Anuncios e IA: más numerosos, pero todos iguales

Producir un anuncio nunca había costado tan poco esfuerzo. Un asistente propone treinta titulares en un minuto, la plataforma publicitaria genera imágenes a partir de su página, y un equipo que sacaba cinco variantes por semana puede sacar cincuenta. La pregunta interesante ya no es la velocidad. Es lo que ocurre cuando todos los anunciantes de un sector aceleran con las mismas herramientas, entrenadas con los mismos textos, y acaban diciendo lo mismo de la misma manera.

En resumen

• En un experimento realizado por dos investigadores, los equipos con una IA produjeron un 50 % más de anuncios por persona, con mejores textos, pero contenidos más homogéneos.
• El mismo efecto aparece en la escritura creativa: la IA eleva el nivel individual y acerca las producciones entre sí.
• El volumen ya no distingue a nadie; lo que distingue son los hechos que solo posee el anunciante.
• El papel de las personas que diseñan los anuncios se desplaza hacia la elección de lo que se dice y la revisión de lo que se produce.

Un experimento con 11 024 anuncios

Harang Ju y Sinan Aral llevaron a cabo un experimento de campo poco común por su tamaño. Los participantes, elegidos por sorteo, trabajaban o bien en parejas de humanos, o bien con un agente de IA, y debían producir anuncios. Esos anuncios se difundieron después en condiciones reales en una red social, con unos 5 millones de impresiones.

El resultado tiene dos caras. Los equipos con una IA produjeron más, con textos de mejor calidad. Pero sus contenidos eran más homogéneos, y los equipos de dos humanos hicieron mejores imágenes. Se trata de un documento de trabajo, cuya publicación en revista no está confirmada hasta la fecha: un resultado sólido por su método y su muestra, pero que otros equipos deben confirmar.

El mismo efecto, en otros ámbitos

No es un accidente propio de la publicidad. Anil Doshi y Oliver Hauser publicaron en Science Advances un experimento sobre relatos cortos. Los escritos con ideas procedentes de la IA se consideran más creativos, mejor escritos y más agradables, sobre todo en los autores menos creativos al principio, pero se parecen más entre sí que los escritos sin IA.

Hemos analizado este estudio, y lo que dice sobre la creatividad en general, en nuestro artículo sobre la IA y la creatividad. Lo que importa aquí es la convergencia de los dos resultados: cada uno progresa, el conjunto se uniformiza.

Por qué los anuncios se parecen

El mecanismo no tiene nada de misterioso. Un modelo de lenguaje propone la continuación más probable teniendo en cuenta lo que se le pide. Si dos competidores le describen el mismo producto con las mismas palabras, les propondrá ganchos parecidos: los mismos beneficios, los mismos verbos, las mismas promesas de rapidez y sencillez.

En un feed de noticias o una página de resultados, el anuncio intercambiable tiene un coste preciso: puede estar bien escrito y no dejar nada en la memoria. El comprador ve tres promesas idénticas y elige por el precio, o no elige.

Lo que no se parece: sus datos

La única materia que un competidor no puede dar a la misma herramienta son sus propios hechos. La IA les da forma muy bien; no puede inventarlos, y no conviene que lo intente.

• Sus cifras de explotación. Un plazo de entrega real, una tasa de respuesta en menos de una hora, un año de fundación, siempre que pueda probarlos.
• Las palabras de sus clientes. Las objeciones escuchadas en las reuniones, las frases de las reseñas, las preguntas planteadas al soporte. Dicen qué decide la compra mejor que un argumentario genérico.
• Sus resultados de campaña. Los anuncios que trajeron solicitudes cualificadas, no solo clics, y los que fracasaron.
• Sus contactos con consentimiento. Una lista a la que escribir antes de pagar por volver a encontrar a las mismas personas en otro lugar.

En concreto, la instrucción que se da a la IA cambia de naturaleza. En lugar de «escribe un anuncio para nuestro software», se le dan tres objeciones reales, un plazo medido y la formulación exacta de una reseña de cliente, y luego se le piden variantes. Sigue produciendo rápido, pero a partir de una materia que nadie más posee.

El volumen, para probar más que para difundir

La ventaja de la IA en volumen sigue siendo real, siempre que se use para probar, no para inundar. Cincuenta variantes no valen nada si todas dicen lo mismo; diez variantes que prueban diez enfoques distintos, cada uno alimentado por un hecho propio, enseñan algo.

1. 01Elegir los enfoques.

   De tres a cinco promesas distintas, cada una respaldada por un hecho verificable de su actividad.

2. 02Pedir variantes a la IA.

   Varias formulaciones por enfoque, a partir de los datos facilitados, sin añadir nada que no esté en la instrucción.

3. 03Revisar lo que compromete.

   Precios, plazos, garantías, comparaciones: todo lo que pudiera engañar se verifica antes de la difusión.

4. 04Probar con suficiente volumen.

   Un enfoque cada vez, juzgado por las solicitudes cualificadas y no por los clics.

El número de clics necesario para sacar conclusiones es el objeto de nuestro artículo sobre la prueba de anuncios, y las reglas de revisión de los textos y visuales generados se detallan en nuestro artículo sobre la publicidad y la IA.

Aplicamos la misma regla a nuestros propios contenidos: el motor que prepara los artículos de este blog solo produce borradores, y ninguno se publica sin revisión humana, una regla adoptada después de que un cliente tuviera que retirar de su sitio tres contenidos inventados por la IA.

Un mercado que se va a llenar

La competencia por la atención de pago ya es amplia. Según Eurostat, el 32,6 % de las empresas de la Unión de 10 o más personas pagaban publicidad en internet en 2024, y el 27,8 % en Francia (base isoc_cismt). A medida que la producción de anuncios se vuelve casi instantánea para cada una de ellas, el número de anuncios crece más rápido que la atención disponible.

En este panorama, el trabajo de las personas que diseñan las campañas no desaparece, cambia de centro: menos tiempo para redactar la decimoquinta variante, más tiempo para decidir qué merece decirse, para buscar los hechos que lo prueban y para revisar lo que la máquina hace con ello. Es el reparto que prevé nuestra oferta de marketing digital: la IA prepara las variantes, una persona las valida. Y para juzgar un anuncio por las ventas en lugar de por los clics, subir las ventas del CRM a Google Ads sigue siendo el punto de partida. La IA hace que la producción sea abundante; la diferencia vuelve a ser escasa, y viene de lo que usted sabe sobre sus clientes.

Preguntas frecuentes

Fuentes

1. Ju y Aral, Collaborating with AI Agents: Field Experiments on Teamwork, Productivity, and Performance, arXiv 2503.18238 (nueva pestaña)arxiv.org
2. Doshi y Hauser, Generative AI enhances individual creativity but reduces the collective diversity of novel content, Science Advances, 12/07/2024 (nueva pestaña)doi.org
3. Eurostat, base isoc_cismt (redes sociales y publicidad), extraída el 14/10/2026 (nueva pestaña)ec.europa.eu