El blog de DAC

A medida que los consumidores utilizan cada vez más la IA conversacional para investigar problemas, evaluar opciones y buscar asesoramiento, ChatGPT se perfila como un nuevo entorno en el que las marcas pueden llegar al público mientras aún se están formando sus preferencias. Esto convierte a los anuncios de ChatGPT en una novedad importante que los anunciantes deben seguir de cerca. Sin embargo, ser pionero en un nuevo canal y estar preparado para ampliar la inversión en él son dos cosas diferentes. Basándonos en las primeras pruebas realizadas por los anunciantes, nuestra opinión es que la mayoría de las marcas aún no deberían desviar una inversión significativa centrada en la conversión de los canales de rendimiento consolidados hacia los anuncios de ChatGPT. En su lugar, los anunciantes deberían considerar ChatGPT principalmente como una oportunidad emergente para generar interés, una que pueda justificar pruebas controladas cuando el momento estratégico, la audiencia y el presupuesto sean los adecuados. La cuestión clave es el coste de oportunidad Cuando surge una nueva plataforma publicitaria, la pregunta suele formularse así: «¿Deberíamos probarla?». Una pregunta mejor sería: «¿Es este el mejor uso que podemos dar a nuestro próximo presupuesto publicitario?». Para la mayoría de los anunciantes, la inversión adicional en los anuncios de ChatGPT compite con canales que ya cuentan con sistemas de optimización maduros, parámetros de rendimiento consolidados, segmentación sofisticada y años de datos históricos de los anunciantes. Eso supone un listón muy alto. Los primeros datos de las pruebas realizadas por los anunciantes sugieren que, en la actualidad, los anuncios de ChatGPT pueden suponer un sobrecoste significativo en comparación con los canales digitales consolidados. Los resultados también varían considerablemente entre anunciantes y casos de uso. Por ejemplo, en una de las primeras cuentas gestionadas por DAC, el coste de los leads que acabaron convirtiéndose en reservas a través de los anuncios de ChatGPT fue aproximadamente 100 veces superior al habitual para ese anunciante. En otros casos analizados por DAC, los CPM de consideración y notoriedad fueron, respectivamente, 8,7 y 9,5 veces superiores a los valores de referencia habituales de los anunciantes. Aunque estos primeros resultados son meramente orientativos y no deben extrapolarse al conjunto de la plataforma, sí permiten hacerse una idea de las diferencias de coste y eficiencia que pueden encontrarse los anunciantes en las distintas fases del funnel. Los resultados obtenidos por otros anunciantes apuntan en la misma dirección: el rendimiento sigue siendo muy variable. Las primeras pruebas muestran tanto potencial como volatilidad Las experiencias publicadas por los anunciantes han arrojado una amplia variedad de resultados. Por ejemplo, Search Engine Journal informó de que Hostinger invirtió casi 70 000 dólares en probar los anuncios de ChatGPT y observó que los CPM superaban los 65 dólares a medida que aumentaba la inversión. La empresa también expresó su preocupación por las tasas de clics, la calidad del tráfico y la dificultad de evaluar el rendimiento únicamente a través de las conversiones directas. Según se informa, los casos de uso más específicos obtuvieron mejores resultados que los mensajes generales. El mismo informe de Search Engine Journal también citaba a un anunciante B2B que registró un CPM de 64,34 dólares, un CPC de 9,29 dólares y un CTR del 0,7 %. El análisis de las organizaciones que generaban su tráfico de pago reveló que solo una pequeña parte se ajustaba al perfil de cliente ideal del anunciante. Estos resultados no significan que los anuncios de ChatGPT no puedan funcionar. Demuestran algo más importante para los planificadores de medios: la relevancia conversacional no se traduce automáticamente en tráfico cualificado ni en resultados empresariales eficientes. Y sin puntos de referencia maduros de la plataforma, sigue siendo difícil determinar cómo debería ser un «buen» rendimiento. Dónde los anuncios de ChatGPT pueden ofrecer más valor La eficiencia en el rendimiento es solo una parte de la historia. ChatGPT crea un momento mediático que es fundamentalmente diferente de muchos entornos publicitarios tradicionales, en el que los consumidores utilizan la IA conversacional mientras intentan comprender un problema: piden recomendaciones, buscan posibles soluciones y comparan alternativas. En esos momentos, es posible que las personas aún no hayan decidido qué marca, producto o servicio prefieren. Eso brinda a los anunciantes una oportunidad potencialmente valiosa para participar en una fase más temprana del proceso de decisión. Por ese motivo, actualmente consideramos que los anuncios de ChatGPT tienen un papel más natural en la fase de consideración, más que como sustituto directo de canales que ya han demostrado su eficacia a la hora de captar y convertir la demanda de forma eficiente. Esto no significa que todos los anunciantes deban lanzar inmediatamente una campaña de consideración. Las primas actuales por CPM implican que las pruebas deben tener una justificación estratégica clara. Una prueba controlada puede tener sentido cuando: Un periodo estacional importante brinda la oportunidad de influir en los consumidores mientras se están formando sus preferencias. El lanzamiento de un producto o servicio hace que fomentar la consideración resulte especialmente valioso. El público y el caso de uso encajan de forma natural con la búsqueda conversacional, las recomendaciones o la comparación. Existe suficiente flexibilidad presupuestaria para dar prioridad al aprendizaje sin desviar