Efectividad publicitaria de la IA en 2025: por qué los anuncios creados por IA superan a los expertos humanos en un 19% [Estudio de NYU x Emory]

Por qué fallan tus anuncios modificados mediante IA y qué están haciendo las principales marcas de comercio electrónico en su lugar

Un estudio pionero de la NYU Stern y la Universidad de Emory, publicado en octubre de 2025, acaba de romper la sabiduría convencional sobre la inteligencia artificial en la publicidad. El equipo de investigación, formado por Hyesoo Lee, Vilma Todri, Panagiotis Adamopoulos y Anindya Ghose, realizó la prueba 105.999 impresiones de anuncios en campañas de display reales de Google Ads y descubrió algo contradictorio: Los anuncios totalmente generados por IA superan a los creados por expertos humanos en un 19%, mientras que los anuncios modificados por IA no muestran ninguna mejora significativa.

Este hallazgo va en contra de lo que creían muchos líderes de marketing. Durante años, la suposición de trabajo fue que la IA funciona mejor como Herramienta de edición—una forma de mejorar y refinar el trabajo creativo existente. La investigación demuestra lo contrario. Y para las marcas que publican anuncios de Shopping, feeds de productos y campañas de comercio electrónico, esa distinción podría marcar la diferencia entre crecer de forma rentable o gastar poco a poco el presupuesto destinado a los medios de comunicación.

En este artículo, desglosaremos lo que revela el estudio sobre Efectividad publicitaria de la IA en 2025, por qué los resultados son importantes para su empresa y cómo plataformas modernas como Dataïads Están diseñados para aprovechar esta ventaja de rendimiento impulsada por la IA y, al mismo tiempo, mantenerse alineados con las restricciones del mundo real, como las reglas de divulgación y la coherencia de la marca.

El hallazgo innovador: los anuncios creados por IA superan a los expertos humanos en un 19%

Empecemos con el resultado principal: Los anuncios generados por IA lograron un aumento relativo del 19% en la tasa de clics en comparación con los anuncios creados por expertos humanos, lo que elevó el CTR del 3,73% al 4,44% en las pruebas de campo en la Red de Display de Google.

Esta no fue una ganancia marginal observada en una configuración exclusiva de laboratorio. El equipo de NYU-Emory llevó a cabo una campaña real de Google Ads para marcas de cosméticos y productos de belleza con:

• 105.999 impresiones
• 4.026 clics
• 10 condiciones creativas (experto humano, modificado por Genai, creado por Genai con y sin embalaje diseñado por IA)
  

El aumento del rendimiento de los anuncios creados por IA fue consistente, estadísticamente significativo y consistentemente significativo.

Por qué triunfan los anuncios creados por IA: tres mecanismos psicológicos y visuales

Los investigadores identifican tres factores clave que explican por qué los anuncios totalmente generados por IA superan a los creativos tanto humanos como modificados por la IA.

1. Un compromiso emocional más fuerte

En la fase de laboratorio, se generaron anuncios creados por IA Mayor compromiso emocional más que las líneas de base humanas. El compromiso emocional es un factor fundamental de la eficacia informativa y persuasiva en la publicidad.

En pocas palabras: las imágenes creadas por Genai hacían que las personas sintieran más, lo que se tradujo en una mayor intención de compra.

2. Mejor fluidez de procesamiento y calidad estética

Los anuncios creados por Genai también obtuvieron puntajes más altos en:

• Atractivo estético
• Relaciones equilibradas entre el producto y el entorno
• Contraste de color útil Eso mejora la claridad perceptiva
  

Cuando la diferencia de tamaño entre el producto y el fondo es más equilibrada y la separación de colores es clara, los consumidores procesan el anuncio con mayor facilidad. Esto Fluidez de procesamiento Reduce la carga cognitiva y fortalece la persuasión, exactamente lo que confirma el estudio de campo.

3. Optimización creativa sin restricciones

Cuando la IA genera anuncios Desde cero, se puede optimizar en todas las dimensiones a la vez:

• Composición, diseño y puntos focales
• Iluminación, textura y profundidad
• Prominencia del producto frente a antecedentes
• Jerarquía visual y claridad del mensaje
  

Los diseñadores humanos suelen trabajar con restricciones: plantillas, imágenes de campañas anteriores, bibliotecas de marcas y flujos de trabajo de aprobación. Los modelos de IA, que se basan en enormes corpus visuales, pueden buscar libremente en un espacio creativo más amplio y converger en estructuras de alto rendimiento sin esas limitaciones:Siempre y cuando les permitas crear de forma holística.

