En una época de infinidad de datos, es fundamental recopilarlos de forma más inteligente.

Como experto y profesional de la analítica, sé de primera mano que recopilar datos a través de múltiples activos y canales digitales puede ser desalentador. Este es especialmente el caso cuando el número de dispositivos conectados a Internet supera los 21.000 millones en 2023. Afortunadamente, nuestro actual sistema de direccionamiento de Internet puede gestionar muchos de estos dispositivos, concretamente hasta 3,4×10E38 (es decir, 34 seguidos de 37 ceros).

De estos 21.000 millones de dispositivos, alrededor del 66% está formado por dispositivos de Internet de las Cosas (IoT), todos los cuales generan datos sobre su funcionamiento, características y configuración. Llámenlo cajas negras conectadas o telemetría con esteroides, pero estos dispositivos envían datos a los proveedores de servicios que los utilizan para mejorar sus productos.

Tal escala de recopilación de datos no sólo proporciona el combustible ideal para la IA y el aprendizaje automático, sino también los medios para establecer líneas de base de rendimiento y valores atípicos. De un pozo de información tan insondable se pueden extraer modelos de uso de funciones, ideas y planes de acción.

(Re)introducir el Measurement Protocol (protocolo de medición).

¿Cómo miden la actividad estos dispositivos? Este post es una excusa perfecta para analizar el protocolo de Measurement Protocol de Google Analytics 4 como método alternativo de recopilación de datos que puede ayudarle a medir todos los datos de IoT que necesita y hacerlos compatibles con el modelo de datos planos que ha adoptado y que tanto le gusta. El Measurement Protocol se introdujo a principios de la década de 2010 con la versión anterior de Google Analytics, la ya desaparecida Universal Analytics. En aquella época, el Measurement Protocol se utilizaba de formas muy creativas, por lo que su renacimiento en GA4 es una gran oportunidad para (re)descubrir esta función menos conocida pero potente de Google Analytics.

En esencia, el Measurement Protocol es una API que permite enviar eventos directamente a los servidores de Google Analytics, evitando la necesidad de voluminosos kits de desarrollo de software y complejas integraciones. La mínima huella de software del Measurement Protocol significa que es fácilmente integrable en cualquier sistema que pueda llamar a una URL. Como puede imaginar, esto se puede utilizar para todo tipo de IoT, desde quioscos hasta puntos de venta y dispositivos IoT. Algunas ventajas claras son

• Protocolo estándar, por lo que es compatible con una amplia gama de dispositivos y plataformas
• Fácil de usar, incluso para desarrolladores con poca experiencia
• Escalable, por lo que puede utilizarse para recopilar datos de un gran número de usuarios
• Seguridad, mediante el uso de claves secretas para la recogida de datos

Gracias a su enfoque ligero, el Measurement Protocol permite recopilar sólo los datos necesarios. La falta de un mecanismo de consentimiento explícito del usuario en la mayoría de los dispositivos IoT le animará a adoptar un enfoque que dé prioridad a la privacidad, por lo que deberá centrarse en la telemetría y no en los datos personales.

Descubrir el funcionamiento interno del Measurement Protocol.

¿Cómo funciona todo esto? Bien, al crear una propiedad de Google Analytics 4 (GA4) para su proyecto IoT, primero debe crear una nueva propiedad web y, a continuación, simplemente haga clic en este flujo de datos recién creado para acceder al panel de secretos de la API del Measurement Protocol.

El siguiente paso es crear una clave, a la que hará referencia en sus llamadas a la API del Measurement Protocol. Todo lo que tiene que hacer es proporcionar un apodo para su clave y puede utilizar el ID proporcionado en sus llamadas a la API. Como puede ver en la siguiente lista, nuestros Data.Monks la utilizan bastante

Una vez configuradas tus claves, toma nota de tu GA4 Measurement ID para tu flujo IoT y utiliza código para crear una URL al servicio de Measurement Protocol que combine todo lo que necesitamos, incluidos los parámetros del evento. En el siguiente ejemplo, nuestro frigorífico conectado enviará un evento cuando la puerta del frigorífico esté abierta.

La URL deseada debería tener este aspecto

https://www.google-analytics.com/mp/collect?measurement_id={su ID}&api_secret={su clave}

Ahora tenemos que enviar la URL anterior como una solicitud POST, con una carga JSON que contenga los parámetros del evento que queremos enviar. Hay que tener en cuenta que, al no tratarse de un evento GA4 enviado desde un navegador o una aplicación móvil, no se produce una detección y recopilación automática de elementos adicionales, como ocurre con la medición mejorada de GA4. De hecho, el Measurement Protocol sólo mide lo que tú le envías. A partir de ahí, envía la solicitud en tu lenguaje de programación favorito: Python, en mi caso.

Efectivamente, el evento se registra en la interfaz en tiempo real de GA4 y las visitas posteriores pasarán a formar parte de tus informes de GA4 y se transmitirán a BigQuery si has vinculado tu propiedad a Google Cloud Platform.

Y, por supuesto, como seguro que ya puedes adivinar, crear cuadros de mando sobre la actividad de tus dispositivos es pan comido en Google Looker Studio. Y eso es todo

Es hora de que pruebes tú mismo la herramienta GA4.

Hemos visto que el Measurement Protocol, al igual que otras plataformas de recopilación de datos a nivel de eventos, utiliza un formato compatible con API para enviar los datos a Google Analytics. Desde un punto de vista técnico, se trata de una implementación muy sencilla y eficaz, así que no dudes en ser creativo para todos tus proyectos de IoT.

Hemos hablado de utilizar el Measurement Protocol principalmente para dispositivos IoT (o cualquier dispositivo que no sea un ordenador, un teléfono móvil o una consola de videojuegos). Teniendo esto en cuenta, también puedes utilizarlo como método de intercambio de datos en un entorno en la nube como una devolución de llamada de la API después de que se complete un proceso. Esto significa que el Measurement Protocol funciona muy bien con Cloud Functions o colas de mensajería como Google Pub/Sub o Kafka.

Por último, volviendo a la observación que hice sobre la IA, este tipo de medición es, en efecto, una forma ideal de recopilar combustible para un modelo de IA/ML, pero la IA también se puede utilizar para activar el evento adecuado en el momento adecuado y con la carga de datos adecuada. En este punto, la IA puede improvisar y mejorar el plan de recopilación de datos previsto, comenzar a enviar eventos fuera del alcance de su programa original y desbloquear aún más información. En combinación con Cloud ML de Google Cloud Platform, los resultados pueden sorprenderle

En resumen, estos son los puntos clave del Measurement Protocol:

• Mecanismo sencillo: cualquier sistema que pueda generar una URL puede utilizarlo
• Fomenta una recopilación de datos concisa, compacta y respetuosa con la privacidad
• Se puede utilizar con cualquier cosa y sobre cualquier cosa
• Aprovecha la potencia del modelo de datos planos de Google Analytics 4
• Pequeña huella de software: consumo de recursos muy limitado
• Complementa una estrategia de IA y abre nuevas oportunidades

Con tantas opciones al alcance de la mano, las marcas gastan mucho tiempo, dinero y esfuerzo en crear contenidos que a veces no logran resonar entre su público objetivo ni crear relevancia a largo plazo. Crear y mantener marcas icónicas y culturalmente significativas nunca ha sido una tarea sencilla, pero el auge de la inteligencia artificial y la proliferación de contenidos han agravado aún más este reto, especialmente en un mundo pospandémico en el que la atención del consumidor está cada vez más saturada y se muestra más apático hacia los mensajes de las marcas.

