¿Dejar de hacer pruebas A/B creativas ya? La IA está acabando con las pruebas tradicionales..

¿Deberías dejar de hacer pruebas A/B creativas ahora mismo? Quizás no, pero dentro de unos años probablemente recordarás las pruebas A/B como la edad de piedra de la optimización creativa y te preguntarás, como un niño mirando un teléfono de disco antiguo, ¿realmente hicimos todo ese trabajo manual?

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¿Mamá sabe más?

Es una especie de bofetada paternal definitiva. 

En una cena familiar hace unos años, Ellad Kushnir Matarasso, ahora director de crecimiento en Alison.ai, les contó a sus padres sobre las pruebas A/B que estaba haciendo para optimizar la inversión publicitaria anual de 100 millones de dólares que tenía a su cargo en su agencia. 

Sus padres, ambos científicos informáticos, lo miraron un poco raro y le preguntaron, algo así como cuando le preguntas a tu tío de la vieja escuela por qué seguía usando una cámara compacta, por qué seguía haciendo pruebas A/B cuando había opciones mucho mejores.

Hasta ahí llegó el rollo de los 100 millones de dólares.

Avanzamos rápidamente hasta hoy y Ellad ya no tiene que agachar la cabeza en los eventos familiares.

La IA sabe más (no más pruebas A/B)

"Cuando me uní a Alison, estaba realmente entusiasmado por sumarme a una empresa que realmente introduce un nuevo enfoque para las pruebas creativas", me dijo en un reciente podcast de Growth Masterminds .

“Entonces, en lugar de tener que producir constantemente nuevos conceptos, nuevas iteraciones para alimentar a la bestia y luego tener que probarlas entre sí, lo que implica una gran inversión de tiempo y dinero tanto en producción como en presupuestos de medios, Alison adopta un enfoque diferente”

Básicamente, una vez que nos conectamos a la cuenta del anunciante, nuestros algoritmos analizan fotograma a fotograma para identificar automáticamente todos los elementos que aparecen en esas creatividades. Puede ser cualquier cosa, desde colores, texto, sonido, personajes, expresiones faciales, literalmente cualquier cosa que se te ocurra que pueda aparecer en ellas. Una vez que hemos mapeado todos esos elementos, los comparamos con los datos de rendimiento de la campaña. Esto significa que, para cualquier KPI o métrica que estés optimizando, podemos informarte qué elementos creativos tienen el mayor impacto en el rendimiento

Suena bien. 

Suena a súper alta tecnología.

Y suena como IA, y lo es. 

De hecho, la empresa utiliza más de 15 motores de IA diferentes para identificar todo lo que hay dentro de sus elementos creativos y, en lugar de utilizar pruebas A/B únicas, esencialmente ejecuta una prueba multivariada masiva en prácticamente cada componente minúsculo de su creatividad para ver qué se correlaciona con el éxito.

Si suena muy parecido a algo que Google y otras grandes plataformas sociales y publicitarias podrían estar haciendo en segundo plano mientras usan IA para cortar sus elementos creativos en una licuadora y luego, al estilo del Dr. Frankenstein, los vuelven a juntar en un millón de combinaciones para ver qué funciona mejor, bueno, hay una razón para eso.

Las dos plataformas de publicidad digital más grandes del planeta utilizan Alison.ai.

“Te diré un secreto: todas las plataformas que mencionaste usan Alison”, dice Kushnir Matarasso. “Así que, básicamente, ellas mismas entienden que, claro, su algoritmo te ayuda a incorporar ciertas cosas y crear algo nuevo. Pero en la mayoría de los casos, existe una gran brecha entre lo que pueden lograr en términos de rendimiento”

Entonces ¿dónde está el ser humano ahora?

El uso de IA no significa que el ser humano desaparezca, dice Ellad.

Creemos firmemente en la creatividad humana. Nuestro objetivo es potenciarla mediante nuestra tecnología

Parte de la razón es que, incluso cuando la IA sabe algo, no sabe que lo sabe ni por qué. Así, los humanos pueden identificar cuándo algo no tiene sentido o si una combinación particular de elementos creativos perjudicaría la imagen de la marca. 

Además, crear una visión de marca y construir una expresión de la misma que realmente pueda conectar con una audiencia objetivo de usuarios/jugadores/clientes potenciales todavía está realmente en manos de las unidades de carbono del departamento de marketing, a diferencia de sus socios digitales.

La creatividad es de vital importancia, ya sea que utilices pruebas A/B o no

La creatividad es responsable de hasta el 89% del éxito de tus campañas, según un estudio de Nielsen de 2017 que citó Ellad.

Eso es enorme.

Si te equivocas con la creatividad, básicamente tirarás tu presupuesto publicitario a la basura y lo prenderás fuego. Y en una época de creciente pérdida de visibilidad, lo que la creatividad puede aportar al éxito de tu campaña es aún más importante.

¿Deberíamos buscar las mejores prácticas?

Curiosamente, “realmente no creemos en las mejores prácticas”, dice Kushnir Matarasso.

Esto tiene sentido desde muchas perspectivas: lo que funciona para una marca en una red publicitaria en un momento dado podría ser completamente diferente de lo que funciona para ti. Pero también tiene sentido porque las mejores prácticas son una forma de promediar lo que no falla de forma espectacular. 

La optimización creativa moderna consiste en encontrar unicornios que triunfen espectacularmente.

Y aunque las mejores prácticas pueden ayudarte a no perder tu trabajo… probablemente tampoco encontrarán tu próximo anuncio de superestrella.

Dicho esto, uno de los mayores errores que Matarasso detecta es el uso excesivo de la creatividad: usar en TikTok lo que funcionó en Google o en AppLovin lo que funcionó en Snap. En cambio, se necesita un enfoque específico para cada plataforma, afirma.

¿Significa esto que nunca debes realizar pruebas A/B?

Probablemente no.

Pero sí significa que la época en que las pruebas A/B eran plenamente útiles probablemente haya quedado atrás. Los profesionales del marketing tendrán que hacer lo que tengan que hacer, basándose en la tecnología disponible y los datos a los que puedan acceder.

Pero, en última instancia, si puedes obtener más información sobre todos los detalles de lo que funciona y lo que no funciona, y si puedes usar esos datos de manera inteligente, probablemente lo quieras.

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