El futuro de la publicidad digital debería ser menos una distracción y más una recomendación de un amigo.
soy un diseñador de producto He trabajado en publicidad digital tecnológica durante los últimos cuatro años. No tenía idea de que parte de mi carrera estaría en publicidad, pero aquí estoy y disfruto genuinamente del desafío. A través de esta experiencia aprendí Publicidad sana y justa En realidad, esto es algo bueno para la industria. Ayuda a las marcas a llegar a las personas y ayudarlas a encontrar lo que buscan. Cuando los anuncios se ejecutan bien, son un contenido excelente. Ha habido algunos anuncios sorprendentes a lo largo de la historia, y cuando se combina una excelente publicidad con excelentes productos, ocurre la magia.
Hace unos días se lanzó ChatGPT Anuncios de prueba en su diálogo. La primera captura de pantalla muestra un enfoque seguro y esperado: un usuario inicia una conversación en torno a una vertical específica, el modelo proporciona respuestas estándar de IA y luego muestra anuncios relevantes para las palabras clave de la conversación. Esto replica el modelo utilizado en otras plataformas de medios al capturar la señal y mostrar el inventario que coincide. Es un punto de partida seguro, pero dadas las posibilidades de la inteligencia artificial, parece demasiado simplista. Debería haber una forma más sofisticada de hacer esto. Necesitamos un modelo que trate los anuncios no como distracciones sino como Contenido muy útil Esto realmente mejora la experiencia.
La primera reacción de muchas personas es que los anuncios en ChatGPT perjudican la experiencia del usuario. Creo que si la estrategia se ejecuta correctamente Mejorar la calidad de las sugerencias.. Mi razón se basa en fuente de datos. Cuando las plataformas crean ecosistemas publicitarios, tienen incentivos reales para digerir directorios de empresas, listados de servicios locales y bibliotecas de viajes. Una vez que este contenido esté configurado para los anunciantes, también se puede utilizar para mejorar las respuestas generales.
Actualmente, cuando solicitas a ChatGPT un producto o servicio local, es posible que rastree varios sitios web. Esto no garantiza que los metadatos sean correctos o estén actualizados. uno integración directa Trabaja con repositorios empresariales para garantizar la actualización y confiabilidad. Ésta es la diferencia técnica entre tomar la interfaz de usuario y comunicarse directamente a través de la interfaz de usuario. API. No tengo dudas de que los anunciantes, desde minoristas globales hasta barberías locales, están esperando el momento en que puedan cargar catálogos y listados de servicios directamente en OpenAI. como Informes de la industria de ROI·ADN Muestra que estamos entrando en una era en la que los catálogos verificados por marcas se convierten en una parte esencial de la capa de inferencia, permitiendo a los modelos basar sus recomendaciones en datos inmediatos y de alta calidad en lugar de simplemente raspar el ruido.
Piénselo de esta manera: si preguntara sobre las zapatillas para correr hoy en día, un modelo analizaría su experiencia y rastrearía la web. Leerá reseñas y vídeos influyentes, pero es poco probable que encuentre puntos de referencia profesionales e imparciales. La mayoría de estas fuentes ya tienen clasificaciones patrocinadas, por lo que el contenido ya está sesgado. Juego de optimización de motores de búsqueda.. El modelo puede mostrarte un resumen organizado, pero ya proviene de Fuentes sesgadas y posiblemente patrocinadas.. Los productos también pueden estar agotados o las especificaciones técnicas pueden estar desactualizadas.
En el nuevo modelo, la inteligencia artificial trabajará directamente con Catálogo rico Zapatos, hoteles boutique o servicios médicos profesionales. Estas bases de datos incluyen precios, inventario y disponibilidad local en tiempo real. Al realizar investigaciones, el modelo puede hacer referencias cruzadas de estos relatos de primera mano con revisiones de la comunidad o estudios científicos. esto también es igualdad de condicionesya que las marcas locales más pequeñas pueden pasar a formar parte del mismo inventario.
Al confiar ahora en esta infraestructura, OpenAI está por delante de la mayoría de los competidores. Están creando mejores experiencias de recomendación bajo la apariencia de redes publicitarias, construyendo Canalización técnica necesaria para el negocio Antes de que nadie más empiece. Google Sigue siendo el único titular aquí. Ha pasado años perfeccionando su ecosistema de datos comerciales en tiempo real a través de sus capacidades de compra. Si bien Google puede estar en una mejor posición para lanzar estas funciones cuando decida apostar por la publicidad de IA, la medida de OpenAI está definiendo un nuevo estándar para motores de recomendación útiles en un mundo de IA.
mis últimos pensamientos Campaña de publicidad artificial.que se burla inteligentemente de la situación en la que la publicidad se convierte en un intruso en la conversación y, si bien es una gran pieza de marketing, sólo aborda la versión “ruidosa” de la publicidad. En un contexto en el que la publicidad se considera un contenido probado y de alta calidad, esta imagen satírica ya no encaja. Es más, los LLM que no logran integrar estas API y directorios rápidamente corren el riesgo de quedarse atrás en la carrera por brindar las mejores recomendaciones comerciales, ya que este es el caso de uso principal para los usuarios de IA de hoy.
A menudo pienso en la metáfora de un amigo recomendando un producto. Si les dices a tus amigos apasionados por las bicicletas que estás buscando un paseo de fin de semana, no se limitarán a gritarte el nombre de la marca. Te preguntan sobre tus gustos, presupuesto y terreno local. Primero son amigos y comprenden sus antecedentes antes de proponer una solución. Esa es la diferencia entre La publicidad es ruido, la publicidad es consejo.
