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Curso de Inteligencia Artificial en Publicidad Programática y Optimización de Campañas + 8 Créditos ECTS
100% Online
200 horas
Flexibilidad horaria
260€
195€
-25% (hasta el 30/07/2026)
* Becas y descuentos no aplicables a formación programada
Seguridad y confianza en tus pagos online.- Presentación
- Temario
- Metodología
- Titulación
Descripción
¿A quién va dirigido?
El Curso en Inteligencia Artificial en Publicidad Programática y Optimización de Campañas está dirigido a profesionales del marketing y publicidad digital que desean dominar las herramientas de publicidad programática mejorando sus resultados de campaña con estrategias de IA, además de a analistas de datos interesados en especializarse en la optimización publicitaria avanzada.
Objetivos
- Comprender a fondo todo lo que rodea a la publicidad programática y la inteligencia artificial.
- Identificar los componentes del ecosistema AdTech y el funcionamiento de las plataformas DSP y SSP.
- Aplicar técnicas de segmentación y targeting con IA para alcanzar audiencias precisas y relevantes.
- Dominar la optimización de campañas en tiempo real y la generación de contenidos con IA.
- Analizar métricas clave y elaborar informes de rendimiento utilizando herramientas de IA.
- Explorar canales emergentes y nuevos formatos programáticos para innovar en las estrategias publicitarias.
Salidas Profesionales
El Curso en Inteligencia Artificial en Publicidad Programática y Optimización de Campañas te ayudará a desempeñarte en todos los cargos especializados y relacionados con el ecosistema de la publicidad digital avanzada y, sobre todo, de la automatización inteligente. Desarrolla tu carrera profesional y lidera la vanguardia de este sector tecnológico cada vez más relevante.
Temario del Curso de Inteligencia Artificial en Publicidad Programática y Optimización de Campañas + 8 Créditos ECTS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA PUBLICIDAD PROGRAMÁTICA Y LA IA
- Concepto y evolución de la publicidad programática
- - Orígenes de la publicidad programática
- - La irrupción del Real-Time Bidding (RTB)
- - Hacia un ecosistema integral: DMP, DSP, SSP y Ad exchanges
- - Consolidación del enfoque data-driven
- - La programación hoy y lo que viene
- La inteligencia artificial aplicada al marketing digital
- - Bases algorítmicas del marketing con IA
- - Modelado del comportamiento del usuario con IA
- - Optimización de todo el ciclo de campaña con IA
- - IA en la personalización hiperlocal y las experiencias adaptativas
- - Restricciones, riesgos y dilemas éticos de la IA en el marketing
- Diferencias entre métodos tradicionales y programáticos en publicidad
- - Lógica de compra: agregación vs. granularidad
- - El dato como un rol: datos agregados vs. ecosistema data-driven
- - Modelos de optimización: reglas fijas vs. aprendizaje automático
- - Transparencia operativa: poca visibilidad vs. trazabilidad completa
- - Velocidad y escalabilidad: ciclos lentos vs. operaciones en tiempo real
- - Personalización: mensajes en masa vs. experiencias personalizadas
- - Medición y atribución: modelos lineales vs. atribución avanzada
- Aplicación de la inteligencia artificial en la planificación de campañas
- Principales actores: publishers, anunciantes y agencias de medios
- - Publishers: generadores de inventario y arquitectos del entorno digital
- - Anunciantes: estrategas de inversión y arquitectos del rendimiento
- - Agencias de medios: integradores estratégicos y gestores de complejidad operativa
- - Interdependencia entre actores: un ecosistema algorítmico coordinado
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ECOSISTEMA Y PLATAFORMAS DE PUBLICIDAD PROGRAMÁTICA
- Principales plataformas y tecnologías Adtech
- - Demand-Side Platforms (DSP): los motores de decisión para los anunciantes
- - Plataformas de venta (SSP): optimización algorítmica para editores
- - Ad exchanges: mercados en tiempo real para compraventa de publicidad
- - Plataformas de gestión de datos (DMP): estructuración y activación del dato
- - Herramientas complementarias del ecosistema Adtech
- Tipos de formatos publicitarios programáticos (display, video, social, OTT)
- - Programa informático: estructura, desarrollo y uso estratégico
- - Vídeo programático: emoción y control algorítmico
- - Social programático: ecosistemas cerrados potenciados por IA propia
- - OTT y Connected TV (CTV): el puente entre televisión tradicional y programática
- - Formatos emergentes programáticos: audio, DOOH y realidad aumentada
- Funcionamiento del Real-Time Bidding (RTB)
- - Proceso de solicitud (Bid Request) y activación de la subasta
- - Interpretación de la Bid Request por parte de la DSP
- - Ejecución de la puja y selección del ganador
- - Entrega del anuncio y retroalimentación algorítmica
