Anuncios y LLM's, la arquitectura silenciosa del próximo gran mercado publicitario
Durante más de veinte años, la industria publicitaria digital ha vivido sobre una teoría muy cómoda: el interfaz importa, pero el modelo económico permanece esencialmente estable. Cambian los formatos, cambian los dispositivos, cambian los nombres (Display, search, social, CTV), pero la lógica subyacente es la misma: inventario, puja, segmentación, medición.
Con la llegada de la publicidad a los LLMs se rompe esa continuidad y no porque aparezca un nuevo espacio donde poner anuncios, sino porque el propio concepto de “espacio publicitario” empieza a difuminarse. Cuando un usuario conversa con un sistema que sintetiza información, recomienda opciones y estructura decisiones, el anuncio ya no vive al lado del contenido sino dentro del proceso cognitivo. Que OpenAI haya iniciado pruebas de publicidad en ChatGPT para usuarios de los planes Free y Go en Estados Unidos marca un punto de no retorno, no tanto por el calendario que era inevitable sino por el tipo de preguntas que obliga a plantear, y estas preguntas no son tácticas, son existenciales para el ecosistema. Llevamos años en el sector debatiendo sobre si la IA sustituiría al buscador, pero esta conversación es secundaria y lo relevante ahora es saber ¿qué ocurre cuando el sistema que responde se convierte también en el sistema que monetiza?
La monetización no es opcional
OpenAI completó su transición hacia una estructura “con ánimo de lucro” hace pocos meses. Con los costes de cómputo asociados a entrenar y servir modelos a escala planetaria, pensar en un ChatGPT sin un negocio publicitario sólido era siempre una fantasía. Pero ojo, lo interesante no es que haya anuncios sino cómo se introducen. Según el comunicado, los anuncios se servirán en función del contexto inmediato de la conversación, no del histórico completo del usuario. Es decir, un planteamiento que se aproxima más al contextual que al behavioral clásico. Además los anunciantes podrán controlar las creatividades y definir parámetros más amplios como la ubicación general o demografía. Sobre el papel, nos suena familiar pero en la práctica, no lo es: el contexto conversacional no se parece al contexto de una página web; un prompt puede contener intención, urgencia, matices emocionales y múltiples objetivos simultáneos, pero traducir eso a una oportunidad comercial sin romper la experiencia es un desafío que no tiene precedente real. Y aquí es donde surge el primer gran problema: los anunciantes quieren control del entorno, mientras que los chatbots, por definición, generan entornos dinámicos imposibles de predecir con precisión. En Display se controla la URL, en vídeo se controla el contenido, en CTV se controla el género, pero en un chat no se controla nada y el anunciante depende completamente de cómo el modelo construya la respuesta. Esto desplaza el centro de gravedad del “brand safety” desde el medio hacia el modelo.
Se ha publicado que el CPM de salida estaría en torno a los 60 dólares y que el modelo sería de pago por visualización, no por click. Sin entrar en si este precio se sostendrá, lo relevante es el mensaje implícito: OpenAI no está posicionando este inventario como “otra red más”, sino como un activo super premium desde el día uno. Esto encaja con una lógica clara: una impresión dentro de una respuesta que influye en una decisión tiene, potencialmente, un valor económico muy superior al de una impresión que compite por atención en un feed. Algo interesante también es que no estamos ante una evolución incremental del search, sino ante un desplazamiento del punto donde se captura el valor.
OpenAI ha afirmado que las respuestas estarán impulsadas únicamente por lo que sea objetivamente útil y que la publicidad no influirá en ellas. Dicen que los anuncios estarán separados y claramente etiquetados y esta promesa es necesaria, pero también es inherentemente frágil, no porque la empresa esté actuando de mala fe, sino porque choca con la mecánica fundamental de la publicidad: si un anuncio no cambia probabilidades (de consideración, de elección o de compra), su valor económico tiende a cero. Me explico: Google cambia resultados, Amazon cambia rankings, Apple cobra miles de millones por ser el buscador por defecto… el éxito histórico de la publicidad digital ha estado tradicionalmente ligado a su capacidad de alterar qué ve el usuario y sostener indefinidamente que la publicidad en ChatGPT no tendrá ningún impacto sobre las respuestas es, como mínimo conceptualmente inestable. Más interesante aún es que el propio Sam Altman haya expresado públicamente en el pasado una cierta incomodidad con la combinación de anuncios e IA describiéndolo como algo “unsettling” y como un posible desalineamiento entre usuario y plataforma. Su malestar es una pista de consciencia del problema.
