Datos y medición: lo que la publicidad aporta de verdad

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La señal: píxel y Conversions API

Todo lo que dijimos sobre automatización y agentes depende de una cosa: la plataforma tiene que saber quién compró. La forma clásica es el píxel, un trocito de código en la web que avisa a la plataforma de la compra desde el navegador. Pero el navegador pierde datos: hay gente con bloqueadores de anuncios, y desde iOS 14.5 en 2021 Apple pide permiso para rastrear entre apps, y muchos dicen que no. Por eso existe una segunda vía, Conversions API. Aquí no avisa el navegador, sino el servidor de tu tienda, y se pierde mucho menos. Muchas plataformas de tiendas como Shopify lo conectan en un par de clics. Lo mejor es usar ambos juntos y activar la deduplicación para que una compra no cuente dos veces.

Cada plataforma se atribuye la venta

Esta es una trampa en la que cae casi todo el mundo. Alguien vio un video en TikTok, luego un anuncio en Instagram, luego buscó la marca en Google y compró. Cada plataforma ve su trozo del camino y, honestamente según sus reglas, se apunta la venta. En el ejemplo inventado de la imagen, Meta contó 70 ventas, Google 60 y TikTok 30. En total 160, pero la tienda tiene en realidad 100 pedidos. Nadie miente: cada una tiene sus reglas de conteo y se solapan. Por eso tu fuente principal de verdad son tus pedidos reales, no los paneles de las plataformas. Regla simple: una vez a la semana suma las «ventas» de todas y compáralas con la tienda. Cuanto mayor la diferencia, con más cuidado hay que creer los informes.

eBay: pagar por quien igual iba a llegar

Un experimento real, publicado en 2015 en la revista científica Econometrica. Los economistas Blake, Nosko y Tadelis, junto con eBay, apagaron los anuncios de búsqueda para consultas con el nombre de la marca, como «ebay zapatillas», y lo compararon con lo que pasaba con anuncios. Resultado: se mantuvo el 99,5% del tráfico. Quien busca eBay por su nombre simplemente hacía clic en el enlace normal un poco más abajo. Es decir, la empresa llevaba años pagando por visitantes que habrían llegado igual. Mientras, el panel mostraba un retorno estupendo: los anuncios «traían» muchos compradores. Lección: un retorno alto en el informe no demuestra que el anuncio haya añadido algo. Sobre todo en anuncios de tu propia marca y con gente que ya visitó tu web.

Uber: apagó 2/3 de los anuncios y casi no perdió nada

Otra historia real, contada por Kevin Frisch, ex jefe de marketing de rendimiento de Uber, en el pódcast Marketing Today. Primero Uber quitó algunos anuncios porque salían en webs dudosas y notó que los resultados no bajaban. Así que el equipo siguió comprobando y acabó apagando cerca de dos tercios de la publicidad online de un presupuesto de unos 150 millones de dólares. No hubo una caída significativa en la llegada de nuevos usuarios. Resultó que redes fraudulentas que falsificaban clics se atribuían parte de las «instalaciones», y mucha gente habría descargado la app igual. La lección es la misma que con eBay: el informe de cuántas ventas «vinieron del anuncio» y la contribución real del anuncio son cosas distintas.

Prueba de incremento: la única respuesta honesta

¿Cómo saber la contribución real del anuncio? Repitiendo lo que hicieron eBay y Uber, pero con cuidado. Se llama prueba de incremento, o de incrementalidad. Se divide a la gente al azar en dos grupos: uno ve los anuncios y el otro, de control, no. Luego se compara qué parte de cada grupo compró. Ejemplo inventado: con anuncios compró el 5%, sin anuncios el 3%. Entonces el anuncio añadió 2 puntos porcentuales, no todo el 5%: ese 3% habría comprado igual. Clave: estas pruebas están dentro de las plataformas. En Meta es Conversion Lift y, como vimos, hasta un agente puede lanzarla vía MCP. Google tiene estudios de incremento parecidos. Una prueba por trimestre cuesta más que un informe normal, pero es lo único que responde «¿sin anuncios habría sido igual?».

MMM: un modelo para el panorama completo

La prueba de incremento responde sobre una plataforma o campaña. ¿Pero cómo ver cuánto aporta cada plataforma al conjunto y dónde poner más dinero? Para eso está el MMM, modelado de marketing mix. La idea es simple: se toman los gastos semanales de cada canal durante uno o dos años y las ventas de esas semanas, y un modelo estadístico calcula cuánto añade cada canal, teniendo en cuenta temporadas y fiestas. Antes solo podían permitírselo las grandes marcas. Ahora hay modelos gratis de código abierto: Robyn de Meta y Meridian de Google, que en enero de 2025 se abrió a todos. El MMM no sigue a personas concretas, así que los bloqueadores no le afectan. La pega: necesita muchos datos, así que es el siguiente paso cuando el negocio ya creció.

Hazlo tú: chequeo de honestidad de tus cifras

Da cinco pasos. Uno: suma las «ventas» de los paneles de todas las plataformas de la semana pasada. Dos: compáralas con los pedidos reales de la tienda. Si el total de las plataformas es mucho mayor, anota la diferencia y tenla en cuenta. Tres: revisa si está activo Conversions API o su equivalente en otras plataformas, y que las compras no cuenten doble. Cuatro: si pagas anuncios con el nombre de tu marca, haz una prueba: apágalos parte del tiempo o en algunas regiones y mira cuánto tráfico queda. Cinco: planifica una prueba de incremento por trimestre en tu plataforma principal. En un par de meses sabrás de tu publicidad más que la mayoría de quienes solo miran el panel.

Ponte a prueba

1. ¿Cómo entenderlo?
   Respuesta correcta: Las plataformas se solapan: fiarse de los 100 pedidos. Cada plataforma ve su trozo del camino y se apunta la venta. La verdad está en los pedidos reales.
2. ¿Qué comprobar?
   Respuesta correcta: Prueba: apagar anuncios de marca y mirar el tráfico. Como mostró el experimento de eBay, quien busca tu marca por nombre a menudo llegaría sin anuncios. Un retorno alto en el informe no lo desmiente.
3. ¿Cuál es la contribución real del anuncio?
   Respuesta correcta: 2 puntos porcentuales: 4% − 2%. El incremento es la diferencia entre grupos. Un 2% habría comprado igual, así que el anuncio añadió 2 puntos.
4. ¿Qué es más importante hacer primero?
   Respuesta correcta: Activar Conversions API y quitar el conteo doble. Sin una señal fiable, las plataformas aprenden con datos incompletos y todo informe y prueba sale torcido. Primero se arregla la base.

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