- - Rol de la inteligencia artificial en el RTB
- Ajuste de las pujas en subastas First-Price (Bid Shading) con IA
- - Componentes clave del Bid shading basado en IA
- Integración de IA en plataformas DSP y SSP
- - La IA como motor de optimización en DSP: predicción, segmentación y puja dinámica
- - La IA en las SSP: maximización del valor del inventario y protección del entorno
- - Orquestación algorítmica entre DSP y SSP: un ecosistema autónomo interconectado
- - Modelos avanzados de IA: deep learning, aprendizaje reforzado y optimización multiobjetivo
- - Beneficios estratégicos de la integración de IA en DSP y SSP
UNIDAD DIDÁCTICA 3. SEGMENTACIÓN Y TARGETING CON IA
- Procesamiento y análisis de datos de usuarios
- - Las fuentes de datos y cómo éstas construyen audiencias
- - Arquitecturas de captura y procesamiento: pipelines y calidad de datos
- - Feature Engineering para modelos de segmentación
- - Modelos predictivos para reconocer intención y afinidad
- - Principios de gobernanza de datos para segmentación
- Algoritmos de segmentación avanzada y clustering
- - Clustering no supervisado: encontrando estructura sin etiquetas
- - Segmentación supervisada: modelos predictivos para segmentar audiencias
- - Técnicas híbridas: mezclando clustering, clasificación y reglas dinámicas
- - Modelos avanzados de clustering con aprendizaje profundo (Deep Clustering)
- - Medidas de calidad de clusters y métricas para validación algorítmica
- Optimización inteligente de audiencias con IA multiobjetivo
- - Elementos de la optimización multiobjetivo para el targeting
- Personalización dinámica de anuncios
- - Fundamentos de la personalización adaptativa: señales y arquitectura algorítmica
- - DCO: motores de creatividad adaptativa
- - Personalización por comportamiento: caminos y microintenciones
- - Personalización contextual: el lugar, el dispositivo y el momento de impacto
- - Optimización continua con aprendizaje automático
- Creación de audiencias lookalike y retargeting inteligente
- - Bases del modelado lookalike: expansión inteligente sobre patrones latentes
- - Modelos avanzados de lookalike: embeddings comportamentales y deep learning
- - Retargeting inteligente: reactivación por intención y secuencias de comportamiento
- - Secuenciación inteligente con IA: mensajes personalizados en cada etapa
- - Combinación lookalike y retargeting: escalamiento + reactivación en bucle
UNIDAD DIDÁCTICA 4. OPTIMIZACIÓN DE CAMPAÑAS EN TIEMPO REAL
- Métricas clave y KPI en campañas programáticas
- - Métricas de calidad del inventario y condiciones de exposición
- - Métricas de compromiso y señales de comportamiento del usuario
- - Métricas económicas y valoración futura
- - Métricas de estabilidad del gasto y dispersión temporal
- - Integración algorítmica de métricas en el sistema de toma de decisiones
- Ajuste automático de creatividades y mensajes
- - Personalización creativa activada por señales de comportamiento
- - Optimización predictiva con sistemas DCO avanzados
- - Adaptación creativa contextualizada en el entorno publicitario
- - Secuenciación creativa como arquitectura narrativa inteligente
- - Control automatizado de la fatiga creativa
- - Evaluación detallada del desempeño creativo y el aprendizaje progresivo
- Atribución inteligente en tiempo real para optimizar el rendimiento de campañas
- - Atribución probabilística en cadenas de interacción
- - Modelos de Markov para rutas de conversión
- - Atribución por aprendizaje automático
- - Incrementalidad
- Automatización de la asignación presupuestaria
- - Automatización presupuestaria con IA: los cimientos
- - Pacing algorítmico y control de tasa de gasto
- - Redistribución intracampaña e intercampaña
- - Límites, thresholds y safeguards en la automatización
- - Aprendizaje constante y adaptación estratégica
- Herramientas de monitorización y reporting en tiempo real
- - Paneles dinámicos de visualización operativa
- - Sistemas de alertas inteligentes y notificaciones predictivas
- - Integración de datos en tiempo real para análisis avanzado
- - Reporting estratégico con inteligencia interpretativa
- - Evaluación continua del valor incremental y estabilidad del ecosistema
UNIDAD DIDÁCTICA 5. CREATIVIDAD Y GENERACIÓN DE CONTENIDOS CON IA
- Generación automática de anuncios y copies
- - Reglas de la creación automática
- - Creación de copias adaptadas a diferentes audiencias
- - Creación automatizada de imágenes y multiplicación de variantes
- - Calificación automática del contenido creado
- Uso de IA generativa en campañas programáticas
- - Usos de GPT para crear textos publicitarios efectivos
- - IA generativa para imágenes y modificaciones en tiempo real
- - Automatización de adaptaciones creativas con IA
- - Integración de IA generativa con DSP y flujos programáticos
- Pruebas A/B y multivariantes automatizadas
