El blog de DAC

Los clics y el ROAS last-touch ya no explican el crecimiento En un entorno impulsado por la IA y por journeys fragmentados en múltiples superficies, la medición debe evolucionar. Influencia, incrementalidad y resultados integrados son los nuevos estándares, respaldados por loops de retroalimentación más rápidos y herramientas que conectan el marketing con el beneficio real. Este artículo propone un framework moderno diseñado para unir el lenguaje del CFO y del CMO. Los viejos hábitos ya no tienen sentido: por qué seguimos aferrándonos al last-click Durante años, el modelo de atribución last-click fue la referencia entre los profesionales del marketing. Ofrecía líneas claras de causa y efecto: clic en anuncio = venta. El ROAS y el ROI simplificaban aún más la historia, destilando journeys complejos en un único KPI de éxito. Y durante un tiempo, fue suficiente. Pero a medida que el comportamiento del consumidor se dispersó entre pantallas, plataformas y formatos, esa promesa de precisión empezó a fracturarse. Hoy, los paths de compra incluyen touchpoints con influencers, resúmenes de IA, y exposición pasiva en CTV o YouTube mucho antes de que alguien toque el botón de “comprar”. Los modelos tradicionales last-click y los reportes en silos sobreacreditan el último contacto e infravaloran las capas de influencia que realmente mueven mercados. Al mismo tiempo, los entornos zero-click, como respuestas generadas por IA, experiencias nativas de plataforma y retail media networks, reducen las visitas al sitio y el control directo. Medir únicamente con KPIs de last-click asigna mal la inversión y pasa por alto el trabajo invisible que construye demanda. La simplicidad es una ilusión. Detrás de esa visión ordenada del last-click, crece una desconexión entre lo medible y lo que realmente importante. En ese vacío, se pierden rendimiento y oportunidades. Mira nuestro vídeo “Cuando la Medición se Convierte en Significado” En él, Dan Temby, SVP Technology Analytics, muestra cómo un cliente retail de DAC descubrió 35 millones de dólares en beneficio incremental al replantear el modelo de atribución. https://youtu.be/frxOl8spUa8 Los journeys modernos requieren modelos modernos Los journeys ya no son lineales. Una sola conversión puede estar influida por YouTube, el contenido de los influencers, CTV, AI Overviews y las búsquedas finales… todo ello antes del clic. Los modelos last-touch simplifican de forma errónea esa complejidad e infravaloran el trabajo de mid- y upper-funnel que realmente genera demanda. Los entornos zero-click, como respuestas de IA o experiencias nativas, complican aún más la medición. Datos de WARC muestran que el ROI del search de pago puede estar inflado hasta un 190% cuando se ignora el aporte del upper-funnel. Y el 35% del gasto atribuido a last-click genera cero ventas incrementales. Los KPIs basados en clics (CTR, CVR) siguen siendo útiles para optimizaciones tácticas, pero no pueden medir brand lift, influencia o crecimiento a largo plazo. Necesitamos un framework que refleje cómo las personas realmente descubren, evalúan y deciden. TotalSERP: visibilidad de marca en Paid, Organic y Local A medida que los journeys de búsqueda se fragmentan, la visibilidad no puede evaluarse por canales aislados. Una sola SERP combina anuncios, Shopping, resultados orgánicos, imágenes, vídeos, reseñas, mapas y features zero-click como AI Overviews, AI Mode o People Also Ask. Tratar SEO, SEM y Local como líneas independientes oculta dónde ocurre realmente la influencia. La metodología propietaria TotalSERP de DAC aborda la página de resultados como un único ecosistema. En lugar de preguntar “¿cómo vamos en paid vs. organic vs. local?”, el enfoque pasa a ser: “¿Cómo aparecemos en todas las superficies donde nuestros consumidores toman decisiones?”