La publicidad amenaza con convertirse en el peor peligro para el desarrollo de modelos de negocio basados en asistentes de inteligencia artificial generativa, capaces de dar lugar a herramientas interesantísimas, pero cuya propuesta de valor podría ser destruida por todo tipo de sesgos arbitrarios.
Un interesante artículo de Nathan Sanders y Bruce Schneier en MIT Tech Review, «Let’s not make the same mistakes with AI that we made with social media«, explora una idea sobre la que he escrito en muchas ocasiones: que lo que destrozó la propuesta de valor de las redes sociales y la convirtió en el desastre que es hoy fue, precisamente, la introducción de la publicidad hipersegmentada como modelo de negocio.
Según el artículo, la llegada de la publicidad hipersegmentada dio lugar a una enorme burbuja de expectativas disparatadas sobre su eficiencia y sobre los resultados que las compañías podían supuestamente obtener con ella. En realidad, la publicidad ya era el modelo de negocio de las redes sociales y de internet en general antes de comenzar a administrarse de manera hipersegmentada, y simplemente funcionaba igual que en los medios de comunicación tradicionales, con segmentaciones basadas en el contexto, sin necesidad de capturar datos personales de los usuarios. Cuando Google y, más tarde, Facebook (hoy Meta) comenzaron a explorar la idea de almacenar los datos de los usuarios y construir detallados perfiles sobre ellos, atribuyeron a ese tipo de publicidad una eficiencia supuestamente espectacular: era el mito del francotirador certero, el que podía situar un anuncio de un producto o servicio concreto delante de los globos oculares de los usuarios que estaban más interesados en él.
En la práctica, la historia, que caló completamente en muchísimas personas, era mentira. La publicidad hipersegmentada no era en absoluto más eficiente que lo que había. Y de hecho, la mejor prueba de ello es que cuando algunas marcas, por diversas razones, han dejado de utilizarla, no lo han notado en absoluto en sus resultados. Hoy, la publicidad hipersegmentada es un negocio que se basa fundamentalmente en clics fraudulentos, en métricas de tráfico falsas y que, en el mejor de los casos, debería llevar a los usuarios a no comprar aquellos productos y servicios que se anuncian en la red.
Todo era mentira. ¿Recuerdas aquella historia sobre el padre que supo que su hija estaba embarazada porque el algoritmo lo predijo? Completamente falsa, un mito más bien alimentado para que nos creyésemos que, en efecto, la publicidad hipersegmentada era mucho más eficiente. ¿Los miles de propietarios de pequeños negocios que juran que la publicidad hipersegmentada les ha permitido vender mucho más? En realidad, hablamos de negocios que, por lo general, nunca se habían anunciado, y a los que un incremento de su visibilidad, obviamente, les hizo vender más… pero les habría hecho vender más exactamente igual si hubiesen optado por publicidad convencional no hipersegmentada. Lo único que hizo la publicidad hipersegmentada fue bajar esa barrera de entrada, pero eso es algo que podría haber ocurrido exactamente igual sin necesidad de hipersegmentación y sin amenazar la privacidad de los usuarios.
Hoy en día, de hecho, no son pocas las voces que afirman que la publicidad hipersegmentada está destrozando nuestra sociedad, que sus efectos nocivos son desmesurados y que en función de lo que sabemos, habría que plantearse directamente prohibirla y volver al modelo anterior en el que los anunciantes no sabían de los receptores de su publicidad más que lo que podían inferir de la hora a la que consumían un medio, el contexto de la información que publicaba, las estadísticas agregadas, etc.
