Ángulo de Anderson

El Futuro de la Publicidad Después de un Golpe de Tráfico de IA

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Los grandes modelos de lenguaje están reemplazando gradualmente la búsqueda tradicional, no solo respondiendo consultas de manera más directa, sino también transformando la interfaz en sí misma en un jardín amurallado – un espacio cada vez más buscado que parece listo para reemplazar a los motores de búsqueda tradicionales, y para el cual se está llevando a cabo una carrera desenfrenada. ¿Pueden los editores migrar la capacidad de descubrir su contenido al espacio latente de los chatbots? ¿Y será el chat de IA un lugar tan atractivo cuando el dominio del mercado desencadene estrategias de monetización?

 

Opinión El martes, un artículo en el Wall Street Journal llamó la atención sobre el declive generalizado del tráfico de búsqueda en sitios de noticias – un hecho que se puede confirmar, utilizando portales de análisis de dominio gratuitos, por cualquier persona con unos minutos para dedicar:

Tráfico en declive durante los últimos tres meses para The Verge, Ars Tecnica, The Register, The Guardian, TechCrunch y Business Insider. Fuente: similarweb.com

Tráfico en declive durante los últimos tres meses para The Verge, Ars Tecnica, The Register, The Guardian, TechCrunch y Business Insider. Fuente: similarweb.com

Mientras que esto coincide con un período de crecimiento explosivo en el uso de LLM, y aunque es difícil probar empíricamente que este declive del tráfico es un efecto directo del auge de la búsqueda conversacional y el efecto de los resúmenes de IA de Google, la relación entre los dos fenómenos se está tomando como evidente en sí misma.

Los editores de noticias han dependido durante décadas de la visibilidad de su contenido en los resultados de búsqueda, y ahora deben ver cómo disminuye ese tráfico de referencia, junto con el atractivo de sus plataformas para los anunciantes. Para cualquier persona que haya estado en el negocio durante décadas y que esperaba no sufrir otro cambio de la industria como la muerte de la prensa impresa pronto, esto es un desarrollo agotador y alarmante.

Las estadísticas de tráfico en declive probablemente sean solo los temblores de advertencia; una vez que la consolidación y las fuerzas del mercado hayan aclarado los principales jugadores de IA, los nuevos centros de interés comercial finalmente serán conocidos, y el resto de nosotros necesitaremos comprar o ganar algún espacio en estas nuevas ciudadelas.

Como un público cansado de suscripciones en un mercado balkanizado se resigna a modelos de publicidad apoyados en su lugar, el espacio interactivo de IA está listo para una migración masiva, en uno de los cambios más disruptivos desde el amanecer de Internet.

Espacio Publicitario en el Espacio Latente

Los usuarios de ChatGPT no están sujetos actualmente a publicidad, en la mayoría de los casos; pero en un clima donde los modelos de contenido basados en suscripciones han regresado a modelos apoyados en publicidad, el terreno es fértil para anuncios basados en chat.

No es de extrañar que los principales jugadores estén dispuestos: a finales de 2024, la directora financiera de OpenAI, Sarah Friar, reconoció que la empresa no descartaba anuncios para el futuro de sus interfaces de IA. A principios de este año, la empresa ya había anunciado una función de compras pendiente dentro de ChatGPT. Además, en línea con el enfoque comercial popular de las redes sociales de aprovechar al cliente como producto, el pronóstico de ingresos de una empresa en abril incluyó específicamente ‘monetización de usuarios gratuitos’ como un flujo de ingresos pendiente.

En el enclave de Google, el gigante de la búsqueda ya está lanzando la integración de colocación pagada dentro del contenido de resumen de IA en los resultados de búsqueda, y tiene ‘buenas ideas’ para publicidad nativa en su entorno de chat de IA Gemini.

Amigos Falsos

Al mismo tiempo que el declive de la búsqueda se pone de relieve, un nuevo artículo de esta semana también especula sobre la forma que puede tomar la publicidad basada en chat, en comparación con la experiencia actual de, por ejemplo, ChatGPT.

Titulado Amigos Falsos y Anuncios Patrocinados: Los Riesgos de la Publicidad en la Búsqueda Conversacional, el artículo, proviene de Jacob Erickson, profesor asistente visitante de Ciencias de la Computación en la Universidad de Vassar en Nueva York.

