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✒️ La columna
Data Strength o cómo dejar de hablarle a la pared
Llevo años viendo la misma escena en reuniones de marketing. Alguien presenta resultados, los números parecen razonables, y entonces alguien pregunta: «¿pero esto refleja lo que realmente está pasando en el negocio?»
Silencio incómodo. Miradas al dashboard. Más silencio.
El problema no es la campaña. No es el presupuesto. No es la plataforma. Es que llevamos años hablándole a un algoritmo en un idioma que no entiende; o peor, en un idioma que entiende mal porque nosotros mismos le hemos enseñado palabras equivocadas.
Piénsalo así: contratas a alguien brillante, capaz de aprender rapidísimo y trabajar sin parar. El primer día le explicas cómo funciona tu negocio. Pero le cuentas solo una parte: la que captura el píxel, la que pasa el adblocker, la que consiente la cookie. Lo que pasa en la tienda física, no. Lo que cierra por teléfono, tampoco. Lo que convierte a los tres días desde otro dispositivo, menos.
Tu nuevo empleado, obediente como es, aprende lo que le has enseñado. Y empieza a tomar decisiones en consecuencia.
Eso no es un problema técnico. Es un problema de conversación.
Data Strength es, en el fondo, aprender a hablarle bien al algoritmo. Contarle la historia completa. No solo los clics que ve, sino las ventas que no ve, los clientes que más valen, el margen real detrás de cada conversión.
Cuando empiezas a hacer eso, el algoritmo no mejora por arte de magia. Mejora porque por fin tiene información suficiente para hacer bien su trabajo. Y tú, ¿qué le estás contando al tuyo?
La brecha entre lo que se quiere hacer y lo que realmente se puede hacer es el mayor reto del marketing en 2026. Las plataformas ofrecen cada vez más automatización e inteligencia, pero toda esa potencia depende de la materia prima que recibe. Si los datos no son de calidad, la IA no puede hacer su trabajo. Y si la IA no puede hacer su trabajo, el presupuesto no rinde.
Y mientras las plataformas automatizan, el dato propio es cada vez más difícil de capturar. Según Think with Google, las organizaciones con una estrategia de first-party data tienen 1,5 veces más probabilidades de superar a sus competidores. Los primeros anunciantes que han implementado Google Tag Gateway ya recuperan de media un 11% más de señales, simplemente por enrutar sus tags a través de su propio dominio.
Porque el dato que no llega al algoritmo no existe. Según Forrester, las empresas que conectan CRM, conversiones offline y señales digitales en un sistema unificado crecen 2,4 veces más rápido que las que operan con datos en silos. No es una mejora técnica. Es la diferencia entre optimizar por clics y optimizar por el valor real de tu negocio.
Blanca Díaz Gete cuenta con más de 20 años de experiencia en marketing y eCommerce en compañías como Procter & Gamble y Reckitt, donde ha liderado estrategias de performance, retail media y transformación digital a nivel europeo y global, con un enfoque claro en conectar el dato con el negocio real.
«Se promete una segmentación muy precisa… pero en la práctica no siempre es así»
Muchas empresas sienten que sus campañas han dejado de rendir. ¿Qué está pasando realmente? Más que dejar de rendir, lo que veo es que seguimos esperando que lo que funcionaba hace un par de años siga funcionando igual… o incluso mejor. Y la realidad es que todo ha cambiado: hay más competencia, más plataformas, más formatos.
Las empresas quieren seguir creciendo, pero no basta con invertir más. Hay que invertir mejor: en personas, en tecnología y en capacidades. Y además estamos en un contexto bastante inestable, lo que hace que muchas decisiones sean más cortoplacistas y que haya cierta resistencia al cambio. Todo eso, combinado, acaba afectando al rendimiento.
Cuando miras cómo están trabajando los datos hoy, ¿dónde se rompe realmente la señal? Veo mucho overpromise–underdeliver. Te pongo un ejemplo muy claro: en mi casa estamos viendo una serie en Prime Video y, todas las noches, nos salen anuncios de comida para gatos. Y no tenemos gatos.
Podría entender que me impactaran alguna vez, pero ¿todos los días? Esto refleja bastante bien lo que pasa: se promete una segmentación muy precisa, pero en la práctica no siempre es así. Hay muchísimo potencial en el uso de datos, pero todavía no se está aprovechando bien.
¿Recuerdas algún caso donde tocar los datos haya cambiado completamente el rendimiento sin aumentar inversión?
