“Los especialistas en marketing buscan aumentar o estirar menos dólares a través de medios y herramientas más caros”, dijo el analista de marketing de Gartner Mike Froggatt, coautor del informe. “Con los proveedores de tecnología de marketing, es bastante seguro decir que no reducirán sus costos, especialmente porque comenzaron a crear inteligencia artificial y otras herramientas que… requieren una tonelada de poder de procesamiento. Eso no es barato”.

Los mayores impulsores incluyen la publicidad televisiva, la resolución de identidades y las plataformas de datos de clientes, que hicieron su debut en el ciclo publicitario. Sin embargo, Gartner eliminó las NFT promocionales de la lista de este año, ya que, según el informe, el tema ha “salido silenciosamente del escenario como una oportunidad publicitaria” tras un “colapso espectacular” de las plataformas comerciales de NFT.

Junto con otros términos familiares para los especialistas en marketing, los recién llegados al ciclo de publicidad incluyen categorías relacionadas con la IA, como la IA generativa para marketing, junto con otros temas como la IA de emociones para marketing, la IA de influencia y la IA de visualización. Influence AI automatiza las experiencias digitales para ayudar a los especialistas en marketing a dar forma a las elecciones de los consumidores de manera más efectiva en función de las intenciones y motivaciones del usuario. Emotion AI analiza y responde a los estados emocionales de los usuarios con experiencias personalizadas basadas en el lenguaje corporal, la voz y otras entradas.

“La IA generativa continúa su avance, dirigiéndose hacia el punto más bajo de la desilusión”, dijo Nicole Greene, analista de marketing de Gartner. “El aumento del revuelo durante el último año ha llevado a expectativas equivocadas sobre lo que la tecnología puede ofrecer. El verdadero potencial de genAI se revelará cuando se combine con otras técnicas de IA”.

El informe también tuvo en cuenta los últimos planes de Google para no desaprobar las cookies de terceros como había planeado. Froggatt señaló que la noticia afectará a casi todos los perfiles incluidos en el informe, incluida la IA generativa. Algunas de las secciones que recibieron ediciones como resultado fueron redes de medios minoristas, gestión de consentimientos y preferencias, salas limpias de datos, publicidad programática basada en segmentos y personificación.

Gartner no es la única firma que actualiza sus previsiones a raíz de la noticia de Google. A principios de este mes, Boston Consulting Firm señaló que la mayoría de los mercados dijeron que los cambios en las cookies de terceros representaban un riesgo para al menos el 20% de los datos utilizados para el marketing dirigido. El mes pasado, Forrest dijo que el 61% de los marcadores encuestados para su informe 2024 ya habían expresado escepticismo sobre los planes de Google incluso antes de su anuncio.

He aquí un vistazo a cinco tecnologías en el ciclo publicitario de 2024 de Gartner:

IA generativa para marketing

• Promesa: La tecnología ha progresado enormemente durante el último año y ahora tiene una penetración estimada en el mercado objetivo de entre el 20% y el 50%. Los impulsores incluyen modelos básicos mejorados, un mayor impacto en la creatividad y la productividad del marketing, una mayor adopción empresarial, una detección mejorada de deepfake y una mayor competencia por los precios y la seguridad.
• Desafío: La rápida adopción también ha llevado a un mayor escrutinio de las implicaciones éticas y sociales de la tecnología, que van desde la desinformación y el fraude de la IA hasta el malestar social y los problemas de licencias. Esas preocupaciones y otras están llevando a muchos especialistas en marketing a seguir abordando la tecnología con cautela a pesar de los primeros resultados, sin mencionar otros desafíos relacionados con la capacitación, la consistencia de la producción y el sesgo. A pesar de los avances, Gartner descubrió que la mayoría de las empresas todavía se encuentran en la fase exploratoria, con eficiencia en la creación de contenido en lugar de pasar por completo a anuncios generados por IA a escala.
• Perspectiva: Los ejecutivos de marketing deben atravesar los ciclos de exageración priorizando los casos de uso en los que la IA generativa encaja bien, dijo Greene. Los directores de marketing y otros también deben tener en cuenta los presupuestos, la gestión de datos, el tiempo y la formación de los empleados. Añadió que áreas como la IA de influencia y la IA de emociones para marketing también cuentan con la ayuda de datos propios.

