El 60 % de la población digital de América Latina ya ve contenido en la televisión conectada (CTV), según un análisis del Consorcio Nacional de Medios (CNM). El horario estelar va de las 7 p. m. a la medianoche, y los espectadores pasan 4.6 horas al día frente a la pantalla grande —y rara vez lo hacen solos—. Ver la televisión en compañía es la norma aquí, no la excepción y los contenidos deportivos son un auténtico motor de suscripciones para las plataformas financiadas por publicidad. En resumen: es la audiencia más atenta y más unida que una marca podría desear.
El problema es que una gran parte de esa atención se desperdicia por una razón que no tiene nada que ver con la audiencia: la forma en que la industria todavía decide qué se considera “seguro” para la publicidad. Durante años, esa determinación se ha hecho mediante listas de bloqueo —marcando una palabra sensible sin importar si aparecía en un reportaje equilibrado o en algo genuinamente problemático. Un estudio conjunto de Integral Ad Science y Reuters, citado en el informe “AI-Powered Video Outcomes” de la IAB, reveló que el 54% de las URL de video bloqueadas por sistemas basados en palabras clave resultaban en realidad apropiadas una vez evaluadas en su contexto completo, tono e intención.
De las palabras clave a la escena completa
La solución no es una lista de bloqueo más precisa, sino un modelo completamente diferente. La IA multimodal, que interpreta imágenes, audio y voz al mismo tiempo, cambia la segmentación contextual de una decisión binaria (“seguro” o “no seguro”) a un espectro evaluado a partir de muchas más señales y matices antes de tomar una decisión, según el mismo informe de junio de la IAB.
Investigadores de la Universidad de Umeå, en Suecia, llegan a una conclusión similar: los sistemas de IA multimodales superan a los modelos basados únicamente en palabras clave porque construyen una comprensión semántica a partir de múltiples dimensiones del contenido al mismo tiempo, en lugar de hacerlo a partir de fragmentos aislados de texto. El resultado es que ya no se puede inferir el contexto real a partir de un diccionario de términos prohibidos.
El punto ciego que más le cuesta a la región
Esa limitación afecta con mayor intensidad al contenido dinámico que es difícil de evaluar en tiempo real —noticias de última hora y especialmente, eventos deportivos en vivo—, según el mismo informe de la IAB. Para una región en la que el fútbol es, por un amplio margen, el contenido que genera más suscripciones a plataformas financiadas por publicidad, ese punto ciego no es una simple nota al pie de página técnica. Es precisamente ahí donde se encuentra la mayor oportunidad comercial. Un sistema binario puede bloquear un partido completo por una sola palabra fuera de lugar en la transmisión en vivo, mientras que la audiencia más comprometida de la región permanece justo ahí —sin que le llegue ni un solo anuncio relevante—.
Misma lógica, otro ángulo del ecosistema
Albert.ai, la plataforma autónoma de IA de Zoomd, se integra a las cuentas que los marketeros ya administran en Google, Meta, TikTok, Bing, YouTube y DV360 para optimizar imágenes, titulares y formatos en todas las audiencias y canales en tiempo real —sin depender de reglas rígidas que puedan limitar la optimización dirigida por humanos—. Se trata de la misma convicción que está transformando el video en la que el ecosistema o contexto supera a las reglas rígidas.
La pregunta para los marketeros de la región es qué tan rápido la IA multimodal transformará la forma en que se compra y se mide el video, así como, de cuánto inventario relevante —y cuánta audiencia atenta— están dejando de lado mientras deciden cuándo sumarse a esta tendencia. Para saber más sobre cómo Zoomd integra la IA en sus soluciones de marketing, visita: https://zoomd.com
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