{"id":1276,"date":"2025-12-01T22:01:10","date_gmt":"2025-12-01T22:01:10","guid":{"rendered":"https:\/\/www.bytek.ai\/blog\/estrategias-para-generar-y-medir-el-impacto-incremental-en-publicidad\/"},"modified":"2025-12-01T22:01:10","modified_gmt":"2025-12-01T22:01:10","slug":"estrategias-para-generar-y-medir-el-impacto-incremental-en-publicidad","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.bytek.ai\/es\/blog\/estrategias-para-generar-y-medir-el-impacto-incremental-en-publicidad\/","title":{"rendered":"Estrategias para generar y medir el impacto incremental en publicidad"},"content":{"rendered":"

En el contexto de la publicidad, se est\u00e1 produciendo una transformaci\u00f3n significativa gracias a la creciente adopci\u00f3n de campa\u00f1as publicitarias basadas en inteligencia artificial, como Performance Max de Google. Este cambio de paradigma ha sido seguido por otras plataformas como Meta, LinkedIn y Bing, que han lanzado iniciativas similares, demostrando la universalidad del inter\u00e9s en soluciones impulsadas por IA en el \u00e1mbito del pago por clic. Estas campa\u00f1as prometen un enfoque revolucionario para la publicidad en l\u00ednea, reduciendo la carga de trabajo de los anunciantes a simples entradas iniciales como la URL y el objetivo de marketing deseado. La promesa es que la inteligencia artificial de la plataforma ser\u00e1 capaz de gestionar de forma aut\u00f3noma la creaci\u00f3n de activos, la elecci\u00f3n de los canales m\u00e1s apropiados, la optimizaci\u00f3n y las estrategias de puja, dejando a los anunciantes la tarea de observar los resultados obtenidos.<\/strong><\/p>\n

Estas estrategias publicitarias avanzadas se basan en complejos algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico y Analytics predictivos capaces de identificar al usuario m\u00e1s propenso a la conversi\u00f3n en tiempo real y de ofrecer mensajes publicitarios altamente personalizados y oportunos. La gu\u00eda oficial de Google para las campa\u00f1as PMax ilustra el concepto de llegar a la \u201cpersona adecuada, en el momento adecuado, con el mensaje adecuado y en la plataforma adecuada\u201d. Esto es posible gracias a la capacidad de los algoritmos de IA para analizar vastos conjuntos de datos de comportamiento del usuario, prediciendo con precisi\u00f3n los momentos m\u00e1s oportunos para la conversi\u00f3n. <\/p>\n

La IA generativa desempe\u00f1a un papel crucial en este proceso, integrando la capacidad de crear contenido din\u00e1mico y personalizado directamente dentro de la experiencia conversacional que ofrecen las plataformas. Este enfoque permite la generaci\u00f3n autom\u00e1tica de activos publicitarios din\u00e1micos que se adaptan en tiempo real a las necesidades y preferencias de los usuarios objetivo. <\/p>\n

Otro aspecto clave de estas campa\u00f1as basadas en IA es su naturaleza multiplataforma: no requieren que los anunciantes predeterminen en qu\u00e9 plataformas transmitir sus mensajes, ya sea YouTube, Gmail, Discover u otros canales. El propio algoritmo determina el canal m\u00e1s eficaz para cada mensaje. <\/p>\n

La complejidad y eficacia de los algoritmos que subyacen a las campa\u00f1as publicitarias automatizadas basadas en inteligencia artificial es un tema de considerable inter\u00e9s y relevancia en el contexto del marketing digital contempor\u00e1neo. Estas tecnolog\u00edas avanzadas han demostrado que pueden ofrecer resultados significativos en t\u00e9rminos de aumento del ROAS y reducci\u00f3n de los costes de adquisici\u00f3n al operar sobre un modelo que implica una amplia recopilaci\u00f3n y an\u00e1lisis de datos. <\/p>\n

Un aspecto central de este proceso es la aplicaci\u00f3n de modelos predictivos, que analizan los comportamientos, preferencias y trayectorias en l\u00ednea de los usuarios para anticipar sus acciones futuras, incluido el inter\u00e9s en productos o servicios espec\u00edficos.<\/p>\n

Esta evaluaci\u00f3n en tiempo real de la oportunidad de interacci\u00f3n se basa no solo en la probabilidad de conversi\u00f3n, sino tambi\u00e9n en una valoraci\u00f3n del valor que una sola impresi\u00f3n puede generar para la campa\u00f1a.<\/p>\n