Si todo esto le resulta familiar, tenga la seguridad de que no está solo. Como alguien que ha experimentado estos retos de primera mano, entiendo la frustración. Sin embargo, la clave está en reconocer su valor único e identificar las oportunidades y herramientas específicas que hay que capitalizar.

El reto: navegar por un millón de puntos de contacto.

En el panorama actual, las marcas se enfrentan a dos retos principales cuando se trata de sus esfuerzos de marketing. El primero se deriva del hecho de que los consumidores dan cada vez más importancia a la autenticidad y a las conexiones genuinas. Como resultado, su escrutinio del contenido y el posicionamiento de la marca ha aumentado. El segundo reto tiene que ver con su estructura. En la mayoría de los casos, los equipos de marketing de las marcas están cada vez más divididos e hipercentrados, y a menudo operan de forma aislada con sus métricas y objetivos, descuidando las estrategias más amplias de la organización y a largo plazo.

Estos equipos suelen operar con una perspectiva estrecha de sus responsabilidades. Los equipos de marca se centran en colocar anuncios en los espacios televisivos de máxima audiencia, mientras que los equipos de rendimiento dan prioridad a la generación de retorno de la inversión e ingresos. Por desgracia, a menudo no son conscientes de cómo los esfuerzos del otro equipo afectan a los suyos. Además, hay miles de puntos de contacto entre el anuncio de televisión y la pieza de conversión estática, y es muy peligroso ignorarlos.

Google denomina a estos miles de minipasos el "messy middle", ese lugar en el que las personas exploran y evalúan constantemente diferentes marcas y comunicaciones, alimentando sus prejuicios a la hora de tomar decisiones y su comportamiento de compra. Según el informe 2020, el messy middle es un espacio de abundante información y opciones ilimitadas, donde los consumidores han aprendido a utilizar atajos cognitivos para navegar. En el embudo de conversión tradicional, solemos llamar a esta etapa consideración, pero se pierde mucho potencial al considerarla una sola fase, sin los matices del comportamiento de consideración real de las personas.

Dentro del desordenado punto medio, hay una capa adicional a tener en cuenta a la hora de diseñar una estrategia de marketing. El consumo de contenidos y medios de comunicación, en general, ha cambiado mucho en las dos últimas décadas. Lo que antes era una noción futurista, la omnicanalidad se ha convertido en una realidad tangible. Los consumidores anticipan ahora una mayor coherencia y consistencia entre sus experiencias digitales y offline. La democratización de la creación de contenidos, impulsada en gran medida por plataformas como TikTok, ha hecho que el público pase de ser mero consumidor a ser él mismo productor de contenidos (hoy, el 41 % de la Generación Z se identifica como creador de contenidos). Por último, el abanico de posibilidades para el consumo de contenidos se ha ampliado exponencialmente, abarcando diversos tamaños de pantalla y, a menudo, el uso simultáneo de varias pantallas.

La solución: creatividad y personalización en primer plano.

A pesar de los retos, las marcas y los profesionales del marketing disponen ahora de abundantes recursos para sortearlos y establecer una posición estratégica sólida. En un mundo gradualmente influenciado por la inteligencia artificial y soluciones mediáticas altamente personalizadas como Performance Max, la creatividad y la diversidad se han convertido en los protagonistas de una narrativa de marca convincente.

Adoptar nuevas perspectivas y aprovecharlas para impulsar la innovación creativa puede transformar su marca en una potencia. Las marcas y los profesionales que sepan aprovechar este potencial obtendrán una ventaja competitiva en los próximos años. ¿Cómo? Para empezar, deben desarrollar una estrategia integral de producción de contenidos que se alinee con la misión y los valores de la marca y, al mismo tiempo, resuene con las emociones fundamentales del público objetivo.

Puede parecer necesario que una marca esté presente en todas las conversaciones en todo momento. Sin embargo, este planteamiento no sólo es falso, sino que puede perjudicar la coherencia y las relaciones con los consumidores fieles. El papel de un profesional del marketing experimentado y estratégico es comprender a fondo los pilares básicos que distinguen a la marca y determinar dónde y cómo su voz será escuchada eficazmente por los consumidores.

Ser relevante hoy en día no consiste en estar en todos los canales, utilizar todos los formatos y adoptar una postura sobre todos los temas, sino en ser significativo allí donde se esté. Con unos espectadores cada vez más exigentes, capaces de decidir en milisegundos si se interesan por un contenido o no, la mera presencia es insuficiente. Las marcas deben esforzarse por ser parte integrante de la cultura y comprometerse con asuntos que estén en consonancia con su propósito y su público objetivo.

La escucha cultural, un concepto relativamente nuevo, implica la habilidad de extraer y reinterpretar comportamientos observados en una variedad de medios, como TikToks, tweets, posts de Instagram, canciones, series y otros contenidos online u offline, de una comunidad específica. El objetivo es navegar y prosperar dentro de una cultura dinámica y en constante cambio influida por diversos factores -basta con ver lo rápido que van y vienen las tendencias virales de TikTok- sin perder la esencia de la marca.

En el ámbito digital, las redes sociales y los creadores de contenidos son herramientas poderosas. No solo permiten a las marcas medir el espíritu de la cultura, sino también colaborar activamente con los creadores para evocar conexiones emocionales y perspectivas diversas, fomentando así la creatividad. Fuera de Internet, es igualmente crucial alinearse con eventos culturalmente relevantes como conciertos y reuniones, ya que este ámbito presenta oportunidades adicionales para que las marcas se relacionen con el público de forma sensorial y memorable, fomentando una comunicación y una conexión más profundas.

Cada canal y punto de contacto presenta una oportunidad para construir una marca. Al fin y al cabo, los usuarios no saben la diferencia entre marca y rendimiento, solo saben que es comunicación de marca y la juzgarán como tal. La receta del éxito reside en que los equipos de marca y rendimiento trabajen cada vez más estrechamente, explorando y aprendiendo juntos cuál es el "medio desordenado" de la empresa y cómo guiar a los consumidores en su proceso de toma de decisiones.

Frente a la apatía, es la cultura la que aporta las soluciones que buscan los equipos de marketing, mientras que la creatividad tiene el poder de transformar canales y formatos en potencias de comunicación. Es nuestra responsabilidad cultivar la sensibilidad e incorporar tanto la cultura como la creatividad a nuestra planificación de marketing a corto, medio y largo plazo.

A lo largo del año en que la IA alcanzó la mayoría de edad, hemos conseguido un nuevo logro importante: en noviembre, fuimos nombrados por primera vez Agencia de IA del Año por Adweek. Tras haber experimentado con la tecnología durante años, tanto internamente como en nuestro trabajo con las marcas, este momento ha reafirmado nuestro enfoque para ayudar a las marcas a navegar nuevas oportunidades (y retos) utilizando la IA con rapidez y confianza.

"La forma en que gestiones los equipos y procesos existentes y les permitas adoptar la IA, en lugar de competir con ella, definirá tu éxito", afirma Michael Neveu, Sr. Director ML & AI Solutions. "En lugar de tratar de mantener el statu quo y preguntarse si es necesario adoptar la IA, la mayoría de las marcas deberían preguntarse cómo les beneficiará y para qué." A medida que el año se acerca a su fin, repasamos las formas en que hemos ayudado a nuestros clientes y a nuestro propio equipo a navegar estas preguntas. ¿Quieres ver lo último en lo que hemos estado trabajando en cuanto a inteligencia artificial? Echa un vistazo a nuestro contenido más reciente aquí.

Fuimos rápidos y llegamos primero en la carrera de la IA.

