La inteligencia artificial est\u00e1 revolucionando el sector corporativo, ofreciendo herramientas avanzadas para analizar datos y comprender el comportamiento de los usuarios. Mediante t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico y procesamiento del lenguaje natural, las empresas pueden extraer informaci\u00f3n valiosa de las interacciones digitales, personalizar las experiencias de los clientes y optimizar las estrategias de marketing. <\/p> \n \n
En este art\u00edculo, exploraremos c\u00f3mo la IA permite identificar con precisi\u00f3n los intereses de los usuarios a partir de los datos de navegaci\u00f3n, centr\u00e1ndonos en los retos y las soluciones t\u00e9cnicas asociadas a este proceso.<\/p> \n \n
Para identificar los intereses de un usuario que visita un sitio web, basta con recopilar y analizar los datos de navegaci\u00f3n, es decir, las p\u00e1ginas visitadas. Estos datos, al recopilarse directamente desde el sitio, se encuadran en la categor\u00eda de datos de primera parte (first-party data). <\/p> \n \n
El proceso consiste en asignar a cada p\u00e1gina del sitio una etiqueta que indique un inter\u00e9s tem\u00e1tico y\/o de producto. Una vez asignadas estas etiquetas, basta con analizar c\u00f3mo naveg\u00f3 el usuario entre los distintos intereses. <\/strong><\/p>
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\n Imaginemos que queremos identificar los intereses de producto de un usuario que navega por el sitio de Amazon. Con un algoritmo sencillo que tenga en cuenta las p\u00e1ginas vistas y el tiempo dedicado a ellas, podemos deducir que el usuario est\u00e1 interesado, por ejemplo, en alfombras, simplemente proporcionando al algoritmo las categor\u00edas de producto asociadas a las distintas p\u00e1ginas. <\/p>
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\n Sin embargo, atribuir un inter\u00e9s tem\u00e1tico a los usuarios que visitan distintas p\u00e1ginas puede ser m\u00e1s complejo. Supongamos que el mismo usuario visit\u00f3 tres p\u00e1ginas que, bas\u00e1ndonos solo en el tipo de producto, no tienen nada en com\u00fan. No obstante, estas p\u00e1ginas podr\u00edan compartir un inter\u00e9s transversal o \u201cpersonalizado\u201d, como un enfoque en la sostenibilidad y el medioambiente. <\/p>
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\n En este caso, podr\u00edamos asignar al usuario tanto un inter\u00e9s de producto como un inter\u00e9s personalizado, indicando que es sensible a las cuestiones medioambientales. En consecuencia, ser\u00eda adecuado ofrecerle productos relacionados con este \u00e1mbito. <\/p>
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\n El proceso de asignaci\u00f3n de este inter\u00e9s parece sencillo: hay que analizar el contenido textual de las p\u00e1ginas y asignar la misma etiqueta a todas aquellas que traten el mismo tema. Sin embargo, aqu\u00ed es donde surgen los principales retos, ya que se requiere un an\u00e1lisis sem\u00e1ntico sofisticado y la capacidad de reconocer temas comunes dentro de contenidos heterog\u00e9neos. <\/p>
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\n Para categorizar las p\u00e1ginas de un sitio seg\u00fan intereses tem\u00e1ticos, pueden adoptarse distintos enfoques, y aqu\u00ed proponemos tres, intentando destacar sus ventajas e inconvenientes.<\/p>
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\n El primer enfoque, el m\u00e1s tradicional, consiste en utilizar un modelo cl\u00e1sico de clasificaci\u00f3n basado en aprendizaje autom\u00e1tico. En este caso, es necesario seleccionar un algoritmo de clasificaci\u00f3n entre los muchos disponibles y proceder a construir un diccionario para entrenar el algoritmo. Esto implica tener una definici\u00f3n clara de todas las etiquetas personalizadas con las que se desea clasificar las p\u00e1ginas del sitio y proporcionar un n\u00famero adecuado de ejemplos, textos y descripciones asociados a cada etiqueta.<\/strong><\/p>
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\n Estos modelos tienen algunas ventajas significativas. En primer lugar, son deterministas, lo que significa que aplicar el mismo algoritmo a los mismos datos siempre producir\u00e1 el mismo resultado. Adem\u00e1s, son de bajo coste y pueden implementarse internamente sin necesidad de proveedores. <\/p>
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\n Sin embargo, tambi\u00e9n existen limitaciones. El entrenamiento del modelo requiere la creaci\u00f3n de un diccionario, a menudo muy extenso; no basta con aportar uno o dos ejemplos por etiqueta, sino que se necesitan muchos m\u00e1s. Esto supone un esfuerzo considerable para crear un diccionario adecuado para entrenar el modelo. Adem\u00e1s, estos modelos funcionan eficazmente cuando el n\u00famero de cl\u00fasteres es limitado. En un sitio como Amazon, donde pueden identificarse cientos de cl\u00fasteres, el enfoque resulta menos viable. Cada vez que se a\u00f1ade un nuevo cl\u00faster, etiqueta o inter\u00e9s, es necesario actualizar el diccionario y reentrenar el modelo, lo que hace que este m\u00e9todo sea insostenible. <\/p>
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\n El segundo enfoque consiste en utilizar modelos de inteligencia artificial generativa, que pueden implementarse de dos maneras: con limitaciones y sin limitaciones.<\/p>