una inversión significativa de los canales de rendimiento contrastados. Para otras marcas, la mejor decisión puede ser simplemente seguir observando la plataforma mientras se desarrolla su ecosistema publicitario. El objetivo debe ser aprender, no poder decir que la marca fue una de las primeras en adoptarla. La transparencia de la plataforma aún tiene que ponerse al día Una de las mayores diferencias entre ChatGPT Ads y las plataformas publicitarias consolidadas no es si los anunciantes pueden medir los resultados. Cada vez más, pueden hacerlo. El reto es comprender por qué se produjeron esos resultados. Los anunciantes pueden medir impresiones, clics, gasto, CTR, CPC, CPM y conversiones. La medición de conversiones también puede realizarse mediante herramientas como OpenAI Pixel, la API de conversiones, los parámetros dinámicos de URL y plataformas de análisis estándar como GA4 y Adobe Analytics. Sin embargo, los anunciantes siguen teniendo menos visibilidad sobre los factores competitivos y la dinámica de las subastas que influyen en el rendimiento que en plataformas consolidadas de búsqueda y redes sociales. Todavía no cuentan con herramientas equivalentes a algunos de los informes sobre competencia y análisis de subastas habituales en otras plataformas, y OpenAI tampoco ha publicado benchmarks generales de rendimiento por anunciante, sector o tipo de campaña. Las señales contextuales pueden ayudar a determinar la relevancia de los anuncios, pero no funcionan exactamente igual que las palabras clave tradicionales ni garantizan que estos se muestren en conversaciones concretas o a audiencias específicas. Por eso, cuando el rendimiento cambia de forma significativa, los anunciantes cuentan con menos información para identificar la causa: puede deberse a la competencia, la relevancia, el inventario disponible, la dinámica de las pujas, el contexto de la conversación o la calidad de la audiencia. Esto dificulta no solo determinar si una campaña ha «funcionado», sino también saber hasta qué punto puede optimizarse y escalarse con garantías. Una mejor medición no implica una mayor eficiencia La mejora del ecosistema de medición en torno a los anuncios de ChatGPT es alentadora. Los anunciantes que estén considerando realizar una prueba deben establecer una medición que permita evaluar los resultados junto con el resto de la combinación de medios. Esto incluye un seguimiento de conversiones adecuado, UTM coherentes y una medición en la plataforma de análisis alineada con los KPI asociados a la etapa del embudo de la campaña. Pero hay una distinción importante: una mejor medición ayuda a los anunciantes a determinar con mayor precisión si los anuncios de ChatGPT están funcionando. No hace que el canal sea, por sí mismo, más eficiente. Esa distinción debe seguir siendo fundamental a la hora de tomar decisiones de inversión. ¿Qué podría hacer cambiar nuestra opinión? Los anuncios de ChatGPT siguen siendo un producto emergente, por lo que la recomendación actual no debe considerarse definitiva. Varios factores podrían cambiar sustancialmente el argumento a favor de la inversión: Condiciones económicas más competitivas. A medida que evolucionen el inventario, la demanda y el ecosistema de subastas, los CPM y los CPC podrían acercarse a niveles que hagan económicamente atractivas pruebas más amplias. Benchmarks de rendimiento más sólidos. Los puntos de referencia a nivel sectorial y de campaña proporcionarían a los anunciantes el contexto que tanto necesitan para evaluar los resultados. Mayor profundidad en la segmentación. La ampliación de las capacidades geográficas y de segmentación de la audiencia haría que la plataforma resultara relevante para un abanico más amplio de anunciantes, especialmente para empresas con áreas de servicio o mercados muy bien definidos. Mejor optimización y transparencia. Un mejor conocimiento de la distribución, la competencia y los factores que impulsan el rendimiento daría a los anunciantes mayor confianza en su capacidad para optimizar y ampliar las campañas. Más pruebas del impacto incremental en el negocio. En última instancia, el argumento más sólido a favor de una mayor inversión será la evidencia de que ChatGPT puede aportar un valor que complemente o supere los rendimientos incrementales disponibles en otros medios de la combinación publicitaria. ¿Cuál es el siguiente paso para los anunciantes? ChatGPT se está convirtiendo en una parte cada vez más importante de la forma en que los consumidores descubren información, evalúan alternativas y toman decisiones. Los anunciantes deberían prestar atención a ese cambio. Pero prestar atención no implica realizar inversiones indiscriminadas. Para la mayoría de las marcas actuales, recomendamos considerar los anuncios de ChatGPT como una oportunidad emergente de aprendizaje, más que como un sustituto de los medios de rendimiento ya consolidados. Las marcas con suficiente flexibilidad presupuestaria, un caso de uso relevante para el consumidor y un momento estratégico significativo pueden beneficiarse de una prueba de alcance limitado diseñada para generar aprendizaje. A los anunciantes centrados en el rendimiento con flexibilidad limitada les conviene más mantener la inversión en canales probados mientras observan cómo se desarrollan las capacidades publicitarias y la economía de ChatGPT. La oportunidad es real. También lo es la necesidad de actuar con disciplina. El objetivo no debe ser invertir en los anuncios de ChatGPT simplemente porque la plataforma sea nueva. Debe consistir en comprender en qué ámbitos la publicidad conversacional puede generar valor incremental y ampliar la inversión cuando los datos lo respalden.