Ozone desarrolla una plataforma para que los publishers simulen cómo aparece su contenido en IA
Ozone, la alianza de publishers digitales, ha puesto en marcha una nueva iniciativa centrada en uno de los grandes interrogantes que afrontan actualmente los medios: cómo están utilizando los modelos de lenguaje su contenido y de qué manera aparece dentro de respuestas generadas por motores como ChatGPT. Para ello, la compañía está desarrollando una plataforma de simulación que permite a los publishers reproducir cómo sus artículos podrían ser procesados, estructurados y citados por este tipo de entornos de IA.
La herramienta forma parte del lanzamiento de R&D Labs by Ozone, un sandbox tecnológico diseñado para que los publishers obtengan más visibilidad sobre el comportamiento de sus contenidos en los LLM y puedan extraer aprendizajes aplicables a sus estrategias editorial, de producto y monetización. Según la compañía, las conclusiones derivadas de este programa se compartirán públicamente en las próximas semanas para que otros actores del mercado puedan beneficiarse de ellas.
Se trata de una de las primeras grandes iniciativas impulsadas por Ozone desde que se intensificó su expansión en Estados Unidos y comenzó a incorporar nuevos medios como The Wall Street Journal, New York Post, BBC en EE. UU. o CNN, al tiempo que reforzaba su discurso comercial ante la demanda publicitaria. La plataforma de simulación lleva tres meses en funcionamiento y, de acuerdo con Bryan Scott, CMO de Ozone, ya cuenta con ocho publishers participantes en esta fase de investigación. La lógica del proyecto parte de una preocupación creciente entre los medios. Aunque muchas respuestas generadas por IA se presentan como completas, fiables y bien documentadas, una revisión más detallada puede revelar errores, citas mal atribuidas, interpretaciones discutibles o afirmaciones de opinión presentadas como si fueran hechos. En ese contexto, Ozone defiende que su plataforma puede ayudar a explicar mejor cómo se construyen esos outputs y qué papel juega el contenido editorial en ellos.
El sistema no analiza directamente lo que hacen los LLM comerciales en tiempo real, sino que trabaja mediante simulaciones. Los publishers que participan en el programa ceden datos para alimentar la investigación, lo que permite generar predicciones y evaluar cómo podría comportarse un modelo ante determinadas estructuras de contenido. El objetivo es que los medios puedan observar cómo su información ha sido organizada, recuperada y citada en una respuesta simulada, y a partir de ahí introducir cambios en la estructura del artículo para comprobar si mejora su visibilidad dentro de esos entornos. Damon Reeve, CEO de Ozone, ha resumido el problema como una situación de fuerte asimetría informativa entre publishers y plataformas de IA. En su opinión, los medios apenas tienen visibilidad sobre cómo se usa realmente su contenido, incluso en los casos en los que existe un acuerdo de licencia. Esa falta de transparencia es precisamente la que Ozone quiere empezar a reducir con este proyecto.
La iniciativa no tiene coste para los publishers en esta fase, al tratarse de un programa de investigación y desarrollo. Ozone no ha revelado los nombres de los medios implicados, aunque sí ha confirmado que trabaja con un grupo reducido de participantes activos y mantiene conversaciones más amplias con otras cabeceras de su comunidad. Aun así, el interés por este tipo de herramientas convive con cierto escepticismo en el sector. Dos ejecutivos de medios, citados de forma anónima, han señalado que todavía están evaluando hasta qué punto compensa optimizar el contenido para mejorar su visibilidad en motores de respuesta basados en IA, especialmente cuando el tráfico de referencia que llega desde esas plataformas sigue siendo muy limitado. Uno de ellos situó el CTR procedente de buscadores de IA en torno al 0,3%, un nivel que dificulta justificar inversiones significativas a corto plazo. Por ahora, explicaron, la posición dominante es de observación y aprendizaje. Más allá de esta herramienta concreta, Ozone Labs aspira a convertirse en un espacio más amplio de experimentación tecnológica para publishers y anunciantes. El programa incluye investigación sobre el uso del contenido editorial en LLM, hackathons colaborativos para desarrollar prototipos con socios de la industria y un portfolio público de proyectos en fase temprana y resultados open source. Entre esos experimentos figuran trabajos con estándares emergentes de ad tech como AdCP y arTF. La ambición de Ozone no se limita al análisis del contenido en IA generativa. Según Reeve, si un publisher o un partner del lado marketer quisiera desarrollar un agente de compra o de venta, la compañía podría colaborar en su construcción y, posteriormente, compartirlo como desarrollo abierto para que otros actores del mercado pudieran reutilizarlo. Ese trabajo se abordará caso por caso y será liderado por el equipo actual de Ozone, con la parte experimental bajo la dirección de su CTO, Scott Switzer.
Con esta iniciativa, Ozone intenta posicionarse en un terreno cada vez más relevante para la industria editorial: el de la visibilidad, el control y la posible monetización del contenido en un ecosistema en el que los motores de IA están empezando a intermediar de forma creciente entre el usuario y la información. El reto, por ahora, no parece ser solo entender cómo citan los LLM, sino determinar si esa nueva exposición puede llegar a traducirse en valor real para los medios.