El Interactive Advertising Bureau (IAB) publicó el 3 de agosto un marco de medición estandarizado, Measuring Visibility in the AI Era, para ordenar cómo marcas, editores, agencias y proveedores de medición deben evaluar la presencia de una marca —o de un medio— en las plataformas de descubrimiento basadas en inteligencia artificial generativa, según el comunicado de la propia organización.
El documento organiza la medición en cuatro categorías, que el IAB llama las cuatro P: presencia (con qué frecuencia aparece la marca, o se cita el contenido de un editor, en las respuestas de la IA), prominencia (en qué posición y con qué relieve dentro de la respuesta), representación (con qué precisión y en qué tono se describe, una dimensión que incluye una tasa de alucinación para detectar inexactitudes factuales) y persuasión (si esa visibilidad se traduce en una acción real, con métricas de fuerza de recomendación y de clics posteriores a la cita).
El marco responde a que más de veinte proveedores venden ya herramientas de medición de visibilidad en IA con metodologías distintas entre sí, según explica el IAB, organización que agrupa a más de 700 empresas del sector. Caroline Gigerlich, vicepresidenta de Inteligencia Artificial del IAB, sostiene que el sector necesita un vocabulario común antes de que cada proveedor fije su propio criterio de éxito. El propio comunicado matiza que no se trata todavía de un estándar cerrado, sino de una guía en dos niveles —de orientación y de grado de decisión—, porque la medición de visibilidad en buscadores de IA no es aún lo bastante estable para fijarla en piedra. El IAB ya trabaja en una segunda pieza del mismo proyecto: un marco de atribución que repartirá el mérito de una conversión entre los distintos agentes de IA que intervienen en el camino de compra, previsto para el 12 de noviembre.
Conviene no confundir lo que este marco mide con reputación. Visibilidad es que a una marca la mencionen o la citen; reputación es el juicio que un público se forma sobre ella con el tiempo, y las dos cosas no siempre van en la misma dirección. El propio marco lo reconoce en su categoría de representación: que la IA cite mucho a una marca no dice nada de si la describe bien, mal o con datos inventados —de ahí la tasa de alucinación como métrica de seguridad de marca, no de alcance—.
Para los departamentos de comunicación y marketing que llevan meses vigilando cómo aparecen sus marcas en las respuestas de la IA generativa —el mismo terreno que ya exploraron con herramientas propias The Pollack Group y Burson este verano—, el marco del IAB no resuelve el problema de medir: ofrece, por primera vez, un vocabulario compartido para exigírselo a quien vende la medición.