La plataforma de marketing para creadores CreatorIQ descubrió este mes que el 66% de las marcas y agencias encuestadas dijeron que el contenido dirigido por creadores genera más retorno de la inversión que la publicidad tradicional. Además, el 66% dijo que usó IA durante el año pasado, el 42% la usó para subtítulos en redes sociales y el 36% para lluvia de ideas.

Esto ha llevado a algunas partes interesadas a diversificarse y tomarse en serio el reconocimiento de marca y las métricas de los creadores. A principios de esta semana, CreatorIQ lanzó su Creator Intelligence Suite, una herramienta de medición basada en inteligencia artificial que rastrea más de 9000 marcas, para marcas y agencias. Utiliza modelos de marca junto con 450.000 publicaciones en redes sociales de creadores de todo el mundo para crear análisis que incluyan métricas desde el valor mediático obtenido hasta las impresiones.

“Avanzar en esta medición ayudará a las marcas DTC que dan prioridad a las redes sociales, a las agencias y a las marcas globales líderes del mundo a comprender mejor y tomar medidas sobre el enorme impacto que los creadores están teniendo en el desempeño de su negocio”, dijo Igor Vaks, fundador y director ejecutivo de CreatorIQ, en un declaración proporcionada.

Más datos no son necesariamente mejores

Si bien las personas utilizan la IA para crear contenido en las redes sociales, el contenido también aparece en anuncios de búsqueda y otros medios de visualización generados dinámicamente, señaló Mark Sturino, vicepresidente de datos y análisis de Good Apple. Potencialmente, esto puede generar más volumen y variedad en los datos que salen, pero eso no es necesariamente algo bueno.

“Si bien más datos deberían tener un impacto positivo para la medición, más datos también significan más problemas en su gestión”, dijo Sturino. “Los procesos para rastrear las variantes creadas, adónde fueron y cuáles fueron las respuestas deberán ajustarse y probablemente automatizarse para garantizar la precisión”.

Maggie Malek, presidenta de la agencia Crispin Porter + Bogusky para América del Norte, estuvo de acuerdo en que ChatGPT y la IA “también pueden ser un excelente ejemplo de cómo puede verse demasiado de algo bueno. … La capacidad de la IA para crear atajos que ahorran tiempo y costos también puede llevarnos a atajar la creatividad y los matices de las audiencias, lo que conlleva el riesgo de perder la confianza de la audiencia”.

La medición también depende de cómo y dónde se utilizó la IA en el proceso de creación. “El contenido no supervisado y generado dinámicamente necesitará monitoreo in situ para verificar si viola las regulaciones y proteger la reputación de la marca”, explicó Sturino.

Este tipo de seguimiento no se utiliza mucho en este momento, pero tendrá que madurar rápidamente a medida que surja la necesidad, añadió. Cuando el contenido de IA se utiliza en una fase más temprana del proceso de revisión previa, las agencias necesitarán un proceso más “sólido” para manejar el creciente volumen. Esto significa que las industrias reguladas que tienen revisiones legales más estrictas, por ejemplo, encontrarán sus sistemas actuales abrumados a medida que se multiplique la producción de contenido.

El papel de la medición

Con o sin IA, el punto de medición se centra en última instancia en “el costo, la efectividad y si se han alcanzado los KPI”, afirmó Dan Gardner, cofundador de Code and Theory. En última instancia, la afluencia de contenido de IA puede cambiar los tipos de métricas o el proceso de monitoreo, pero no cambiará el papel de la medición para cuantificar el impacto de los medios.

“Medición [is as] tan importante como siempre ha sido y siempre será”, añadió Gardner. “Cómo se crea el contenido y la cantidad de contenido que se crea es irrelevante para la medición”.

Kirstin Barton, vicepresidenta de estrategia de contenido de la firma de transformación de marketing Fusion92, dijo que el proceso de medición se vuelve más desafiante cuando hay que “realinear la forma [they] definir variables dentro del contenido”. La parte de producción de contenido está cada vez más ligada a la estrategia de medición desde el principio, por lo que el contenido producido por IA debe optimizarse en función de métricas para mejorar el contenido que se crea.

“El contenido producido por IA está vinculado a la ciencia de la escritura de indicaciones de IA”, explicó Barton. “Sin una documentación clara de las indicaciones específicas utilizadas, nuestro enfoque de medición rápidamente se vuelve defectuoso ya que perdemos de vista qué variables se consideraron cuando se creó el contenido”.

Confusión sobre la propiedad

Desde la perspectiva del marketing de influencers, el uso de la IA generativa puede ser una gran herramienta para los creadores, pero también tiene el potencial de ser el “mayor pasivo”, dijo Ryan Detert, director ejecutivo de Influential.

Ha habido muchos avances en la IA, desde la creación de imágenes hasta vídeos y canciones. Sin embargo, como señaló Detert, la propiedad de la propiedad intelectual es “turbia”, lo que no deja claro a quién se le debe otorgar la propiedad en muchos casos. Para los creadores, también pondrá en duda su participación en los beneficios con las marcas a medida que monetizan ese contenido.

“¿Son las imágenes y vídeos en los que se entrenaron los datos?” —Preguntó Detert. “¿Es la persona que utilizó el software generativo de IA la que lo compiló? Si se utiliza una celebridad o un logotipo, ¿quién debe proporcionar autorización de uso?

También le esperan otros obstáculos a la IA, desde la transparencia de los creadores y los problemas de autenticidad en el uso de estas herramientas hasta otros problemas de privacidad y desinformación. Como dijo Detert, esto en última instancia hace que la conversación vuelva a la creación de estándares de la industria con marcas, creadores y agencias para “comprender el impacto que tiene la tecnología” en las mediciones y procesos que aún están evolucionando.