- - Bases de los experimentos A/B potenciados por IA
- - Experimentación multivariante con IA (MVT inteligente)
- - Experimentación evolutiva y aprendizaje continuo
- - Validación estadística y consistencia de resultados
- Medición del impacto creativo en la conversión
- - Métricas avanzadas para evaluar impacto creativo más allá del CTR
- - Atribución creativa dentro del recorrido multicanal
- - Evaluación incremental de la creatividad mediante IA
- - Análisis de elementos creativos mediante descomposición multimodal
- - Modelos predictivos para anticipar rendimiento creativo futuro
- - Integración del análisis creativo con objetivos de negocio
- Control de calidad, seguridad y gobernanza en creatividad generada por IA
- - Riesgos operativos y reputacionales derivados de la IA generativa
- - Controles de calidad creativa y verificación automática
- - Supervisión humana como mecanismo de equilibrio (Human-in-the-loop)
- - Auditoría, trazabilidad y documentación del proceso creativo
UNIDAD DIDÁCTICA 6. ANALÍTICA, MEDICIÓN Y REPORTING CON IA
- Modelos de atribución impulsados por IA
- - Limitaciones de los modelos de atribución tradicionales
- - Modelos probabilísticos del comportamiento del usuario
- - Modelos de Markov para analizar rutas de conversión
- - Atribución por aprendizaje automático
- Cuadros de mando y visualización de datos
- - ¿Qué hace un cuadro de mando inteligente?
- - Combinación de múltiples fuentes en una visualización
- - Visualización predictiva y narrativa potenciada por IA
- - Interactuar y sumergirse en los datos
- Predicción de resultados y análisis de ROI
- - Predicción basada en modelos de aprendizaje automático
- - Identificación temprana de riesgos y oportunidades
- - Cálculo del ROI con modelos avanzados de atribución y valor incremental
- - Optimización continua predictiva
- Detección de fraude y Brand Safety con IA
- - Tipos de fraude publicitario detectados con IA
- - Modelos de detección basados en aprendizaje automático
- - Brand safety e idoneidad contextual con IA
- - Sistemas de alerta temprana y respuesta automatizada
- - Transparencia, rastreabilidad y auditabilidad del ecosistema
- Caso avanzado: Sistema full stack de atribución, predicción y detección de fraude en campañas programáticas potenciado por IA
- - Contexto general del caso
- - Arquitectura central de medición avanzada potenciada por IA
- - Desarrollo del caso
- - Atribución aplicada: reconstrucción de trayectorias reales
- - Predicción de ROI: anticipación del rendimiento antes de invertir
- - Detección de fraude y brand safety: protección automática de la inversión
- - Reporting avanzado: insights explicados por IA
- - Resultado final del caso
UNIDAD DIDÁCTICA 7. OPTIMIZACIÓN PREDICTIVA Y MODELOS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
- Introducción a la optimización predictiva en campañas
- - Bases de la optimización predictiva
- - Optimización manual vs. predictiva
- - Claves para hacer posible la optimización predictiva
- - Papel de los modelos de refuerzo (Reinforcement Learning) en la optimización predictiva
- Análisis de datos históricos y en tiempo real
- - Beneficios de la historia en la mejora predictiva
- - Importancia de las señales en tiempo real
- - Combinación de datos históricos y señales en tiempo real
- - Infraestructura y especificaciones técnicas para el monitoreo continuo
- Modelos de predicción de rendimiento de campañas
- - Modelos supervisados para el rendimiento de la publicidad
- - Modelos no supervisados para descubrir patrones emergentes
- - Modelos secuenciales para pronosticar comportamiento en el tiempo
- - Modelos de aprendizaje por refuerzo de rendimiento
- - Evaluación y validación de modelos predictivos
- Ajuste dinámico de presupuestos y recursos
- - Reglas de la consolidación fiscal dinámica
- - Algoritmos de pacing y entrega
- - Redistribución inteligente de la inversión entre audiencias y canales
- - Modelos de aprendizaje por refuerzo para asignación de presupuesto
- - Coordinación presupuestaria entre campañas y portfolios
- Anticipación de tendencias de mercado mediante IA
- - Descubrimiento de patrones emergentes a través de análisis predictivo
- - Modelos de series temporales para predecir movimientos del mercado
- - Análisis de la competencia con IA
- - Combinación de indicadores macroeconómicos y socioculturales
- - Traducción de tendencias en las decisiones operativas
- Caso práctico avanzado: sistema predictivo integral para optimización de campañas multicanal en tiempo real
- - Contexto del caso
- - Desarrollo del caso
- - Caso en ejecución: día a día en producción
- - Resultado final del caso
UNIDAD DIDÁCTICA 8. CANALES EMERGENTES Y NUEVOS FORMATOS PROGRAMÁTICOS
- Publicidad programática en el metaverso y entornos virtuales
- - ¿Qué hace diferente al metaverso para la publicidad programática?
