IA de Google redefine cómo se mide el comportamiento del consumidor

Los viajes del consumidor actual son cada vez más complejos y fragmentados, con múltiples interacciones omnicanal que suceden de forma simultánea. Ante este contexto, Google impulsa una nueva visión de la medición, apalancada en inteligencia artificial (IA), que permita a las marcas anticiparse a los movimientos de las audiencias y optimizar la inversión publicitaria.

En lugar de enfocarse únicamente en métricas tradicionales, esta propuesta se centra en obtener insights que se conecten directamente con los objetivos de negocio y el retorno de inversión (ROI). La IA permite convertir la medición en una herramienta predictiva que apoya decisiones estratégicas.

Para enfrentar este nuevo escenario, Google propone dos líneas de acción: Una estrategia sólida de datos de primera mano y un portafolio de herramientas para maximizar el valor de las inversiones.

ESTRATEGIAS BASADAS EN DATOS Y TECNOLOGÍA DE IA

En primer lugar, la calidad de los datos es fundamental para que la IA funcione de manera efectiva. Para ello, Google desarrolla soluciones como Data Manager, una herramienta integral que permite recopilar, almacenar y activar datos de primera mano desde distintas fuentes. Este sistema incluye integración con computación confidencial y próximamente incorporará recomendaciones basadas en IA, además de una API consolidada para mejorar el rendimiento de las señales de medición.

Otra herramienta clave es la Pasarela de etiquetas de Google, que fortalece la base de tagging con vistas a una futura integración con computación confidencial. Estas soluciones buscan mejorar la precisión de los datos y, por ende, la efectividad de las estrategias de IA.

MODELOS DE ATRIBUCIÓN Y PRUEBAS DE IMPACTO

En paralelo, Google observa una tendencia creciente en el uso de portafolios de soluciones para optimizar la inversión. Entre ellas destacan los modelos de atribución, que permiten entender cómo cada punto de contacto contribuye al recorrido del consumidor, y las pruebas de incrementalidad, que determinan qué acciones generan un impacto real.

También se destaca el uso de Modelos de Marketing Mix (MMM) y soluciones multicanal. Google ha lanzado una API de su plataforma de datos Meridian para facilitar el acceso a insights, incluyendo un planificador de escenarios interactivo. Además, Google Analytics incorpora mejoras en atribución multi-toque y presupuestación omnicanal, así como un agente de IA para descubrir patrones de comportamiento y emitir recomendaciones.

LOS COMPORTAMIENTOS 4S CAMBIAN LA EXPERIENCIA DEL CONSUMIDOR

Una investigación reciente de Boston Consulting Group (BCG) y Google identifica cuatro comportamientos clave que definen la experiencia actual del consumidor: streaming, scrolling, searching y shopping. Estos comportamientos, conocidos como las 4S, desafían el modelo tradicional del embudo de marketing.

• Streaming: Consumo continuo y personalizado de contenido en plataformas como YouTube, CTV o podcasts. La personalización y la narración interactiva impulsada por IA son esenciales. Las experiencias de streaming son interactivas y permiten a los consumidores pasar con fluidez del descubrimiento a la toma de decisiones.
• Scrolling: Descubrimiento pasivo en redes sociales o espacios digitales, donde el contenido visual atractivo y personalizado puede detonar decisiones de compra instantáneas.
• Searching: Búsquedas más intuitivas y multimodales que integran texto, voz, imágenes e incluso herramientas de IA conversacional como Gemini o Visión General por IA.
• Shopping: Procesos de compra no lineales, donde la acción puede completarse desde distintos puntos, como redes sociales, anuncios de video o apps móviles.

NUEVO MODELO PARA UN NUEVO CONSUMIDOR

Este nuevo ecosistema presenta retos para las marcas, pero también abre oportunidades para adaptar sus estrategias con mayor precisión. La integración de IA en los procesos de medición y planeación permite no solo seguir el ritmo del consumidor, sino también anticipar sus decisiones.

Para lograrlo, es necesario abandonar el modelo rígido del embudo de marketing y adoptar estructuras más flexibles que consideren múltiples rutas de interacción. La IA permite entender esta nueva red de decisiones, identificar patrones en tiempo real y ajustar las campañas con base en resultados verificables.

El mensaje es claro: La inteligencia artificial no solo optimiza procesos, también reconfigura cómo entendemos a las audiencias y cómo medimos el éxito en marketing.