Crear, capturar, convertir: cómo las marcas líderes de Latinoamérica están ganando con IA

El recorrido del consumidor ya no responde a un camino lineal ni predecible. Las etapas tradicionales de decisión se superponen, se aceleran y, muchas veces, ocurren al mismo tiempo. Hoy, una persona puede descubrir una necesidad, comparar opciones y concretar una compra en una única sesión.

Ya no alcanza con gestionar presupuestos en silos ni reaccionar sobre la marcha: las marcas necesitan adoptar un enfoque full funnel impulsado por IA, capaz de conectar cada interacción del consumidor de manera más inteligente y eficiente.

En este contexto, muchos equipos de marketing adoptaron objetivos más simples: crear, capturar y convertir demanda. Aplicada en cada una de estas etapas, la IA no solo automatiza procesos, sino que permite anticiparse a las intenciones de los usuarios, detectar oportunidades en tiempo real y transformar la inspiración en resultados de negocio medibles.

A continuación, analizamos, a través de casos de éxito de México, Argentina y Chile, cómo la tecnología está redefiniendo estos tres pilares fundamentales de la actualidad.

Crear: sembrar el deseo antes de que nazca la búsqueda

El primer gran reto es crear demanda donde todavía no existe. Con el objetivo de hacer crecer su canal digital un 17% de manera rentable, la cadena de supermercados chilena Jumbo decidió romper con los métodos tradicionales de pauta. En su lugar, implementaron campañas de Demand Gen, lo que les permitió desplegar contenido valioso de forma nativa en los momentos de ocio y descubrimiento de los usuarios. La estrategia demostró una efectividad contundente: frente a las plataformas sociales tradicionales, Jumbo generó un ROAS 20 veces mayor y una reducción drástica del 94% en su Costo por Adquisición (CPA).¹ Jumbo no esperó a que sus clientes la buscaran: fue a encontrarlos donde pasaban su tiempo.

El banco Santander, en México, tenía un objetivo similar. Su punto de partida era entender que el proceso de decisión de los usuarios ya no es lineal y que esperar la demanda no era suficiente para crecer. La apuesta fue construir un motor proactivo de generación de demanda, especialmente orientado a captar a nuevas generaciones. Para lograrlo, desplegaron todo el ecosistema de formatos inmersivos disponibles —Masthead, YouTube CTV, Demand Gen, Streaming, Pause Ads, Sponsorships y Display— bajo una única fuente de verdad operativa a través de DV360. Un componente clave fue YouTube Select Music, que permitió al banco alcanzar al top 5% de los canales de música para construir relevancia cultural entre la Generación Z.²

En la Argentina, Dove entendió que crear demanda hoy requiere algo que ningún formato tradicional puede ofrecer por sí solo: credibilidad auténtica. Para comunicar su nueva línea a una audiencia joven de entre 18 y 34 años, la marca trabajó con creadoras locales a través de YouTube BrandBoost, amplificando sus voces orgánicas con la precisión de segmentación de Google. No fue Dove hablando de sí misma, sino voces en las que esa audiencia ya confiaba validando el producto. La campaña superó las 880 mil visualizaciones con un Engagement Rate del 4,5%, el triple del promedio del mercado argentino.³ La demanda no se crea gritando más fuerte: se crea integrándose a las comunidades que ya tienen la atención de tus clientes potenciales.

Capturar: estar presente cuando la conversación se vuelve búsqueda

Una vez que la chispa de interés existe, el segundo reto es capturar esa intención en el momento exacto en que el consumidor empieza a investigar activamente. Y ese momento ha cambiado radicalmente: las búsquedas ya no son palabras clave simples, sino conversaciones complejas donde las personas comparten contexto, restricciones y preferencias. Alguien que antes buscaba “crema facial” hoy pregunta "¿cuál es el mejor sérum de vitamina C para piel sensible que sea compatible con protector solar?”. La marca que gana no es la que aparece en los resultados genéricos, sino la que se posiciona como la respuesta exacta a esa conversación específica.

L’Oréal Chile fue pionera en capitalizar este cambio. La marca adoptó AI Max para sus campañas de búsqueda con un objetivo preciso: capturar consultas “netas nuevas”, es decir, búsquedas conversacionales que nunca antes habían existido en sus listas de palabras clave. Al posicionarse como la respuesta exacta durante esa fase de investigación activa, duplicaron su tasa de conversión en productos clave como sérums, redujeron el Costo por Conversión en un 31% y aumentaron su CTR en un 67%.⁴ L’Oréal no esperó a que los consumidores llegaran con la intención formada; se convirtió en el interlocutor más útil durante el proceso de investigación.

En México, la marca L’Oréal París llegó a una conclusión similar por otro camino. El desafío era claro: necesitaban una estrategia de publicidad digital más eficiente y escalable en un mercado altamente competitivo, capturando tráfico calificado y canalizándolo directamente hacia su red de retailers en línea. Así, activaron Demand Gen combinando las mejores prácticas creativas con una amplia variedad de formatos e integrando tanto su primera parte de datos como las audiencias in-market de Google. Con un nivel de inversión comparable al de sus campañas en redes sociales, la campaña logró un alcance 2,4 veces mayor y generó 11,4 veces más ventas.⁵ El resultado fue tan convincente que la marca decidió asignar presupuesto incremental de forma proactiva a este tipo de campañas.

Convertir: dar certeza cuando la decisión está a punto de tomarse

La conversión ya no es el final de un embudo: ocurre cuando la confianza es suficientemente alta, y eso puede pasar mucho antes de lo que los marketers esperan. El trabajo de la marca en esta etapa es dar certeza, eliminar fricción y conectar el descubrimiento digital con la acción real.

Liverpool, el retailer mexicano, enfrentaba un problema frecuente: sus campañas de Banana Republic dependían demasiado de palabras clave de marca, y ya habían llegado al límite de la demanda disponible con esa estrategia. El desafío era encontrar un motor de crecimiento escalable que capturara y convirtiera demanda no aprovechada sin comprometer la eficiencia de su ecosistema principal. La solución fue una prueba rigurosa de seis semanas con AI Max, aprovechando la combinación de coincidencias de términos de búsqueda, personalización de texto y expansión de URL. Esto les permitió capturar de forma rentable consultas de alta intención muy específicas. Los resultados fueron un aumento del 17% en las conversiones, un incremento del 19% en el valor de conversión y un ROAS un 20% mayor.⁶ Tras validar la estrategia, Liverpool hizo la transición a un marco always-on para replicar estas eficiencias en otras unidades de negocio.

En la Argentina, la fintech NaranjaX demostró cómo la medición estratégica puede redefinir la rentabilidad del negocio. El equipo se propuso aislar la causalidad de sus inversiones para entender el valor real de sus campañas frente a la inercia orgánica. Al aplicar estudios de incrementalidad, lograron identificar con exactitud qué esfuerzos estaban generando un impacto real y cuáles no. Con esta información, tomaron una decisión de negocio: reoptimizaron por completo su estrategia y redirigieron todo el presupuesto exclusivamente hacia las adquisiciones que sumaban valor genuino. Como consecuencia directa de aislar la causalidad y optimizar hacia la métrica correcta, lograron reducir su costo por acción incremental (iCPA) en un 88%.⁷ De eso se trata optimizar hacia el objetivo correcto: no de acumular reportes para ver la foto de ayer, sino de asegurar que cada peso invertido hoy esté traccionando crecimiento real en el balance de la compañía.