En él, Erickson reafirma la preferencia de los anunciantes por anuncios nativos sobre contenido ‘acordonado’. Proporciona algunos ejemplos ficticios, fabricados para el artículo, incluyendo el formato de anuncio menos deseado por los anunciantes – el anuncio de banner:

De el nuevo artículo, un diseño posible para un anuncio de banner en la parte inferior de una interfaz de IA de estilo GPT. Fuente: https://arxiv.org/pdf/2506.06447

De el nuevo artículo, un diseño posible para un anuncio de banner en la parte inferior de una interfaz de IA de estilo GPT. Fuente: https://arxiv.org/pdf/2506.06447

Cualquiera que haya tratado con socios publicitarios sabrá que esto no es lo que quieren, y ciertamente no lo que están dispuestos a pagar un precio premium: eso sería publicidad nativa, donde la colocación pagada está tan profundamente enterrada en el contenido que el usuario puede confundirla con contenido objetivo y libre de agendas:

En esta proyección ficticia del artículo, un entorno de chat de IA con anuncios incluye un anuncio de un medicamento contra la depresión.

En esta proyección ficticia del artículo, un entorno de chat de IA con anuncios incluye un anuncio de un medicamento contra la depresión.

Como observa el artículo, el ejemplo anterior, donde un entorno de chat de IA con anuncios presenta un anuncio de un medicamento contra la depresión a un usuario vulnerable, plantea una serie de problemas*:

‘La preocupación aquí no es que la recomendación del medicamento contra la depresión sea inherentemente incorrecta – puede, de hecho, ayudar a apoyar al usuario – sino que parece ser una recomendación médica que podría estar disfrazando publicidad.

‘Aunque existe desacuerdo sobre los daños de la publicidad de medicamentos directa al consumidor en los Estados Unidos, la publicidad de búsqueda conversacional de dichos productos presenta desafíos, especialmente con las empresas de medicamentos en línea que hacen que sea más fácil para los legos obtener recetas sin necesariamente tener una necesidad médica suficiente.’

Una conflicto ético más claro surgiría, según el artículo, si la IA explotara la debilidad de un usuario vulnerable proponiendo soluciones inútiles o incluso destructivas a revelaciones sensibles:

Una sugerencia perniciosa en respuesta a un usuario vulnerable - pero ¿qué pasa si el usuario ya bebe el producto, y la IA lo sabe, de modo que la sugerencia esté en contexto con conversaciones anteriores, en lugar de 'de la nada'?

Una sugerencia perniciosa en respuesta a un usuario vulnerable – pero ¿qué pasa si el usuario ya bebe el producto, y la IA lo sabe, de modo que la sugerencia esté en contexto con conversaciones anteriores, en lugar de ‘de la nada’?

Nuevamente, aquellos familiarizados con el mundo de la publicidad reconocerán que las tarifas de colocación tienden a aumentar en proporción a lo ‘incendiario’ que sea el producto (alcohol, juegos de azar, etc.).

El artículo señala que a medida que las plataformas de chat de IA se familiarizan con las preferencias de los usuarios, de modo que (por ejemplo) sepan qué refresco es el preferido de un usuario en particular, puede volverse más difícil determinar si discutir ese producto en el chat es solo ‘charla’ o un acto calculado de oportunismo comercial:

En esta simulación especulativa del artículo, un usuario de IA que ama a Pepsi es instado a consumir su marca favorita - pero ¿se ha cambiado dinero por esta recomendación?

En esta simulación especulativa del artículo, un usuario de IA que ama a Pepsi es instado a consumir su marca favorita – pero ¿se ha cambiado dinero por esta recomendación?

Esta preocupación crece si los sistemas de anuncios basados en chat permiten silenciosamente a las empresas apuntar a usuarios que ya les gustan ciertos productos, repitiendo las tácticas ocultas que llevaron a los escándalos de datos de la década de 2010, el escándalo de Cambridge Analytica y un escándalo reciente sobre manipulación de elecciones basada en preferencias en Rumania.

Anuncios de Apoyo

Desde un punto de vista ético y legal, uno de los principales obstáculos para la adopción de cualquier publicidad en entornos de LLM es lo probable que sea disminuir la base de usuarios. En realidad, las cifras de retención para las plataformas de video en streaming que introdujeron niveles con anuncios sugieren que la gente tolerará anuncios en entornos que hicieron su marca con acceso solo por suscripción (en lugar de acceso con anuncios).

Sin embargo, como hemos visto, los anuncios nativos y los anuncios ‘acordonados’ son propuestas muy diferentes en el contexto de un chat de IA, en el que el usuario no está absorbiendo pasivamente contenido, sino interactuando de manera mucho más profunda y recíproca.

