Un cambio en la forma en que los clientes pagan a las agencias parece inevitable en la era de la IA. Sin embargo, nadie sabe cómo debería cambiar el modelo de compensación de la agencia. Pero ha sido un tema de discusión durante el CES de esta semana.

“Tiene que haber un modelo diferente”, dijo Raja Rajamannar, director de marketing y comunicaciones de Mastercard.

Y los ejecutivos de las agencias son muy conscientes de que sus modelos de compensación deben cambiar. Los anunciantes suelen pagar a las agencias en función de la cantidad de tiempo que las agencias dedican a trabajar en los negocios de las marcas. Pero las agencias están recurriendo cada vez más a herramientas de inteligencia artificial para realizar parte de ese trabajo, como hacer números y compilar borradores de informes de campaña, y las herramientas de inteligencia artificial pueden completar esas tareas en una fracción del tiempo que les tomaría a los empleados humanos de la agencia.

“Estamos en el negocio de la facturación por horas, y la IA es una factura por resultados o por plataforma o producto. Hemos estado tratando de descubrir cómo se ve ese modelo”, dijo Rob Silver, vicepresidente ejecutivo y jefe de medios de Razorfish.

“Tengo clientes que me hacen la misma pregunta…. Se preguntan: ‘Si pago el 100% del analista y de repente hay un robot que hace el 30% de su trabajo, ¿dónde están mis ahorros?’ dijo Arthur Fullerton, CTO global de Havas CX.

Entonces… ¿dónde está el ahorro?

“No estamos en un punto en el que podamos cuantificar los ahorros a tiempo, pero anticipo que ese día llegará. Vamos a tener que resolver eso”, dijo Fullerton.

De hecho, Havas está en el proceso de intentar resolverlo. Para empezar, la agencia necesita cuantificar cuánto tiempo se ahorra realmente (o no) al subcontratar tareas de manera efectiva a herramientas de inteligencia artificial. Por lo tanto, se trata de establecer pruebas multivariadas para comparar cuánto tiempo le tomaría, digamos, a un estratega y un científico de datos completar una tarea versus si ese trabajo se entregara a una herramienta de inteligencia artificial. Pero la comparación debe tener en cuenta algo más que el tiempo necesario para completar una tarea. Otros factores a considerar son lo que permite el ahorro de tiempo cuando se trata de liberar a los empleados humanos para realizar otros trabajos, así como cuánto tiempo se necesita para que los empleados humanos supervisen y modifiquen la producción de la IA.

“No creo que haya muchos casos, más allá de las tareas de automatización, en los que lo configuramos y lo olvidamos. Pero sí necesitamos establecer estos marcos de medición y determinar cómo esto mejora lo que hacemos”, dijo Fullerton.

Pero luego agencias como Havas y Razorfish también necesitan determinar cómo estas mejoras no suponen un coste para la facturación de sus clientes. Algunos costos son más fáciles de contabilizar que otros.

Un agente de inteligencia artificial creado por una agencia de publicidad para manejar la investigación de grupos focales es una línea de pedido más tangible. “Pero si luego lo usamos en el lado de la optimización de la gestión de medios para escribir mejores resúmenes, traducir textos y ayudarnos a pensar en las optimizaciones, queda un poco menos claro cómo se cobraría por eso”, dijo Silver.

Rajamannar, de Mastercard, presentó tres modelos potenciales. Uno simplemente estaría pagando una tarifa fija por proyecto. Otro sería el modelo de costo plus que consiste en pagar alguna combinación de horas de los empleados de tiempo completo de la agencia más la cantidad de tokens que consumirían las herramientas de IA (los tokens son como gasolina para las herramientas de IA generativa). Y un tercero sería compensar a las agencias en función de los resultados, como una marca que identifica que quiere impulsar un aumento porcentual en las ventas de productos y ofrece pagar a la agencia una cantidad determinada por cada aumento de punto porcentual.

“Estoy dispuesto a pagar por punto, digamos, 100.000 dólares. Si usted [as the agency] lograr ese aumento [at a cost to the agency of] $5,000 y te embolsas $95,000, Dios te bendiga. Pero lo miro desde mi perspectiva: ¿cuánto vale cada porcentaje para mí? Dijo Rajamannar.

Suena bastante simple. Lo que significa que por supuesto no lo es. “Los modelos de compensación basados ​​en resultados deberían ser el futuro”, afirmó Amy Lanzi, directora ejecutiva de Digitas. Pero hay un pero.

“La parte difícil es la capacidad del cliente para medir realmente esta métrica de desempeño. [i.e. the outcome on which the agency’s compensation hinges,” Lanzi said. “Most clients don’t control all the factors that would allow that 1% increase, so then you’re not going to bet your compensation if it’s dependent on supply chain or the retailer accepting a new whatever or the sales guy showing up. There’s a lot of variables that make it hard for us to agree to something.”

Womp womp. Oh well. Maybe ChatGPT can come up with the answer.

Speedrun of the CES show floor

The Las Vegas Convention Center is ostensibly the epicenter of CES. But not really. At least not when it comes to the media and marketing executives in attendance who hardly leave the alphabetical Bermuda Triangle of the Aria-Bellagio-Cosmopolitan. So for those executives unable to make it to the CES show floor – as well as anyone who steered clear of Sin City altogether – here’s a speedrun of what they (may have) missed.

El discurso programático de Disney se pone en marcha

La tecnología de ofertas en tiempo real de Programmatic finalmente es lo suficientemente rápida para deportes en vivo: fue, más o menos, la esencia del evento Global Tech & Data Showcase de Disney el miércoles.

Durante la presentación, los ejecutivos de Disney hablaron de las recientes medidas de la compañía para equipar su inventario de deportes en vivo para la compra programática, y viceversa.

• Un programa de certificación para empresas de tecnología publicitaria (comenzando con Display & Video 360 de Google, The Trade Desk y Yahoo DSP, así como Magnite) para acceder mediante programación al inventario de deportes y entretenimiento en vivo y admitir ajustes en tiempo real, como aumentar los límites de frecuencia de los anunciantes para atacar. sobre los picos de audiencia.
• Soporte para que los anunciantes entreguen diferentes creatividades publicitarias a las audiencias desde un solo anunciante en el mismo espacio publicitario durante las transmisiones en vivo de ESPN.
• Orientación basada en palabras clave para programación en vivo para mostrar anuncios relacionados con lo que se dijo durante un programa en vivo, con una forma de ensamblar dinámicamente la creatividad del anuncio sobre la marcha.

Los anuncios son los últimos frutos de que Disney tenga su propio servidor de anuncios, que la compañía obtuvo mediante la adquisición de Hulu.

Disney ha estado ampliando el uso de ese servidor de anuncios en todas sus propiedades, que anteriormente se ejecutaban en el servidor de anuncios de Google, y ahora está extendiendo el servidor de anuncios de Disney a ESPN, justo a tiempo para el lanzamiento del servicio de streaming independiente de ESPN a finales de este año. Por eso gran parte de la presentación de Disney destacó la intersección de los deportes programáticos y en vivo.