Tienen reservas acerca de participar en un juego de alto riesgo llamado “Confía en el robot”, en el que ceden sus valiosos datos y el control sobre cómo se deben lograr los objetivos de su campaña a los sistemas de IA.

Es lo mismo para todas las plataformas y sus herramientas publicitarias impulsadas por IA, incluidas Performance Max de Google, Advantage+ de Meta e incluso Smart Performance Campaigns (SPC) de TikTok. Usan IA para administrar múltiples facetas de la gestión de campañas, desde la orientación de la audiencia hasta la asignación del presupuesto.

Todo lo que hace el vendedor es compartir sus parámetros de campaña, datos y activos con los algoritmos, que luego se hacen cargo del proceso de optimización. Pero no tienen idea de cómo funciona este misterioso proceso. Es como contratar a un mago para manejar sus campañas publicitarias, pero este mago nunca revela sus trucos.

“Históricamente, y en gran medida aún, este problema de confianza es el principal desafío que Google ha enfrentado con sus herramientas predictivas de inteligencia artificial”, dijo Jeremy Hull, director de productos de Brainlabs, NAMER. “En Google Marketing Live, anunciaron varias características de bienvenida que aumentan la transparencia, no tanto como los anunciantes han pedido, pero aún así agradecen la visibilidad. Google está caminando por una cuerda floja complicada”.

Si bien las preocupaciones sobre la naturaleza de la caja negra de las herramientas de inteligencia artificial como Performance Max de Google no son nuevas, recientemente se han vuelto más pronunciadas luego de la aparición de otras más nuevas como el SPC de TikTok.

En el momento en que Ignacio Vanzini, fundador de TikTok y la agencia especializada en Facebook 598 Los Ángeles, comenzó a escuchar estas alarmas cuando las campañas de SPC parecían priorizar el compromiso a expensas de las conversiones. Para Vanzini quedó claro que los algoritmos de IA se estaban quedando cortos a la hora de seleccionar y optimizar las creatividades publicitarias más adecuadas. Frustrado por esta comprensión, decidió descartar las campañas de SPC y recurrió a la herramienta de inteligencia artificial Mid Journey para desarrollar creatividades de mayor rendimiento. ¿Y adivina qué? Esos anuncios dejaron atrás a los de SPC, con una notable tasa de conversión de cuatro a cinco veces más alta.

Idealmente, Vanzini no habría tenido que recurrir a medidas tan drásticas. Hubiera preferido examinar de cerca el algoritmo, entender por qué estaba optimizando sus anuncios de esa manera en particular y llegar a una conclusión lógica. Sin embargo, se encontró cuestionando esas decisiones debido a la falta de transparencia que rodea al sistema de IA. Es una situación en la que descubrió que tenía que confiar en sus instintos y confiar en métodos alternativos, en lugar de tener una comprensión clara de los procesos subyacentes en juego.

Es como si los especialistas en marketing estuvieran atrapados en un rompecabezas eterno, donde se encuentran reflexionando sobre el misterioso funcionamiento de estos sistemas de caja negra sin encontrar una respuesta clara.

“Él [TikTok’s Smart Performance Campaign] funciona bien porque, en primer lugar, puede generar un costo por clic mucho más barato”, dijo Peter Czepiga, fundador de la agencia de marketing de crecimiento Flighted.co. “Entonces, el costo por clic de 28 es muy bajo para una campaña de conversión. Y número dos, puede generar un CPM muy bajo, razón por la cual el costo por clic es tan bajo. Así que el inventario parece ser mucho más barato. TikTok reina sobre qué anuncios se gastan y para qué audiencias. Ese no es siempre el caso”.

Y, sin embargo, incluso Czepiga tiene sus reservas. Está de acuerdo en que la consistencia a largo plazo del ROI aún no es confiable, dado que aún es muy temprano, y admite que no tiene una comprensión clara de por qué o qué funciona (o no).

Los especialistas en marketing como este se encuentran inmersos en un baile delicado, oscilando entre rendirse a lo desconocido y anhelar el control. Sin embargo, la mayoría de las veces, terminan asentándose en algún lugar de las áreas grises, navegando entre ceder el control y afirmar su influencia.

O para decirlo de otra manera, están buscando soluciones alternativas.

“Aunque hemos encontrado formas creativas de descubrir ideas adicionales con soluciones personalizadas, nuestro desafío es comprender si [Google’s] Performance Max brinda valor incremental a nuestros clientes en un sentido comercial real y no canibaliza el rendimiento de otros lugares”, dijo Miglena Dimitrova, directora de rendimiento de la agencia de medios independiente the7stars.

El antiguo cuento de “es más fácil decirlo que hacerlo” vuelve a aparecer. Miglena y su equipo están utilizando pruebas geográficas en varios especialistas en marketing para comprender la incrementalidad de las campañas de PMax. Realmente, los especialistas en marketing como Dimitrova quieren una visibilidad y un control más completos del funcionamiento interno de estas herramientas de IA.

“Esto es algo complicado de entender para los especialistas en marketing de búsqueda porque somos especialistas que estamos acostumbrados a tener mucho más control y responsabilidad sobre el trabajo que hacemos en nombre de los clientes”, dijo Dimitrova. “Mientras Google está trabajando para mejorar las capacidades de orientación e informes de productos, tal como está, muchos de nuestros clientes lo están utilizando. [Performance Max] como una táctica complementaria a sus planes de desempeño más amplios”.

Sin embargo, esto cambiará eventualmente. Y cuando suceda, los especialistas en marketing como Dimitrova y Czepiga tendrán que encontrar consuelo en medio de su incomodidad. No tienen otra opción que aceptar este cambio, ya que ciertos tipos de publicidad en estas plataformas solo se pueden lograr a través de la IA. Reconocen que, inevitablemente, estas herramientas automatizarán todo el proceso publicitario tarde o temprano. Es una cuestión de adaptarse a las mareas cambiantes y sacar lo mejor de la industria en evolución.

En ninguna parte esta “elección de Hobson” es más clara que en Facebook, donde los anunciantes no saben qué tan bien se han desempeñado sus anuncios desde que Apple limitó los datos en los que se basaron para llegar a esas conclusiones. Ahí es donde entra en juego la herramienta Advantage+ de Facebook. El gasto en ella ha crecido como resultado de problemas de medición. Por lo tanto, han pasado de no tener ni idea del rendimiento de sus anuncios a una situación en la que supuestamente funcionan bien, pero no pueden validar convenientemente sus afirmaciones.

Es un recordatorio cínico de las aguas turbias en las que a menudo se encuentran los especialistas en marketing, donde se ven obligados a invertir recursos en publicidad sin ninguna prueba concreta de su impacto o valor.