Inteligencia Creativa: ¿el futuro de la optimización publicitaria?

En esta entrevista cruzada, Florent Yon, Manager en Converteo, y Fabrice Courdesses, CEO de VideoRunRun, comparten su experiencia sobre la Inteligencia Creativa y su papel clave en la optimización de las campañas publicitarias en vídeo.

• El análisis creativo: una palanca aún subexplotada. Representa el 70% de la eficacia publicitaria, pero sigue menos desarrollado que las estrategias de audiencia y la activación de medios.
• Adaptación y optimización continua: claves del éxito. Cada plataforma requiere contenidos específicos, y las pruebas creativas deben integrarse desde el inicio de las campañas.
• La IA y la GenAI: herramientas potentes pero no milagrosas. Son útiles para personalizar y optimizar a gran escala, pero la creatividad humana sigue siendo indispensable para crear un verdadero impacto emocional.

¿Por qué el análisis creativo se considera el último pilar subexplotado o “mal analizado” de la eficacia en medios, junto con la audiencia y la activación de medios?

Fabrice: Todavía vemos un enfoque demasiado segmentado entre medios y creatividad. Nadie se atreve a tocar la creatividad, como si fuera sagrada. En España, estamos aún más arraigados en esta mentalidad con la importancia que se concede a nuestros grandes premios publicitarios, con los Cannes Lions (los Oscars de la publicidad) a la cabeza.

La herencia de la televisión no ayuda: se emite un spot no skippable, se apuesta por la repetición y el brand-lift. El análisis creativo basado en los datos suele ser cuantitativo (qué/cuánto), pero aún muy poco cualitativo (por qué/cómo).

En SEA/Display, es más simple: se prueba el color de un botón y se ven rápidamente los resultados de una variación creativa. El vídeo digital es un animal más complejo, compuesto por múltiples capas (sonido, imágenes, secuencias…) que requieren tecnología de aprendizaje profundo (Deep-Tech, como Visión por Computador, Machine Learning) y Ciencia de Datos para comprender las razones del éxito o el fracaso de una campaña de vídeo.

Florent: Nos enfrentamos a una paradoja en la industria publicitaria: mientras que el impacto creativo representa más del 70% de la eficacia de las campañas, su análisis sigue menos desarrollado que el de la audiencia o la activación de medios. Esta situación se explica principalmente por la complejidad técnica inherente al análisis de los contenidos de vídeo y la multiplicación de los formatos que complejiza considerablemente el ejercicio. Según un estudio de Kantar* (2023), el 78% de los anunciantes declaran tener dificultades para medir el impacto creativo de sus campañas de vídeo de forma coherente en las diferentes plataformas.

¿Qué consejos daría a los anunciantes?

Florent: Lo más importante es dejar de pensar que un mismo vídeo puede funcionar en todas partes. Es fundamental adaptar el contenido a cada plataforma; esta es la base, ya que cada plataforma tiene su propio ADN, sus códigos específicos y, sobre todo, una audiencia con expectativas bien definidas. Los usuarios de TikTok, por ejemplo, han desarrollado hábitos de consumo radicalmente diferentes a los de YouTube o Instagram. Lo que funciona en una de estas plataformas puede fracasar totalmente en otra. Por ello, la creación de contenido de vídeo debe pensarse desde el principio en función de cada entorno digital.

Y sobre todo, no cometa el error de esperar al final de la campaña para analizar las creatividades; es necesario integrar esta reflexión desde el principio. Así es como se construye una estrategia creativa realmente eficaz.

¿Para qué casos de uso recomienda emplear sus herramientas de análisis creativo?

Fabrice: Recomendamos el uso de la Inteligencia Creativa por tres razones principales:

• Para mejorar la eficacia de los anuncios en los entornos de los jardines vallados (Walled Gardens), donde el usuario puede omitir (skip) o hacer clic. Una sola inversión de secuencia puede duplicar un KPI.
• Del mismo modo, para aumentar la atención cualitativa, es decir, positiva (y no sufrida) en la web abierta programática (OpenWeb programática), donde los formatos suelen ser no skippables/no clicables. La medición de la atención en los entornos de la web abierta suele ser más una cuestión de notoriedad (memorización) que de imagen (positiva o negativa). Sufrir cuatro veces el mismo anuncio durante una emisión en streaming puede, sin duda, aumentar la notoriedad, ¡pero no necesariamente la imagen!
• Por último, existe un verdadero reto en capitalizar las experiencias, creando “directrices creativas basadas en datos” (Data Driven Creative Guidelines) accionables para las marcas (por plataforma, por país) para mejorar los briefs creativos y optimizar la posproducción, de la que depende el éxito del despliegue de las campañas digitales.

¿Cómo integra el análisis creativo en su enfoque global de asesoramiento estratégico para las campañas de vídeo de sus clientes? ¿Cómo utiliza los datos para guiar las recomendaciones creativas (Playbook, directrices creativas) en el marco de una estrategia global de medios?

Florent: Nuestra metodología se articula en torno a una agenda de aprendizaje estructurada, que nos permite orquestar rigurosamente las pruebas creativas y extraer de ellas enseñanzas accionables. Este enfoque sistemático nos permite desarrollar playbooks basados en datos concretos, transformando cada campaña en una fuente de aprendizaje para optimizar las futuras eficacias. Ponemos especial énfasis en la medición de la memorización y del engagement para afinar continuamente nuestras recomendaciones.

¿Cuál es su metodología para el análisis y la optimización de las creatividades de anuncios en vídeo?