Los números duros: resultados de un estudio de campo

Según los resultados sin modelos y las estimaciones logit incluidas en el estudio, el experimento de campo de Google Ads en el mundo real demuestra una ventaja de rendimiento clara y estadísticamente significativa para los anuncios creados por IA. Human Expert Ads alcanzó una tasa de clics de 3,73%, mientras que los anuncios totalmente generados por IA llegaron 4,44%. Esto corresponde a un Incremento relativo del CTR del 19%, o año Elevación absoluta de 0,71 puntos porcentuales.

Al otro lado del 105.999 impresiones Incluido en la prueba de campo, este aumento de 0,71 puntos se traduce directamente en más clics para las variantes generadas por la IA. Para hacer esto más concreto: para una marca que funciona aproximadamente 1 millón de impresiones al mes, una mejora absoluta similar produciría alrededor 7.100 clics adicionales, incluso antes de tener en cuenta cualquier mejora en la tasa de conversión, el valor medio de los pedidos o los ingresos posteriores.

Por qué los anuncios modificados con IA se quedan cortos: el problema de las restricciones creativas

El resultado más sorprendente del estudio es que Los anuncios modificados con IA no superan significativamente a los anuncios de expertos humanos—y tiende a reducir la intención de compra en el laboratorio.

Esto va en contra de lo que sabemos de los LLM basados en texto, donde la IA suele ser mejor para editar que para escribir desde cero. En el caso de Visual GenAI, el patrón se invierte.

La trampa de la modificación: cómo las restricciones matan la eficacia

Cuando la IA modifica un anuncio existente, hereda todas las restricciones de diseño del humano original:

• Diseño y composición fijos
• Relación entre el producto existente y el fondo
• Colocación de activos de marca predefinida
• Paleta de colores y estilo combinados
  

Esas restricciones limitan la capacidad del modelo para optimizar la creatividad como Todo coherente. El análisis del mecanismo del artículo muestra:

• Anuncios modificados con Genai Obtén una puntuación alta en Novelty,
• Pero Poca validez ecológica—se sienten menos reales y creíbles.
  

Los espectadores perciben que algo está «mal». El resultado: novedad sin adecuación y un poder de persuasión más débil.

Evidencia de laboratorio: alta novedad, baja credibilidad

En el laboratorio, los investigadores estiman un modelo de ecuaciones estructurales que vincula:

• Características visuales (puntuación estética, diferencias de tamaño, diferencias de color)
• Variables perceptivas (validez ecológica, compromiso emocional, novedad)
• Rutas informativas y persuasivas
• Intención de compra
  

Hallazgos clave:

• Los anuncios modificados con Genai tienen un coeficiente negativo de validez ecológica (b = −0.52)
• En cambio, los anuncios y paquetes creados por Genai aumentan el compromiso emocional
  Tanto los anuncios modificados por Genai como los creados por Genai se clasifican como más novedosos que las líneas de base humanas, pero La novedad por sí sola no explica las diferencias de rendimiento
  

En resumen: los anuncios modificados con IA parecen nuevos, pero no «correctos». Esa inadecuación socava la intención de compra.

Qué significa esto para su flujo de trabajo

Si su proceso actual es:

1. Anuncios de diseños de equipos humanos
2. La IA los «mejora» (filtros de estilo, cambios de fondo, modificaciones menores)
3. Usted envía las variantes mejoradas con IA
   

... es probable que estés sentado en el zona de bajo impacto y alta restricción El estudio advierte sobre.

La investigación sugiere un nuevo patrón: La IA primero, los humanos refinan, no los humanos primero, la IA pule.

El dilema de la divulgación: cómo la transparencia cuesta aproximadamente el 31,5% del CTR

El estudio también puso a prueba algo que todo vendedor tendrá que afrontar en virtud de la Ley de IA de la UE: Revelar que un anuncio fue creado o asistido por la IA.

