Por Gary Mittman, director ejecutivo y cofundador de KERV.ai
La próxima generación de publicidad contextual no consiste en saber qué está viendo el usuario, sino en comprender qué está ocurriendo en la pantalla en el momento exacto en que aparece un anuncio.
La publicidad contextual se ha convertido en una de las estrategias de más rápido crecimiento en la televisión conectada, y con razón. A medida que los profesionales del marketing buscan formas más relevantes de llegar a los consumidores a través de contenidos de streaming de alta calidad, las señales contextuales han pasado a ser fundamentales para el rendimiento de las campañas.
Pero hay una suposición que está frenando el desarrollo del sector:
No todas las señales contextuales son iguales.
Aunque muchas plataformas afirman ofrecer segmentación contextual, a menudo se refieren a capacidades fundamentalmente diferentes. Algunas analizan metadatos. Otras clasifican géneros, palabras clave o descripciones de programas. Esos enfoques proporcionan un contexto útil, pero rara vez captan los momentos que realmente generan atención, conexión emocional e intención de compra.
La diferencia entre el contexto general y la inteligencia basada en el momento concreto se está convirtiendo rápidamente en una de las mayores ventajas competitivas —y en uno de los puntos ciegos— de la publicidad moderna.
La evolución del contexto
La primera generación de publicidad contextual respondía a una pregunta sencilla:
«¿Qué está viendo esa persona?»
Una serie dramática.
Un programa de cocina.
Un partido de fútbol.
Un documental de viajes.
Esto ofrece una clasificación útil, pero solo refleja una parte de la realidad. No aporta mucha información a los profesionales del marketing sobre lo que realmente está sucediendo en pantalla en este preciso momento.
Los consumidores no se identifican con las categorías. Se identifican con los momentos.
La atención se produce en instantes
La atención de los espectadores no se mantiene constante a lo largo de un programa. Aumenta y disminuye a medida que se desarrolla la historia.
Una conversación tranquila.
Una cena familiar.
Un touchdown decisivo.
Un producto en uso.
Un destino de vacaciones.
La presentación de un nuevo vehículo.
Una propuesta de matrimonio.
Una barbacoa en el jardín.
Estos son los momentos que generan un vínculo emocional y animan a plantearse la compra.
Los proveedores contextuales tradicionales a menudo no pueden distinguir entre estas experiencias, ya que se basan en la clasificación a nivel de serie o de metadatos, en lugar de en una comprensión a nivel de escena.
El resultado es que cada impresión dentro de un programa recibe, en esencia, el mismo valor contextual, aunque la relevancia de una marca pueda variar drásticamente a lo largo de un contenido. El siguiente reto es la clasificación contextual a gran escala, con precisión y rapidez.
Comprender el contexto a nivel de escena
Aquí es donde la IA moderna y las capacidades de reconocimiento de imágenes cambian las reglas del juego. En lugar de limitarse a clasificar contenidos, la IA está evolucionando para interpretar las escenas de una forma que se asemeja más a cómo las perciben las personas, reconociendo no solo lo que aparece en pantalla, sino también el contexto, la emoción y la intención que hay detrás de cada momento.
Esto significa que puede identificar mucho más que el propio programa, incluyendo:
- Objetos
- Acciones
- Entornos
- Emociones
- Actividades
- Productos
- Seguridad de la marca
- Composición visual
- Transiciones entre escenas
- Vive los momentos tal y como suceden
En lugar de identificar un «programa de cocina», los profesionales del marketing pueden identificar:
- Preparación de comidas en familia
- Barbacoa al aire libre
- Repostería navideña
- Organización de la cocina
- Alimentación saludable
- Momentos de café
- Compras de alimentación
- Uso del producto
Esas distinciones son importantes porque la intención del consumidor puede variar drásticamente de un momento a otro.
El enfoque de KERV: comprender los momentos, no solo el contenido
En KERV, la inteligencia contextual se desarrolla de otra manera.
En lugar de basarse únicamente en metadatos o en una clasificación general del contenido, la tecnología patentada de inteligencia artificial y reconocimiento de imágenes de KERV analiza el vídeo fotograma a fotograma, interpretando escenas, objetos, entornos, actividades, productos, estado de ánimo, sentimientos y sus relaciones en tiempo real.
Estas señales multidimensionales alimentan el Moment Match Engine™ de KERV, lo que permite a los anunciantes identificar y aprovechar los momentos más importantes con precisión y a gran escala.
En lugar de preguntar:
«¿Es esto un programa deportivo?»
KERV puede identificar:
- La jugada ganadora
- Fiestas en el aparcamiento
- Hidratación de los deportistas
- Experiencias de visionado en familia
- Momentos gastronómicos en el estadio
- Interacciones entre productos
- Escenas relacionadas con el mundo del automóvil
- Celebraciones de los aficionados
Cada uno de estos momentos se convierte en una oportunidad para hacer coincidir la creatividad con la atención del consumidor.
Esta misma filosofía se aplica a todas las categorías y entornos de streaming: entretenimiento, noticias, deportes, estilo de vida, viajes y programación en directo.
Unas señales mejores dan lugar a mejores resultados
La calidad de las señales contextuales influye directamente en el rendimiento de las campañas.
Una mejor inteligencia contextual permite a los anunciantes:
- Aumentar la atención
- Mejorar la relevancia creativa
- Reducir las impresiones desperdiciadas
- Aumentar la participación
- Mejorar el recuerdo de la marca
- Impulsar mejores resultados comerciales
El objetivo no es simplemente aparecer en contenidos premium, sino aparecer en los momentos en los que los consumidores se muestran, de forma natural, más receptivos.
Por qué es importante para los anunciantes
La eficacia del marketing depende de la relevancia.
Cuanto más se ajuste un anuncio a lo que los consumidores están procesando emocionalmente en un momento dado, más probable será que lo perciban, lo recuerden y actúen en consecuencia.
La inteligencia contextual a nivel de escena permite a las marcas ir más allá de las suposiciones demográficas y las categorías generales de contenido para crear una publicidad que se integre de forma natural en la experiencia del espectador.
El resultado no solo son campañas más eficaces, sino también una mejor experiencia para el consumidor, al reducir la publicidad irrelevante y mal dirigida.
El futuro del contexto es la inteligencia a nivel de momento
La próxima generación de publicidad contextual no vendrá determinada por quién disponga de señales contextuales.
Todo dependerá de quién tenga los mejores.
Las marcas que triunfen no se limitarán a saber qué es lo que ven los consumidores.
Entenderán lo que está pasando, por qué es importante y cómo aprovechar el momento antes de que la atención pase a otra cosa.
Para ello, los profesionales del marketing deben preguntar a sus socios contextuales:
- ¿Qué alcance tienen las señales contextuales?
- ¿Con qué frecuencia se actualizan?
- ¿Son capaces de entender contenidos en directo?
- ¿Son capaces de identificar momentos de la vida real?
- ¿Pueden adaptar automáticamente los contenidos creativos a esos momentos?
- ¿Pueden demostrar mejoras cuantificables en la atención, la implicación y los resultados empresariales?
- ¿Podrán colocar el anuncio en el lugar adecuado al final de una escena?
Esas preguntas marcan la diferencia entre la segmentación contextual de primera generación y la inteligencia basada en momentos de la próxima generación.
Esa es la diferencia entre la inteligencia contextual y la inteligencia en el momento dado. Y, cada vez más, es la diferencia entre un rendimiento mediocre y una ventaja competitiva.
Porque en la televisión conectada (CTV), las señales contextuales no son todas iguales, y tampoco lo son los resultados que generan.