A principios de año, lanzamos nuestro informe La revolución de la IA será generada que ofrece una visión práctica de cómo las marcas pueden encarar su transformación hacia la IA. El informe explora con confianza los primeros pasos que las marcas pueden dar utilizando la tecnología disponible en este momento, al tiempo que identifica resultados clave a medida que avanzan en su viaje hacia la madurez de la IA. Este informe se basa en diversas experiencias, perspectivas y trabajos realizados por personas de todo el equipo de Media.Monks.

Poco después de su publicación, hicimos la peregrinación anual a Cannes, donde abrimos una vez más Les.Monks Café, esta vez con un programa completo de charlas y demostraciones relacionadas con la IA. Después de semanas jugando con chatbots, no hay nada mejor que reunirse cara a cara con clientes y colegas. Ponte al día de todo lo que cubrimos en Cannes en nuestro resumen.

Le dimos superpoderes a nuestra gente.

Además de nuestras victorias en IA, nos emocionó haber sido incluidos en la lista de los lugares de trabajo más queridos a nivel global en 2023 según Newsweek, un hito importante para ayudar a nuestro equipo a prosperar. Este objetivo continuó tomando forma a través de una serie de iniciativas destinadas a mejorar la capacitación de nuestro equipo para sobresalir en un entorno laboral transformado por la IA.

Nuestro personal recibió apoyo en estos esfuerzos con un acceso sin restricciones a los últimos modelos de OpenAI en forma de nuestra propia herramienta interna de modelos de lenguaje, MonkGPT. Además de ofrecer a nuestro equipo una interfaz elegante y la posibilidad de compartir y exportar las mejores prompts para sus colegas, MonkGPT añade una capa de seguridad crucial que nos protege contra las filtraciones de datos o el peligro de que se comparta información privada para seguir entrenando el modelo público.

Trabajamos en estrecha colaboración con nuestros partners.

Desde destacar las herramientas emergentes hasta buscar nuevas eficiencias en el proceso creativo, nuestro equipo global se reunió en canales de Slack y hackathons para explorar las novedades de IA. Esto inspiró una serie de sprints de innovación centrados en tecnologías de algunos de nuestros partners clave, como Amazon Web Services (AWS) y Google. Estos sprints permitieron el desarrollo de casos de uso que satisfacen las necesidades emergentes de las marcas (en particular, la propiedad y la seguridad de los datos) y una mejor comprensión de las herramientas disponibles en el mercado. Gracias a la experimentación y al fomento de nuestras asociaciones tecnológicas, nuestro equipo está ahora mejor equipado para crear soluciones a medida para los clientes.

Al haber adquirido más experiencia práctica en IA en nuestro equipo, hemos podido vislumbrar una amplia gama de formas en las que la IA ya está transformando los flujos de trabajo de marketing. Esto nos llevó al lanzamiento de Generación IA, nuestro segundo informe centrado en la IA, que publicamos en colaboración con Salesforce. El informe guía a lxs especialistas en marketing más audaces en su camino hacia la amplificación de la creatividad humana y la eficacia del marketing en todo el funnel, abordando temas como la comprensión del comportamiento del cliente con una precisión increíble y cómo crear contenido a escala con IA.

Ayudamos a las marcas a establecer una sólida base de datos sobre la cual construir soluciones de IA.

Detrás de cada empresa exitosa que apuesta por la IA hay una sólida base de datos, ya que el acceso a grandes cantidades de datos de todas las unidades de negocio es un requisito previo para ofrecer valor en toda la organización. La necesidad de ordenar los datos se ha vuelto aún más importante este año con el fin de Google Analytics 360, lo que obliga a las marcas a iniciar la transición a Google Analytics 4 (GA4). Lxs Data.Monks han ayudado a marcas como St. James's Place a realizar una transición fluida mediante una herramienta de automatización exclusiva que transfiere miles de páginas y propiedades asociadas en tan solo unas pocas horas.

Tyler Pietz, vicepresidente ejecutivo global de datos, habló con Forrester sobre cómo los directores de marketing pueden integrar estratégicamente los datos en todas las funciones para superar los retos habituales, como la desorganización de los datos y la desconexión entre departamentos. La misma estrategia permite a las marcas tener éxito al unificar los datos para obtener una comprensión integral del consumidor y entrenar modelos de IA.

A principios de este año, lanzamos Blue Sky Thinking con Salesforce Data Cloud, una guía para que lxs marketers comprendan qué características deben evaluar al buscar una plataforma de datos de clientes y cómo puede ayudar a salvar la distancia entre lxs CMO y CIO. Al proporcionar una visión holística de lo que ocurre en toda la empresa, soluciones como las plataformas de datos de clientes son esenciales para las marcas que desean invertir en IA.

Nos sumergimos en estrategias de optimización y eficiencia.

Con los datos al alcance de tu mano, puedes aprovechar la IA para optimizar el rendimiento de tus campañas o assets individuales. A lo largo del año, hemos abordado un puñado de estrategias, incluido el desarrollo de herramientas a medida creadas para las necesidades específicas de los clientes. Este fue el objetivo detrás de nuestro trabajo para Philips Domestic Appliances, en el que creamos una herramienta automatizada que identifica los elementos creativos clave que impulsan el rendimiento a escala, respaldada por los datos de rendimiento de las campañas.

El market mix modeling (MMM) es otro enfoque que nuestros Measurement.Monks han utilizado para ayudar a las marcas a comprender mejor las fuerzas del mercado que influyen en las ventas. El MMM emplea algoritmos avanzados para proporcionar información tanto a CMOs como a CFOs, y hablar de las oportunidades de crecimiento en toda la organización. Nuestro cofundador Michael Cross lo explica con más detalle en nuestro blog.

Para lxs especialistas en marketing que disponen de insights, pero que aún no saben cómo encaja la IA y el machine learning en sus estrategias de datos y publicidad digital, diríjanse al Modeled Value-Based Bidding. Nuestrxs expertxs en datos indagaron en la mente de Drew Whitehead, especialista en modelos predictivos de Google, en un seminario web sobre esta tecnología, en el que se explica cómo determinar si es adecuada para su negocio y cómo puede ayudarle a obtener información en tiempo real al tiempo que protege la privacidad de lxs consumidores.

En otras secciones de nuestro blog, nuestrxs especialistas en medios han estado al pendiante de otras herramientas emergentes de Google, como Performance Max, que podrían cambiar la forma en que los equipos de marketing optimizan la visibilidad en la era de la inteligencia artificial.

Nos enfocamos en ofrecer nuevas e increíbles experiencias para lxs consumidores.

Al combinar profundos insights de datos con la producción de contenidos en un flujo de trabajo de marketing integrado, las marcas pueden aprovechar la IA para ofrecer experiencias verdaderamente personalizadas como nunca antes y, en última instancia, cumplir la promesa de lo digital.

Hemos puesto a prueba esta idea con la presentación de Fan-Focused AI Highlights en la 2023 International Broadcasting Convention en Ámsterdam. Anunciado en colaboración con AWS y NVIDIA, Fan-Focused AI Highlights es una oferta dentro de nuestra oferta de producción definida por software. El sistema propietario utiliza IA y machine learning para seleccionar lo más destacado de las retransmisiones en directo y distribuir de forma más eficaz contenido destacado a audiencias personalizadas, basándose en sus intereses.

Aumentamos nuestro potencial creativo.

¿Alguna vez deseaste poder hablar cara a cara con las figuras más grandes de la historia? Lxs Labs.Monks han creado un doble digital del influyente dramaturgo y poeta inglés William Shakespeare en forma de Asketh Shakespeare, un streamer virtual de Twitch que responde tus preguntas, ya sea en verso o lenguaje antiguo. Asketh Shakespeare combina una serie de innovaciones de IA (las capacidades de texto a voz de OpenAI, la sincronización labial Wav2Lip aplicada a imágenes reales y un clon de voz posible gracias a ElevenLabs) y ofrece un vistazo a cómo tanto personas y grupos podrán conversar directamente con mascotas, personajes del mundo del espectáculo u otras personalidades destacadas. Obtén más información al respecto y sumérgete en otras innovaciones creativas en nuestra serie Creative Tech Inspiration, que también se lanzó este año.