Plataformas de datos de clientes (CDP)

• Promesa: Haciendo su debut en el ciclo publicitario de 2024 están las plataformas de datos de clientes (CDP), a las que todavía les faltan entre dos y cinco años para alcanzar una meseta. Los factores clave incluyen una mayor conectividad CDP en todas las suites de marketing, una mayor dependencia de las organizaciones de datos centralizados y un mayor enfoque en la privacidad y el cumplimiento normativo.
• Desafío: Los desafíos clave incluyen costos operativos variables, características de tecnología de marketing superpuestas, complejidades de integración y un mayor nivel de habilidades técnicas.
• Perspectiva: Los CDP podrían ayudar a las empresas a ajustar los modelos de IA y fundamentar los datos para mejorar la precisión de las respuestas.

Redes de medios minoristas (RMN)

• Promesa: A medida que se expanden las redes de medios minoristas, los factores que impulsan incluyen las ventas en línea que superan a las minoristas en las tiendas, una mayor inversión en rendimiento, pérdida de señales de datos y preocupaciones sobre los jardines amurallados, tanto de las marcas como de los minoristas. Otros incluyen un mayor uso por parte de los minoristas de aplicaciones de fidelización, escaneo móvil en las tiendas y una mayor presencia de pantallas digitales en las tiendas.

• Desafío: A pesar de todo el furor en torno a las RMN, la tecnología está comenzando a descender hacia el “punto de desilusión” de Gartner en medio de una creciente brecha entre las promesas y la realidad. La fragmentación, los estándares inconsistentes, los problemas de precios, la presión en el gasto publicitario y la confusión general están creando nuevos desafíos después de las primeras prisas por construir y adoptar. También existen dificultades crecientes a medida que los equipos se fusionan a través de canales tradicionales y emergentes para adaptarse y adoptar las RMN.

• Perspectiva: Las relaciones de los anunciantes con las RMN y los proveedores todavía tienen mucho trabajo por hacer. Algunas marcas se sienten más presionadas a pagar el doble mediante publicidad tanto en las RMN como en las plataformas en línea para dirigir el tráfico a las RMN. “El año pasado, lo logramos, [adopting] tantas redes de medios minoristas como sea posible, maximizando las ventas para los más baratos [advertisers] podemos conseguir”, dijo Froggatt. “Se trataba de encontrar ese punto de rendimiento decreciente para cada red de medios minoristas individual. Este año, nos estamos adentrando un poco más en la maleza de la gestión”.

Salas limpias de datos

• Promesa: Estos también se están acercando a su punto máximo de expectativas infladas, impulsadas por una mayor desaprobación de los datos, un mayor enfoque en los datos propios, más mediciones y el impulso para un mayor cumplimiento de la privacidad.

• Desafío: Todavía existen problemas como lagunas en la identificación de los dispositivos, incertidumbres regulatorias (especialmente con leyes estatales que exigen diferentes niveles de privacidad) e incertidumbre en torno a las estimaciones de costos.

• Perspectiva: Gartner está integrando salas limpias con una categoría más amplia de “herramientas de colaboración de datos”, que ayudan con la resolución de identidad, las preferencias de consentimiento y la optimización. Un ejemplo es el mayor enfoque en mejorar el alcance y la frecuencia de las campañas en plataformas en línea y televisores conectados.

Publicidad programática basada en segmentos (PSBA)

• Promesa: PSBA, una tecnología en ascenso en el ciclo de publicidad, todavía está en ascenso en el ciclo de publicidad. La tecnología tiene como objetivo mejorar la precisión y la responsabilidad en entornos sin cookies al dirigirse a grupos de usuarios en lugar de personas individuales. Otras tecnologías, como los servicios de verificación y orientación contextual, se incluyen en una categoría más amplia de publicidad programática basada en segmentos.

• Desafío: Aunque PSBA tiene como objetivo mejorar la privacidad, todavía existe el riesgo de que las identificaciones de segmento se adjunten a personas cuando se combinan con otros datos. También hay todavía poca comprensión de los beneficios y riesgos del tráfico de ID de segmento en los flujos de ofertas abiertos, que tienen diferentes precios y prácticas de privacidad.

• Perspectiva: Con una penetración de mercado que cae entre un 1% y un 5%, PSBA está aún más abajo en la curva de innovación, especialmente si se considera el uso del navegador y los desarrollos de Privacy Sandbox de Google. Los especialistas en marketing pueden mejorar su eficacia con PSBA apoyando los estándares previos a la licitación y de código abierto, según Gartner, que también señaló que los entornos de jardines amurallados aún deberían considerarse. Las agencias y los equipos de ciencia de datos también pueden ayudar a modelar los resultados potenciales junto con el uso de salas limpias de datos.