La inteligencia artificial (IA) ha revolucionado la forma en que las marcas conciben sus estrategias de marketing: automatización, personalización en tiempo real, predicción de tendencias y optimización de campañas son ya una realidad. Sin embargo, existe un área donde la implementación de IA sigue rezagada: la medición y los insights. Así lo advierte el informe de Google Summer Essentials 2025, que revela que, a pesar de los avances en creatividad, medios y personalización, la medición continúa siendo el gran desafío pendiente para los CMOs y líderes de marketing.
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¿Qué dice el informe de Google sobre la medición con inteligencia artificial?
El informe establece un dato contundente: solo el 9% de las empresas ha alcanzado un nivel avanzado en capacidades de medición impulsadas por IA. Esto significa que, aunque muchas marcas ya automatizan campañas y generan contenido con ayuda de algoritmos, muy pocas saben realmente qué canal, mensaje o punto de contacto está generando el mayor valor.
Además, el 46% de las empresas apenas está comenzando a utilizar en conjunto tres metodologías clave para medir el impacto del marketing:
- Modelos de atribución basados en datos.
- Marketing Mix Modeling (MMM).
- Pruebas de incrementalidad.
La ausencia de una medición robusta y holística no solo dificulta la optimización de campañas, sino que también limita la capacidad de las marcas para justificar presupuestos ante la alta dirección, demostrar retorno de inversión (ROI) y ajustar las estrategias en tiempo real.
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¿Por qué es tan difícil medir el impacto del marketing en la era de la IA?
La complejidad actual del marketing digital hace que la medición tradicional resulte insuficiente por varias razones:
- Multicanalidad extrema: los consumidores interactúan con múltiples dispositivos y plataformas, lo que fragmenta el journey y dificulta atribuir valor a cada contacto.
- Personalización dinámica: la IA personaliza creativos y mensajes en tiempo real, generando múltiples versiones que deben ser evaluadas en su desempeño individual.
- Privacidad y limitación de cookies: el entorno post-cookie reduce la trazabilidad directa, obligando a recurrir a modelos predictivos y metodologías estadísticas más sofisticadas.
- Velocidad del cambio: las preferencias de los consumidores cambian tan rápido que las métricas deben actualizarse casi en tiempo real para seguir siendo útiles.
En este contexto, medir ya no es solo contar clics o impresiones: es necesario entender el valor incremental que cada acción de marketing genera en el negocio.
¿Qué soluciones y herramientas propone Google para superar este reto?
Google presenta en su informe herramientas específicas para profesionalizar la medición con IA y resolver los retos antes mencionados:
🔍 Meridian
Una herramienta integral para el Marketing Mix Modeling (MMM) que permite medir el impacto de los esfuerzos de marketing online, offline y en televisión. Meridian ofrece una visión unificada de cómo cada canal contribuye a los objetivos de negocio.
📈 Attribution AI
Tecnología que asigna valor a cada punto de contacto en el customer journey, más allá de la simple atribución al último clic. Esto permite entender qué combinaciones de medios y mensajes realmente impulsan la conversión.
🧩 Experimentos de incrementalidad
Metodologías que permiten comprobar si una campaña está generando resultados adicionales respecto a un grupo de control. Estos experimentos se han vuelto más accesibles gracias a la automatización en plataformas como Google Ads.
¿Por qué la medición avanzada es clave para los CMOs?
Para los CMOs, la medición avanzada basada en IA es el nuevo superpoder estratégico. Permite:
- Justificar inversiones en marketing ante el CFO o la dirección general.
- Alinear las métricas de marketing con KPIs de negocio reales como ingresos, rentabilidad y valor del cliente a largo plazo.
- Optimizar la distribución del presupuesto en tiempo real entre canales, formatos y audiencias.
- Anticiparse a tendencias y comportamientos de consumo antes de que se masifiquen.
Sin estas capacidades, las marcas corren el riesgo de basar sus decisiones en supuestos, intuiciones o datos parciales que pueden llevar a desperdiciar recursos o perder oportunidades clave.
¿Qué se necesita para mejorar la medición en marketing con IA?
Para implementar un sistema de medición moderno y eficiente, las marcas deben:
- Integrar sus datos first-party: conectar información de CRM, sitios web, apps y tiendas físicas en un solo ecosistema.
- Desarrollar talento con capacidades analíticas y tecnológicas: incluyendo ciencia de datos, estadística avanzada y machine learning.
- Colaborar entre áreas: involucrando a producto, finanzas, legal y tecnología en la definición de indicadores y modelos de medición.
- Adoptar herramientas específicas: como Meridian, Attribution AI y los experimentos de incrementalidad.
- Actualizar el mindset de marketing: pasar de una lógica de “reportar resultados” a una lógica de “optimizar decisiones en tiempo real”.
Medir es escalar
El informe de Google es claro: sin medición no hay crecimiento sostenible en marketing. La inteligencia artificial ya permite crear, automatizar y personalizar, pero solo la medición avanzada garantiza que esas acciones realmente contribuyen al negocio.
En la carrera por dominar el marketing del futuro, medir ya no es una opción. Es una necesidad estratégica que define a los verdaderos líderes.