¿Cuál es el problema de imaginarse un futuro modelo para los modelos de inteligencia artificial generativa basado en el mismo tipo de publicidad hipersegmentada? Simplemente, que supone repetir los mismo errores, y que de hecho, ya está empezando a pasar. ¿Qué ocurre cuando un modelo de inteligencia artificial generativa se entrena con las noticias de una cabecera en concreto y promete promocionar esas noticias entre sus usuarios? Pues que, lógicamente, por bueno y fiable que consideremos el medio, introduce un sesgo al hacerlo que convierte al modelo en menos fiable, y que abre la puerta a que, por ejemplo, se empiecen a embeber anuncios más o menos disimulados en las conversaciones que mantenemos con nuestros asistentes generativos. Del mismo modo que muchos usuarios no saben diferenciar, en las páginas de resultados de Google, un enlace patrocinado de uno natural, se convertiría en casi imposible saber si un chatbot menciona un producto o servicio porque es la mejor respuesta a tu pregunta, o porque recibe un pago de la compañía que lo vende.
El problema de ese modelo es que, en primer lugar, es fácil de implementar. En segundo, que nos lo empezaríamos a encontrar antes de que ninguna regulación le pusiese coto, y que para cuando fuésemos ya conscientes de sus problemas y de la manipulación que supone, se habría «oficializado» ya su uso, como ocurre con una publicidad hipersegmentada que contraviene las normas más lógicas de la protección de un derecho fundamental como la privacidad y a la que, en realidad, nunca consentimos más que de manera tácita.
En las fantasías húmedas de Meta, de Google y de OpenAI están asistentes personales que nos recomiendan en cada momento qué productos y servicios debemos consumir, todo «por nuestro bien». Un error en el planteamiento de esos futuros asistentes personales que supondría repetir lo que hicimos mal con unas redes sociales que nunca debieron llegar a ser lo que hoy son, y que lo son por culpa de la corrupción inducida por el modelo de publicidad hipersegmentada y por el intento constante de maximizar los ingresos que reporta. Un error que, definitivamente, no deberíamos volver a repetir.
This article is also available in English on my Medium page, «Guess what the biggest danger to the future of AI is«
Pues tu amigo Elon, va a redoblar la apuesta por otro lado…
Elon Musk’s Plan For AI News
No se si la publicidad hipersegmentada será mas útil o no, porque lo cierto, es que pese a la recolección masiva de datos personales que me hacen, los anuncios que recibo ni en un uno por ciento me interesan lo mas mínimo,
Si llegaran a deducir de ellos que por ejemplo, estoy apunto de viajar a Valencia y me ofrecieran billetes a precio reducido de tren rápido a Valencia, posiblemente no solo esa publicidad me molestara, sino que al revés, seria tan bien recibida que incluso la buscara, y por supuesto sería muy eficaz desde el punto de vista empresarial..
Pero lo que me llega de publicidad es un crucero por el Mediterráneo, viaje que me desagrada y nunca he pensado realizar, no solo no vende, es que además me molesta.
Mi opinión personal, basada además en la experiencia de haberlo hecho, es que lo que lo que a tí te parece lógica deducción de una nube de datos de una persona, rara vez tiene que ver con la realidad, y que por lo tanto, al menos de momento la publicidad hipersegmentada es dar palos de ciego, similara a la publicidad pintada en un autobús de la EMT.
Esto es lo que escribi el 2/9/19 en este blog
Uno no llega a entender que, cómo sabiendo de nosotros, hasta la talla de nuestros calzoncillos, te envían anuncios de productos, que ni remótamente te pueden interesar. Oes que les importa un rábano engañar a sus clientes, o es que realmente la IA de la que tanto fardan, tiene un CL equivalente al de un niño de seis años, como dicen los expertos.
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El caso que es un tema que me preocupa, pues mas pronto o mas tarde, los anunciantes se enterarán que esta es la mitad del dinero que tiran por la ventana y a ver como subvencionamos servicios como el buscador de Google, Twitter, Facebook,… o el propio Gmail
Gorki, es que la cosa es un pelín mas complicada… que nos centramos solo en el tema de la publicidad, que ya iría siendo hora de darlo por muerto, desde el momento que cada vez más, no la vemos gracias a los bloqueadores (tú los tienes según nos dices, no se como puedes ver una oferta de trenes a Valencia).
