El retargeting llega a los chatbots conversacionales
La publicidad en los “answer engines” (chatbots y buscadores con respuestas generadas por IA) empieza a recuperar herramientas clásicas del marketing digital. Esta semana, Evertune (player especializado en generative engine optimization, GEO) anunció una ampliación de Partner Connect que, en la práctica, traslada el concepto de retargeting a la era conversacional: permitir que las marcas sirvan anuncios en las páginas web que los usuarios visitan tras finalizar una sesión con un chatbot.
El movimiento se apoya en una idea simple: aunque la mayoría de usuarios se queda dentro del entorno de respuesta, existe una fracción que hace clic hacia la Open Web y lo hace con un nivel de intención especialmente valioso. Según datos de Gener8 citados por el CEO de Evertune, Brian Stempeck, aproximadamente el 12% de los usuarios de “answer engines” termina visitando una web después de conversar con el asistente.
Una vía de acceso para marcas en un entorno todavía “cerrado”
Hasta ahora, el gran freno para los anunciantes ha sido la falta de inventario y de “mecánicas” publicitarias dentro de los propios chatbots. Aunque OpenAI ha empezado a desplegar publicidad de forma gradual, el ecosistema sigue siendo, en gran medida, poco accesible y limitado para una activación masiva.
En ese contexto, Partner Connect plantea un enfoque pragmático: si el usuario no puede ser impactado de forma consistente dentro del chatbot, puede serlo justo al salir, cuando vuelve a navegar por medios y sites y ya llega “armado” con información, comparativas o recomendaciones que pueden activar una decisión.
Además de la cobertura, el producto responde a otra necesidad: las marcas tienen una capacidad limitada para controlar cómo aparecen en las respuestas orgánicas de estos sistemas (o si aparecen). Impactar al usuario en el siguiente paso (la navegación web) permite reforzar mensajes positivos, matizar percepciones o presentarse si la marca no fue mencionada en la respuesta.
Más contextual que “puro” retargeting
La principal cautela está en el “cómo”. En esta primera fase, Evertune no identifica de forma directa el destino concreto de cada usuario. El enfoque actual es probabilístico: ejecutar miles de prompts simulados, detectar qué páginas se citan con más frecuencia y comprar inventario en esos destinos. En la práctica, esto se parece más a una estrategia contextual avanzada que a un retargeting basado en identificadores de usuario.
La compañía, sin embargo, anticipa una evolución a corto plazo. La tesis es que los publishers ya conocen dos señales críticas: la fuente de referencia (por ejemplo, que la visita viene de un chatbot concreto) y la URL de aterrizaje. Cruzando ambas, el editor puede inferir el tipo de consulta que originó esa visita y habilitar segmentaciones publicitarias vinculadas a esa intención.
El anuncio confirma una tendencia: el ecosistema publicitario alrededor de los “answer engines” está avanzando, por ahora, mediante adaptaciones incrementales de piezas conocidas (contexto, referral, subasta, segmentación), más que con un modelo completamente nuevo.
Para el mercado, esto tiene doble lectura. Por un lado, reduce fricción: aporta herramientas familiares en un territorio todavía incierto. Por otro, sugiere que la “nueva” publicidad de los chatbots podría terminar pareciéndose bastante a la anterior, solo que reubicada en un punto distinto del journey: del prompt a la página.
Puntos clave:
Evertune amplía Partner Connect para llevar el retargeting al ecosistema de los “answer engines”, permitiendo a las marcas impactar al usuario cuando abandona un chatbot y navega hacia la Open Web, en alianza con The Trade Desk e Index Exchange.
El foco está en el segmento con mayor intención: alrededor del 12% de usuarios que hace clic desde una sesión en chatbot hacia una página, donde el anunciante puede reforzar mensajes, corregir percepciones o aparecer aunque no salga en la respuesta orgánica.
La primera fase funciona como compra contextual basada en un método probabilístico (simulaciones y páginas citadas con más frecuencia), pero la siguiente iteración busca habilitar retargeting más específico combinando fuente de referencia y página de destino.
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.
