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Harikesh Nair es director sénior de Ciencia e Ingeniería de Datos en Google, donde es responsable del equipo de Ingeniería de Medición de la Eficacia de los Medios y del grupo de Ciencia de Datos de Analíticas, Insights y Medición. Habiendo sido profesor en la Universidad de Stanford, ahora se centra en desarrollar productos y estrategias para ayudar a los profesionales del marketing a analizar y mejorar la eficacia de sus inversiones en medios, impulsando la innovación en el campo de la medición de anuncios.
Como bien dicen: hay que mirar al pasado para saber cómo será el futuro. Y, para imaginar más allá en el futuro, hay que remontarse aún más al pasado. Este concepto tan simple es uno de los principales desafíos en la medición de medios de comunicación hoy en día, y Gemini nos ha permitido abordarlo.
Gracias a modelos entrenados con historiales de datos, los profesionales del marketing pronto podrán identificar el impacto de las campañas de generación de demanda a la hora de conseguir conversiones a largo plazo. Y, lo que es aún más impresionante, también deberían poder usar esas señales para predecir la demanda, las conversiones y el retorno.
Estas funciones ayudarán a los anunciantes a desarrollar sus planes de negocio de forma más estratégica que nunca para diferenciarse de la competencia y, en última instancia, aumentar sus ingresos aplicando optimizaciones inteligentes con la antelación y la frecuencia necesarias. Así es como mi equipo está poniendo a prueba nuevos enfoques para medir y predecir con precisión el valor de la publicidad a largo plazo.
Planificación a largo plazo en la generación de demanda
Durante años, ha habido una tensión silenciosa entre los departamentos de marketing y los financieros, que luchaban por el crecimiento y exigían pruebas inmediatas, respectivamente. Esto se ha traducido irremediablemente en una mentalidad cortoplacista sistémica en la atribución de anuncios, donde se atribuye la contribución a lo que ocurre justo antes de la conversión. Esta práctica ha dado lugar a un sistema limpio en términos de contabilidad, pero catastrófico para el marketing de crecimiento y la generación de demanda.
Cuando se usan métricas a corto plazo para evaluar campañas de generación de demanda, no se tiene en cuenta más de la mitad del valor que se genera. Es invisible.
Si lo que quieres es convertir la demanda que ya tienes, te puede funcionar una estrategia de atribución típica, como es asignar el crédito de la conversión a los anuncios que han supuesto la última interacción en una ventana retrospectiva estándar de 30 días. Según nuestro nuevo estudio, el 70% de las conversiones de una campaña de Google Ads estándar se registran en la ventana retrospectiva de 30 días tras el clic y de 3 días tras la visualización interesada.1 Y son resultados perfectamente válidos y razonables.
Sin embargo, ¿qué ocurre si quieres generar y convertir nueva demanda? Los ciclos de ventas de muchos productos son considerablemente más largos. Por ejemplo, los consumidores necesitan investigar y pensárselo antes de comprar productos caros y de alta implicación. Además, cuando descubren una marca, los clientes necesitan tiempo para familiarizarse con el producto para llegar a comprarlo. Por eso, cuando evaluamos los tipos de campaña orientados a la generación de demanda, vimos una reducción de las conversiones que se registraban en las ventanas estándar. Así observamos que solo el 50% de las conversiones de las campañas Máximo rendimiento se registran en la ventana retrospectiva de 30 días tras el clic y de 3 días tras la visualización interesada.2 Y solo el 40% de las conversiones de las campañas de Generación de Demanda se registran en esos mismos plazos.3
Esto significa que, cuando usas métricas a corto plazo para evaluar campañas de generación de demanda, no se tiene en cuenta más de la mitad del valor que se genera. Es invisible. Este es uno de los problemas que está tratando de resolver mi equipo de científicos de datos.
La ciencia de seguir el rastro
Para medir mejor el impacto a largo plazo de las campañas de Google Ads y mejorar la eficacia general de la publicidad, mi equipo se ha centrado en metodologías que hacen hincapié en la transparencia y la capacidad de auditar y explicar estrategias. El impacto a largo plazo de estas campañas implica atribuir conversiones a interacciones con anuncios que se han producido muchos meses antes. Lo que necesitamos es un rastro que permita demostrar que el usuario ha interactuado con la marca anunciada y que ha avanzado en la ruta de conversión tras ver los anuncios.