Cuando los investigadores agregaron etiquetas como «diseñado por IA» o «generado por IA» a anuncios que, por lo demás, serían idénticos, el CTR se redujo drásticamente:

• CTR estimado con información a revelar: 2,56%
  
• frente a la línea de base de los anuncios de expertos humanos: 3,73%
  
• → un Caída de 1,17 puntos porcentuales, o − 31,5% Reducción relativa del CTR
  

El efecto negativo fue Coherente en todas las especificaciones del modelo y se aplicó independientemente de si el anuncio se modificó o creó mediante IA.

Por qué la divulgación perjudica el rendimiento

Los mecanismos más plausibles:

1. Autenticidad reducida
   Las personas ven la expresión «generada por la IA» y rebajan la honestidad o la destreza percibidas.
   
   
2. Activación del escepticismo
   La divulgación desencadena el conocimiento de la persuasión: «Este es un truco de marketing impulsado por la IA».
   
   
3. Reformulación de la novedad como manipulación
   Lo que puede parecer fresco desde el punto de vista creativo se vuelve sospechoso una vez que se nombra deliberadamente a la IA.
   
   

El estudio subraya un conflicto muy real: La IA mejora la eficacia de los anuncios, pero la divulgación de la participación de la IA la reduce significativamente.

Dado que el artículo 50 de la Ley de IA de la UE exige la transparencia del contenido generado por la IA que pueda influir en las decisiones, esta tensión solo se intensificará en 2025 y más allá.

Qué significa esto para los anunciantes de comercio electrónico

Para los profesionales del marketing de alto rendimiento en el comercio electrónico, esta investigación llega en un momento crucial:

• Performance Max, Shopping Ads y Meta Advantage Plus son Cada vez más automatizado y visual
  
  
• Los feeds de productos, las creatividades y las páginas de destino están más entrelazados que nunca
  
  
• Los flujos de trabajo centrados en la IA están pasando de ser un «proyecto de innovación» a un «requisito de supervivencia»
  
  

Así es como los hallazgos se traducen en acciones concretas.

1. Usa la IA para la creación, no para la edición de última milla

Los datos son claros:

• Anuncios modificados con Genai: Sin ganancia significativa; menor validez ecológica
  
  
• Anuncios creados por Genai: +19% de aumento del CTR; mayor compromiso emocional y fluidez
  
  

Entonces, en lugar de: Diseño humano → AI Tweak → Ship

Apunte a: Datos del producto → La IA crea activos completos → refinamientos humanos → barcos

En otras palabras: La IA está en la parte superior del embudo, no atornillada al final.

2. Apóyese en los envases y las imágenes de los productos diseñados por IA

Cuando los investigadores le pidieron a la IA no solo que diseñara el anuncio, sino también el El embalaje del producto se muestra en el anuncio, el rendimiento mejoró aún más:

• Anuncios creados por IA
• Embalaje creado por IA
• → ~ 15% de aumento de CTR adicional En relación con los anuncios creados por IA sin empaquetado nuevo

Para el comercio electrónico:

• Imágenes en PDP
• Imágenes de estilo de vida para anuncios de catálogo
• Paquetes, empaques de temporada o sets de regalo

... son todos candidatos para el diseño y las pruebas nativos de la IA.

3. Amplíe las pruebas creativas con IA multimodal

Las marcas de comercio electrónico se enfrentan a:

• Catálogos grandes (cientos o miles de SKU)
• Múltiples mercados e idiomas
• Muchas ubicaciones (búsqueda, visualización, descubrimiento, redes sociales, YouTube, medios minoristas)

El estudio confirma que Visual GenAI es Más eficaz a la hora de generar creatividades holísticas a escala, que es exactamente lo que necesita para mantenerse al día con las plataformas multimedia centradas en la IA.

4. Piense en los sistemas: feed → anuncio → página de destino

Los mecanismos destacados en el documento (participación emocional, fluidez en el procesamiento, validez ecológica) no se detienen en el anuncio. También dan forma a:

• Cómo ven los usuarios tus tarjetas de producto en Shopping
• Qué tan consistente es el PDP o la página de destino después del clic
• Si el viaje se siente coherente o inconexo
  

Ahí es donde Dataïads opina sobre Inteligencia de productos se vuelve crucial: los datos de los productos, los activos visuales y las páginas de destino deben optimizarse como un solo sistema, no como tres silos separados.

Cómo Dataïads pone en práctica estos conocimientos

El estudio NYU-Emory no solo valida la «IA en la publicidad». Valida específicamente IA en flujos de trabajo creativos de principio a fin y con bajas restricciones. Esa es exactamente la zona en la que opera Dataïads.