El verdadero activo: la confianza
El valor diferencial de ChatGPT no es su inventario, es su role. Los usuarios no recurren a ChatGPT como quien abre una página web. Acuden como quien pregunta a un asesor; le cuentan cosas que no escribirían en un buscador, exponen dudas, inseguridades, problemas personales, cuestiones médicas, financieras o emocionales… La monetización de esa relación requiere una arquitectura distinta a la del AdTech tradicional. Si la industria repite el patrón histórico de recoger señales, enriquecer perfiles, externalizar datos y construir segmentos el producto se degradará y, por eso, cada vez más voces influyentes defienden un enfoque donde los datos conversacionales no salgan de la plataforma, ni siquiera en forma de inferencias compartidas. Desde una perspectiva estructural, esto tiene consecuencias profundas: elimina la posibilidad de que los anunciantes “posean” al usuario y que solo puedan competir a nivel de propuesta.
De audiencias a ofertas: En un entorno de LLMs, el eje de competencia tiende a desplazarse. Menos “llego al segmento X” y más “mi oferta es objetivamente mejor para esta necesidad”. Esto cambia el tipo de trabajo que deben hacer los anunciantes, y, por extensión, también el de las agencias. La ventaja competitiva deja de estar en la sofisticación del targeting y pasa a estar en la calidad real del producto, la claridad de la propuesta y la capacidad de expresar estándares, políticas, creatividades y condiciones de forma estructurada. Aquí aparece el interés creciente por protocolos y capas intermedias que permitan a los anunciantes describir quiénes son y qué ofrecen sin intervenir directamente en el proceso de decisión del modelo. No es una cuestión técnica menor, sino la base de si el mercado será relativamente abierto o si quedará totalmente encapsulado dentro de unos pocos gigantes.
OpenAI frente a Google: dos historias, dos inercias
Google entra en esta fase con una ventaja obvia: décadas de relación con anunciantes, agencias y retailers. Sus movimientos recientes para integrar shopping personalizado en sus experiencias de IA refuerzan esa posición. OpenAI, en cambio, parte de una relación directa con el usuario final, pero sin un historial publicitario propio. Esto genera un gran dilema para los anunciantes. Desde un punto de vista operativo, es más sencillo seguir poniendo dinero donde ya existen herramientas, procesos y benchmarks, pero desde un punto de vista estratégico, ignorar el canal donde se forman decisiones podría convertirse en un error estructural y es muy probable que en una primera fase, los presupuestos que fluyan hacia ChatGPT sean experimentales, pero cuando los experimentos funcionan, rara vez vuelven atrás.
La experiencia del usuario como campo de batalla: Los usuarios no estamos acostumbrados a ver publicidad en ChatGPT y me imagino que las primeras implementaciones serán críticas. Un mal arranque puede generar rechazo duradero, pero un buen diseño puede normalizar el modelo rápidamente. Aquí hay un matiz importante: la tolerancia del usuario no dependerá tanto de que haya anuncios, sino de si percibe que esos anuncios le ayudan o le estorban. Por ejemplo, un anuncio irrelevante en mitad de una respuesta es intrusivo, pero una sugerencia coherente con su intención, que además aporta una ventaja concreta, se percibe como utilidad y esta diferencia es sutil en teoría y brutal en impacto.
Lo que está realmente en juego
No se trata de si veremos banners dentro de los chats de IA, se trata de quién controlará el punto donde se forma la preferencia. Este punto ha sido históricamente el buscador, el marketplace, el feed social o la televisión, pero ahora empieza a ser el sistema que “piensa” contigo. Desde esta óptica, la publicidad en LLMs no es una extensión de la programática, sino un nuevo estrato de la cadena de valor y, como suele ocurrir en estos momentos, las reglas aún no están escritas. Paradójicamente, esto es una buena noticia porque la industria tiene la rara oportunidad de diseñar un modelo donde privacidad, experiencia de usuario y monetización no estén en permanente guerra. No será perfecto, nunca lo es, pero si algo demuestra la historia reciente es que cuando se ignoran estas tensiones, el coste aparece más tarde en forma de regulación, pérdida de confianza y destrucción de valor. Estamos entrando en una nueva era de la publicidad, no porque los anuncios vayan a ser más inteligentes, sino porque el lugar donde viven es radicalmente distinto y quien entienda eso antes que el resto, no ganará una campaña, ganará una posición estructural.
Puntos clave:
La publicidad en LLMs no es un nuevo formato, es un nuevo punto de control dentro del proceso de decisión del usuario.
El valor se desplaza de audiencias y targeting hacia calidad de oferta, relevancia contextual y confianza.
OpenAI y Google compiten desde posiciones estructuralmente distintas, y el ganador será quien defina primero las reglas del nuevo mercado.
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.
