IAB prepara un marco para medir la publicidad dirigida a agentes de IA

IAB está desarrollando un nuevo marco para medir y atribuir el impacto de los anuncios servidos a agentes de inteligencia artificial. Según Caroline Giegerich, vicepresidenta de IA de la IAB, recoge Digiday, la organización está trabajando para crear un marco común que permita medir y reconocer el papel de la IA en las conversiones, especialmente cuando se minimizan las señales tradicionales. Añadió que la IAB está explorando nuevos marcos de medición y señales para cuantificar la influencia de la IA en las decisiones de compra.

El objetivo es establecer un marco común que permita medir y acreditar el papel de la IA en las conversiones, especialmente en aquellos recorridos en los que las señales tradicionales de atribución dejan de estar disponibles. El reto surge a medida que los agentes de IA comienzan a interponerse entre los publishers y los usuarios. Un agente puede, por ejemplo, consultar una página de producto, compararla con otras opciones y realizar una compra en nombre de una persona. En ese escenario, determinar quién debe recibir el crédito por haber influido en la conversión se vuelve más complicado. Las señales tradicionales de atribución, como los parámetros UTM o los datos de referencia, no siempre sobreviven al journey del usuario dentro de las plataformas de IA. Por ello, una de las principales cuestiones que deberá resolver el nuevo marco es qué evidencia puede considerarse suficiente para demostrar que un anuncio encontrado por un agente de IA contribuyó a una conversión.

Medir la influencia de la IA

Giegerich está trabajando en el framework a partir de las conversaciones de un grupo de trabajo formado por compañías tecnológicas, publishers, agencias, proveedores de medición y marcas. Uno de los principales objetivos será conectar la visibilidad de una marca o un contenido dentro de la IA con la medición de la atribución de los anuncios servidos a agentes y determinar cómo influye la IA en el marketing. El marco podría diferenciar dos tipos de impacto. El primero se produciría cuando la IA muestra determinada información al usuario, dentro de una capa de conocimiento o intención. El segundo tendría lugar cuando la IA participa en la toma de una decisión por parte del usuario. Sin embargo, el principal problema sigue siendo determinar cómo asignar el crédito y qué evidencias son necesarias para hacerlo. Según Giegerich, parte de esa evidencia todavía no existe.

Los publishers reclaman su parte

La cuestión de la atribución afecta especialmente a los publishers. Estos sostienen que sus contenidos pueden haber contribuido a generar la respuesta que un sistema de IA ofrece al usuario y, por tanto, no quieren quedar fuera de la conversación sobre quién recibe la atribución por una conversión. Jaime Schultheis, Head of Global Data Partnerships de Bombora, considera, en declaraciones recogidas por Digiday, que el trabajo del IAB podría contribuir a crear una relación más equilibrada entre publishers y plataformas tecnológicas. Su argumento es que muchas grandes compañías tecnológicas han construido grandes audiencias a partir de contenidos de publishers, sin que haya existido una reciprocidad equivalente.

Alcanzar un consenso, no obstante, será complicado. El futuro estándar también tendrá que responder a cuestiones como qué se mide, quién realiza la medición, cómo se lleva a cabo y en qué nivel del ecosistema se produce. Michael Bishop, cofundador de la plataforma de publicidad nativa de IA OpenAds, advierte de que las plataformas de IA podrían seguir funcionando como cajas negras incluso si el IAB consigue establecer un estándar común. Si las compañías tecnológicas controlan las señales que muestran cómo la IA ha influido en los resultados de marketing, los proveedores externos de medición podrían tener que depender de las integraciones o de los datos proporcionados por esas mismas plataformas. Bishop compara esta situación con el modelo utilizado anteriormente por Facebook, donde la propia plataforma controlaba las integraciones utilizadas para proporcionar datos de medición a terceros. En ese escenario, los proveedores de medición actuaban como una capa externa de auditoría, pero sin acceso completo al funcionamiento interno de la plataforma.

El nuevo marco del IAB tendrá que abordar así no solo qué debe medirse, sino también qué señales pueden utilizarse para demostrar la influencia de la IA y cómo se puede asignar el valor de esa influencia entre las plataformas, los publishers y el resto de actores del ecosistema publicitario.

Puntos clave:

• IAB prepara un marco común para medir y atribuir el impacto de los anuncios servidos a agentes de inteligencia artificial.

• La pérdida de señales tradicionales de atribución dificulta determinar qué papel ha tenido la IA en una conversión y quién debe recibir el crédito.

• Los publishers reclaman su parte de la atribución, mientras crece el riesgo de que las plataformas de IA funcionen como cajas negras para los proveedores de medición.

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.