En Amazon re:Invent, demostramos una experiencia similar, pero en persona: un alienígena animatrónico interactivo que se mueve y habla, y que conversa con la gente en lenguaje natural. El robot se basa en la transcripción de audio para entender a las personas, en un amplio modelo lingüístico para generar respuestas y en la sintetización de audio para responder. Además de una sincronización labial precisa, el robot utiliza ocho ejes de movimiento para lograr una expresividad realista.

Además de estas experiencias únicas, también hemos ayudado a las marcas a superar las limitaciones de la producción tradicional y ampliar su potencial creativo. Chris Hoffman, Group Creative Director, compartió cómo él y su equipo han adoptado la IA para proyectos de vídeo y cine. Mientras tanto, nuestro trabajo para HP Omen demuestra cómo la IA, unida a las técnicas de producción virtual, puede ampliar la ambición de una idea creativa. Puedes leer más sobre el trabajo aquí.

Hay otras formas menos obvias en las que la IA está abriendo nuevos caminos en el proceso creativo. Nuestro reciente informe, AR Unleashed, explora cómo los flujos de trabajo basados en IA están ayudando a las marcas a crear rápidamente contenidos 3D y experiencias espaciales, a menudo sin apenas conocimientos de programación, a medida que aumenta el uso de auriculares de realidad mixta. El papel de la IA en el desarrollo de contenidos 3D es un gran ejemplo de cómo la tecnología puede ayudar a los equipos a adaptarse a las nuevas tendencias, incluso si históricamente carecían del expertise necesario.

Estamos guiando a las marcas en el recorrido para convertirse en AI-first.

Brady Brim-DeForest, CEO Tech Services, se reunió con Fox Business para hablar del papel que sigue desempeñando el ser humano en un proceso creativo potenciado por la IA. Esto habla de un tema más amplio que ha explorado dentro de nuestra práctica de servicios de tecnología y otros trabajos de consultoría: que la IA puede ayudar a convertir el trabajo en una experiencia más humana mediante la automatización de las tareas mundanas, permitiendo a lxs empleadxs centrarse en el trabajo profundo e innovador. Brim-DeForest habló más sobre este tema en una nota para el Miami Herald.

Para las marcas que deseen hacer lo mismo, Brim-DeForest expone una estrategia paso a paso en Forbes. Allí, pueden aprender más sobre cómo establecer objetivos, equilibrar la escala con el ahorro de costos, abordar los riesgos y las responsabilidades, y mucho más.

Hablando de reducir riesgos, el equipo de Brim-DeForest ha lanzado un servicio que facilita la toma de decisiones al permitir a lxs profesionales extraer rápidamente información de los documentos corporativos. DocRobot es un chatbot capaz de responder preguntas basándose en los datos de los PDF que el usuario comparte con él. El bot depura la información sensible y cifra la comunicación en tiempo real, lo que significa que toda la información está a salvo de ser compartida con terceros. Así, resuelve una necesidad crítica a la que muchas marcas se enfrentan al principio de su transformación de la IA: cómo utilizar la tecnología manteniendo el control, la propiedad y la seguridad de la información privada.

¡Brindemos por 2023!

Ha sido un año muy movido, y con el ritmo acelerado de la evolución de la IA, 2024 probablemente se moverá aún más rápido. A lo largo de 2023, hemos adoptado la IA como una poderosa herramienta, ayudando a las marcas a navegar este cambiante panorama con agilidad y confianza. Estos esfuerzos nos han valido el título de Agencia de IA del Año de Adweek, un testimonio de nuestro compromiso inquebrantable con el aprovechamiento del potencial de la IA.

Pero lo más importante es que nos ha ayudado a guiar a las marcas hacia un éxito similar en su recorrido para convertirse en AI-first. Desde el establecimiento de bases de datos sólidas hasta la creación de asociaciones estratégicas y la integración perfecta de la IA en los flujos de trabajo de marketing, seguimos superando los límites de la tecnología, todo con el objetivo de ofrecer publicidad y experiencias personalizadas, útiles y altamente eficaces. ¡Por más innovación en 2024!

Una característica clave que desempeñará un papel crucial a la hora de garantizar el cumplimiento y mantener prácticas de marketing eficaces es el Consent Mode de Google. En esta entrada del blog, analizaré -con la perspicaz contribución de mis colegas Asli Yidiz, Deborah Widdick y Valentina Villino- el impacto de la DMA en el marketing digital y profundizaré en los detalles de la utilización del Consent Mode de Google.

Entender la DMA.

La Ley de Mercados Digitales es un marco legislativo desarrollado por la Unión Europea para hacer frente a los retos que plantean las plataformas online dominantes - o gatekeepers- y garantizar la competencia leal en el mercado digital. Su objetivo es regular el comportamiento de los gigantes tecnológicos, evitar prácticas desleales y salvaguardar los derechos de los usuarios. La DMA introducirá normas más estrictas para los servicios digitales, incluidos requisitos de transparencia, interoperabilidad y acceso no discriminatorio.

En concreto, sobre el consentimiento para la comercialización, el considerando 37 de la DMA establece que "cuando el guardián solicite el consentimiento, debe presentar de forma proactiva una solución fácil de usar al usuario final para proporcionar, modificar o retirar el consentimiento de forma explícita, clara y directa" En otras palabras, la recogida del consentimiento del usuario debe ahora informar mejor sobre la forma en que los guardianes respetan las opciones a la hora de recoger y procesar los datos del usuario y ofrecer experiencias en línea personalizadas.

Impacto de la ley en el marketing digital.

La DMA tendrá un profundo impacto en la forma en que las empresas enfocan las estrategias de marketing digital. Una de las principales áreas de atención es la privacidad de los usuarios y actuar con el consentimiento válido definido en el GDPR. La ley pone un mayor énfasis en el consentimiento del usuario y el control sobre los datos personales, especialmente cuando se trata de personalizar las experiencias en línea basadas en los datos y preferencias del usuario. Obliga a las empresas a obtener el consentimiento explícito de los usuarios para las actividades de tratamiento de datos, garantizando la transparencia y capacitando a las personas para tomar decisiones informadas sobre sus datos.

Se puede ver la DMA como una extensión del GDPR, donde los guardianes, también conocidos como "los 6 Grandes" (Google, Amazon, Apple, ByteDance, Meta, Microsoft), necesitan garantizar que proporcionarán las opciones correctas para la recopilación y el procesamiento de datos personales con consentimiento.

¿Qué significa esto para mis campañas publicitarias?

La DMA establece que, sin las medidas adecuadas, nuestra capacidad como profesionales del marketing para reorientar las campañas publicitarias podría verse considerablemente limitada. Debido a esta normativa, cada fase de nuestro embudo de estrategia de audiencia podría verse afectada. La ausencia de listas de retargeting implica:

• Muchos clientes, que utilizan listas de retargeting de exclusión para evitar dirigirse a usuarios ya convertidos, podrían acabar desperdiciando una parte de su presupuesto.
• Las restringidas opciones de segmentación dificultan la capacidad de ofrecer diversas experiencias personalizadas. En consecuencia, los mensajes de marketing se vuelven genéricos, lo que se traduce en una disminución del porcentaje de clics y de la participación en las campañas publicitarias.
• La falta de listas de retargeting también supone un reto para las empresas que pretenden identificar oportunidades de venta cruzada o de upselling analizando los historiales de compra y las interacciones de los clientes.
• Sin listas de retargeting, aprovechar audiencias similares en las redes sociales, por ejemplo, resulta inviable.