Esta analogía nos lleva a una “La paradoja de la neutralidad”. Un buen análisis de IA debería clasificar las opciones en función de lo que realmente es más beneficioso para el usuario, no de quién paga más. Los críticos preguntan con razón: ¿Cómo puede una modelo mantener el estatus de asesora imparcial si también es vendedora? Para hacer esto, OpenAI debe mantener muro estricto La relación entre inferencia de modelos y subastas publicitarias. La inteligencia artificial debe determinar primero la solución ideal para el usuario y luego ver si hay anuncios que coincidan con esa intención específica. Si el mejor consejo es contenido patrocinado, todos ganan. Si el modelo comienza a empujar a los usuarios a colocar anuncios sólo para alcanzar sus objetivos de ingresos, la confianza se evaporará.
Para que esta neutralidad parezca real, debe ser visible. Esto significa seguir reglas de publicidad digital como etiquetado claro. Si una recomendación está patrocinada, los usuarios deben saber exactamente por qué aparece y tener la posibilidad de optar por no participar o silenciar anuncios específicos por completo. La confianza no se construye pretendiendo ser un anuncio, sino proporcionando a los usuarios Visibilidad y control.
Este nuevo paradigma también agente de usuario. Imagine un escenario en el que, mientras planifica un viaje, el modelo muestra una pequeña cafetería local que acaba de abrir en su destino: de lo contrario, la empresa nunca podría competir con las grandes marcas por el SEO global. Tal vez sea porque los usuarios preguntan específicamente por pequeñas empresas locales. Para ello, OpenAI debe resolver los siguientes problemas “Paga para jugar” obstáculo. Si sólo pujan los gigantes, la preferencia de los usuarios por las tiendas locales se convierte en un callejón sin salida. El juego limpio requiere un modelo donde la relevancia y el valor en ocasiones superen los grandes presupuestos publicitarios.
Esto da como resultado un cambio hacia la comunicación unidireccional. La mayoría de los anuncios actuales son transmisiones estáticas. En este nuevo modelo, la publicidad se convierte Diálogo bidireccional. En lugar de un banner genérico, el anuncio puede ser una experiencia interactiva que responda preguntas específicas sobre las características de un producto. pasa de interrupción a consultarmostrando solo las secciones de productos relevantes para sus necesidades actuales. El modelo se parece más a un gran vendedor que puede responder a sus preguntas y sabe cuándo decir: “No tengo nada que ofrecerle en este momento, pero fue genial hablar con usted”.
Este método también puede ser mejor. Descubrir. La búsqueda tradicional está limitada por los requisitos que conocemos. En las conversaciones, la IA puede identificar necesidades que el usuario aún no ha nombrado. Se trata de un cambio hacia experiencias basadas en el descubrimiento, similares a las plataformas. interés Se necesitaron años para perfeccionarlo. como Notas de ingeniería de Pinterestla publicidad es más eficaz cuando está diseñada para entusiasmar y conectar a los usuarios con una idea que realmente les gusta, en lugar de simplemente distraerlos.
Por supuesto, este nivel de personalización plantea riesgos de privacidad. Para convertirse en un “amigo” en la analogía, la IA necesita tener un conocimiento profundo de sus antecedentes, pero estos datos deben permanecer confidenciales. La verdadera oportunidad está en Publicidad con conocimiento cerolos anunciantes saben que sus anuncios se mostraron a la persona adecuada, pero nunca saben quién era esa persona ni qué le dijo a la IA. La evidencia del éxito se encontrará en la eficacia de la publicidad, no en la recopilación de datos.
En última instancia, el éxito de esta transición depende de una cosa: la voluntad de OpenAI de ser lo suficientemente riguroso. Decide cuándo no mostrar anuncios. El deseo de las empresas de crecer a menudo lleva a las plataformas a llenar cada espacio vacío con contenido patrocinado. Si OpenAI mostrara anuncios solo para recolectar recompensas, se convertiría en un motor de búsqueda más, incluso si en realidad no ayudara a los usuarios. Si lo hacen bien, podrán aprovechar el poder de la publicidad como contenido.
Hay desafíos más amplios que deben abordarse en el campo de la inteligencia artificial. Como cualquier tecnología poderosa, la inteligencia artificial debe regirse por prioridades como la seguridad y la ética. Las cuestiones de seguridad siempre deben ser lo primero. Un ecosistema publicitario saludable solo puede existir si se cumplen todas las barreras necesarias y los modelos identifican una intención de compra clara y segura.
Este nuevo paradigma brinda importantes oportunidades para la evolución de la publicidad de publicidad en publicidad. gravar nuestra atención convertirse en un Servicios que satisfacen nuestras necesidades. Un anuncio bien ejecutado puede resultar beneficioso para todos los involucrados. estamos saltando La siguiente etapa de la historia de la humanidad.sí, habrá anuncios. No creo que haya nada que pueda impedir que esto cambie, por lo que lo mejor que podemos hacer es hacerlo bien asegurándonos de que el valor de las respuestas nunca se negocie al precio anunciado. Esto es lo que espero que suceda.
Rodrigo Orsoño es un diseñador de productos radicado en San Francisco con formación en artes visuales y diseño industrial. Le apasiona dar forma al futuro de la interacción entre humanos y computadoras.
Ilustraciones creadas por el autor utilizando técnicas mixtas. Capturas de pantalla de las pruebas de anuncios de OpenAI tomadas de su anuncio.
OpenAI: de la publicidad al contenido Publicado originalmente en colectivo de experiencia de usuario En Medium, la gente continúa la conversación destacando y respondiendo a esta historia.