Fabrice: Nuestro enfoque es técnico y basado en datos (data-driven). Gracias a la Visión por Computador (Computer-Vision) y la IA, empezamos por identificar el mayor número posible de elementos en un vídeo: lo que está escrito, dicho, visible, las emociones transmitidas, la secuenciación… Superponemos una plantilla de lectura publicitaria con elementos como el arco narrativo (hook, argumentos, outro), la atención (people-driven), el interés (product-driven) o la acción (CTAs…). Esto nos proporciona un conjunto de datos (dataset) con datos primarios y enriquecidos sobre los que se entrenan nuestros modelos predictivos de Machine Learning en función de los diferentes KPIs perseguidos, ya sean de branding o de rendimiento.

Posteriormente, categorizamos los análisis según segmentos concretos que permiten a los anunciantes o a sus agencias actuar de forma eficaz: por país, tipo de influencer, audiencia, altura del embudo (funnel)…

Por último, pero no menos importante, añadimos la visión e interpretación de un estratega creativo (Creative Strategist) para analizar los datos y ofrecer recomendaciones accionables dentro de las limitaciones creativas y de marketing de la marca.

¿Cómo permite su tecnología optimizar las creatividades de vídeo para diferentes plataformas de difusión (YouTube y otras plataformas de anuncios de vídeo)?

Fabrice: En primer lugar, nuestra tecnología integra las especificidades de cada plataforma, que tienen sus propias reglas: el frame ABCD para YouTube, así como otras directrices para Meta o TikTok. Además, añadimos los datos históricos de campañas pasadas, sea cual sea la plataforma.

Luego, nuestro enfoque abarca tres fases:

• Antes: en modo predictivo, para anticipar y preprobar las creatividades antes de lanzarlas a campaña. Una prueba previa en situación real puede permitir rápidamente asegurar y maximizar el ROAS (Return On Ad Spend) deseado.
• Durante: con análisis creativos en vivo durante la campaña para iterar rápidamente si la marca o la agencia tienen margen de maniobra.
• Después: en análisis post-campaña, para mejorar los futuros briefs, basándose en los datos.

¿Qué consejos daría a los anunciantes para integrar mejor el análisis creativo en su proceso de decisión de marketing?

Florent: Nuestra recomendación principal se basa en tres pilares esenciales: en primer lugar, la adaptación específica de las creatividades a cada plataforma; en segundo lugar, la implementación de una medición unificada del rendimiento creativo multicanal (cross-canal); y en tercer lugar, la integración del análisis creativo desde la fase de concepción de las campañas. Este enfoque integrado permite optimizar significativamente el impacto de las inversiones publicitarias.

¿Cuáles son las mejores prácticas para implementar un proceso de optimización creativa continua?

Fabrice: La optimización creativa continua es como la preparación de un equipo deportivo: se juega, se analiza, se aprenden las lecciones y se vuelve más fuerte al próximo partido.

Aquí están nuestras reglas de oro:

• Contar con un interlocutor legítimo capaz de dessegmentar Creatividad/Medios/Datos y de reunir a los interlocutores de la cadena de valor.
• Utilizar YouTube Ads como campo de experimentación constante: es un verdadero laboratorio que cubre todos los formatos, todos los dispositivos y todos los objetivos en una sola plataforma.
• No lanzar nunca una sola creatividad: ¡las variaciones pueden multiplicar la eficacia por cinco! Es hora de aplicar a los anuncios en vídeo (Video Ads) las mismas prácticas de pruebas A/B que en SEA o Display.
• Considerar la creatividad en su contexto de difusión: los estadounidenses suelen decir “La creación es el rey, pero la distribución es la reina y ella lleva los pantalones”.
• Construir un Playbook creativo evolutivo 100% optimizado para su marca y sus audiencias, campaña tras campaña.

¿Cuál es su visión sobre el uso de la GenAI en la creación y optimización de contenidos de anuncios en vídeo?

Fabrice: La GenAI creará una nueva categoría de vídeos publicitarios que tendrá sus experiencias, sus precios, sus fans, sus early adopters… La última campaña de Coca-Cola en Navidad dio que hablar principalmente por esta razón.

En publicidad, existen dos grandes familias de vídeos:

• Los vídeos “centrados en personas” (people-based), orientados a la emoción para la parte alta del embudo (upper funnel).
• Los vídeos “centrados en el producto” (product-based), más orientados al rendimiento para la parte baja del embudo (lower funnel).

Hoy en día, la GenAI destaca en los vídeos centrados en el producto, pero aún le cuesta reproducir la autenticidad necesaria para los contenidos centrados en el ser humano.

No olvidemos que el KPI final sigue siendo la prioridad. No importa si el vídeo es GenAI si se omite masivamente. Siempre me recelo de los “objetos brillantes” que la industria publicitaria tiende a sobrevalorar. Es innovador, ahorra tiempo, quizás premios, pero no garantiza un mejor ROAS, al menos por ahora. Pero, evidentemente, es una palanca que debe integrarse en los procesos creativos y de optimización. Lo hacemos, ¡pero sin sacrificar lo accionable a corto plazo!

Florent: Las cifras hablan por sí solas: Según el informe Gartner “State of Marketing Technology 2024”, se observa un aumento del 220% en el uso de la IA en la creación de contenidos publicitarios en comparación con 2023. Sin embargo, un estudio de Deloitte Digital (2023) muestra que el 67% de los consumidores aún prefiere los contenidos creados por humanos para las comunicaciones de marca emocionales.

Es super eficaz para optimizar la posproducción o personalizar los contenidos a gran escala. Pero cuidado, no hay que caer en la automatización total. La creatividad humana sigue siendo indispensable; la IA es una herramienta excelente, pero no reemplaza una buena idea creativa.

Kantar “State of Digital Advertising” (2023)

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