. Esta visión holística identifica gaps, solapamientos y oportunidades que los reportes en silos no pueden ver. AIO Impact Modeling: medir lo que no se puede clicar Las respuestas generadas por IA añaden otra capa de complejidad. Cada vez más consultas se resuelven directamente en AI Overviews o respuestas conversacionales, donde el usuario no hace clic. La medición tradicional trata estas interacciones como “invisibles”, aunque moldean percepción y elección. Con AIO Impact Modeling, DAC evalúa con qué frecuencia y en qué contexto las marcas aparecen en outputs generados por IA, y cómo evoluciona esa visibilidad. Este análisis permite entender la influencia en entornos donde los KPIs clásicos (clics, CTR) ya no existen, pero el impacto sí. Además de monitorear AI Overviews, DAC está adaptando estrategias SEO para asegurar que nuestros clientes mantengan visibilidad mientras la IA redefine la experiencia de la SERP. Herramientas para una visión real La medición moderna exige nuevos enfoques y herramientas: Incrementalidad: ¿generó este gasto resultados que no habrían ocurrido de otra forma? Tests geo, holdouts o audiencias controladas permiten aislar el true lift y reasignar presupuesto con confianza. MMM (Marketing Mix Modeling): ¿cuánto aporta cada canal al revenue o al profit? El MMM revela cómo los touchpoints trabajan juntos y ajusta por estacionalidad, cambios de inversión y tendencias macro. Rendimiento creativo: ¿las audiencias realmente se involucran con el mensaje? Métricas como time-in-view, completion rate y attention scores evalúan el impacto creativo. Indicadores de marca y demanda: ¿estamos generando momentum? Brand recall, demanda de búsqueda y favorabilidad son señales predictivas de crecimiento. El ciclo se ha acelerado: ya no se espera a revisiones trimestrales. Con MMMs ligeros y geo-tests rápidos, los equipos optimizan en tiempo real, reasignando inversión basado en impacto, no en intuición. Convertir la medición en una práctica always on La medición actual está pasando de reportes estáticos a una disciplina continua e integrada. En lugar de tratar los KPIs como scorecards post-campaña, los equipos líderes usan señales a lo largo del funnel, desde el recall y la consideración hasta las visitas a tienda y el revenue, para guiar la planificación y optimización en tiempo real. El incrementality testing y el MMM se están convirtiendo en el núcleo de este enfoque. Mediante geo-splits, controles de audiencia vs. holdouts, y modelos de mix tanto nacionales como locales, los marketers pueden ver qué canales realmente generan lift, evitando suposiciones basadas en last-click. Reequilibrar presupuestos según la contribución real a menudo revela profit incremental que los modelos de atribución tradicionales no detectan. Otro cambio clave es traducir resultados a métricas de negocio: gross profit, revenue incremental y LTV. Cuando los equipos cuantifican el impacto así, la medición se convierte en un lenguaje compartido entre marketing, analítica y finanzas, haciendo más claras las decisiones e impulsando conversaciones de inversión más sólidas. A medida que el descubrimiento se expande entre paid, organic, local, social y superficies generadas por IA, la medición debe reflejar todo el ecosistema. Entender la visibilidad de marca en entornos zero-click, respuestas generativas y feeds nativos como TikTok es esencial para capturar la influencia real, mucho antes de que ocurra un clic. Juntas, estas prácticas transforman la medición de un ejercicio retrospectivo en una capacidad operativa, que permite a los equipos moverse más rápido, actuar con más confianza y conectar sus decisiones con resultados de negocio reales. El siguiente paso: qué significa esto para ti La revolución de la medición ya está aquí. Confiar en modelos last-click pone en riesgo tu estrategia, no solo por ineficiencia, sino por irrelevancia. En un mundo fragmentado y AI-first, lo que funcionó hace cinco años ya no sirve. Es momento de repensar la medición desde cero, integrando analítica, creatividad y medios en un loop de retroalimentación conectado directamente a los resultados del negocio. Las marcas que ganan hoy son aquellas que pasan de métricas a significado, construyendo sistemas que revelan la influencia real y desbloquean crecimiento sostenible. Cómo se ve “lo bueno” Cuando la medición funciona: Reasignas presupuesto basado en datos, no en corazonadas. Refrescas creatividad cuando cae la atención, no cuando lo marca el calendario. Cuantificar profit incremental mediante tests definidos. Responder las pregunta del CFO: “¿Qué habría pasado sin esta inversión?” Tus reportes de marketing cuentan una historia de negocio, no un resumen táctico.