Para ello, usamos como indicadores las llamadas “acciones clave de usuario”. Son pasos intermedios que se producen entre una implicación inicial con un anuncio y una conversión. Estas acciones se pueden observar y verificar, por lo que permiten identificar de forma coherente y repetible el movimiento inducido por la publicidad a lo largo del recorrido de compra antes de la conversión.
Necesitamos seguir un rastro claro que demuestre que el usuario ha interactuado con la marca anunciada y que ha avanzado en el recorrido.
Algunos ejemplos de estas acciones son las siguientes:
- Búsquedas de marca: pasar de buscar “mejores SUVs” a buscar una marca o un modelo concretos.
- Implicación profunda: interacciones con canales de YouTube vinculados al anunciante, como dar “Me gusta”, suscribirse o compartir vídeos.
- Microconversiones: acciones superficiales como añadir un producto al carrito o registrarse para una prueba.
Para usar la atribución en la optimización, aprovechamos algoritmos de IA sofisticados capaces de predecir conversiones a largo plazo basándose en las acciones clave de usuario observadas y en otras señales. El uso de estas predicciones de IA permite que los algoritmos de puja valoren con precisión a los usuarios en función de su probabilidad de compra. Así, se optimizan las campañas para conseguir crecimiento a largo plazo sin tener que esperar meses a que la conversión se registre.
Una estrategia de eficacia probada
Aunque Google aún está en las fases de prueba del desarrollo de nuevos productos con esta idea, nuestros partners de medición ya han empezado a publicar los hallazgos que han obtenido con experimentos similares.
Por ejemplo, un informe de Fospha de 2025 señala que, al usar la atribución al último clic tradicional en campañas de YouTube y Generación de Demanda, los retornos suelen valorarse una media de 14 veces por debajo de su valor real. Esto pone de manifiesto un cambio en todo el sector, ya que los anunciantes están dejando de centrarse en los puntos de contacto observables más recientes para tener más en cuenta el impacto de los anuncios orientados a la notoriedad y la consideración.
Si analizamos las ventajas de las señales a largo plazo, queda claro que los anunciantes están perdiendo oportunidades de ganar dinero o, al menos, no las están comunicando correctamente a los equipos financieros. El rendimiento de los anuncios no ha cambiado, pero sí ha estado oculto por el sesgo sistémico que favorecía los logros a corto plazo. Ahora es el momento de centrarse en el panorama general.
Empieza a prepararte ya
Estamos viviendo los inicios de una nueva era del marketing digital en la que el embudo de conversión lineal da paso a la medición de la generación de demanda como pilar. Toma medidas desde hoy mismo para ir un paso por delante. Para que las métricas de ROI de marketing a largo plazo sigan funcionando en el futuro próximo, recomendamos a los anunciantes que empiecen por seguir estos tres pasos:
- Replantéate el cortoplacismo: abre debate con los equipos financieros para que entiendan el papel fundamental que desempeña la generación de demanda. Explica a tu CFO cómo la atribución al último clic tradicional puede infravalorar el retorno de las campañas de YouTube y Generación de Demanda hasta 14 veces.
- Evalúa las ventanas de conversión: con Google Analytics 4, los profesionales del marketing pueden analizar el lapso de tiempo entre la primera interacción de un usuario y la conversión final. Entre los principales métodos, se incluyen el uso de la exploración de rutas para rastrear los recorridos de los usuarios y el análisis de los informes de longitud de ruta para identificar la latencia de conversión.
- Solicita participar en la prueba piloto: en la primera mitad de 2026, tenemos previsto ampliar la cohorte de pruebas de informes y puja de demanda a largo plazo en Máximo rendimiento. Si te interesa, ponte en contacto con el equipo de tu cuenta para registrarte. Las plazas son limitadas y se evaluará cada candidatura de forma individual para seleccionar a los participantes.
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