Seedtag presenta sus Modelos de Intención basados en IA, un enfoque publicitario contextual y eficaz que diferencia entre una búsqueda casual y una búsqueda con intención de compra, sin necesidad de usar datos personales.
Los modelos de intención basados en IA de Seedtag van más allá de la segmentación contextual convencional. Seedtag refuerza ahora su inteligencia contextual en la web abierta mediante señales de intención que permiten consolidar un vínculo más eficaz con aquellos consumidores listos para la acción.
Mientras que los métodos convencionales se basan en categorías o palabras clave estáticas, la IA contextual de Seedtag, Liz, afina las señales de intención en tiempo real. Al analizar el contenido de manera más profunda, donde se incluye el sentimiento, el nivel de engagement y la contextualización, los modelos de intención basados en IA pueden determinar si el lector está buscando más información sobre un tema o si está listo para pasar a la acción.
Con este nuevo enfoque basado en la intención, Liz puede diferenciar entre contenido de baja intención, como sería un artículo sobre los pros y los contras de comprar o alquilar un coche, y contenido de alta intención, como una reseña de un coche dirigida a compradores potenciales.
Los modelos de intención de Seedtag están entrenados en base a conjuntos de datos categorizados según la intención y de esta forma pueden diferenciar entre contenido informativo y comercial. Además, estos modelos son únicos para cada campaña, adaptando el nivel de intencionalidad según los objetivos específicos de cada marca. Optimizados de manera continua, los modelos de intención garantizan que el emplazamiento de los anuncios se ajuste en tiempo real para captar la máxima atención de los usuarios.
Al integrar los modelos de intención basados en IA en sus principales estrategias de activación, Seedtag lidera el sector hacia una publicidad que prioriza la privacidad, se basa en la intención y se enfoca en los resultados. Las marcas que aprovechen esta innovación reducirán las ineficiencias en la mitad del funnel, aumentarán el engagement e impulsarán resultados cuantificables, demostrando, así, que los modelos de intención tienden un puente entre la atención y la intención.
“El lanzamiento de nuestros modelos de alta intención es un paso fundamental para mejorar la eficacia de la activación de campañas. Mediante el análisis de conjuntos de datos, incluido el posicionamiento en buscadores, optimizamos tanto el alcance como la rentabilidad. Esta tecnología nos permite identificar nuevas audiencias y conectar con usuarios de alta intención en momentos clave de decisión, impulsando mejores resultados en cada etapa del funnel”, afirma Fabio Arnau, VP de Brandformance en Seedtag.
Los modelos de intención de Seedtag ofrecen resultados de alto impacto
Nissan, marca referente en el sector de la automoción, se unió a Seedtag en España para impulsar la visibilidad y la consideración del nuevo Nissan Qashqai entre los potenciales compradores del segmento C-SUV. A través de una estrategia digital innovadora, la colaboración se centró en impactar a usuarios en fase activa de evaluación, generando interés y leads cualitativos. Todo ello con un enfoque equilibrado entre notoriedad y rendimiento, asegurando la consecución de métricas de performance dentro de los objetivos de eficiencia y rentabilidad de la marca.
La campaña obtuvo muy buenos resultados. El Coste por Visita de Calidad (CPQV) se situó de media un 68% por debajo del objetivo y el Coste por Lead (CPL) un 35% por debajo del objetivo. Además, las visitas cualificadas se triplicaron en comparación con el KPI original de Nissan.
“Nuestro reto era optimizar la estrategia full-funnel de Nissan, mejorando la consideración sin perder eficiencia en el low funnel. Con la segmentación basada en la intención de Seedtag, redujimos el CPQV en un 68% y mejoramos el rendimiento en todas las etapas. Estos resultados confirman que la IA contextual es clave para impulsar el rendimiento de la marca”, afirma José Manuel Muries, Cluster Director Nissan United.