Puede que existan “genios” del marketing, a los que les digan “conmigo y mi segmentación llegaras a tu objetivo”, y los muy pringados, compren la idea y paguen por ello. Tengo mis dudas que, en 2024, eso aun funcione.
El problema, como digo, es mas complicado, porque la publicidad esta ya desfasada y lo que cuenta, es el tipo de noticias que te llegan, y como segmentan las mismas para “Crear opinión”, llámalas cámaras de eco si tú quieres. Y ahí sí, que esa segmentación, ese “catalogarnos” o etiquetarnos, es mucho más malicioso. Y ahí quienes pagan no son los de marketing del detergente, sino instancias superiores. Llámalo política.
Me preocupa el futuro de WhatsApp. Sí la gente deja de usarlo, para predecir embarazos y enviar publicidad, nos vamos a la ruina.
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«Your Mandarin is lousy. It causes my ears great discomfort.»
Disclaimer
Abracemos la locura. Es un hábito saludable.
Y si los algoritmos que tanto saben de nosotros realmente no saben nada o muy poco?
Me explico. Yo puedo buscar en cinco minutos cosas que me interesan y que son completamente contrapuestas, algo que también me pasa con la música, puedo estar una mañana escuchando música de la movida para luego escuchar música celta y luego pasar a pink Floyd.
Que me interesa realmente?
Somos personas y continuamente cambiamos.
Hay alguna manera de restringir lo que me interesa para ofrecerme determinadas soluciones?
No diré que siempre fallan pero sí diré que pocas veces aciertan.
También creo que depende del momento consumista en que te pille.
Termino de leer este artículo y me llega la newsletter de Youtube con este título: «Cómo impulsar tus campañas de vídeo de forma eficaz»… :(
Ya me obsesiono !
El problema no sólo que te llegue ese anuncio, que demuestran un insoportable control de nuestros actos por parte de alguien en Internet. El problema, es que lo mas probables, es que tu no tengas el menor deseo de hacer campañas de video,
Es decir te están vigilando de una forma neurótica, para luego engañar, (y cobrar), a un anunciante, para que expida un anuncio que tiene las mismas probabilidades de éxito, que si lo escribe en un cartel publicitario en la parada del autobús.
Totalmente de acuerdo !!!
La IA será mucho más rápida que la IH, pero a la hora de complicarse mentalmente no lo tiene mucho mejor que nosotros. El funcionamiento cuántico de las partículas que componen la materia no permite hacer maravillas, mientras que la IA no tenga un soporte exclusivamente inmaterial… porque virtual también son nuestros pensamientos, pero salen como salen por estar fabricados por neuronas. Donde rige la cuántica.
¿Acaso la IA va a salir por arte de magia de algún lugar virtual del universo?
Así que la publicidad (y la política aún más) se la comerán con patatas, si la IH no es capaz de buscar un método de interacción con ella , donde prime la libertad de acción (de la IH y de la IA).
Lo siento, discrepo: la publicidad hipersegmentada funciona mucho mejor que la «tradicional».
El problema es que no se puede lanzar un anuncio a «casados o solteros, con o sin hijos, que vivan en Madrid o en cualquier otra gran ciudad de España…»: antes de lanzar un anuncio hay que tener muy claro qué perfil de usuario te interesa que lo vea.
Ejemplo real: un amigo lanzó una campaña en buscadores —bueno, en «el buscador»— a mitad de junio para intentar llenar su hotel desde entonces hasta finales del mismo mes. Al no encomendarse ni a Dios ni al diablo, la primera factura fue de unos 500 euros y no consiguió ninguna reserva. Si hubiera afinado un poco, quizá habría obtenido algún resultado de esa «campaña».
Al menos la factura le llegó pronto, y paró inmediatamente la «campaña» para evitar una segunda factura aún más gorda. Si llegan a enviarle la factura por correo postal en lugar de electrónico, mejor no pensar en el importe de la siguiente…
Cuando me salta un anuncio de un producto que no me interesa lo más mínimo, siempre pienso que no han sabido segmentar su audiencia…. y que ojalá lo hagan ellos mismos, porque lo peor que le puede pasar a un anunciante es que sus campañas estén a cargo de un «profesional» sin escrúpulos.