Este enfoque hol\u00edstico permite optimizar los recursos publicitarios, asegurando que la inversi\u00f3n se dirija hacia los usuarios con mayor probabilidad de realizar la acci\u00f3n deseada, por lo que expertos del sector han planteado importantes cuestiones sobre su capacidad real para generar conversiones incrementales.<\/strong><\/p>\n

En este contexto, estudios recientes han empezado a cuestionar el valor incremental que aportan estas campa\u00f1as, planteando la pregunta cr\u00edtica: \u00bflos algoritmos de IA en las campa\u00f1as publicitarias realmente aportan un rendimiento incremental<\/strong><\/a> medible y significativo a las empresas?<\/p>\n

C\u00f3mo lograr un rendimiento incremental<\/h2>\n

Lograr un rendimiento incremental en marketing digital es un desaf\u00edo constante para las agencias y profesionales del sector. Un experimento realizado por Pace<\/strong><\/a>, una agencia especializada en Marketing Science ubicada en Segeltorp, Estocolmo, ofreci\u00f3 informaci\u00f3n significativa en esta direcci\u00f3n, demostrando la eficacia de un enfoque basado en la ampliaci\u00f3n de la cobertura del mensaje publicitario al cambiar el enfoque de las campa\u00f1as de la conversi\u00f3n al alcance. <\/p>\n

Tradicionalmente, las campa\u00f1as de publicidad en l\u00ednea han tendido a centrarse en objetivos de conversi\u00f3n, dirigi\u00e9ndose a individuos ya considerados listos para comprar. Este enfoque, aunque eficaz para generar ventas inmediatas, tiende a hacer que los algoritmos sean \u201cperezosos\u201d, lo que limita su alcance a un p\u00fablico objetivo estrecho. Sin embargo, el experimento de Pace revel\u00f3 que cambiar el presupuesto de campa\u00f1as centradas en la conversi\u00f3n a campa\u00f1as orientadas al alcance result\u00f3 en un aumento del 50 por ciento en las ventas. Este resultado subraya la importancia de difundir el mensaje publicitario de forma m\u00e1s uniforme e inclusiva, llegando a clientes potenciales m\u00e1s all\u00e1 de los que est\u00e1n inmediatamente listos para convertir. <\/p>\n

El algoritmo de alcance, a diferencia de los algoritmos centrados en la conversi\u00f3n, adopta un enfoque m\u00e1s estad\u00edstico y distribuido, con el objetivo de llegar eficazmente al mayor n\u00famero de personas objetivo. Esto se traduce en una mayor probabilidad de llegar a usuarios que, aunque inicialmente no se consideraban cercanos a la conversi\u00f3n, pueden verse positivamente impactados por la campa\u00f1a, contribuyendo as\u00ed a aumentos significativos en las ventas. <\/p>\n

Otro aspecto crucial observado en el experimento se refiere a la tendencia de las campa\u00f1as altamente centradas en la conversi\u00f3n a favorecer el contenido y los canales transaccionales, descuidando los mensajes de marca m\u00e1s informativos o narrativos. Esta elecci\u00f3n, aunque pueda parecer eficiente a corto plazo, conduce con el tiempo a la saturaci\u00f3n del p\u00fablico objetivo y a la degradaci\u00f3n del rendimiento, limitando las oportunidades de generar ingresos incrementales. <\/p>\n

Para superar estos desaf\u00edos, es fundamental adoptar un enfoque equilibrado que tambi\u00e9n incluya estrategias de concienciaci\u00f3n, es decir, iniciativas centradas en la parte superior del embudo de marketing. Esto mantiene viva la atenci\u00f3n a la marca entre un p\u00fablico m\u00e1s amplio, al tiempo que garantiza la eficiencia en la asignaci\u00f3n del presupuesto. La implementaci\u00f3n de campa\u00f1as orientadas a la concienciaci\u00f3n requiere la identificaci\u00f3n de una audiencia bien definida y altamente cualificada, lo que subraya la importancia de estrategias de segmentaci\u00f3n sofisticadas y una cuidadosa planificaci\u00f3n estrat\u00e9gica para maximizar el retorno de la inversi\u00f3n publicitaria.<\/strong><\/p>\n

La evoluci\u00f3n de las normativas de privacidad y la consiguiente restricci\u00f3n del uso de audiencias de terceros han planteado a las empresas el reto de reconsiderar y dar mayor valor a sus datos de primera parte.<\/strong> Estos datos, que consisten en toda la informaci\u00f3n propiedad de la empresa recopilada directamente de las interacciones con clientes y usuarios, son un recurso crucial para desarrollar estrategias de marketing dirigidas y personalizadas. Aunque en el pasado la abundancia de datos de terceros disponibles para la compra pudo haber oscurecido el valor de los datos de primera parte, hoy en d\u00eda se vuelve imperativo para las empresas aprovechar plenamente esta informaci\u00f3n para construir una ventaja competitiva. <\/p>\n

