Google bloqueó o eliminó una cantidad considerable de anuncios sospechosos durante el año 2023, incluyendo aquellos vinculados con posibles estafas en línea, servicios financieros de alto riesgo y promociones de malware. La empresa hizo uso de la inteligencia artificial para llevar a cabo esta tarea, empleando modelos de aprendizaje automático que fueron entrenados minuciosamente para detectar contenido que violara las políticas de publicidad establecidas. Según el informe de seguridad de anuncios de 2023 de Google, estos modelos demostraron una capacidad excepcional para analizar y comprender rápidamente grandes volúmenes de contenido, identificando incluso las variaciones más sutiles. A pesar de la evolución en las tácticas de los estafadores, Google respondió integrando Gemini, su modelo de inteligencia artificial más avanzado, para combatir los anuncios engañosos y salvaguardar la integridad de los usuarios de internet.
Los avances logrados mediante el uso de la inteligencia artificial en Google Ads durante el año pasado fueron notables, con más de cinco mil quinientos millones de anuncios bloqueados o eliminados, lo que representa un incremento respecto al año anterior. Además, se suspendieron cerca de doce millones setecientas mil cuentas de anunciantes, casi el doble de la cantidad registrada en 2022. Estas acciones se enfocaron principalmente en violaciones de políticas publicitarias, abusos de marcas registradas y la eliminación de contenido inapropiado, como juegos de azar, anuncios de salud y contenido sexual. Asimismo, se restringió la monetización en millones de publicaciones de anuncios relacionados con contenido sexual y otros temas sensibles. Google intensificó su lucha contra las infracciones graves o generalizadas, evaluando un número considerable de sitios web y restringiendo la monetización en aquellos que presentaban riesgos para los usuarios.
La aplicación de la inteligencia artificial en este proceso resultó ser efectiva, con más del 90% de las acciones de cumplimiento basadas en modelos de aprendizaje automático. En caso de discrepancias o errores, los anunciantes tienen la posibilidad de apelar y solicitar una revisión por parte de un equipo humano encargado del cumplimiento de políticas.
