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Las vallas publicitarias de Rusia ya saben qué anuncios enseñar a cada conductor

Aplicar inteligencia a estos soportes les permite ofrecer publicidad dirigida para aumentar la eficiencia de las campañas. "Son como una 'cookie' del mundo real", dice su creador

  • por Nanette Byrnes | traducido por Teresa Woods
  • 13 Marzo, 2017

Si el pasado mes de noviembre usted condujo un BMW x5 o un Volvo XC60 por una circunvalación de Moscú (Rusia), tal vez se fijó en una valla publicitaria digital que mostró un anuncio del nuevo todoterreno de Jaguar justo cuando usted se acercaba.

Si conducía de noche, el anuncio tendría un fondo oscuro para resaltar el coche. Y con mal tiempo, lo vería maniobrando sobre nieve.

La publicidad dirigida resulta familiar para cualquiera que navegue internet. Pero una start-up llamada Synaps Labs la ha llevado al mundo real. Para ello ha combinado cámaras de alta velocidad a unos 180 metros antes de la valla publicitaria captan imágenes de los coches que se aproximan. Su sistema de aprendizaje automático es capaz de reconocer la marca y el modelo de los coches a los que un anunciante quiere dirigirse. Un sistema de pujas entonces selecciona el anuncio apropiado para ser presentado en la valla publicitaria mientras el coche pasa por delante. 

Anunciar un coche desde una valla publicitaria de arcén podría parecer lógico. Pero, ¿hasta dónde podría llegar este tipo de publicidad? Hay muchas cosas que un anunciante puede averiguar sobre un consumidor a partir de su coche, afirma Synaps Labs. De hecho, una reciente investigación realizada por un grupo de la Universidad de Stanford (EEUU) descubrió que, mediante visión de máquinas y aprendizaje profundo, se puede analizar la marca, el modelo y el año de los vehículos visibles en Google Street View para determinar con precisión los ingresos, la raza y el nivel de educación de los residentes de un barrio, e incluso si una ciudad tiene más probabilidades de ser de derechas o de izquierdas.

Foto: Al identificar la cámara un BMW X5 en el tercer carril, y después un BMW X6 y un Volvo XC60 en el carril izquierdo, la valla publicitaria cambia para mostrar el nuevo todoterreno de Jaguar, un anuncio dirigido a esos conductores.

El modelo de negocio de Synaps Labs consiste en vender sus servicios a los propietarios de las vallas publicitarias. En las versiones digitales, los anuncios se van alternando por lo que la publicidad dirigida puede gestionarlos de forma más eficiente, lo que permitiría vender más espacio publicitario. Según Synaps Labs, un anuncio dirigido mostrado 8.500 veces en un mes llegará al mismo número de conductores objetivos (aproximadamente 22.000) que un anuncio convencional mostrado 55.000 veces. La campaña de Jaguar pagó al operador de la valla publicitaria en función del número de impresiones, al igual que hacen los anunciantes web. El modelo tradicional de publicidad en valla se tarifa en función del tiempo de emisión, similar a los anuncios televisivos.

En Rusia, Synaps Labs espera operar en entre 20 y 50 vallas publicitarias este año. La empresa también planea una prueba en Estados Unidos este verano, donde existen aproximadamente 7.000 vallas publicitarias digitales, una cifra que crece a un ritmo del 15% por año, según la empresa. (Por el contrario, existen 370.000 vallas publicitarias convencionales). Con una fila de vallas digitales dispuestas en el arcén de una carretera, se podrían encadenar los anuncios a medida que los vehículos avanzan, lo que haría que la publicidad de las vallas tenga un estilo más narrativo, parecido al de la televisión e internet, señala el cofundador de Synaps Labs Alex Pustov.

Existen límites sobre el uso que las empresas darán a sus cámaras. Synaps Labs no venderá datos sobre los conductores individuales, aunque sí le interesa la posibilidad de utilizar patrones de tráfico agregados para servicios como el análisis predictivo del tráfico y el análisis sociodemográfico de viajeros diarios frente a los residentes de una zona, el rastreo de las emisiones del tráfico u otros usos.

Por preocupaciones de seguridad, los datos de matrícula son encriptados, y la empresa afirma que cumplirá con las regulaciones locales que limitan el tiempo durante el cual este tipo de datos puede ser almacenados también.

"Es como una cookie del mundo real", explica el cofundador Aleksey Utkin.

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