- - Formatos programáticos nativos para 3D
- - Pistas de comportamiento y nuevos datos de intención
- - Integración del RTB en entornos 3D e inmersivos
- - Gobernanza, seguridad y calidad en ciberespacios
- Programática en audio digital y podcasts
- - Atributos del entorno de audio para la publicidad programática
- - Formatos sonoros programáticos digitales
- - Señales de intención y análisis predictivo de audio
- - Optimización con IA de la publicidad de audio
- - Métricas avanzadas para audio programático
- Video programático y televisión conectada (CTV/OTT)
- - Características del espacio CTV/OTT para la publicidad programática
- - Formatos programáticos de vídeo y CTV
- - Señales predictivas en video y CTV
- - Optimización del inventario premium con IA
- - Medición avanzada en video programático y CTV
- - Integración de RTB de vídeo y TV conectada
- Publicidad nativa y formatos interactivos
- - Las claves de la publicidad nativa programática
- - Formatos nativos e integración con IA
- - Formas de interacción y de "hacer" con los datos
- - Métricas de rendimiento para formatos nativos e interactivos
- - Creaciones de IA para formatos nativos
- Integración de IA en nuevos canales digitales
- - IA como motor de orquestación omnicanal
- - Diseños vivos para cada espacio
- - Modelos predictivos avanzados para canales emergentes
- - Seguridad, gobernanza y calidad en contextos emergentes
- - Estrategias de integración operativa en un ecosistema fragmentado
Metodología
EDUCA LXP se basa en 6 pilares
Item
Distintiva
EDUCA EDTECH Group es proveedor de conocimiento. Respaldado por el expertise de nuestras instituciones educativas, el alumnado consigue una formación relevante y avalada por un sello de calidad como es el grupo EDUCA EDTECH.
Realista
La metodología EDUCA LXP prescinde de conocimientos excesivamente teóricos o de métodos prácticos poco eficientes. La combinación de contenidos en constante actualización y el seguimiento personalizado durante el proceso educativo hacen de EDUCA LXP una metodología única.
Student First
La metodología EDUCA LXP y la formación del grupo EDUCA EDTECH conciben al estudiante como el centro de la experiencia educativa, nutriéndose de su retroalimentación. Su feedback es nuestro motor del cambio.
Inteligencia Artificial
La personalización en el aprendizaje no sería posible sin una combinación precisa entre experiencia académica e investigación tecnológica, así como la Inteligencia Artificial. Por eso contamos con herramientas IA de desarrollo propio, adaptadas a cada institución educativa del grupo.
Profesionales en activo
Nuestro equipo de profesionales docentes, además de ser especialistas en su sector, cuentan con una formación específica en el manejo de herramientas tecnológicas que conforman el ecosistema EDUCA EDTECH.
Timeless Learning
La formación debe ser una experiencia de vida, concibiendo el e-learning como una excelente solución para los desafíos de la educación convencional. Entendemos el aprendizaje como un acompañamiento continuo del estudiante en cada momento de su vida.
Titulación del Curso de Inteligencia Artificial en Publicidad Programática y Optimización de Campañas + 8 Créditos ECTS
Titulación de Curso de Inteligencia Artificial en Publicidad Programática y Optimización de Campañas con 200 horas y 8 ECTS expedida por UTAMED-Universidad Tecnológica Atlántico Mediterráneo
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