IA en publicidad programática

Cuando se carga una página o aplicación con espacios publicitarios, la plataforma del lado de la oferta del editor envía una solicitud de oferta, a menudo en el formato OpenRTB mantenido por IAB Tech Lab, a los intercambios de anuncios y las plataformas del lado de la demanda. La solicitud describe la impresión: sitio o aplicación, tamaño del anuncio, tipo de dispositivo, ubicación aproximada y cualquier identificador de usuario disponible. Por lo general, toda la subasta tiene un presupuesto de tiempo de alrededor de 100 milisegundos y el anuncio ganador se presenta antes de que el usuario note un retraso. La IA toma la mayor parte de las decisiones. Los DSP ejecutan modelos que predicen la tasa de clics, la tasa de conversión o la visibilidad de cada impresión y luego convierten esas predicciones en ofertas. A medida que la industria pasó de subastas de segundo precio a subastas de primer precio entre aproximadamente 2017 y 2019 (Google Ad Manager cambió en 2019), los DSP agregaron sombreado de ofertas: los modelos estiman el precio más bajo que probablemente aún ganará, para que los compradores no paguen de más. En el lado de las ventas, los SSP establecen pisos dinámicos y deciden a qué socios de demanda llamar. Históricamente, el modelado de audiencia dependía de cookies de terceros que siguen a los usuarios a través de los sitios. Safari los bloquea de forma predeterminada y Firefox los restringe, y App Tracking Transparency (2021) de Apple restringió los ID de publicidad móvil. Google pasó años planeando eliminar gradualmente las cookies de terceros en Chrome a través de su Privacy Sandbox, luego, en 2024, cambió de rumbo y dijo que no forzaría su eliminación. Aun así, la industria se ha desplazado hacia datos propios, orientación contextual, salas limpias de datos e identificadores alternativos. El fraude publicitario es un problema constante. Los bots, los anuncios ocultos y los dominios falsificados agotan los presupuestos; La operación Methbot expuso en 2016 reproducciones de vídeos falsos en versiones falsificadas de sitios premium. Los modelos de detección buscan comportamientos no humanos y los estándares ads.txt y sellers.json permiten a los compradores verificar quién está autorizado a vender el inventario de un sitio. Un error común es pensar que la IA publicitaria "conoce" a los individuos. La mayoría de los modelos funcionan con señales probabilísticas y una gran parte de la focalización es contextual o modelada a nivel de grupo.