Después de que los anunciantes expresaran su conmoción por los resultados, DV e IAS defendieron sus ofertas con declaraciones que atacaban la metodología del informe. Según una publicación en el blog de IAS, la empresa está “motivada por una misión singular: ser el referente mundial en materia de confianza y transparencia en la calidad de los medios digitales”.

“Estamos comprometidos con la excelencia en la medición y optimización de medios”, IAS escribió“Y estamos innovando constantemente para superar los altos estándares que nuestros clientes y socios merecen mientras maximizan el retorno de la inversión y protegen el valor de la marca en los canales digitales”.

En el comunicado de DoubleVerify, la empresa dicho El informe de Adalytics carecía de contexto adecuado y enfatizaba sus opciones de configuración para los anunciantes. Sin embargo, fuentes dentro de los espacios de tecnología publicitaria, marca y agencia, dijeron que el informe identificó con precisión los problemas clave. A pesar de los compromisos, las fuentes dijeron que DV e IAS aún no han brindado suficiente transparencia para aliviar las preocupaciones sobre las herramientas de IA, lo que a su vez ayudaría a la industria a comprender y probar mejor las herramientas, así como a abordar preocupaciones más amplias.

Un experto, citando una escena de Star Wars en la que Obi Wan Kenobi usa el control mental para redirigir a los soldados de asalto en otra dirección, lo expresó de esta manera: «Si alguna vez hubo un momento en la seguridad de la marca que diga ‘estos no son los droides que estás buscando’, es este».

A principios de esta semana, Digiday envió a DV e IAS preguntas sobre las que los anunciantes y los expertos en tecnología querían obtener información antes de que se publicara el informe. Las preguntas abordaban cómo se aplica la tecnología de seguridad de marca, el proceso del modelo de IA para analizar y valorar la seguridad de las páginas y si las páginas se rastrean ocasionalmente o en tiempo real. Otros preguntaban si las empresas realizaban análisis a nivel de página y si el contenido UGC se analiza de forma diferente al contenido de noticias. Ni DV ni IAS respondieron directamente a las preguntas.

“Es evidente que el sistema tiene algunas lagunas que cometen errores evidentes”, afirmó Laura Edelson, profesora de la Universidad de Nueva York. “Si yo fuera cliente, lo primero que querría es más información sobre cómo funciona este sistema”.

Sin transparencia, un informe como el de Adalytics “realmente destruye la confianza”, porque “sin confianza no hay base”, dijo Edelson.

¿Cómo debería ser entonces la transparencia? ¿Qué tipo de información deberían obtener los anunciantes de los proveedores? ¿Y cómo pueden las herramientas de inteligencia artificial para la seguridad de las marcas abordar mejor los problemas que afectan a los contenidos y los anuncios en Internet?

Rocky Moss, director ejecutivo y cofundador de la startup DeepSee.io (una plataforma de investigación de la calidad de los editores), argumentó que las empresas de medición deberían proporcionar datos más granulares sobre la precisión y la fiabilidad de la categorización a nivel de página. Los anunciantes también deberían preguntar a los proveedores sobre otras cuestiones: cómo responde la tecnología de preoferta de los proveedores cuando una URL no está categorizada o cuando está detrás de un muro de pago; cómo abordan una posible dependencia excesiva de las calificaciones agregadas; y sobre el riesgo de supresión de la oferta para URL no categorizadas. También cree que los proveedores deberían compartir información sobre cómo evitan los falsos positivos y cuánto tiempo dedican a revisar el contenido marcado todos los días para sitios de noticias heredados y con mucho tráfico.

“Dicho esto, los modelos de categorización siempre serán probabilísticos, y se espera que haya falsos negativos y falsos positivos en cantidades (con suerte) pequeñas”, dijo Moss. “Si el producto se vende sin revelar eso, es deshonesto. Si alguien compra protección BS, creyendo que es perfecto, conozco bots de Twitter con algunos NFT para venderlos”.

Según Tiffany Xingyu Wang, fundadora de una startup de tecnología oculta y cofundadora de Oasis Consortium, una organización sin fines de lucro enfocada en tecnología ética, la brecha entre la seguridad de la marca y la seguridad del usuario se está desdibujando cada vez más. Cree que las empresas que tienen incentivos para abordar ambas cuestiones merecen mejores herramientas para la seguridad del usuario, la idoneidad de la marca y la publicidad alineada con el valor.

“Tenemos que dejar de centrarnos en las listas de bloqueo para filtrar contenido”, dijo Wang, que anteriormente era director de marketing de la empresa de moderación de contenido con inteligencia artificial OpenWeb. “Ya no es adecuado para los anunciantes, dado el entorno cada vez más complejo”.

En Seekr, que ayuda a los anunciantes y a las personas a identificar y filtrar información errónea y otros contenidos dañinos, todo el contenido que ingresa a su modelo de inteligencia artificial se pone a disposición para su revisión. Eso incluye artículos de noticias, episodios de podcasts y otros contenidos. En lugar de etiquetar el riesgo del contenido mediante sistemas que se miden en una escala de «bajo», «medio» o «alto», Seekr califica el contenido en una escala del 1 al 100. También muestra qué se califica, cómo se califica, qué se marca y por qué se marca.

La transparencia también ayuda a las empresas a tomar mejores decisiones comerciales, afirmó Pat LaCroix, vicepresidente ejecutivo de alianzas estratégicas en Seekr. También señaló que el rendimiento y la idoneidad no deberían ser mutuamente excluyentes: «Esto no debería verse como una molestia o un impuesto que se paga, sino como algo que impulsa métricas clave».

“La gente necesita cambiar de perspectiva y todos necesitan profundizar un poco más para saber cómo evaluar el contenido. Es demasiado genérico y demasiado complejo”, dijo LaCroix, quien anteriormente trabajó en agencias y en empresas como Bose. “Al final, el CPM sigue siendo una métrica real a la que los compradores están sujetos y los anunciantes siguen buscando los precios más bajos y es por eso que esto sigue sucediendo”.

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