Taboola transforma DeeperDive en una red de anuncios para apps y agentes de IA
La Taboola acaba de dar un paso muy relevante en el mercado de publicidad digital: abrió la infraestructura de monetización de su producto DeeperDive para cualquier aplicación de IA que quiera generar ingresos con anuncios nativos dentro de interfaces conversacionales. El anuncio se hizo en junio de 2026 y marca un cambio significativo en la estrategia de la empresa, que ahora quiere posicionarse como la capa económica de lo que el CEO Adam Singolda llama AI internet.
En la práctica, esto significa que chatbots, asistentes virtuales y servicios basados en LLMs ahora pueden conectarse directamente al inventario de anunciantes de Taboola, sin necesidad de construir su propia estructura de publicidad desde cero. Parece sencillo cuando lo lees así, pero el impacto de esto para el ecosistema de IA es mucho mayor de lo que aparenta. Estamos hablando de una puerta abierta para que cualquier desarrollador o empresa que opere con modelos de lenguaje pase a tener acceso a una red consolidada de publicidad, con toda la capa técnica ya lista y probada a escala global.
Y no es un movimiento menor. La empresa ya cuenta con una base de alrededor de 20 mil anunciantes de performance e integración con aproximadamente 9 mil publishers en todo el mundo, lo que coloca al DeeperDive en una posición bastante distinta de las soluciones genéricas que existen por ahí. Ninguno de los competidores directos se acerca a ese volumen de relaciones comerciales ya establecidas, lo que convierte esta apertura de infraestructura en algo con peso real de mercado, y no simplemente en un anuncio de producto más.
El timing también tiene todo el sentido: mantener un LLM funcionando a escala es caro, y las suscripciones, por sí solas, no cuadran las cuentas para la mayoría de las empresas de IA. La publicidad nativa dentro de conversaciones se está convirtiendo, cada vez más, en el camino más viable, y Taboola quiere ser la infraestructura detrás de eso. 🎯
Qué es DeeperDive y cómo funciona dentro de conversaciones
El DeeperDive es descrito por Taboola como un answer engine, o motor de respuestas, que se integra en páginas de publishers y transforma contenido editorial extenso en una experiencia interactiva de chat. Los usuarios pueden hacer preguntas de seguimiento sobre un artículo, explorar temas con mayor profundidad u obtener resúmenes, con respuestas generadas por una combinación de LLMs, sistemas de recuperación de información y el grafo de intenciones propietario de Taboola.
La idea central nunca fue interrumpir la conversación, sino complementarla de forma que el anuncio tuviera sentido dentro del flujo de intercambio de mensajes entre el usuario y el sistema de IA. Esto es lo que diferencia a la publicidad nativa de la publicidad tradicional: no aparece como un bloque visual desconectado del contexto, sino como una recomendación que parece natural dentro de la experiencia que el usuario ya está teniendo.
En la arquitectura actual del producto, cuando un usuario interactúa con un chatbot o asistente que haya integrado el DeeperDive, el sistema analiza el contexto de la conversación en tiempo real y, con base en eso, decide qué contenido patrocinado puede insertarse de forma relevante. Si alguien pregunta sobre comprar una casa, por ejemplo, el sistema puede presentar ofertas de financiamiento inmobiliario o hipotecas como resultados patrocinados dentro del propio flujo de la conversación. El proceso usa señales semánticas generadas por el propio LLM para entender la intención del usuario, y no solo palabras clave sueltas. Esto representa una evolución significativa respecto al modelo tradicional de publicidad contextual, que dependía mucho de la correspondencia de términos específicos y no capturaba matices de significado de la misma forma que un modelo de lenguaje es capaz de hacer.
Singolda, incluso, dejó una opinión clara durante el anuncio: cree que los formatos tradicionales de display tienen los días contados. Los anuncios nativos que se integran visual y comportamentalmente a las respuestas generadas por IA serían, en su visión, el futuro de la publicidad online.