Es que la segmentación, en gran medida, tampoco funciona, o no tanto como creen algunos. Lo que funciona es que tu anuncio se vea, y si lo ven personas que no son tu target, ya se lo contarán a las que sí lo son. Los supuestos beneficios de ese «francotirador de precisión» no son empíricamente demostrables. Sigues tirando a la basura la mitad de tu inversión publicitaria, y sigues sin saber qué mitad. Eso sí, en el medio se ha hecho de oro el de Google, el del SEO, el del SEM., el de la programática y quinientos intermediarios más.
Es justo lo que yo hago cuando sale un anuncio que no me interesa, en lugar de ignorarlo me quedo a verlo enterito con mucha atención para luego contarselo a mis amigos por si les puede ayudar… No sabía que esto se habia convertido en un blog de humor
Sin embargo, lo que me asusta de la AI, no es su posible utilización para una segmentación del público mas correcta, sino la ideología que puede introducir en la AI su propietario.
Igual que ahora es Woke, podría ser racista, anti emigrantes, o con cualquier ideología de Izquierdas o de Derechas.
Tener todos, porque en internet todo tiende al monopolio, el mismo «asistente digital» digamos de Google, que aproveche cada consulta que le hagamos, para darnos «SU» particular forma de ver la vida, realmente es algo que me preocupa bastante. Es meter en casa el Gran Hermano que nos aconseje
Vengo del antepenúltimo post y en la misma línea: No, ninguna esperanza: mirad a estos merluzos a dónde se les ha ido la esperanza.
Bailad, bailad, malditos, bailad contra nosotros mientras nos quedamos con vuestro put*** dinero.
Y así, casi todo yendo hacia el todo.
Saludos.
Desde mi punto de vista, debemos partir del hecho que la IA va estar aprendiendo constantemente y las empresas como Google, Bing, etc… en realidad son agencias de publicidad que buscan el máximo rendimiento económico.
En cuanto a la búsqueda principal, Google ya tiene Algoritmos de aprendizaje automático para segmentación de audiencia, Google utiliza algoritmos de aprendizaje automático para ayudar a los anunciantes a llegar a la audiencia adecuada en sus campañas publicitarias. Estos algoritmos analizan el comportamiento del usuario, los datos demográficos, los intereses y otros factores para identificar grupos de audiencia relevantes para los anunciantes.
Si por ejemplo vamos a Málaga y ponemos en el buscador de Google hotel 4 estrellas en Málaga, nos sale publicidad de pago en la página principal (que pone patrocinado) con infinidad de hoteles y operadores de hoteles, pero ahí entrara en funcionamiento otro que se llama Algoritmo de subasta de Google, es decir, que no salen al azar.
Pero cuando navegamos por la web por distintas páginas nos encontraremos con la publicidad de Google Ads, son como unos cajoncitos donde veremos que nos aparecen ofertas de hoteles para nuestro destino, que es la busqueda inicial que hicimos, en este caso también tiene otro Algoritmo de segmentación de audiencia, donde Google utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar el comportamiento y las preferencias de los usuarios en línea. Esto permite a los anunciantes dirigirse a audiencias específicas según sus intereses, comportamientos de navegación y características demográficas. Los algoritmos de segmentación ayudan a maximizar el impacto de los anuncios al mostrarlos a las personas más propensas a convertirse en clientes.
En este caso entra otro algoritmo, llamado, Algoritmo de subasta de Google Ads, este es uno de los algoritmos más fundamentales en la publicidad de Google. Funciona evaluando varios factores, como la relevancia del anuncio, la calidad de la página de destino y la oferta máxima de cada anunciante. El algoritmo determina el ranking del anuncio y el coste por clic (CPC) en la subasta en tiempo real.
Muy complejo todo ello