La IA generativa llega para su primera temporada política

Los modelos predictivos se han utilizado durante años, pero 2024 es la primera elección estadounidense en la que la IA generativa ha ganado terreno. Las campañas más pequeñas han estado utilizando nuevas empresas como Battleground AI, que ayuda a los candidatos progresistas en elecciones negativas a utilizar la IA para crear y escalar anuncios basados ​​en texto para búsqueda, redes sociales, YouTube y anuncios programáticos. Otras funciones nuevas ayudan a agilizar la creación y aprobación de anuncios con maquetas de anuncios editables y una función de enlace de aprobación para colaboraciones. Una nueva tienda de plantillas de contenido también ofrece diseños de agencias de publicidad política como Adapt Digital, Studio Mosaic y Uplift Campaigns.

Los candidatos están utilizando la plataforma para escalar medios orgánicos y pagos sobre temas que les interesan, según Maya Hutchinson, cofundadora de Battleground AI. En una entrevista con Digiday el mes pasado, dijo que el total de clientes se ha cuadriplicado desde que la plataforma se expandió más allá de la versión beta este verano. Aunque Meta se ha utilizado más para probar y llegar a los votantes, destacó la importancia de la diversificación y al mismo tiempo preocuparse por la calidad de las conversaciones, no solo la cantidad.

“[Candidates] Quiero seguir iterando y encontrando mejores formas de hablar con la gente y hacer muchas variaciones”, dijo Hutchinson. “¿Cómo podemos empezar a poner a prueba esas diferentes cuestiones políticas que sabemos que son importantes para nuestros votantes? Dediquemos más tiempo para crear mensajes sobre múltiples temas que resuenan entre nuestros votantes, no solo recalcar una cosa todo el tiempo. [that] la gente puede ahogarse fácilmente”.

Un cliente de Battleground es Pixels and Persuasion, que probó la plataforma para una carrera de la junta escolar para ver si la IA o los humanos podían escribir mejores textos. Después de ingerir los materiales de la campaña, descubrieron que la copia generada por IA que luego fue editada por humanos tuvo el mejor rendimiento e incluso llevó a la IA a redactar frases inesperadas.

“Había uno que hablaba sobre el florecimiento humano, que no es necesariamente un lenguaje que usaríamos necesariamente en un anuncio político”, dijo Myles Bugbee, director ejecutivo de Pixels and Persuasion. “He estado en el [political] espacio por un tiempo y no he visto que se use la palabra ‘florecer’, pero esa fue una palabra que usamos en un titular que está funcionando bien hasta ahora… Plantea conceptos y cosas en las que quizás no necesariamente hayamos pensado”.

Otro usuario de Battleground AI es la firma política Blue Dot Consulting, que la utilizó para ayudar a la candidata por primera vez, Kiana Fields, a hacer campaña para el Senado estatal de Kentucky. Después de realizar por primera vez una encuesta de verano para ver qué les importaba a los votantes, Blue Dot analizó esa información junto con los datos de los votantes y los datos de los metausuarios para crear una campaña publicitaria social de $20,000 mientras usaba IA para crear más contenido de manera más rápida y económica.

“Vemos a muchas personas adineradas que vienen y se autofinancian o pertenecen a la clase de donantes”, dijo el director ejecutivo de Blue Dot, Taylor Coots. “Es más fácil para ellos salir y encontrar expertos digitales y pagar lo que tengan que pagar en términos de anticipo o compra mínima. Pero existen cosas que prohíben a algunas personas participar en carreras. Vemos BattlegroundAI y herramientas similares como una forma de ingresar al espacio”.

