Google bloqueó un récord de 8.300 millones de anuncios a nivel mundial durante 2025, según informó la compañía el jueves, lo que representa un aumento significativo desde los 5.100 millones bloqueados el año anterior. Sin embargo, la suspensión de cuentas de anunciantes fue considerablemente menor de lo que sugeriría este incremento, planteando interrogantes sobre los métodos de supervisión de anuncios de Google en su plataforma publicitaria.
La empresa atribuyó esta disparidad al uso creciente de inteligencia artificial, particularmente sus modelos Gemini, que según Google permiten detectar y bloquear anuncios que violan políticas de manera más temprana y precisa. Estos sistemas basados en IA detectaron más del 99% de tales anuncios antes de ser mostrados a los usuarios, indicó la compañía en su informe anual de seguridad publicitaria.
Cambio en la estrategia de supervisión de anuncios
Los datos provienen del Informe de Seguridad Publicitaria 2025 de Google y reflejan un cambio sustancial en la aplicación de políticas. Mientras más anuncios problemáticos son detenidos, menos cuentas de anunciantes están siendo suspendidas, lo que indica una transición desde la prohibición absoluta de actores maliciosos hacia el bloqueo de anuncios individuales caso por caso.
Según Google, el aumento en anuncios bloqueados también refleja el uso creciente de inteligencia artificial generativa por parte de estafadores para producir contenido engañoso a escala masiva. Adicionalmente, los modelos Gemini ayudan a detectar patrones en campañas extensas y bloquearlas en etapas más tempranas del proceso.
Integración de modelos Gemini en publicidad digital
Este cambio refleja un esfuerzo más amplio de Google para integrar sus modelos Gemini en productos e infraestructura central, incluyendo el ecosistema publicitario. La compañía utiliza cada vez más inteligencia artificial para automatizar la creación de campañas, detectar violaciones de políticas y responder a amenazas emergentes en tiempo real.
Entre los anuncios bloqueados y cuentas suspendidas, 602 millones de anuncios y 4 millones de cuentas de anunciantes estaban vinculadas a estafas, informó la empresa. Esta cifra subraya la magnitud del problema de contenido fraudulento en plataformas de publicidad en línea.
Cifras por mercado y tipos de violaciones
En Estados Unidos, Google eliminó más de 1.700 millones de anuncios y suspendió 3,3 millones de cuentas de anunciantes durante 2025. Las violaciones más comunes incluyeron abuso de redes publicitarias, tergiversación y contenido sexual, según el reporte.
En India, el mercado más grande de Google por número de usuarios, la compañía bloqueó 483,7 millones de anuncios, casi el doble que el año anterior. Sin embargo, las suspensiones de cuentas cayeron a 1,7 millones desde 2,9 millones, con marcas registradas, servicios financieros y problemas de derechos de autor entre las principales infracciones identificadas.
Enfoque granular en lugar de suspensiones masivas
Durante una conferencia virtual, Keerat Sharma, vicepresidente y gerente general de privacidad y seguridad publicitaria en Google, explicó a periodistas que la compañía ha adoptado una aplicación más específica impulsada por IA “a un nivel mucho más granular, a nivel creativo, en lugar de usar un instrumento mucho más contundente, como las suspensiones de anunciantes”.
Sharma añadió que este enfoque ha ayudado a reducir las suspensiones incorrectas en un 80% interanual. Las defensas escalonadas de Google, incluyendo la verificación de anunciantes que requiere a las empresas confirmar su identidad antes de publicar anuncios, están diseñadas para prevenir que actores maliciosos creen cuentas desde el inicio.
El ejecutivo indicó que las cifras probablemente fluctuarán con el tiempo a medida que Google implementa nuevas defensas y los actores maliciosos se adaptan. La compañía continuará refinando sus sistemas de detección automática mientras busca equilibrar la protección de usuarios con la minimización de falsos positivos. Los próximos informes trimestrales proporcionarán indicadores sobre la efectividad de estas estrategias de inteligencia artificial conforme evolucionan tanto las amenazas como las tecnologías de detección.