1. Creatividad inteligente: anuncios creados por IA a gran escala, no plantillas modificadas por IA

El estudio muestra que Visual GenAI brilla cuando Crea Anuncios completos, no cuando los edita. Smart Creative se ha diseñado según ese principio:

• Genera anuncios de catálogo y activos de vídeo a partir de datos de productos
• Utiliza IA multimodal y multimodelo (modelos de difusión, LLM y modelos de visión)
• Produce creatividades diversas y nativas de la IA que optimizan el compromiso emocional y la fluidez
• Soporta una alta velocidad de prueba: muchas variaciones, ciclos cortos, datos de rendimiento reales

No hay «filtro de IA en la parte superior de una plantilla». En vez de eso, Activos generados por IA refinados por humanos, no al revés.

2. Feed Enrich: relevancia previa al clic que impulsa tanto a la IA como a los medios

El análisis de los mecanismos del documento destaca que Adecuación e informatividad Materia: las imágenes y los mensajes deben parecer relevantes, realistas y fáciles de procesar.

Feed Enrich lo apoya de la siguiente manera:

• Enriquecer los títulos, las descripciones y los atributos de los productos con IA
• Agregar campos faltantes (tamaño, material, color, caso de uso)
• Refinar los tipos y categorías de productos para lograr una mejor correspondencia
• Habilitar las pruebas A/B sobre los cambios a nivel de atributos (título, descripción, tipo de producto, etc.)

Mejor feed → mejores creatividades generadas por IA → mejor rendimiento de los anuncios de Shopping.

3. Páginas de destino inteligentes: fluidez y continuidad después del clic

El estudio vuelve repetidamente a Fluidez de procesamiento y validez ecológica. Si el anuncio parece coherente y fácil de procesar, pero la página de destino no, rompes la cadena.

Las páginas de destino inteligentes restauran esa continuidad:

• Páginas generadas y comercializadas a partir de los mismos datos de producto
• Recomendaciones contextuales de productos que se alinean con el punto de entrada del anuncio
• Diseños optimizados para dispositivos móviles y de carga rápida
• Capacidad para adaptar las páginas a las ventas, las campañas de temporada o los territorios de la marca, manteniendo la coherencia de la estructura central

Para PMax y Shopping, esto significa el recorrido del usuario, desde feed → anuncio → página de destino—se siente alineado, persuasivo y tranquilizador.

4. Una capa de inteligencia de productos unificada

Juntándolo todo:

1. Alimenta y enriquece → datos de productos enriquecidos, estructurados y listos para la IA
2. Creatividad inteligente → Imágenes y vídeos generados por IA para anuncios
3. Páginas de destino inteligentes → experiencias posteriores al clic optimizadas y basadas en datos

Esto es la inteligencia de productos en acción: utilizar los datos de sus productos como la capa central que impulsa Optimización antes, durante y después del clic, exactamente en línea con lo que el estudio de NYU-Emory califica como impulsores de la eficacia publicitaria de la IA.

Las tendencias del sector aceleran la publicidad basada en IA en 2025

El documento también ubica la IA generativa visual dentro de las tendencias más amplias de adopción y gasto:

• Casi El 90% de los vendedores informan que utilizan alguna forma de GenAI en sus flujos de trabajo, y Alrededor del 45% ya usa Visual GenAI para contenido social y de sitios web.
• La inversión mundial en publicidad digital sigue creciendo y se prevé que los ingresos de GenAI pasen de De 137 000 millones de dólares a 1304 millones de dólares A lo largo de ocho años.

Capa en la parte superior:

• De Google Modo AI y descripciones generales de la IA
• Formatos altamente automatizados como PMax, Advantage+ Catalog Ads y Retail Media
• Conceptos emergentes como Optimización generativa de motores (GEO)

... y está claro que Efectividad publicitaria de la IA en 2025 no es un tema de nicho. Es la nueva línea de base

Recomendaciones prácticas: implementar el estudio en su pila

Para los responsables de la toma de decisiones que eligen plataformas publicitarias de IA

• Favorecer las arquitecturas nativas de Genai, no herramientas antiguas con un «botón de IA» incorporado.
• Pregunte: ¿La plataforma es principalmente Modificar creatividades existentes, o Generar ¿Ellos desde cero?
• Verifique que sean compatibles optimización multimodal (texto + imagen y, cada vez más, vídeo).
• Solicitud Resultados de campo, no solo demostraciones de laboratorio—El periódico NYU—Emory en sí mismo hace ambas cosas.
  