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\n Al usar IA generativa \u201ccon limitaciones\u201d, se proporciona a la herramienta la lista completa de cl\u00fasteres deseados y unos pocos ejemplos para cada uno, significativamente menos que los 30-40 ejemplos necesarios en los modelos tradicionales de aprendizaje autom\u00e1tico. Estos modelos preentrenados destacan al gestionar un gran n\u00famero de cl\u00fasteres y requieren poco mantenimiento, ya que plataformas como OpenAI se encargan de gran parte del proceso.<\/strong> Para a\u00f1adir un nuevo cl\u00faster, basta con editar el prompt inicial, incluir el nuevo cl\u00faster y a\u00f1adir un par de ejemplos.<\/p>
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\n Sin embargo, este m\u00e9todo presenta dos problemas fundamentales:<\/p>
\n\r\n En este caso, en lugar de proporcionar todos los cl\u00fasteres, solo se pasan a la IA generativa unos pocos ejemplos, pidi\u00e9ndole al modelo que realice la clasificaci\u00f3n bas\u00e1ndose en ellos e inventando otros cl\u00fasteres \u00fatiles para la clasificaci\u00f3n.<\/strong> La primera ejecuci\u00f3n puede funcionar muy bien: la herramienta lee, clasifica e identifica cl\u00fasteres significativos. Con un prompt bien formulado, los resultados obtenidos pueden ser muy satisfactorios. Adem\u00e1s, la IA puede identificar de forma aut\u00f3noma nuevos cl\u00fasteres emergentes.<\/strong> Este m\u00e9todo es eficaz con muchos cl\u00fasteres y requiere muy pocos ejemplos. A pesar de las ventajas, existen algunas criticidades: <\/p>
\n\r\n En un escenario ideal, dispondr\u00edamos de un modelo determinista al que pudi\u00e9ramos suministrar un diccionario relativamente limitado, evitando as\u00ed dedicar demasiado tiempo a su construcci\u00f3n. El modelo deber\u00eda funcionar eficazmente con numerosos cl\u00fasteres, requerir poco mantenimiento y tener un coste bajo. <\/p>
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\n Para lograrlo, adoptamos \u2014e integramos en nuestra Bytek Prediction Platform<\/strong>\u2014 un enfoque basado en embeddings. Esta t\u00e9cnica se utiliza ampliamente en el procesamiento del lenguaje natural y en otras aplicaciones de inteligencia artificial para mejorar la comprensi\u00f3n de textos, la b\u00fasqueda sem\u00e1ntica, la clasificaci\u00f3n y la generaci\u00f3n de contenido. Los embeddings transforman el texto en vectores num\u00e9ricos de alta dimensionalidad, preservando el significado sem\u00e1ntico del contenido.<\/strong> Esta transformaci\u00f3n es crucial porque permite comparar textos en funci\u00f3n de su contenido sem\u00e1ntico.<\/p>
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\n Una vez que cada texto se representa como un vector num\u00e9rico, es posible calcular la distancia entre dos textos, de forma an\u00e1loga a calcular la distancia entre dos puntos en un espacio num\u00e9rico. Incluso utilizando la simple distancia eucl\u00eddea, pueden obtenerse resultados significativos. Por ejemplo, la distancia entre las palabras \u201calfombra\u201d y \u201ckilim\u201d (un tipo de alfombra) es mucho menor que la existente entre \u201calfombra\u201d y \u201cvidrio\u201d, ya que los embeddings capturan las relaciones sem\u00e1nticas entre las palabras. <\/p>
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\n Este m\u00e9todo resuelve eficazmente los problemas anteriores:<\/p>
\n\r\n Una vez asignadas las etiquetas a todas las p\u00e1ginas, el siguiente paso es asignar productos y\/o intereses a cada usuario. Para ello, hemos desarrollado un algoritmo propietario que tiene en cuenta tanto el comportamiento individual del usuario como el comportamiento colectivo de otros usuarios.<\/strong> Por ejemplo, un usuario realmente interesado en la eco-sostenibilidad tiende a visitar muchas p\u00e1ginas relacionadas, dedica tiempo a leer en detalle las descripciones de los productos e interact\u00faa con el contenido en profundidad. En consecuencia, un acceso ocasional a una p\u00e1gina sobre sostenibilidad no es suficiente para concluir que el usuario est\u00e1 interesado en este tema. <\/p>
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\n Es esencial analizar:<\/p>
\n\r\n Solo mediante este an\u00e1lisis en profundidad pueden determinarse los intereses reales del usuario con un alto grado de confianza. Este enfoque integrado permite una clasificaci\u00f3n de intereses m\u00e1s precisa y fiable, mejorando la personalizaci\u00f3n y la eficacia de las estrategias de marketing y de interacci\u00f3n con el usuario. <\/p>
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Aprendizaje autom\u00e1tico<\/h3>
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IA generativa<\/h3>
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IA generativa con limitaciones<\/h4>
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IA generativa sin restricciones<\/h4>
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Nuestra soluci\u00f3n con embeddings<\/h3>
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Ventajas del enfoque con embeddings<\/h4>
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Asignaci\u00f3n de intereses a los usuarios<\/h4>
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