En un ecosistema digital en constante cambio, marcado por nuevas exigencias de privacidad y una dispersión creciente de audiencias, las formas de medir el impacto publicitario en México están atravesando una transformación profunda. Así lo afirmaron Pablo Nuño, Data Business Lead, e Izael Castillo, Insights Manager de Teads México, durante una conversación con PRODU sobre el futuro de la medición en entornos digitales.

DE LA VISIBILIDAD A LA ATENCIÓN: NUEVAS MÉTRICAS PARA ENTENDER AL USUARIO

Para Izael Castillo, la industria está viviendo una transición profunda en sus esquemas de medición. “Hace unos años, el viewability se convirtió en el estándar para asegurar que los anuncios fueran visibles. Sin embargo, hoy el foco se está desplazando hacia el comportamiento humano y la atención real del usuario como indicadores clave de rendimiento”, afirmó.

Según Castillo, los modelos predictivos están ganando terreno como herramientas esenciales para medir la atención. Estos modelos integran variables estándar como el viewability y el in-view time, pero también incorporan métricas basadas en comportamiento humano, alimentadas por tecnologías como el eye tracking, que permiten identificar las zonas específicas de la pantalla donde el usuario enfoca su atención. Esta combinación, señala, ofrece una visión mucho más precisa y holística del desempeño de una campaña.

“El avance de la industria debe llevarnos hacia una mayor homologación de estas nuevas métricas, que no solo optimicen las campañas, sino que también establezcan mejores prácticas sustentadas en datos reales de atención”, concluyó Castillo.

NUEVOS RETOS EN MEDICIÓN ANTE UN ENTORNO FRAGMENTADO

Por su parte, Pablo Nuño enfatizó que la evolución de la medición de audiencias responde a tres grandes desafíos actuales:

• Privacidad de datos: La desaparición progresiva de las cookies y las regulaciones más estrictas en torno a la privacidad han impulsado nuevas alternativas como los Unique IDs, la segmentación contextual y los datos first-party.


• Fragmentación multiplataforma: El crecimiento del consumo en TV conectada, redes sociales, móviles y OTT ha motivado el uso de tecnologías como CDPs, clean rooms y paneles híbridos para obtener una visión unificada del usuario y medir campañas de forma multicanal.


• Complejidad en el acceso a data determinística: Ante la dificultad de identificar usuarios únicos en tantos puntos de contacto, el uso de inteligencia artificial y machine learning permite inferir patrones y construir perfiles dinámicos con alta confiabilidad estadística.

RIESGOS DE QUEDARSE ATRÁS Y BENEFICIOS DE EVOLUCIONAR

Nuño también advirtió que las marcas que continúan operando bajo modelos tradicionales enfrentan una clara pérdida de competitividad. “Tomar decisiones con métricas limitadas lleva a la duplicidad, sobreexposición y desperdicio presupuestal. Además, no permite ver cómo un mismo usuario interactúa en distintos canales, generando una ceguera multiplataforma”, señaló.

En contraste, las marcas que adoptan modelos de medición más sofisticados acceden a dos beneficios fundamentales:

Financieros: Logran optimizar la inversión publicitaria, asignar presupuestos con mayor agilidad y eficiencia, e incrementar el retorno sobre la inversión (ROI) al identificar los canales y creativos más efectivos.

De conexión con sus audiencias: Obtienen datos más relevantes para personalizar campañas, generar mensajes más afines a las necesidades e intereses de los usuarios y mejorar la memorabilidad de sus campañas.