Cómo los LLM y ML ayudaron a analizar los anuncios políticos

Posiblemente la forma más antigua de IA, el aprendizaje automático, se ha utilizado en política durante años, pero se utilizó de manera más destacada en campañas que querían analizar los anuncios y el sentimiento de los votantes. Una empresa, XR Extreme Reach, utilizó LLM y ML para analizar y pronosticar la inversión en publicidad política y las tendencias de mensajería. El panel interactivo de XR rastrea la dinámica electoral semanalmente, destacando los temas principales por partido y estado, participación de voz de los candidatos, sentimiento publicitario general y mensajes específicos de los partidos. Por ejemplo, después de que la vicepresidenta Kamala Harris revelara su plan económico, XR observó un giro republicano hacia los mensajes económicos.

Se aplicaron herramientas de inteligencia artificial para evaluar el sentimiento y la participación de los votantes, lo que luego ayudó a las campañas a refinar los mensajes negativos. Para educar su plataforma de IA, XR entrenó múltiples modelos de IA en categorías de intereses clave generales y luego calificó los LLM utilizando tipografía de PEW Research. Luego utilizó una API que ejecuta análisis de datos todas las noches y analizó tanto las palabras como las imágenes que aparecían en los anuncios.

Según XR, en el último mes alrededor del 45% de los anuncios políticos utilizaron mensajes negativos, que se centraban en criticar a los oponentes en lugar de promover la propia plataforma de un político. XR señaló que el 35% de los anuncios políticos en los estados indecisos se centraban en la economía, el 25% abordaban la atención sanitaria y el 15% hablaban de seguridad nacional.

Nuevas herramientas políticas para audiencias indecisas específicas

Las campañas están utilizando inteligencia artificial predictiva para medir el sentimiento de los votantes en tiempo real y medir la receptividad de los espectadores a los anuncios políticos en los canales de CTV, dijo Robin Porter, jefe de publicidad política de LoopMe. Con tantos eventos sin precedentes en este ciclo presidencial, dijo que los datos históricos de las encuestas de votantes no siempre fueron útiles para comprender hacia dónde se inclinaban los votantes en varios puntos de la carrera. Después de que el presidente Joe Biden abandonara la carrera, LoopMe descubrió que el 20% de los partidarios de Biden se inclinaron hacia Trump o se volvieron indecisos, y luego ayudó a que las campañas se dirigieran a segmentos específicos de audiencia de votantes indecisos.

LoopMe también ha estado en conversaciones con candidatos que ya están mirando hacia las próximas elecciones y que quieren usar IA para evaluar a los votantes estatales y ver perspectivas de cargos más altos, como desde la Cámara de Representantes hasta el Senado de los Estados Unidos.

“[Candidates want to] llegar a los corazones y las mentes de los votantes de su estado para comprender a quién buscarán”, dijo Porter. “¿Qué tipo de líder resonaría más con ellos? No sólo podría informar si deberían o no postularse, sino también cómo deberían potencialmente moldear ese estilo de liderazgo y mensajes para garantizar una victoria”.

Otras empresas de tecnología publicitaria están utilizando el aprendizaje automático para analizar el contexto del contenido en plataformas para que los anunciantes políticos y no políticos publiquen anuncios dentro o los eviten. Un obstáculo en YouTube para los anunciantes políticos es que no se les permite utilizar archivos de registro de votantes, la forma probada y verdadera de publicar anuncios políticos. En cambio, algunos confían más en datos contextuales para llegar a determinadas audiencias o evitar otras.

Pixability se ha metido en el negocio de resolver este problema, ayudando a los candidatos a planificar campañas, optimizar la creatividad y analizar las estrategias publicitarias de la competencia en YouTube y CTV. La firma también está trabajando con grupos de defensa para saber cuándo publicar anuncios para llegar al público en determinados momentos.

“La gente habla muy apasionadamente de un lado o del otro, por lo que es importante comprender el contexto de las cosas, lo cual es muy difícil de hacer sin la IA”, dijo Jackie Swansburg Paulino, directora de producto de Pixability. “Obviamente, no se puede utilizar simplemente la concordancia de palabras clave para ese tipo de [topics] que caen de ambos lados [of the aisle].”