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Al abrir esta infraestructura a terceros, Taboola transforma el DeeperDive de un producto cerrado en una plataforma. Cualquier aplicación basada en IA puede ahora conectar esta capa de monetización sin necesidad de negociar contratos individuales con anunciantes, sin necesidad de construir sistemas de subasta y sin necesidad de armar un equipo entero dedicado a operaciones de publicidad. Todo ese trabajo ya está hecho, y el desarrollador solo necesita integrar la API y configurar las reglas de exhibición que tengan sentido para su experiencia de producto.
El modelo de negocio detrás de la red de anuncios para IA
El modelo de negocio que sostiene esta nueva red de anuncios para LLMs replica el marketplace tradicional de Taboola. Los anunciantes pagan bajo el modelo de costo por clic, y los ingresos generados se dividen con los socios de distribución. En entrevista con Digiday, Singolda detalló la estructura de reparto de ingresos: Taboola normalmente retiene cerca del 35% de la inversión publicitaria, mientras que el 65% restante va para los publishers o socios de distribución. Los términos exactos pueden variar dependiendo del tamaño y duración de cada acuerdo específico.
Este es un punto que merece atención, porque coloca a Taboola en una posición distinta de muchas redes de anuncios tradicionales, donde la división suele ser menos transparente y, en muchos casos, bastante menos favorable para el lado del publisher o socio.
La empresa también indicó que los publishers que ya están usando el DeeperDive están viendo un aumento de monetización de aproximadamente un 10% sobre los ingresos ya existentes provenientes de Taboola. Sin embargo, Singolda se encargó de aclarar a Digiday que la empresa no está ofreciendo garantías mínimas de ingresos a los publishers que adoptan DeeperDive, lo que significa que los resultados pueden variar bastante según el perfil de audiencia y volumen de tráfico de cada socio.
Desde el punto de vista de performance de anuncios, los números son interesantes. Singolda afirmó a Digiday que, de todo el universo de formatos de Taboola, el DeeperDive ya presenta la mayor tasa de conversión para los anunciantes. Esto tiene sentido cuando piensas en el contexto: un usuario que está activamente haciendo preguntas sobre un tema específico dentro de una interfaz de IA demuestra una intención mucho más clara que alguien que simplemente está haciendo scroll en una página de noticias. Es una lógica parecida a la de los anuncios de búsqueda, que históricamente siempre han tenido las mejores tasas de conversión en el ecosistema de publicidad digital. 📈
Por qué la monetización de LLMs se volvió urgente ahora
Existe una realidad financiera bastante concreta que está empujando al mercado de IA en esta dirección. Mantener un LLM en producción, con alta disponibilidad, latencia aceptable y capacidad de atender a millones de usuarios simultáneos, es extremadamente caro. Los costos de infraestructura de cómputo, especialmente con GPUs y almacenamiento de alto rendimiento, siguen siendo elevados incluso con las caídas de precio que ocurrieron a lo largo de los últimos años. Y cuando sumas los costos de desarrollo, de seguridad, de cumplimiento regulatorio y de mantenimiento continuo de los modelos, la cifra se vuelve aún más significativa.
El modelo de suscripción fue la primera respuesta obvia para esto, y funcionó bien para algunos jugadores grandes. Pero para la enorme mayoría de las empresas que están construyendo productos basados en LLMs, la suscripción por sí sola no resuelve el problema de forma sostenible. Como el propio Singolda argumentó, los consumidores difícilmente van a mantener decenas de suscripciones separadas para distintas herramientas de IA. La tasa de conversión de usuarios gratuitos a pagos es históricamente baja en productos de software, y en herramientas de IA conversacional ese patrón no es diferente. Esto crea una brecha enorme entre el costo de atender a los usuarios gratuitos y los ingresos generados por los suscriptores, y esa brecha necesita cubrirse de alguna manera.
