Google impulsa Gemini en DV360 para automatizar planificación y compra de medios

Google está transformando su plataforma publicitaria, Display & Video 360 (DV360), para convertirla en una herramienta de media buyer impulsada por inteligencia artificial apoyándose en Gemini. Aunque las herramientas de Gemini ya estaban integradas en DV360 desde hace aproximadamente un año, hasta ahora su papel se limitaba a ayudar a los marketers a identificar audiencias, extraer insights y proponer ajustes para optimizar campañas.

Con este cambio, Gemini pasa a convertirse en el motor operativo del DSP, ganando peso en la planificación de medios y escalando posiciones en la cadena de valor, según explicó la compañía durante su presentación en los NewFronts de Manhattan y como recoge ADWEEK. “Los responsables de marketing pueden subir su media plan y convertirlo automáticamente en una configuración de campaña integral”, señaló Bill Reardon, General Manager of the enterprise platform en Google Ads.

La compañía también avanzó nuevas mejoras basadas en inteligencia artificial para anunciantes. Entre ellas, la incorporación de IA en DV360 para gestionar en tiempo real las variaciones del inventario en retransmisiones deportivas en directo en CTV. Además, los profesionales del marketing podrán utilizar próximamente Ads Advisor, un asistente integrado en la consola de Google Ads, que permitirá crear paneles de informes personalizados.

Además de reforzar la experiencia de compra mediante la automatización, Google está redoblando su apuesta por la medición cross-channel, con especial foco en la atribución en CTV. En este contexto, la compañía presentó Confidential Publisher Match, un nuevo modelo de identidad que permite cruzar first-party data de los anunciantes con señales de plataformas de streaming en un entorno seguro y respetuoso con la privacidad. Según explicó la compañía, este avance permite conectar exposiciones publicitarias en distintos dispositivos con conversiones reales, cerrando una de las brechas históricas en la medición de campañas en CTV, donde Google ha estado por detrás de algunos competidores.

Para reforzar esta estrategia, la compañía también está incorporando datos de retail media. En concreto, ha anunciado una colaboración con Kroger para integrar datos de compra en YouTube y en inventario de otros partners de Google, lo que permitirá a las marcas medir con más precisión el impacto de sus campañas en ventas reales. DV360, además, incluirá informes detallados por producto para afinar ese análisis.

YouTube se consolida así como pieza clave en la propuesta publicitaria de Google. La plataforma, que concentra una parte creciente de la inversión en CTV, gana peso dentro del ecosistema de la compañía. Sin introducir nuevos formatos, Google busca impulsar el uso de opciones ya disponibles, como los anuncios de pausa o las compras de inventario vinculadas a creadores, que ahora podrán gestionarse directamente desde DV360.

En conjunto, la estrategia apunta a un objetivo claro: integrar cada vez más las herramientas de compra, el inventario propio y las capacidades de medición. Una hoja de ruta en la que la inteligencia artificial, con Gemini a la cabeza, se perfila como un elemento central del futuro del negocio publicitario de Google.

Puntos clave:

  • Gemini gana protagonismo en DV360: pasa de ser una herramienta de apoyo a convertirse en el motor operativo del DSP, automatizando la configuración de campañas y asumiendo un papel más relevante en la planificación de medios.

  • Salto en la medición en CTV: Google introduce nuevos modelos de identidad y refuerza el uso de firts-party data y de retail media para conectar la exposición publicitaria con conversiones reales, especialmente en CTV.

  • YouTube, eje de la estrategia: la plataforma se consolida como pieza central del ecosistema publicitario, con más opciones de compra desde DV360 y un enfoque claro en integrar inventario, datos y medición en un mismo entorno.

Este resumen lo ha creado una herramienta de IA basándose en el texto del artículo, y ha sido chequeado por un editor de PROGRAMMATIC SPAIN.

 
Siguiente
Siguiente

IA aplicada, modelos híbridos y análisis territorial: las claves de la segunda parte del ‘PB’ de Medición