Un equipo de investigadores ha desarrollado un marco analítico llamado SODA, diseñado para mejorar la eficacia de la publicidad digital mediante el uso de Modelos de Lenguaje Grande (LLM) y AI explicable. Este sistema aborda la falta de transparencia en plataformas de publicidad como Meta Ads, donde los anunciantes, atrapados por los efectos de red, se ven obligados a confiar en intuiciones mientras pierden miles de millones de dólares en anuncios ineficaces.

A través de la combinación de LLMs con aspectos explicativos, SODA permite una colaboración mejorada entre los especialistas en marketing y los sistemas de inteligencia artificial. Esto es crucial, pues las plataformas emplean enormes cantidades de datos y algoritmos opacos para segmentar audiencias, estructurar precios y evaluar la relevancia de los anuncios, haciendo difícil a los anunciantes tomar decisiones informadas.

Una de las claves del sistema es predecir las tasas de clics (CTR) utilizando modelos de aprendizaje automático para analizar y evaluar el contenido publicitario. Este enfoque ayuda a optimizar las estrategias publicitarias mediante la visualización del proceso de toma de decisiones de una red neuronal, ofreciendo análisis comprensibles que los especialistas pueden transformar en ideas accionables.

El modelo SoWide-v2, una versión mejorada de la arquitectura original SoWide, ha mostrado ser eficaz en la predicción de CTR, ofreciendo mejoras significativas sobre las técnicas convencionales de aprendizaje automático. SoWide-v2 utiliza un conjunto diverso de características de entrada, incluyendo texto, imágenes y datos tabulares, para entrenar un modelo capaz de predecir el rendimiento de contenido publicitario basado en modalidades múltiples.

Al vislumbrar una revolucionaria colaboración humano-IA, las pruebas preliminares muestran que la comprensión semántica proporcionada por SODA ayuda a desmitificar la publicidad digital, posibilitando a los equipos de marketing tomar decisiones más informadas y ágiles. Esto podría motivar cambios significativos en la industria, racionalizando prácticas y adoptando un enfoque más transparente y dirigido de la publicidad en línea.