En última instancia, esto puede repercutir en el retorno de la inversión que podemos obtener de nuestras campañas publicitarias, lo que dificultará a los departamentos de marketing demostrar el valor de sus campañas en medios de pago a la hora de obtener resultados para su negocio.

Dado que nuestra capacidad para reorientar nuestras audiencias en función de las señales de actividad del sitio web se verá afectada, debemos considerar cómo deben evolucionar las estrategias de audiencia en 2024 para garantizar que:

• Continuemos probando métodos para generar valor para nuestros negocios a través de campañas en medios pagados, a pesar de las nuevas limitaciones en las audiencias existentes.
• Planificar activamente cómo adaptar los informes y establecer nuevos puntos de referencia que se adapten a estos cambios normativos.

La importancia del consentimiento en estos tiempos.

Google introdujo el Consent Mode como una herramienta respetuosa con la privacidad que permite a las empresas adaptarse al cambiante panorama de los requisitos de consentimiento de los usuarios. Esta API proporciona un marco para obtener y gestionar el consentimiento del usuario en varios productos publicitarios de Google, incluidos Google Analytics 4, DV360, SA360 o CM360.

En un ecosistema de marketing digital en el que las marcas utilizan los productos de Google para la medición del rendimiento del marketing y la publicidad, la herramienta Consent Mode ofrece las siguientes ventajas:

• Experiencia de usuario mejorada: El Consent Mode permite a las empresas ofrecer anuncios personalizados y relevantes a los usuarios que han dado su consentimiento. Este enfoque dirigido mejora la experiencia del usuario, garantizando que los anuncios se ajusten al consentimiento, los intereses y las preferencias del usuario.
• Mejora del cumplimiento: El Consent Mode permite a las empresas cumplir los estrictos requisitos de consentimiento del usuario establecidos en la DMA. Al implementar esta función, las empresas pueden garantizar que sus prácticas de marketing cumplen con la legislación, evitando posibles sanciones y daños a la reputación.
• Rendimiento y medición óptimos: Con el Consent Mode, las empresas pueden optimizar sus campañas publicitarias y medir con precisión su rendimiento respetando las preferencias de consentimiento de los usuarios. Permite el uso de datos agregados que mantienen el anonimato de los usuarios individuales, logrando un equilibrio entre el marketing eficaz y la protección de la privacidad.

Preparación para la Ley de Mercados Digitales.

Para prepararse para este cambio significativo en marzo de 2024 y trabajar para su cumplimiento, las empresas pueden tomar las siguientes medidas:

• Familiarizarse con la DMA: Conocer a fondo los requisitos de la legislación, especialmente en lo que respecta a la privacidad de los datos, el consentimiento de los usuarios y la competencia leal. Manténgase al día sobre cualquier cambio o directriz emitida por los organismos reguladores.
• Implantar el Consent Mode: Integre el Consent Mode de Google en su estrategia de marketing digital. Esto le permitirá adaptarse a la evolución de las preferencias de consentimiento de los usuarios, ofrecer anuncios personalizados y cumplir con la DMA. La mejor forma de conseguirlo es mediante Google Tag Manager o Google Tag (gtag.js).
• Revise y actualice las políticas de privacidad: Asegúrese de que sus políticas de privacidad son claras, transparentes y se ajustan a los requisitos de la DMA. Proporcione información detallada sobre las actividades de tratamiento de datos, los derechos de los usuarios y cómo se obtiene y gestiona el consentimiento.
• Eduque y forme a su equipo: Eduque a sus equipos de marketing y publicidad sobre la DMA y la importancia de cumplir la nueva normativa. Capacíteles sobre el uso adecuado del Consent Mode y sobre cómo navegar por el cambiante panorama del consentimiento del usuario.

En resumen, la DMA representa un hito importante en la regulación del mercado digital. A medida que las empresas se preparan para su aplicación a principios del próximo año, es crucial comprender el impacto en las estrategias de marketing digital. En última instancia, aprovechar herramientas como Consent Mode puede ayudar a las marcas a adaptarse al cambiante panorama de la privacidad y generar confianza con su audiencia en el ámbito digital.

Pero, ¿cómo asegurarse de que la medición de la eficacia del marketing es sólida, defendible y clara? Aquí tiene algunos consejos que puede tener en cuenta.

Hay que empezar por alinear los objetivos

El primer paso es tener claros los objetivos: ¿cuál es la finalidad de la campaña? ¿Se trata de aumentar el conocimiento de la marca? ¿O es un recordatorio para volver a comprar? ¿Intentamos aumentar la confianza en la venta online, ya que su margen es mayor? Si tenemos claro qué queremos que haga la campaña y a qué público va dirigida, empezaremos a definir las métricas que debemos medir y, por tanto, la definición del KPI al que debemos hacer seguimiento (por ejemplo, aumentar la notoriedad si nuestro objetivo es aumentar el conocimiento de la marca). Merece la pena leer este artículo del gurú de los datos Avinash Kaushik sobre cómo definir los KPI adecuados.

Establezca objetivos realistas

Una vez elegido el KPI, tendrá que establecer expectativas realistas sobre cómo espera que la campaña mueva el KPI. Para ello, mire al pasado para ver cuánto se ha movido la métrica; si no ha habido mucha variación, quizá no deba esperar un gran aumento. Si ha habido mucha variación, quizá no deba esperar un gran aumento. Si ha habido mucho movimiento, ¿qué parece realista en términos de aumento? Asegúrese de tener en cuenta la estacionalidad. Por ejemplo, fíjese en el patrón trienal: ¿hay ciertas épocas del año que siempre suben? Si es así, téngalo en cuenta.

¿Cómo se medirá?

Una vez fijados los objetivos, tendrá que pensar cómo va a medir la campaña antes de desplegarla. Algunas técnicas son:

• Pruebas de control aleatorias y pruebas geográficas
• Pruebas A/B
• Medición con respecto a una línea de base histórica
• Atribución Multi Touch (MTA)
• Modelización de la mezcla de mercados (MMM)

Saber qué técnica va a utilizar le ayudará a definir la forma de la campaña. Saber qué técnica va a utilizar le ayuda a definir la forma de la campaña. Por ejemplo, si realiza pruebas geográficas, tendrá que identificar la zona geográfica más adecuada para su actividad y una zona comparable para utilizarla como control. Por otro lado, en el caso de las MMM, tendrá que asegurarse de que dispone de suficientes niveles de gasto en medios y variación para poder obtener una lectura del impacto.

Asegúrese de que los gastos de prueba tienen los siguientes atributos clave:

• ¿Es suficiente el gasto para mover su KPI?
• ¿Tiene una forma que permita obtener una lectura lo más clara posible (es decir, agruparlos, no dispersarlos)?
• ¿Se produce en un momento que se confundirá con otros impactos?

Ejecutar y medir.

Una vez que tenga los objetivos y los parámetros adecuados, sepa qué método de medición va a utilizar y la campaña se haya desplegado con éxito, es hora de ejecutar y medir. A la hora de medir, tenga en cuenta las limitaciones de su técnica de medición.

Los enfoques RCT, geo y A/B son fáciles de implementar, sencillos de entender y pueden implementarse internamente. Sin embargo, estas técnicas tienen algunas limitaciones que pueden impedir que ofrezcan una visión completa de la eficacia de su actividad.

En primer lugar, es difícil obtener una lectura del "arrastre" de la campaña (a menudo denominado efecto memoria), que es el efecto que la campaña sigue teniendo una vez finalizada. Estos enfoques también tienen dificultades para medir el impacto de la actividad específica de los medios de comunicación en otros canales; por ejemplo, la ejecución de la actividad social puede impulsar el PPC. Estos resultados son fundamentales para obtener una visión completa del rendimiento de los medios de comunicación.