Para equipos de marketing que cambian su flujo de trabajo

• Introducir la IA En la fase de ideación y concepto, no es un filtro de acabado.
• Deje que la IA genere múltiples direcciones creativas; haga que el equipo seleccione, perfeccione y alinee con la marca.
• Configuración interna Gobernanza de la IA: barreras de marca, listas de verificación de revisión, reglas de divulgación.
• Establezca marcos de prueba estructurados (experimentos de nivel creativo con presupuestos de medios estables).
  

Para equipos de rendimiento que ejecutan Shopping & PMax

1. Regenere y enriquezca su catálogo de productos, no se limite a «parchearlo».
2. Crea muchas variantes creativas nativas de la IA por producto o segmento y pruébalos.
3. Asegúrese Las páginas de destino son parte del ciclo de optimización, no es una idea de último momento.
   Mide y compara: feeds, creatividades y páginas de destino generados por la IA frente a las creadas manualmente.

El futuro de la IA en la publicidad: hacia dónde se dirige

El estudio señala algunas direcciones claras para los próximos años:

Mundos de envases y productos generados por IA

El empaquetado creado por IA dentro de los anuncios creados por IA supuso una mejora adicional del CTR de aproximadamente un 15% en comparación con los anuncios creados por IA únicamente.

Esto abre un camino en el que:

• Las ideas de embalaje se prototipan primero en los anuncios
• Luego, los ganadores pasan a la fase de producción
• Las pruebas creativas se convierten en una aportación para el diseño del producto, no solo en una capa de optimización multimedia

IA de agencia para campañas

El documento señala que Visual GenaI funciona mejor con Restricciones de salida bajas. En términos de campaña, es una fuerte señal de que Agentes autónomos o semiautónomos Pronto:

• Genera creatividades
• Lanzar conjuntos de anuncios
• Variaciones de rotación
• Optimice hacia los KPI (CTR, ROAS, AOV) dentro de las barreras que establezca
  
  

Optimización generativa de motores (GEO)

A medida que la búsqueda y el descubrimiento se vuelvan más conversacionales y mediados por la IA, las marcas deberán pensar en:

• Cómo «leen» los motores generativos los datos del producto
• Cómo las imágenes y el texto contribuyen conjuntamente a las recomendaciones
• Cómo aparecer en los resúmenes de la IA, no solo en los enlaces azules

La inteligencia de productos se convierte en la base de GEO.

Conclusión: el punto de inflexión de la publicidad de la IA

La investigación de NYU-Emory marca un punto de inflexión en nuestra forma de pensar sobre Efectividad publicitaria de la IA en 2025. Demuestra que:

• Los anuncios creados por IA superan a los anuncios de expertos humanos en aproximadamente un 19% en CTR, en campañas reales de Google Ads.
• Los anuncios modificados con IA no generan ganancias significativas y pueden dañar la intención de compra.
• La divulgación de la participación de la IA reduce el CTR en aproximadamente un 31,5%, creando una verdadera tensión estratégica.

Para las marcas y minoristas de comercio electrónico, el mensaje es claro:

El futuro pertenece a los flujos de trabajo creativos centrados en la IA, impulsados por datos de productos enriquecidos y experiencias de aterrizaje coherentes, no a la IA como herramienta de edición cosmética.

Dataïads se creó exactamente en torno a esa visión: una Plataforma de inteligencia de productos nativa de Genai Eso conecta Alimenta y enriquece, Creatividad inteligente, y Páginas de destino inteligentes Así puedes activar los datos de tus productos en todo el Shopping Funnel.

Si desea aprovechar las ganancias de rendimiento que este estudio demuestra que son posibles, la pregunta ya no es «¿Deberíamos usar la IA en la publicidad?» propósito:

¿Estamos utilizando la IA en el modo correcto (creación de embudo completo y con pocas restricciones) o estamos atrapados en el ciclo de modificación de alta restricción y bajo impacto?

Esa es la decisión estratégica que separará a los ganadores de los rezagados en el comercio electrónico impulsado por la IA en los próximos años.

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