Los datos de primera parte no se limitan \u00fanicamente a la informaci\u00f3n personal de los usuarios, sino que incluyen un amplio espectro de datos generados a partir de las interacciones con los canales digitales de la empresa, como el comportamiento de navegaci\u00f3n por el sitio web rastreado a trav\u00e9s de herramientas como Google Analytics. Estos datos, cuando se utilizan de forma \u00e9tica y de acuerdo con la normativa vigente, pueden convertirse en potentes palancas para optimizar las campa\u00f1as publicitarias y la segmentaci\u00f3n avanzada.<\/strong><\/p>\n

Un elemento clave en la eficacia de las estrategias basadas en datos de primera parte es la implementaci\u00f3n de un sistema de identificaci\u00f3n de usuario persistente, conocido como \u201cID de usuario persistente\u201d. Esta tecnolog\u00eda supera las limitaciones impuestas por la eficacia reducida de las cookies y p\u00edxeles de seguimiento tradicionales al proporcionar un m\u00e9todo m\u00e1s estable y fiable para reconocer a los usuarios en diferentes puntos de contacto y sesiones. El ID de usuario persistente puede derivarse de una variedad de fuentes, como hashes de correo electr\u00f3nico o identificadores generados mediante t\u00e9cnicas de huella digital probabil\u00edstica. Adem\u00e1s, el aprovechamiento del ID de usuario retrospectivo puede recuperar y asociar las acciones pasadas de un usuario, mejorando significativamente la precisi\u00f3n de la segmentaci\u00f3n. <\/p>\n

El uso de esta tecnolog\u00eda facilita la creaci\u00f3n de grupos de audiencia basados en comportamientos, intereses e interacciones previas espec\u00edficos<\/strong>, lo que permite el uso de algoritmos de inteligencia artificial para enriquecer y segmentar a\u00fan m\u00e1s estos datos. Este enfoque no solo mejora la personalizaci\u00f3n de las campa\u00f1as publicitarias, sino que tambi\u00e9n permite estrategias de alcance dirigidas a interceptar nuevos clientes de alto potencial, aprovechando la informaci\u00f3n de primera parte para identificar perfiles similares a los de los clientes existentes.<\/strong><\/p>\n

A pesar de las percepciones de un supuesto fin de las estrategias basadas en lookalike, las empresas siguen benefici\u00e1ndose de m\u00e9todos evolucionados como las audiencias predictivas o las expansiones de audiencia, que representan la evoluci\u00f3n natural del concepto de lookalike en un contexto donde los datos de primera parte desempe\u00f1an un papel central. Plataformas como LinkedIn y Google han introducido algoritmos avanzados que aprovechan los datos de primera parte para mejorar estas estrategias, demostrando la eficacia de tales enfoques en el contexto de las campa\u00f1as publicitarias modernas.<\/strong><\/p>\n

Paralelamente a la transformaci\u00f3n de las estrategias de segmentaci\u00f3n, resulta fundamental adoptar nuevos m\u00e9todos para la medici\u00f3n del rendimiento y la atribuci\u00f3n de conversiones.<\/strong> <\/p>\n

En este contexto, los Marketing Mix Models<\/strong> (Modelos de Mezcla de Marketing) emergen como una soluci\u00f3n eficaz para evaluar el impacto incremental de las campa\u00f1as, ofreciendo a las empresas la capacidad de medir con precisi\u00f3n el retorno de sus iniciativas de marketing, como demostr\u00f3 el experimento realizado por Pace.<\/p>\n

Modelo de Mezcla de Marketing<\/h2>\n

Los Marketing Mix Models<\/strong> (MMMs) son un pilar fundamental en el campo del an\u00e1lisis de marketing, ofreciendo una visi\u00f3n detallada y cuantitativa de la eficacia de las diferentes acciones de marketing sobre los indicadores clave de rendimiento, como las ventas. Estos modelos abordan un dilema hist\u00f3rico en marketing, expresado elocuentemente por John Wanamaker: \u201cLa mitad de mi presupuesto publicitario se desperdicia, pero no s\u00e9 qu\u00e9 mitad\u201d. <\/p>\n

Mediante el uso de MMMs, las empresas buscan desentra\u00f1ar esta incertidumbre optimizando la asignaci\u00f3n de recursos publicitarios para maximizar el retorno de la inversi\u00f3n.<\/p>\n