Es exactamente en ese punto donde los anuncios nativos dentro de conversaciones entran como una alternativa viable y, en muchos casos, complementaria al modelo de suscripción. La monetización vía publicidad permite que los productos de IA mantengan una capa gratuita robusta, sostenida por ingresos publicitarios, mientras ofrecen experiencias premium sin anuncios para quien quiera pagar. Este modelo híbrido ya funcionó muy bien en otras verticales, como streaming de música y video, y el mercado de IA está claramente caminando en la misma dirección. Taboola reconoce esta ventana de oportunidad y se está posicionando para ser la infraestructura estándar de esta transición. 🚀
Qué cambia para quienes desarrollan productos con IA
Para desarrolladores y empresas que ya operan o están construyendo productos basados en LLMs, la apertura del DeeperDive representa un cambio bastante práctico en lo que respecta a la viabilidad de negocio. Antes de esta iniciativa de Taboola, las opciones para monetizar una interfaz conversacional vía publicidad eran bastante limitadas: o intentabas adaptar soluciones de display tradicionales que claramente no fueron hechas para ese contexto, o entrabas en negociaciones largas y complejas con redes de anuncios que no tenían infraestructura optimizada para el formato de conversación. En ambos casos, el resultado solía ser una experiencia de usuario degradada y unos ingresos bastante modestos.
Con el DeeperDive como opción, el desarrollador obtiene acceso directo a un inventario de 20 mil anunciantes que ya están acostumbrados al formato de publicidad nativa y de performance, que es exactamente el tipo de anuncio que tiene más sentido dentro de una conversación. Los anunciantes de performance son aquellos que miden resultados por clics, conversiones y acciones concretas del usuario, lo que crea una alineación mucho mejor con el contexto de una IA conversacional que los anuncios de branding tradicionales. Cuando un usuario le pregunta a un chatbot sobre un producto específico y recibe una recomendación contextualizada, la probabilidad de engagement real con ese anuncio es sustancialmente mayor que con un banner de display aleatorio.
La nueva red de anuncios para LLMs está abierta no solo para publishers, sino para un espectro mucho más amplio de socios. Taboola está invitando a aplicaciones utilitarias, herramientas de finanzas, apps de medios, asistentes virtuales y cualquier servicio alimentado por LLMs a integrar su API de anuncios e insertar unidades nativas dentro de sus propios chats e interfaces. Esto amplía considerablemente el alcance potencial de la plataforma y diversifica las fuentes de inventario para los anunciantes.
Además, la integración técnica con el DeeperDive fue diseñada para ser compatible con las arquitecturas de LLM más comunes del mercado, lo que reduce significativamente el tiempo de implementación. Taboola construyó esta infraestructura pensando en desarrolladores que ya tienen sus modelos en producción y necesitan agregar una capa de monetización sin refactorizar toda la arquitectura del producto. Esto es un diferencial concreto, especialmente para equipos más pequeños que no pueden darse el lujo de dedicar meses de ingeniería a un problema que debería resolverse con días de integración. 💡
La evolución del targeting: de datos first-party a intención contextual
Un aspecto técnico importante que vale la pena destacar es la forma en que el DeeperDive determina qué anuncios mostrar a cada usuario. Actualmente, el sistema se apoya fuertemente en los datos first-party de audiencia e interés de Taboola, que se derivan de las integraciones a nivel de código que la empresa mantiene con miles de sitios de publishers. Este acervo de datos permite que la plataforma entienda no solo lo que el usuario está preguntando en ese momento, sino también sus intereses a largo plazo, como seguimiento de deportes, investigación sobre bienes raíces o interés en tecnología.
Pero la empresa ya señaló que el plan es evolucionar progresivamente hacia un targeting más contextual y basado en intención de consulta. Es decir, los anuncios se van a parecer cada vez más a unidades de búsqueda activadas por lo que el usuario está preguntando en tiempo real, en lugar de depender exclusivamente del historial de navegación. Esta transición es relevante tanto desde el punto de vista de privacidad como de eficacia, ya que la intención demostrada en el momento de la conversación tiende a ser una señal mucho más fuerte que los datos comportamentales agregados a lo largo del tiempo.