Sí, varios. Recuerdo una marca que necesitaba impactar a un tipo de hogar muy concreto, pero no tenía señales claras para identificarlo. Lo que hicieron fue identificar códigos postales donde era más probable encontrar ese perfil… y solo con eso mejoraron mucho el rendimiento de las campañas.
Lo interesante de este caso es la creatividad: pensar más allá de las señales obvias y construir nuevas formas de llegar al usuario.
¿Qué están haciendo mal, una y otra vez, los equipos que siguen optimizando campañas pero no se apoyan en los datos first-party?
Muchas veces haces todo ese trabajo de segmentación… pero luego no lo conectas con lo que pasa en el negocio: roturas de stock, falta de surtido, distribución. O incluso peor: ni haces esa comparación y das la campaña por buena.
Si optimizas solo por cobertura o incluso por ventas, sin cruzarlo con otros datos, es muy fácil estar invirtiendo dinero sin entender realmente qué está pasando.
💡 Tip express
Asigna valor económico a tus conversiones
Una de las señales más importantes para el framework Data Strength de Google es que tus conversiones lleven un valor económico asociado. Sin él, Smart Bidding trata todos los leads igual, sin importar cuánto valen para tu negocio.
Entra en Google Ads > Objetivos > Resumen > Ver todas las acciones de conversión y revisa si cada acción tiene un valor definido. Lo ideal es enviar el valor real de la transacción de forma dinámica, algo que cualquier desarrollador puede configurar en la etiqueta de conversión. Si tu e-commerce ya lo hace, perfecto. Si tienes conversiones de compra que no están pasando el valor del pedido, como mínimo asigna tu ticket medio como valor estático, es mejor que un cero.
Para acciones sin valor directo como una descarga o un formulario, puedes calcular un valor estimado: si 1 de cada 10 leads acaba comprando y tu ticket medio es 500€, el valor de ese lead es 50€. Entra en la conversión, edítala y añade ese número.
Con ese cambio, Smart Bidding empieza a optimizar con criterio económico real, y tus señales dejan de ser ruido para convertirse en datos útiles.
🔎De nuestro puño y tecla
Data Strength: la hoja de ruta para maximizar tu ROAS
Tu ROAS no se ha estancado porque tus campañas hayan dejado de funcionar. Se ha estancado porque los algoritmos están invirtiendo tu presupuesto con los ojos cerrados. En este artículo explicamos qué es realmente Data Strength, por qué va mucho más allá de Google Ads y cómo un retailer recuperó el 35% de conversiones que perdía por el camino sin comprar más tráfico.
IA aplicada a marketplaces: claves para mejorar decisiones
El próximo 7 de mayo, nuestro compañero Antón Suárez estará en AI Emotion BCN, un evento que reúne a profesionales del ecommerce y la IA en Barcelona.
Hablará de algo que pocas marcas tienen resuelto: cómo usar la inteligencia artificial para tomar mejores decisiones en marketplaces, desde la optimización de precios hasta el posicionamiento y las conversiones.
Si te mueves en este ámbito, merece la pena pasarse.
La señal más valiosa no es la que el algoritmo infiere. Es la que el usuario entrega voluntariamente.
Octane AI permite crear quizzes conversacionales que guían al comprador hacia el producto adecuado — «¿cuál es tu tipo de piel?», «¿qué talla usas?», «¿para quién es el regalo?» — mientras recogen datos que el usuario comparte de forma activa y consciente. Esa respuesta no es una suposición del píxel: es una declaración de intención que alimenta directamente las audiencias de Meta y Google.
En un entorno donde las plataformas adivinan cada vez peor, hay algo poderoso en simplemente preguntar.
🎧 Bonus track
Feed the Machine | Nickelback
Nickelback lanzó «Feed the Machine» en 2017 con un sonido más pesado que su etapa más comercial. El riff es directo, casi mecánico — como un sistema que no para de pedir más input.
El concepto es sencillo: una máquina que aprende de lo que le das. Sin criterio propio. Solo procesa lo que recibe y optimiza en consecuencia.
En publicidad digital llevamos años alimentando máquinas sin preguntarnos qué les estamos dando. El algoritmo no sabe que le estás dando señales incompletas. Simplemente aprende de lo que tiene.
Un dato curioso: «Feed the Machine» fue el primer sencillo que Nickelback lanzó tras cinco años sin publicar música. La banda volvió con un sonido más oscuro y político — y nadie lo esperaba.
Y hasta aquí la edición de hoy
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