Una Alianza Inquieta

Primero, sin embargo, los anuncios necesitan un medio rico en contenido en el que circular. Varias de las plataformas de chat de IA más destacadas están actualmente involucradas en costosas rondas de acuerdos de derechos de contenido con plataformas importantes: por ejemplo, en 2024, OpenAI firmó un acuerdo con NewsCorp de Rupert Murdoch que permitiría a la empresa de tecnología consumir y entrenar sus modelos de IA con contenido de importantes medios de comunicación como el Wall Street Journal y The New York Post.

Este desarrollo, en el que las empresas de contenido ‘llegan a un acuerdo’ con organizaciones de raspado de IA que podrían percibirse de otra manera como depredadoras, puede evitar los juicios de este año; pero plantea al menos tres preguntas:

1) ¿Es este tipo de acuerdo de varios años un ‘trato con el diablo’, diseñado para retrasar más que prevenir la decadencia de los medios de comunicación consolidados, y necesario para reemplazar el tráfico de búsqueda que la IA claramente ha comenzado a apropiarse?

2) ¿Es, en cambio, una forma para que los proveedores de noticias garanticen que su contenido termine en la salida de inferencia de los LLM, junto con hipervínculos – constituyendo así una ‘suscripción’ de alto nivel de la empresa de IA a las publicaciones cubiertas por estos acuerdos?

3) Desde una perspectiva más siniestra, ¿la inclusión de solo publicaciones importantes, como el Wall Street Journal, consolida a los medios de comunicación comerciales como ‘árbitros de la verdad’, a pesar de su propensión a doblegarse a la voluntad de los anunciantes? ¿Y podría ser que los usuarios experimenten ‘publicidad por poder’, ya que la inclinación comercial de las publicaciones socias citadas en los chats de IA se vuelve aparente incluso cuando la plataforma de chat no está tratando de anunciar al usuario?

Alimentando a la Máquina

En el primer escenario descrito anteriormente, el uso de una empresa de IA de contenido de noticias con licencia es poco probable que se limite a consultas de generación aumentada. Independientemente de lo que los acuerdos técnicamente permitan, el material ingerido probablemente informará sistemas generativos futuros (sistemas de IA que pueden recopilar y/o escribir noticias) que pueden competir con las plataformas de los editores, o permitir que la empresa de IA recupere su inversión ofreciendo productos de noticias impulsados por IA más avanzados que los que los editores pueden desarrollar por sí mismos.

Por lo tanto, en este escenario, las salas de redacción se vacían o se quedan sin personal, como temían las predicciones más alarmistas; pero las instituciones permanecen, como marcas ‘autorizadas’ cuyas reputaciones ganadas por humanos tendrán algún valor continuo de PR.

Bloqueando las Salidas

En el segundo escenario, priorizar los enlaces de ‘socios de noticias de confianza’ en las respuestas del chat de IA podría atraer la atención de los reguladores preocupados por las prácticas monopólicas – o, como mínimo, parecer menos neutral políticamente que los resultados más orgánicos de las búsquedas web tradicionales.

Hay dos consideraciones adicionales en el segundo escenario: primero, las plataformas odian cuando los usuarios hacen clic fuera de su portal (incluso LinkedIn penaliza los enlaces externos en el contenido generado por el usuario††). Al igual que Discord, ChatGPT fuerza a los usuarios a ‘Confiar’ en los clics salientes hacia otros sitios en una base por dominio, agregando fricción que podría argumentarse que desalienta al usuario a salir del chat en absoluto:

¡No tan rápido! Una advertencia al estilo de Discord que aparece cuando se hace clic en URLs nuevas proporcionadas por ChatGPT, incluso para sitios muy conocidos. Fuente: chatgpt.com

¡No tan rápido! Una advertencia al estilo de Discord que aparece cuando se hace clic en URLs nuevas proporcionadas por ChatGPT, incluso para sitios muy conocidos. Fuente: chatgpt.com

Desde la perspectiva de la plataforma de chat de IA, los hipervínculos son una responsabilidad – una carga no deseada de publicidad interna que no le reporta dinero al anfitrión: por lo tanto, las ventanas emergentes de advertencia permanecen y los hipervínculos dentro del chat probablemente permanezcan en un tamaño de fuente de 6.75 puntos:

¿Puedes encontrar los enlaces, si puedes? Aunque ChatGPT proporciona hipervínculos, se representan en un tamaño de fuente de 6.75 puntos, en una gama de grises pálida. En rivales como Google Notebook, los enlaces se ocultan al convertirlos en notas al pie, lo que requiere un clic adicional para llegar a un enlace. Esta tendencia a desalentar la salida del dominio es equivalente a la 'adherencia de SEO' o 'tasa de rebote', donde se asigna valor a los dominios en los que el usuario casual está inclinado a permanecer, explorar y quedarse.