Además, Singolda mencionó planes de evolución hacia experiencias más agénticas, en las cuales el sistema no solo responde preguntas, sino que proactivamente sugiere planes y compras con base en el contexto de la interacción. Imagina un escenario donde estás conversando con un asistente de IA sobre planificación de viaje y, además de responder tus preguntas, arma un itinerario completo con sugerencias de alojamiento y actividades, todas patrocinadas de forma transparente. Esa es la dirección que Taboola está apuntando para los próximos ciclos de desarrollo del producto.
Herramientas que usamos a diario
Anuncios nativos en conversaciones: el desafío de la experiencia de usuario
Cada vez que se habla de publicidad dentro de interfaces conversacionales, la primera preocupación que aparece es por la experiencia del usuario. Y es una preocupación legítima. El usuario que interactúa con un LLM espera respuestas útiles, honestas y contextuales. Si percibe que el sistema está direccionando respuestas para favorecer a anunciantes en detrimento de la calidad de la información, la confianza se quiebra de una forma difícil de recuperar. La línea entre un anuncio nativo bien insertado y una respuesta que parece comprada es muy delgada, y cruzarla tiene un costo enorme en términos de reputación del producto.
El enfoque del DeeperDive intenta abordar esto con una separación clara entre el contenido generado por el LLM y el contenido patrocinado. En lugar de mezclar ambos de forma que el usuario no pueda distinguirlos, la plataforma trabaja con inserciones que se identifican como recomendaciones comerciales, manteniendo la transparencia que el usuario necesita para seguir confiando en la herramienta. Este enfoque está alineado con las directrices regulatorias que se están desarrollando en varias regiones del mundo, especialmente en Europa, donde las exigencias de transparencia en publicidad digital son crecientes y cada vez más específicas para formatos nuevos como las interfaces de IA.
Desde el punto de vista de Taboola, tiene todo el sentido priorizar esa transparencia, porque el modelo de negocio de la empresa depende de la credibilidad a largo plazo del formato de publicidad nativa. Si los anuncios nativos en LLMs empiezan a asociarse con experiencias manipulativas, el mercado entero sufre, no solo los jugadores individuales. Por eso, la empresa tiene un incentivo estructural para establecer estándares saludables de inserción publicitaria en este nuevo canal, y la apertura del DeeperDive como plataforma es también una forma de influir en cómo este mercado se va a desarrollar en las próximas temporadas. 📊
¿Una rival para Google y Facebook en la publicidad de IA?
Estratégicamente, la red de anuncios para LLMs se enmarca en una ambición más amplia que Singolda viene articulando desde hace tiempo. La idea es posicionar a Taboola como la capa económica para todos los que están fuera de Google y Facebook, agregando intención y datos de performance suficientes en toda la web abierta para ofrecer una propuesta de valor comparable a la de los gigantes para los anunciantes.
Las integraciones first-party de Taboola con aproximadamente 9 mil publishers ayudan a construir el llamado intent graph, que rastrea lo que los usuarios están leyendo e investigando a lo largo del tiempo, desde fandom deportivo hasta investigación de hipotecas. Estos datos alimentan las unidades de recomendación al final de los artículos y en otros posicionamientos nativos, y ahora también alimentan el targeting dentro de las interfaces conversacionales del DeeperDive.
Singolda argumentó a Digiday que esto le da a Taboola una ventaja sobre proveedores de LLMs de propósito general que no poseen visibilidad directa sobre el comportamiento de navegación más amplio de los usuarios. Conectar la intención conversacional a una comprensión amplia y cross-site de los intereses del usuario se volverá cada vez más importante a medida que los agentes de IA pasen a manejar una porción mayor del recorrido del consumidor, desde el descubrimiento hasta la decisión final de compra.
Es una apuesta audaz, sin duda. Competir con Google y Meta en cualquier vertical de publicidad digital nunca fue tarea fácil. Pero Taboola está apuntando a un terreno que esos gigantes todavía no dominaron completamente: la monetización de interfaces conversacionales de IA a escala. Y tener la infraestructura lista antes de que el mercado alcance su madurez total puede ser el diferencial que defina quién va a liderar este segmento en los próximos años.