Estos métodos tampoco son capaces de proporcionar información sobre la escalabilidad de los resultados. Un gasto de prueba de 20.000 £ en una región no tendrá el mismo ROI que una campaña nacional de 5 millones de £. Hay que tener en cuenta los rendimientos decrecientes. Puede evitarlo aumentando la inversión en incrementos y continuando con las pruebas.

La MTA es muy útil para obtener información detallada, puede ser relativamente fácil de configurar y proporciona una buena lectura relativa. Sin embargo, no es un análisis incremental, por lo que no es fiable para calcular el ROI.

MMM es incremental e incluye una lectura completa de todos los impulsores de su KPI. Sin embargo, no es contundente (hay que gastar al menos 100.000 euros en una campaña), no ofrece tantos detalles como otras técnicas y puede resultar caro.

Consideraciones para la medición dentro de la empresa.

Entonces, como cliente, ¿qué podría hacer usted mismo?

• ECA, pruebas geográficas y A/B: La mayoría de las veces no es necesario recurrir a socios externos.
• Atribución Multi Touch: Inténtelo, es bastante sencillo y puede utilizar técnicas como las cadenas de Markov. Pero sólo se puede utilizar la MTA tradicional durante un corto periodo de tiempo: con la desaparición de las cookies de terceros, existe una necesidad a largo plazo de invertir en soluciones sin cookies.
• MMM: Genial para la empresa si tiene la escala, pero necesita mantener un equipo ocupado y satisfecho. Por lo tanto, esto sólo funciona si eres una empresa o una compañía global que gasta más de 100 millones de libras en medios de comunicación.

Ten en cuenta un par de advertencias a la hora de internalizar.

• No utilice científicos de datos para MMM, utilice econometristas. Hemos visto una y otra vez que cuando se ha encargado a científicos de datos la creación de modelos de MMM, muy rara vez funciona. Los científicos de datos y los econometristas ven las cosas en dimensiones diferentes.
• Los econometristas son difíciles de encontrar y de mantener. Hay que asegurarse de que el trabajo sea variado e interesante para que se queden.
• Asegúrese de que hay suficiente trabajo para al menos cuatro personas. De lo contrario, si se depende de un econometrista y éste se marcha, es muy difícil conseguir a otro que retome el trabajo.
• Progresión profesional: Una consultoría siempre puede crecer, pero un equipo interno de una empresa llega a un límite. Entonces no hay progresión y la gente se va. O los trasladas a puestos no econométricos, pero entonces sigues teniendo el problema de la contratación en un campo de nicho.
• Estancamiento del método: Los econometristas tienen menos oportunidades de aprender nuevas técnicas de equipos más grandes que trabajan para otros clientes. Por tanto, existe el peligro de que su capacidad empiece a quedarse atrás, a menos que tenga una rotación de personal muy alta, para lo que necesitará un equipo lo suficientemente grande.

Sin embargo, si su empresa es lo suficientemente grande y cuenta con el equipo adecuado, el in-housing puede ahorrarle mucho dinero en consultores, al tiempo que mantiene el control absoluto de sus datos y modelos. Para seguir avanzando y asegurarse de no estancarse, considere la posibilidad de recurrir a un socio externo que le ayude a perfeccionar su enfoque de MMM.

Resumen

En conclusión, en la evaluación de marketing es fundamental tener claro el punto de partida. Alinee los objetivos con los KPI y la forma de plantear la campaña. Piense detenidamente qué técnica utilizará para medir y si lo hará internamente o con ayuda externa. En estos tiempos de incertidumbre económica, nunca ha sido tan necesario hacerlo bien. ¡Buena oportunidad!

Si desea más información sobre cómo podemos ayudarle a medir los factores de crecimiento de su empresa, visite nuestra página de Medición o póngase en contacto con nosotros.

La principal pregunta que intenté responder durante mis cuatro días en Lisboa fue: ¿estamos dando realmente un salto tecnológico y cultural? Muchas cosas que antes parecían conceptos futuristas, desde el Bluetooth a los ordenadores portátiles o el iPhone, se han convertido en herramientas cotidianas. Pero con la IA, ¿hasta qué punto estamos reconociendo que el mañana será notablemente diferente del hoy? En aras del reconocimiento, he aquí algunas cosas sobre las que pensé (y hablé) extensamente en la Web Summit.

En primer lugar, el medio ambiente. Para pintar un cuadro bastante distópico, hemos consumido suficiente contenido cinematográfico y literario como para imaginar un futuro en el que el hombre y la máquina luchan por la dominación, con uno posiblemente borrando al otro de la faz de la Tierra. Sin embargo, la Web Summit me permitió ver una visión más utópica: La IA es una aliada en nuestra misión de salvaguardar nuestro planeta, y la tecnología no hará más que crecer en esta capacidad. Melanie Nagasawa, Directora de Sostenibilidad de Microsoft, explicó que la IA nos ayudará a reducir significativamente el despilfarro de agua y energía en las redes eléctricas, ya que las herramientas nos permiten producir activos de forma más eficiente. Otro ejemplo asombroso es que la IA puede ayudar a revolucionar los sistemas mundiales de producción de alimentos, con granjas de interior impulsadas por IA que ofrezcan una producción de alimentos más segura, resistente al clima y, por tanto, más fiable.

En segundo lugar, el marketing. Una de las ponencias que más me impactó fue la de Joana Vasconcelos, una increíble artista visual portuguesa. En su discurso sobre el papel del arte en el "nuevo mundo", reiteró que la IA no nos sustituirá, al menos no en las cosas divertidas como el pensamiento creativo y cualquier otro aspecto en el que el toque humano siga siendo indispensable, y estoy totalmente de acuerdo. Dicho esto, no cabe duda de que la IA, junto con las experiencias virtuales, han establecido firmemente su papel en el ámbito digital. Desde potentes herramientas para la creación, gestión y amplificación de campañas hasta el desarrollo de contenidos premium (pensemos en la sincronización labial con IA, la producción de audio y la adaptación de vídeo), la IA está asumiendo un papel protagonista.

Sin embargo, en medio del caos de cientos de presentaciones de nuevas empresas tecnológicas, un logotipo azul -proveniente directamente de la habitación de mi amigo en 1995- me iluminó el día: SEGA. El Director de Operaciones de la empresa japonesa, Shuji Utsumi, habló de transmedia, de cómo un producto de entretenimiento como Sonic se transmediaba, adoptando diferentes formas según el canal, el uso previsto y el público objetivo, desde héroe de videojuego a estrella de televisión o influencer. En mi opinión, el concepto de transmedia es lo que debería estar en el centro del desarrollo del marketing digital del mañana. Deberíamos pensar cada vez más en campañas, contenidos, cultura y productos comunicativos de forma que, citando a Radiohead, "Todo esté en su sitio"

En cuanto al entretenimiento, la palabra clave es gamificación. Algunos pensaban que se había perdido hace mucho tiempo, cuando interactuábamos haciendo clic en los teclados de nuestros teléfonos móviles, pero no. La gamificación ha vuelto para establecer nuevos y más altos estándares con una calidad excepcional, potencia de supercomputación y un flujo humanizado. Transformar la publicidad en advergames es una tendencia que creo que deberíamos redescubrir porque la IA nos permite ahora ofrecer experiencias fluidas (me recuerda a los viejos problemas de la gamificación con mecánicas enrevesadas y lags interminables) que se adaptan completamente a los usuarios, y sabemos lo importante que es la personalización cuando se trata de una comunicación eficaz.

