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Gartner aponta as tecnologias emergentes em publicidade digital

Elas estão descritas no relatório Gartner Hype Cycle, que fornece uma visão de como uma tecnologia ou aplicativo evoluirá ao longo do tempo

Gartner aponta as tecnologias emergentes em publicidade digital

Em seu relatório Hype Cycle for Digital Advertising 2022, o Gartner identificou quatro tecnologias que devem ter um impacto transformacional na publicidade digital: Inteligência Artificial (IA) para marketing, IA de emoção, engenharia de influência e IA generativa. O Gartner Hype Cycle fornece uma visão de como uma tecnologia ou aplicativo evoluirá ao longo do tempo, fornecendo uma fonte de insights para gerenciar sua implementação no contexto de uma meta de negócios específica.

O Gartner Hype Cycle permite que os clientes sejam informados sobre a promessa de uma tecnologia emergente dentro do contexto de seu setor e do apetite individual por risco.
“A fragmentação acelerada da mídia digital apresenta desafios para os profissionais de marketing em publicidade, levando-os a montar uma lista de parceiros e tecnologias para otimizar e aumentar as campanhas publicitárias”, disse Mike Froggatt, diretor sênior da Prática de Marketing do Gartner. “Em particular, o uso da IA ​​está se expandindo para direcionamento, medição, resolução de identidade e gerenciamento de consentimento e preferência e até mesmo em alguns casos avançados, gerando conteúdo criativo com ferramentas generativas de IA.
Os dólares de atenção e investimento também estão se movendo em direção a outros canais e tecnologias emergentes, como redes de mídia de varejo, salas limpas de dados, NFTs promocionais e publicidade de TV exagerada, todos se aproximando do pico das expectativas infladas”, comentou.

Os líderes de marketing podem demonstrar o valor da publicidade avaliando a viabilidade dessas tecnologias em suas organizações e no contexto de pressões recessivas

IA para marketing

A IA para marketing compreende sistemas que alteram os comportamentos de uma plataforma de marketing sem serem explicitamente programados, com base em dados coletados, análise de uso e outras observações para casos de uso de marketing. As técnicas de habilitação incluem aprendizado de máquina (ML), sistemas baseados em regras, otimização, processamento de linguagem natural e técnicas de grafo de conhecimento.

“O poder da IA ​​no marketing é claro, pois deepfakes, chatbots e avatares metaversos mostram sua capacidade de sintetizar experiências realistas”, disse Froggatt. “Da mesma forma, a supressão de dados pessoais para marketing, juntamente com a ascensão da IA ​​para avaliar a resposta contextual anonimamente, está alterando as bases de dados da publicidade e do marketing de conteúdo”, completou.

IA de Emoção

As tecnologias de IA de Emoção – também chamadas de computação afetiva – usam técnicas de IA para analisar o estado emocional de um usuário por meio de visão computacional, entrada de áudio/voz, sensores e/ou lógica de software. Ele pode iniciar respostas realizando ações específicas e personalizadas para se adequar ao humor do cliente. A Emotion AI é considerada transformacional porque transforma atributos comportamentais humanos em dados que têm impacto significativo em todos os aspectos da comunicação digital.

Para profissionais de marketing e anunciantes, o acesso a dados de emoção fornece insights sobre motivadores motivacionais que ajudam a testar e refinar conteúdo, personalizar experiências digitais e construir conexões mais profundas entre pessoas e marcas.

“Não é suficiente entregar mensagens relevantes e personalizadas por meio de anúncios por meio de jardins murados, então os CMOs estão se apoiando na IA emocional para encontrar e segmentar consumidores e compradores de negócios em escala”, disse Froggatt. “No entanto, preocupações com privacidade, preconceito e variação entre as modalidades são os principais obstáculos à adoção entre os anunciantes, e é por isso que pode levar mais 10 anos para se estabelecer”, comentou.

Engenharia de Influência

A IA de Emoção faz parte da tendência maior da Engenharia de Influência, ou a produção de algoritmos projetados para automatizar elementos da experiência digital que orientam as escolhas do usuário, aprendendo e aplicando técnicas da ciência comportamental.

À medida que as técnicas de personalização estabelecidas diminuem sob restrições de privacidade, novas fontes de dados e recursos de ML estão permitindo novos sistemas de influência. Avanços em áreas como detecção de emoções, geração de conteúdo e Computação de Borda estão automatizando aspectos influentes da comunicação, para melhor ou para pior.
As organizações precisam de engenharia de influência como uma nova forma de governança para supervisionar a pesquisa e a implantação de programas de IA focados em afetar o comportamento em escala. O Gartner prevê que a prática se tornará popular em cinco a 10 anos.

IA Generativa

A IA Generativa aprende com artefatos existentes para gerar artefatos novos e realistas, como vídeo, narrativa, fala, dados sintéticos e designs de produtos que refletem as características dos dados de treinamento sem repetição. Espera-se que alcance a adoção mainstream na publicidade digital nos próximos dois a cinco anos.

Diante da depreciação de dados de terceiros, a IA Generativa pode ajudar a identificar as principais características dos clientes e direcioná-los com conteúdo personalizado de maneira compatível com a privacidade. Também pode ser usado para treinar modelos de compra de mídia para evitar conteúdo arriscado, como desinformação e deepfakes.

“Os líderes de marketing podem demonstrar o valor da publicidade avaliando a viabilidade dessas tecnologias em suas organizações e no contexto de pressões recessivas ”, finalizou Froggatt.

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