¿Qué es el Machine Learning?

La inteligencia artificial fraguó el nacimiento del machine learning en la década de los 60. Dio el pistoletazo de salida a una subdisciplina que se caracteriza por que los ordenadores aprendan utilizando como base los datos.

La década de los 90 trajo consigo la separación del aprendizaje automático de la inteligencia artificial. Así, comenzó a dar sus propios pasos para desligarse de la disciplina que lo vio nacer. Hoy concebimos el machine learning como un proceso colaborativo entre la máquina y el ser humano, de tal forma que la primera pueda aprender como lo hace el segundo.

Precisamente, en esto consiste el empleo de algoritmos: una secuencia de instrucciones que puedan brindar hallazgos o conclusiones relevantes sin que el ser humano tenga que escribir código para ello. De este modo, un ordenador es capaz de ejecutar tareas tanto generales como específicas.

Lo que en una época fue ciencia ficción hoy es una realidad: máquinas que replican las capacidades de razonamiento humanas para desempeñar tareas. Nos hallamos ante robots que no solo se limitan a filtrar correos electrónicos, sino que también pueden detectar cáncer o definir la compatibilidad entre dos personas.

La inteligencia artificial, clave en el marketing digital

La inteligencia artificial se introduce en nuestro día a día. Y, por extensión, el aprendizaje automático campa a sus anchas entre nosotros. ¿Cómo lo puedes aplicar a tu estrategia de marketing digital? ¿Cuáles son las tareas de marketing que una máquina puede hacer por ti?

Los profesionales del marketing y la publicidad abrazan esta nueva tendencia. ¿Por qué y para qué? Les permite segmentar clientes, les faculta para extraer y clasificar contenido relevante, mejora la comunicación con su público objetivo y facilita la generación de material publicitario de marca, entre otras tareas.

¿Cómo aprende un robot?

Antes de sumirnos en las aplicaciones del machine learning al marketing digital, daremos un paseo por los tipos de aprendizaje con los que puede sorprendernos una máquina.

El aprendizaje automático emplea dos métodos para instruir a un robot: el supervisado y el no supervisado.

Imagina que el alumno es un ordenador. Cuando supervisas su aprendizaje, la máquina es capaz de clasificar objetos, problemas o situaciones basándose en datos introducidos previamente.

Tú, como profesor, proporcionas al alumno datos como características, patrones, dimensiones, color y altura de los objetos, personas o situaciones de forma sistemática. De este modo, tu aprendiz (la máquina) podrá realizar clasificaciones precisas.

Mientras, en el aprendizaje no supervisado, no brindas información previa y la máquina es capaz de clasificar objetos tanto tangibles como intangibles. La idea que subyace a este modelo de enseñanza es exponer al robot a un gran volumen de datos variados permitiéndole que infiera y aprenda a partir de ellos.

Contenidos de calidad y segmentados

Con la llegada del machine learning a los departamentos de marketing, no solo bastará con crear contenidos relevantes, de calidad y cálidos, sino que te has de dirigir a un público dividido en nichos o segmentos.

Google, cuyo algoritmo se actualiza periódicamente, tendrá en cuenta los gustos e intereses de la persona que realiza una búsqueda. El buscador gigante introducirá el aprendizaje automático para refinar los resultados de las búsquedas.

Este hecho significa que será más importante que nunca generar contenido de calidad que se centre en lo que busca el cliente objetivo.

¿Qué ocurre con la curación de contenidos?

El aprendizaje automático no solo generará contenidos, sino que también será capaz de curarlos. El contenido resultante permitirá conectar mejor con los visitantes de cierta página web y enseñarles contenido más relevante.

Esta técnica es habitualmente utilizada para realizar recomendaciones personalizadas de contenido. Imagina que a los asiduos de tu blog les muestras publicaciones más destacadas en función de los artículos y temáticas que han consultado anteriormente. Magnífico, ¿no?, ya que tus lectores pasarán más tiempo en tu espacio virtual.

El SEO onpage pasa a un segundo plano

Gracias al avance de los algoritmos de aprendizaje automático, el SEO tradicional disminuirá en importancia.

De esta forma, las etiquetas de título, metadescripciones, las URL y los textos alternativos jugarán sus papeles, pero ya no en el grado en el que lo hacían. No serán factores que determinen el triunfo del SEO.

¿Cuál es el futuro de los enlaces orgánicos?

Al igual que la optimización tradicional, los enlaces orgánicos serán menos relevantes. En este sentido, Google se transformará en un buscador inteligente. Será capaz de discernir los enlaces orgánicos óptimos de los manipulados.