En las \u00faltimas d\u00e9cadas, la industria del marketing digital ha sido testigo de una evoluci\u00f3n significativa, impulsada por la creciente adopci\u00f3n de modelos estad\u00edsticos avanzados. Esta tendencia se basa en tres pilares principales: una notable expansi\u00f3n de las capacidades computacionales, un acceso sin precedentes a vastos conjuntos de datos, a menudo disponibles casi en tiempo real, y un compromiso creciente por parte de las empresas con una cultura de toma de decisiones basada en datos.<\/strong> En este contexto, los MMMs han evolucionado, integrando metodolog\u00edas econom\u00e9tricas establecidas con innovaciones de la inteligencia artificial y el aprendizaje autom\u00e1tico.<\/strong> <\/p>\n

La combinaci\u00f3n de modelos econom\u00e9tricos, desarrollados originalmente en la d\u00e9cada de 1960, con algoritmos de ML e IA representa un avance significativo. Este enfoque h\u00edbrido no solo minimiza el riesgo de error humano, garantizando resultados de an\u00e1lisis m\u00e1s precisos y fiables, sino que tambi\u00e9n reduce dr\u00e1sticamente el tiempo necesario para el procesamiento e interpretaci\u00f3n de datos. <\/p>\n

Mientras que en el pasado, analizar los resultados de un Marketing Mix Model pod\u00eda llevar hasta seis meses o incluso un a\u00f1o, la adopci\u00f3n de t\u00e9cnicas de ML e IA permite ahora realizar estos an\u00e1lisis mensualmente. Esto transforma los MMMs en herramientas de an\u00e1lisis extremadamente potentes capaces de ofrecer informaci\u00f3n operativa en un tiempo significativamente reducido, y facilita la adopci\u00f3n de estrategias de marketing \u00e1giles, donde las decisiones pueden tomarse y adaptarse r\u00e1pidamente en respuesta a la din\u00e1mica cambiante del mercado. <\/p>\n

C\u00f3mo funcionan los Marketing Mix Models y qu\u00e9 informaci\u00f3n nos proporcionan<\/h2>\n

Los Marketing Mix Models representan una metodolog\u00eda anal\u00edtica avanzada y fundamental en el campo del marketing cuantitativo, dise\u00f1ada para medir y aislar el efecto de varios factores en las ventas de una marca, permitiendo as\u00ed la identificaci\u00f3n precisa de aquellos componentes que contribuyen al aumento de las ventas. Este enfoque anal\u00edtico permite a las empresas comprender en detalle qu\u00e9 parte de las ventas es atribuible a acciones de marketing espec\u00edficas y qu\u00e9 elementos no est\u00e1n bajo su control directo. <\/p>\n

La versatilidad de los MMMs los convierte en herramientas valiosas para analizar un amplio espectro de variables que influyen en las ventas, tanto en el contexto del marketing online como offline. Consideran no solo las actividades de marketing directamente cuantificables, como la publicidad en varios canales, sino tambi\u00e9n aquellas menos tangibles y dif\u00edciles de atribuir a un coste espec\u00edfico, como las promociones y los eventos. Tambi\u00e9n es importante la capacidad de estos modelos para tener en cuenta factores ex\u00f3genos \u2014como la inflaci\u00f3n\u2014 que pueden afectar a las ventas independientemente de las estrategias de marketing implementadas. <\/p>\n

Al aislar los efectos de cada variable, los MMMs proporcionan informaci\u00f3n valiosa sobre la contribuci\u00f3n incremental de acciones de marketing espec\u00edficas a los ingresos generales. Por ejemplo, una empresa podr\u00eda descubrir que el 92 por ciento del aumento de la facturaci\u00f3n es atribuible a las actividades de marketing impreso, obteniendo as\u00ed una evaluaci\u00f3n cuantitativa de la eficacia de ese canal. Al mismo tiempo, los modelos son capaces de \u201climpiar\u201d el efecto de las variables no relacionadas con el marketing, proporcionando una visi\u00f3n m\u00e1s clara y limpia del impacto de las acciones de marketing en las ventas. <\/p>\n

Un beneficio crucial del uso de los MMMs es la capacidad de determinar la asignaci\u00f3n \u00f3ptima del presupuesto publicitario entre los canales de marketing, maximizando as\u00ed la incrementalidad. Esto se traduce en una gesti\u00f3n m\u00e1s eficiente de los recursos de marketing, lo que permite a las empresas optimizar el retorno de las inversiones publicitarias y adaptar estrat\u00e9gicamente sus campa\u00f1as seg\u00fan la eficacia de cada canal. <\/p>\n

En resumen, los MMMs ofrecen:<\/p>\n