Con la llegada de las campañas publicitarias que incluyen elementos automatizados basados en aprendizaje por IA, ha entrado en juego un nuevo elemento a tener en cuenta durante el diseño de las mismas: el tiempo.
Un parámetro que se relaciona a su vez con la recogida de datos y el aprendizaje. Estamos hablando de cuestiones que hasta hace poco estaban fuera de las ecuaciones que conformaban la publicidad.
Cuanto más tiempo está corriendo una campaña con automatización en las pujas, más datos recoge sobre el segmento al que va dirigido con lo que tiene mayor capacidad de aprendizaje.
Cuanto más aprende la IA, más posibilidades tiene de mejorar las condiciones de la campaña, por ejemplo en el suelo de pujas o en la personalización de usuarios que estén más próximos a realizar conversiones.
El tiempo, por lo tanto, es tiempo de aprendizaje. Cuanto más aprende mejor funciona. Así que hay que buscar formas, en la medida de lo posible, de dilatar, aumentar o maximizar el tiempo de activación de las campañas.
¿Cómo podemos hacer esto? Lo primero es definir los escenarios temporales en los que nos podemos encontrar, en principio campañas continuas o discontinuas. Para las primeras no hay problema, tienen fecha de inicio pero no hay fecha de fin, hasta que se pausen.
El problema lo tenemos con las segundas, las campañas discontinuas. El objetivo de éstas es el de que tengan un espacio temporal lo suficientemente grande para poder exprimir el aprendizaje.
Las campañas discontinuas pueden tener a su vez variantes: Cortas y definidas, de unas fechas de inicio y fin concretas, con un tiempo corto; Intermitentes y definidas, con unos periodos concretos en los que se activan y luego se desactivan, por ejemplo los fines de semana.
La solución para obtener aprendizaje en campañas discontinuas en el tiempo es mantenerlas continuas, controlando los costes por día en las fechas donde debería estar pausada o no iniciada.
Para una campaña corta y definida, el problema todavía es mayor, así que el inicio real de la campaña debe anticiparse al inicio formal, el tiempo suficiente para que se haga este trabajo de aprendizaje, a modo de trabajo previo.
La solución para no gastarse el presupuesto de forma anticipada es controlando la puja diaria. Por ejemplo, Google permite que el coste diario de una campaña sea de 0,01 €. Con lo que a nivel presupuestario de facto estaría pausada, pero con la ventaja de que está en funcionamiento todo el trabajo de aprendizaje.
En las campañas intermitentes habría que usar la misma estrategia, controlando los presupuestos como si de un botón de pausa se tratara. La mejora al aplicar estas técnicas son notables.