Desde la perspectiva de nuestra empresa, es justo decir: ahora sí. Al pasar del discurso a la presentación de una startup y al panel, me di cuenta de que el ADN, las capacidades y los valores de nuestra organización coinciden plenamente con la dirección que está tomando el panorama digital. Nuestro afán por idear y ofrecer soluciones creativas y tecnológicas hoy nos prepara para afrontar los retos del mañana. Por eso, no pude evitar sentirme entusiasmado con estos cambios y con nuestra tarea de ayudar a las marcas a navegar por ellos.

En definitiva, la Web Summit de este año ha reconocido el auge de la IA como un cambio de paradigma: no solo está transformando sectores, sino que también ofrece soluciones que nos ayudan a afrontar retos medioambientales, dar forma a estrategias de marketing, revolucionar el entretenimiento e impulsar la innovación en el mundo digital.

Search Generative Experience (SGE), o "páginas generativas de resultados de motores de búsqueda (SERPs)", como yo la llamo, sirve de facilitador para quienes buscan encontrar información en la web con mayor rapidez. En lugar de depender únicamente de búsquedas basadas en palabras clave, se pueden plantear preguntas completas e incluso hacer un seguimiento con consultas adicionales, imitando el estilo conversacional de interactuar con un chatbot basado en modelos lingüísticos.

Sin embargo, desde su lanzamiento, han surgido numerosos debates en torno a esta innovación: sus ventajas, desventajas y posibles limitaciones. Para los profesionales del marketing de contenidos y el SEO, la pregunta sigue siendo: ¿qué significa esta función para nuestro trabajo?

¿Cuáles son los principales cambios que veremos en las SERP?

A la vista de los distintos fragmentos destacados y resultados mejorados disponibles actualmente, es evidente que el SGE mejorará enormemente el acceso de los usuarios a la información. Y si estás pensando: "Necesito una respuesta rápida a una pregunta y la quiero en un lugar de fácil acceso que me permita navegar por páginas complementarias para profundizar", entonces Google seguirá sin tener rival.

Es como obtener todo lo que necesitas en una sola búsqueda. Y tiene sentido, ¿verdad? Después de todo, Google tenía una cuota de mercado global del 90,6% en junio de 2023, según informa Similar Web. Además, según The State of Search de Semrush, aproximadamente una de cada cinco búsquedas dio como resultado un clic en el primer resultado de búsqueda. Estas son cifras significativas, y cuando hablamos de clics en las primeras posiciones, también nos referimos a visitas a sitios que tienen una mentalidad "user-first", promueven la creación de contenidos de calidad, respetan las mejores prácticas de las evaluaciones EEAT, se ajustan al sistema de Contenido Útil de Google y contribuyen al compromiso del usuario en el canal.

En cuanto a la interfaz, el mayor cambio introducido por SGE se encuentra en la sección superior de la página de resultados de búsqueda. Esencialmente, las respuestas generativas sustituyen a la tradicional lista de URL de pago, proporcionando a los usuarios una experiencia más inmersiva y semántica.

La imagen siguiente ofrece una ilustración más clara, aunque cabe señalar que existen diversas variaciones de los resultados en función del tipo de búsqueda, que analizaré más adelante.

Veamos otros ejemplos que he encontrado.

1. Búsqueda informativa de un personaje público

Al buscar un personaje público, sigue apareciendo el Panel de Conocimientos, y el SGE pregunta si se quiere generar algo a partir de él. Como el Panel de Conocimientos suele ofrecer información exhaustiva sobre personajes públicos o marcas, siempre que la información de la página de Wikipedia correspondiente sea fiable, el SGE parece reconocer que quizá no sea necesario generar o sintetizar más información.

2. Búsqueda transaccional

En el caso de una búsqueda con intención transaccional, la SERP está predominantemente ocupada por anuncios. Al llegar al final del primer scroll, SGE vuelve a pedirle que genere información, pero no lo hace automáticamente. Dado que la consulta de búsqueda implica una palabra clave transaccional en lugar de una informativa/transaccional o comercial (como "los mejores teléfonos para comprar en el Black Friday"), SGE parece comprender que el usuario pretende ver directamente los precios. Para ello, los resultados de compra ofrecidos se consideran suficientes.

3. Búsqueda geolocalizada

En este ejemplo de búsqueda geolocalizada, SGE no aparece en la primera pestaña, y los resultados orgánicos no se alteran en modo alguno. Esto se basa probablemente en el mismo razonamiento del ejemplo anterior.

4. Búsqueda informativa sobre salud

En el caso de una búsqueda con intención informativa, SGE genera una respuesta completa mientras muestra los tres primeros resultados orgánicos como fragmentos en un lateral. Este formato permite a los usuarios que buscan información detallada acceder a un artículo completo. Esta es una de las principales ventajas que preveo en el escenario de la Experiencia Generativa de Búsqueda: los usuarios que visiten blogs o plataformas similares estarán probablemente más cualificados y comprometidos con el contenido que decidan explorar.

5. Búsqueda informativa sobre finanzas

En otra búsqueda con una intención híbrida, que abarca tanto aspectos informativos como comerciales, SGE se muestra de forma condensada, mientras que una lista de Fragmentos Destacados ofrece resultados más completos justo debajo. Sin embargo, debido a las limitaciones de espacio, SGE requiere que los usuarios hagan clic en "Ver más" para acceder a la información completa. Al ampliar la vista, SGE ofrece consejos algo más generalizados en comparación con la imagen de resultados destacados que aparece a continuación.

Búsqueda de información sobre juegos

En una búsqueda puramente informativa, SGE vuelve a aparecer de forma condensada, con el blog de Ingram como primer resultado orgánico. Además, debajo aparece un recuadro "La gente también pregunta". Para los profesionales del SEO, es importante tener en cuenta que, según datos de Insight Partners, el 57% de los enlaces de resultados mencionados por SGE proceden de toda la primera página de resultados orgánicos. Esto significa que si su marca aparece en esa página, existe una probabilidad significativa de que sea referenciada por la IA y, en consecuencia, mantenga una alta visibilidad.

¿Cómo pueden las marcas prepararse para el SGE y tener éxito en este nuevo panorama?

Según la información de que disponemos hasta ahora, las SERP cambiarán. Sin embargo, no es la primera vez que tenemos que acostumbrarnos a los cambios, ¿verdad? Como otras veces, siempre nos estamos preparando para futuras alteraciones de Google. El grado en que esto suponga un reto para las marcas depende de la calidad y el enfoque que pongan en el SEO y el marketing de contenidos.

El SGE no cambia el principio básico del SEO, que es garantizar la visibilidad y la relevancia. Es importante, por tanto, que lo veamos como una nueva era para las marcas que quieren visibilidad orgánica cualificada y ya están trabajando duro para ello. Seguirá siendo muy necesario

• Seguir evolucionando y buscando mejores prácticas para el posicionamiento orgánico, centrándose en contenidos que prioricen ser user-first y respondan a la intención de búsqueda.
• Aumentar el cuidado durante la producción de artículos, buscando la experiencia en el segmento, optimizando características y diferentes formas de destacar en SGE.
• Garantizar una comprensión continua y profunda del SGE, profundizando en conceptos como la optimización de motores de respuesta (AEO), por ejemplo, en lugar de percibirlo como un "villano" en el panorama del SEO.
• Seguir adhiriéndose al principio de que el contenido es el rey, y su calidad siempre será fundamental, haciendo aún más hincapié en compartir investigaciones y datos auténticos, contenido generado por el usuario (CGU) y utilizando diversos formatos de medios de comunicación. Incorpore inclusión lingüística, palabras clave de campos semánticos relacionados y adáptese a la intención de búsqueda híbrida. Además, garantice una estructura HTML optimizada.