¿Puedes encontrar los enlaces, si puedes? Aunque ChatGPT proporciona hipervínculos, se representan en un tamaño de fuente de 6.75 puntos, en una gama de grises pálida. En rivales como Google Notebook, los enlaces se ocultan al convertirlos en notas al pie, lo que requiere un clic adicional para llegar a un enlace. Esta tendencia a desalentar la salida del dominio es equivalente a la ‘adherencia de SEO’ o ‘tasa de rebote’, donde se asigna valor a los dominios en los que el usuario casual está inclinado a permanecer, explorar y quedarse.

En segundo lugar, los reguladores y analistas pueden estar más interesados en los enlaces de autoridad que los usuarios: a pesar del riesgo de alucinación de IA, el usuario está esencialmente pagando a la plataforma de chat para que lea y investigue en su nombre; ser enviado al dominio que originó el conocimiento puede ser una perspectiva poco atractiva para el usuario promedio, que puede desarrollar el hábito de confiar en la versión digerida de la LLM.

Esto significa pocos o ningún clic en los dominios que sustentan – o al menos mucho menos de los que habría en la era de los motores de búsqueda. En este escenario, solo las salas de redacción reducidas de las corporaciones socias pueden prosperar, porque obtienen pago de cualquier manera.

Verdad Parcial

Finalmente, en una era en la que la objetividad de las plataformas de noticias está bajo el ataque más abierto en la historia de la publicación, y en la que las plataformas de noticias más grandes están sujetas a las excentricidades de la clase millonaria, debe considerarse que las entidades de noticias también son entidades comerciales.

Por cada ocasión en que se descubre que las plataformas están complaciendo a los anunciantes (como Bloomberg, NBC y Buzzfeed, entre otros), podemos asumir muchas otras decisiones partidistas en el flujo de noticias.

Algunas son pecados de omisión: vale la pena considerar que lo que no se cubre, o se cubre escasamente, en los medios de comunicación también es una decisión política, y con frecuencia una decisión comercial o corrupta, en lugar de basarse únicamente en el nivel de interés del lector percibido.

Con redes de noticias y plataformas de gran escala dentro de la ciudadela de IA, es posible, quizás probable, que las voces más pequeñas se escuchen con menos frecuencia a medida que un consenso público de ‘verdad común’ se ve cada vez más informado por las respuestas de la LLM, sin investigación adicional por parte del usuario final.

Sin embargo, este aspecto refleja en gran medida el status quo actual, en el que los medios de comunicación importantes pueden citar publicaciones más pequeñas, como feeds de redes sociales o Substack con autoridad y seguidores adecuados.

Mientras que cada publicación participante que ha contribuido a un discurso de IA filtra las noticias a través de su propia lente de necesidad, el entorno de IA en sí tiene sus propias políticas editoriales – y pronto, sus propias prioridades publicitarias.

Para la información, y para lo que percibimos como ‘la verdad’, eso es quite un desafío.

 

* Mi conversión de las citas en línea del autor a hipervínculos

** No debemos asumir necesariamente que ChatGPT y Google son los líderes de mercado a largo plazo inevitables, sin embargo, como atestiguan las diversas historias de Tumblr, Yahoo, Friends Reunited, StumbleUpon, MySpace, Betamax, Zip Drives y muchos otros ‘líderes tempranos’ que perdieron su ventaja.

De hecho, la pregunta mucho más antigua de la colocación de productos en programas de televisión también plantea muchas preguntas sobre la integridad y la interpretación de un ‘anuncio’, según la FTC.

†† Además, yo y muchos otros usuarios hemos encontrado que ChatGPT puede tener dificultades para representar enlaces clicables. Al mismo tiempo, GPT a menudo parece muy inclinado a buscar en la web sin ser solicitado; esto podría ser porque las búsquedas de RAG queman tokens en suscripciones de bajo costo, lo que permite espacio para una venta cruzada. Menos cínico, podría ser simplemente porque la fecha de corte de GPT fue hace bastante tiempo.

 

Publicado por primera vez el viernes 13 de junio de 202
Modificado el viernes 13 de junio de 2025 12:21:38, corrección de errores tipográficos y una reexpresión.

Escritor sobre aprendizaje automático, especialista en síntesis de imágenes humanas. Antiguo jefe de contenido de investigación en Metaphysic.ai, hasta su disolución en DNEG's Brahma.ai.
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Contact: martin@martinanderson.ai