Afinará tanto sus técnicas de machine learning que aprenderá a analizar si un enlace está colocado adecuadamente dentro de un contexto y el comportamiento de los usuarios una vez que hacen clic en el enlace.

Si Google detecta que tiene un alto porcentaje de rebote, se dará cuenta que el enlace tiene un valor cero y no lo situará en su página de resultados.

El SEO técnico ya no será tan técnico

La implementación gradual de la automatización en el aprendizaje hará que la técnica y la experiencia sean menos importantes para el SEO.

De este modo, los archivos de mapa del sitio, robots.txt y los scripts serán configurados y corregidos por la máquina.

Para muestra, un botón. Hoy Google Search Console notifica a los propietarios de páginas web los errores en sus sitios. No obstante, un cercano porvenir augura que podrá corregir esos errores sobre el terreno.

No te preocupes, el SEO técnico no se quedará obsoleto. Google necesitará ayuda de tu parte: que configures las proposiciones de tu sitio web como datos estructurados y optimización para los dispositivos de búsqueda por voz.

La edad de oro del pago por clic

Y, así, llegamos a la época dorada del PPC (Pay Per Click, por sus siglas en inglés). La publicidad pagada no se ha visto jamás en tal tesitura: podrá materializar su éxito siempre que los especialistas en marketing comprendan mejor el comportamiento de los usuarios y confeccionen campañas que se adecuen a esta realidad.

¿Cómo se automatizará el email marketing?

La lección que nos darán las máquinas en la era del aprendizaje automático es que podrás realizar marketing por correo electrónico optimizando muchos de sus aspectos.

¿En qué ámbitos? Desde el contenido hasta la frecuencia pasando por los tiempos de envío. Asimismo, también es deseable que sea capaz de maximizar tus interacciones y conversiones.

A través de las técnicas de machine learning y en un marco ideal, podrás adivinar el contenido y la oferta que, con mayor probabilidad, llevarán a un cliente a convertir. A ello se une la mejor hora del día y la periodicidad con la que es más probable una mejor interacción.

Las personas no estamos preparadas ni capacitadas para desenvolver este grado de aprendizaje constante y optimización individual de las campañas a este frenético ritmo.

¿Qué implica este hecho? Los profesionales del marketing dejarán estas tareas en manos de las máquinas para centrarse en pensar de forma más estratégica.

Motores de búsqueda que experimentan como el ser humano

La experiencia de usuario (UX) continuará su escalada en importancia. Así, Google empleará una experiencia de la persona satisfactoria para posicionar los sitios web en los resultados de los motores de búsqueda.

La tasa de clics y la participación son, sin duda, factores clave para determinar que una página ha estado a la altura de las expectativas del usuario. El gigante de los buscadores aprovechará estos factores para pulir su algoritmo.

Tanto es así, que llegará un momento en que llegue a experimentar las páginas como lo haría un ser humano. Mediante los métodos de aprendizaje automático, Google alcanzará un punto en el que podrá estimar la experiencia del usuario y clasificar las páginas en consecuencia.

¿Qué aprenderás tú?

Ha llegado el momento en el que el aprendiz se convierte en un ávido maestro. El machine learning se perfilará como el arranque para que los profesionales del marketing y el SEO se replanteen sus funciones. El aprendizaje automático dejará entonces de aprender para enseñar a sus alumnos cómo funciona.

Se trata de un instante clave en el que los profesionales del SEO consideren que su rol y objetivos tendrán que evolucionar en los próximos años. Y, de este modo, descubrir cómo actuar para adaptarse a las nuevas realidades de la búsqueda orgánica.

Un momento apropiado para que te cultives en el aprendizaje automático, sus aplicaciones y herramientas. No solo hablamos de las herramientas gratuitas que ofrece Google, sino también de los instrumentos especializados que incorporan los algoritmos de la inteligencia artificial.

El machine learning, un salto de gigante

Basado en la robótica y las neurociencias, el machine learning se está haciendo un hueco en el marketing digital. ¡Y de qué manera! Te instamos a que, como aprendiz, sigas su estela.

Está claro que el aprendizaje automático y la inteligencia artificial no llegan para sustituir a los profesionales del marketing. Vienen a liberar su verdadero potencial estratégico y creativo. Los publicistas y mercadólogos deberán adaptarse y unirse a la nueva oleada tecnológica.

Por tanto, el hecho de que un ordenador sea capaz de trabajar y tomar decisiones en el terreno del marketing digital supone un gran paso que no dejará a la zaga a los profesionales. Estos tendrán tiempo para definir estrategias, crear y aprender más y mejor.