Para triunfar en este nuevo panorama, hay que sumergirse en él y estudiarlo a fondo. Esto es precisamente lo que hemos estado haciendo mi equipo y yo, y recomendamos a cualquier persona interesada en el tema que haga lo mismo. Si su marca aún no ha priorizado el SEO, el marketing de contenidos y el trabajo esencial necesario para atraer a nuevos usuarios y poblar la parte superior del embudo, ahora es un momento excelente para hacerlo. Si es necesario, busque un equipo de especialistas que puedan ayudarle a diagnosticar, detectar, optimizar, medir y, por supuesto, elevar su sitio web a lo más alto.

En síntesis, la gobernanza proporciona las normas, procesos y políticas que necesitamos para gestionar los datos y el contenido de manera segura, a través de workflows que garanticen su disponibilidad para las personas adecuadas y en el momento necesario. Luego, completamos el ciclo con business intelligence al utilizar esos datos para generar información valiosa y análisis que respalden la toma de decisiones estratégicas. “Entendemos la gobernanza de BI como un ciclo end-to-end que va desde la recolección de la data hasta la visualización y el consumo, con un enfoque en la retroalimentación y la gestión continua”, resume Juana Masanet, nuestra Semi Senior BI Analyst.

Efectivamente, estamos ante un proceso de vital importancia. Sin embargo, la gobernanza de BI es un aspecto que las organizaciones a menudo pasan por alto. “En el equipo de data, trabajamos con clientes que enfrentan dos desafíos típicos que la gobernanza de BI puede resolver”, dice Masanet. “Por un lado, tenemos empresas con fuentes de datos dispersas en diversas plataformas que necesitan una base de datos centralizada para realizar sus análisis; por otro, empresas con dashboards dispersos entre diferentes personas o áreas, o con discrepancias entre sus KPI y otros problemas”. 

A la hora de enfrentar estos desafíos, algunas plataformas de BI como Looker, Power BI y Tableau se han asentado como soluciones sólidas que permiten modelar las distintas fuentes de datos de manera centralizada, y facilitar la disponibilidad de la información para la toma de decisiones basadas en datos. Saber utilizarlas es clave, no solo por cuestiones de seguridad (que de por sí es central), sino también para poder escalar proyectos de gran envergadura, en los que participan una gran cantidad de stakeholders, equipos y roles con diversos objetivos, responsabilidades y tareas. Ahora bien, cabe preguntarse ¿qué incluye una buena estrategia de gobernanza de BI?

A continuación, tenemos una imagen que representa los elementos esenciales de una estrategia sólida de BI. Tan importante como definirlos es lograr que todas las personas que forman parte del flujo de trabajo los comprendan y cumplan con ellos. De esta manera, podrán confiar en los análisis que consultan para tomar decisiones basadas en los datos, así como también romper silos, fomentar la colaboración entre usuarios y reducir costos.

“Contar con equipos de trabajo experimentados y herramientas seguras, eficientes y flexibles es fundamental para orquestar procesos de trabajo que puedan poner en el centro la gobernanza de BI”, explica nuestro Analytics Specialist, Martin Milloschik. “Junto con mis colegas en el equipo de data, trabajamos con distintas organizaciones para cumplir ese objetivo, y aprovechamos dos grandes herramientas para hacerlo: Looker y Tableau”.

Ventajas y características de Looker y Tableau.

Looker y Tableau, dos de las plataformas de BI más reconocidas en la industria, permiten unificar en una sola herramienta diferentes procesos del ciclo de vida de los datos. Ambas plataformas alojan sus recursos en la nube, con Tableau ofreciendo Tableau Cloud o Server, y Looker desde GCP (Google Cloud Platform), lo que favorece el rendimiento y le permite a empresas de menor tamaño y capacidad operativa la posibilidad de usar estas herramientas. Repasemos algunas de sus funcionalidades más relevantes que potencian la gobernanza de BI. 

Una de las fortalezas clave de Looker es la centralización en la gestión de datos. La herramienta está diseñada específicamente para la integración de datos de diversas fuentes en una sola vista unificada, donde los datos se limpian y consolidan por completo a partir del modelado en una capa semántica propia. Por otro lado, Tableau, aunque no cuenta con herramientas nativas de ETL (Extract, Transform, Load) en su plataforma, ofrece Tableau Prep Builder y Tableau Prep Conductor, que cumplen la misma función.

La colaboración de datos también se optimiza en ambas herramientas. “Los equipos pueden acceder, analizar y compartir datos en un espacio de trabajo compartido, lo que mejora la comunicación y evita duplicaciones o conflictos en los datos”, dice Milloschik. Además, ambas plataformas cuentan con un control de versiones que posibilita este trabajo compartido y permite que los equipos trabajen en simultáneo, incluyendo a aquellos menos experimentados en el uso de datos.

Para la gestión de metadatos, Tableau ofrece una funcionalidad adicional llamada Tableau Catalog. Esta herramienta indexa todo el contenido de tu sitio, incluyendo tableros, métricas, fuentes de datos, conexiones virtuales y flujos, para recopilar metadatos detallados sobre el contenido. Con Tableau Catalog, los usuarios pueden acceder a características como linaje, análisis de impacto y diccionario de datos, lo que les brinda una mayor comprensión de la información que utilizan y les permite rastrear dónde se utilizan en toda la organización.

Además, Tableau cuenta con Data Quality Warnings y Asset Monitoring que permiten establecer advertencias en las fuentes de datos para que los usuarios que utilicen tableros con dichas fuentes o los mismos datos estén al tanto de los problemas. Estas advertencias pueden informar sobre datos deprecados, datos obsoletos, mantenimiento en curso, información sensible, entre otros. También es posible utilizar estas funcionalidades para notificar a los usuarios cuando los datos no están actualizados debido a un fallo u otro motivo. Esto ayuda a garantizar que los usuarios estén informados sobre la calidad y la disponibilidad de los datos.

En cuanto a la seguridad, ambas plataformas permiten controlar el acceso a los datos confidenciales y aplicar diversas medidas de seguridad según los roles de los usuarios. Estas medidas incluyen autenticación y autorización de fuentes de datos, filtrado a nivel de fila, permisos y encriptado, entre otros. “Es posible crear roles y grupos que luego se asocian a los diferentes usuarios, lo que les permite acceder a capas de información según las necesidades del negocio y la accesibilidad definida para cada usuario”, explica Valentina Gonzalez, BI Analyst. De esta manera, se implementan restricciones para garantizar que solo los usuarios autorizados accedan a la información adecuada.

Tanto Looker como Tableau cuentan con herramientas de gestión y monitoreo que permiten a los administradores comprender los patrones de uso de los datos y responder de manera proactiva a problemas relacionados con el uso, rendimiento, conectividad de datos y fallas en la actualización, entre otros. Tableau proporciona vistas administrativas predeterminadas utilizando los datos del repositorio de Tableau Server o Cloud. En el caso de Looker contamos con el apartado de System Activity en el menú general de admin, que disponibiliza una serie de LookML Dashboards y modelos, los cuales permiten analizar la actividad de los usuarios, el consumo de datos y contenidos, la frecuencia en la consulta y uso de los dashboards publicados, además de la posibilidad de dar seguimiento a errores que se generen al momento de modelar y armar Looks. 

En resumen, ambas plataformas ofrecen cada uno de los aspectos del ciclo de retroalimentación para llevar a cabo una gobernanza efectiva. Sin embargo, es importante tener en cuenta que el éxito no depende únicamente de la herramienta utilizada. La capacitación de los usuarios y la implementación de políticas y procesos adecuados en la empresa son elementos clave para lograr el éxito en la gobernanza de datos.