto de palabras clave y el contenido correspondiente que históricamente han generado mucho tráfico y participación.
Podemos entrenar un modelo de aprendizaje automático con estos datos. Las palabras clave y el contenido pueden servir como entrada y las métricas de participación como salida. Una vez que el modelo ha sido entrenado podemos alimentarlo con contenido nuevo y palabras clave potenciales. Luego, el modelo puede predecir cómo funcionan, según lo que aprendió de los datos históricos. Por ejemplo, si la publicación de un blog sobre “aprendizaje automático en marketing digital” obtuvo mucho tráfico con palabras clave como “IA en marketing” y “automatización de SEO”, un modelo entrenado debería poder predecir el rendimiento de una publicación similar utilizando palabras clave relacionadas”.
“Esta capacidad predictiva puede generar contenido más específico y estrategias de palabras clave que pueden aumentar la probabilidad de atraer tráfico relevante y, por lo tanto, mejorar el retorno de la inversión (ROI). En un panorama digital cada vez más competitivo, estos enfoques estratégicos basados en datos pueden marcar la diferencia”.
“Solemos emplear análisis con regularidad para delimitar grupos de audiencia. Sin embargo, los métodos convencionales en ocasiones no logran detectar agrupaciones sutiles y latentes que no se alinean con categorías preconcebidas”. “Consideremos un sitio web de comercio electrónico con clientes de diferentes intereses, hábitos de navegación y patrones de compra. Los análisis tradicionales pueden segmentar a los usuarios en función de factores explícitos como la edad, la ubicación o el sexo. Pero qué pasa si hay segmentos escondidos como consumidores de fines de semana que compran electrónicos y también les interesa la decoración de interiores. El aprendizaje no supervisado -especialmente técnicas como agrupar en clusters- puede ayudar a identificar segmentos intrincados mediante el análisis de patrones multifacéticos en los datos de navegación y compra. Una vez que se revelan estos segmentos se abre un ámbito nuevo de posibilidades para el marketing dirigido”.
“El aprendizaje no supervisado permite un nivel de personalización que va más allá de la segmentación superficial, permitiendo a los responsables de marketing generar una experiencia de consumidor realmente personalizada. A su vez mejora el potencial de conversiones ya que el mensaje que se envía está más estrechamente alineado con los comportamientos y preferencias de los clientes”.
“Por otra parte el aprendizaje reforzado implica prueba y error. En lugar de depender de la naturaleza estática de los tradicionales test A/B, podemos aprovechar el poder de la IA para aprender constantemente de las interacciones de los consumidores, lo que lleva a un ajuste dinámico de las tácticas de marketing. Los tests A/B son una herramienta fundamental para refinar los diseños de páginas web o visualización de contenido, pero implementar el aprendizaje reforzado lleva estas capacidades un paso más allá. Las decisiones relativas a modificación de sitios web o mejora de contenido no necesitan ser hechas y testeadas manualmente. El algoritmo puede automatizar este proceso, y tomar mejores decisiones basadas en interacciones pasadas”.
“Supongamos que dos títulos fueron testeados para una publicación del blog. El test A/B tradicional mediría cuál título mueve más tráfico. Pero con aprendizaje reforzado, la IA puede ir más allá, identificando el mejor título. Puede analizar por qué un título funciona mejor. Quizás por el uso de una palabra clave específica, el sentimiento que implica o su longitud. Y puede usar estas interpretaciones para la creación de futuros títulos, mejorando cada vez el enfoque e impulsar la participación de los usuarios y las tasas de conversión con el tiempo”.
Si el desarrollo de los modelos de lenguaje logra terminar con las alucinaciones y las interpretaciones erróneas que actualmente se manifiestan claramente en los sistemas de IA generativa y preocupan a los especialistas, serán sin duda una gran herramienta para la evolución del marketing digital.