Imagina que tu comprador ya no teclea “mejor CRM para pymes” y repasa una lista de resultados. Imagina que abre una inteligencia artificial y escribe:

«¿Qué CRM me recomendáis para una empresa de 15 personas que factura menos de 500.000 euros y necesita integrarse con nuestra contabilidad?»

Esa conversación ya existe. Y ahora tu marca puede estar dentro de ella.

OpenAI Ads es la plataforma publicitaria de ChatGPT. La plataforma permite a las marcas comprar espacios que aparecen dentro de las propias conversaciones, integrados en el diálogo y marcados como patrocinados. 

OpenAI arrancó su primer piloto publicitario en Estados Unidos en febrero de 2026. En agosto, la plataforma ya había llegado a 31 mercados europeos, España incluida. Aunque la plataforma ya está abierta comercialmente desde el 31 de agosto de 2026 a través de su Ads Manager en más de 30 países, técnicamente continúa en fase beta: un producto funcional pero en constante desarrollo y ajuste funcional.

El terreno se está escribiendo ahora mismo, y aún queda mucho por escribir.

En Making Science hemos lanzado campañas en Reino Unido y Estados Unidos dentro de OpenAI Ads, probando de primera mano la presencia de marcas en las conversaciones de ChatGPT. Nuestra premisa es clara: probar con presupuesto real, medir sin sesgos y entender qué rol puede jugar este nuevo inventario dentro del mix de medios.

Esta es la radiografía real del estado de la plataforma a día de hoy:

OpenAI Ads en 8 claves, vistas desde dentro

Esto es lo que hemos ido viendo al operar la plataforma, y lo que significa para una marca que se plantee entrar.

1. Llegar pronto tiene premio. La plataforma está en su etapa inicial y todavía es menos madura que Google o Meta. Queda muchísimo por descubrir, y ese descubrimiento lo hará antes quien esté dentro mientras el canal aún es pequeño.
2. Todavía no te ve todo el mundo. Solo una parte de los usuarios de ChatGPT ve anuncios, y aparecer no está garantizado en cada conversación. Conviene entrar contando con ello: no sustituye a nada, suma.
3. Probar cuesta muy poco. Se puede arrancar desde unos 25 dólares al día, decidiendo si prefieres poner un tope al precio que pagas por clic o dejar que la plataforma busque el máximo de resultados con tu presupuesto. La barrera para experimentar es mínima.
4. Limitaciones en el detalle de la conversación. Hay visibilidad clara sobre inversión, impresiones y clics. Lo que todavía no se ve con detalle son los términos y el tipo de preguntas en los que ha salido tu anuncio. Es una beta joven y ese detalle irá llegando.
5. Describes una conversación, no eliges una palabra. Elegimos países y mercados y usamos el Context hint, una indicación de contexto que orienta a la plataforma sobre el tipo de charla en la que queremos aparecer. El resto lo resuelve el algoritmo. Describes un terreno, no compras un término.
6. Costes de primer entorno. Cuesta más que en otros espacios publicitarios de calidad similar. Es lo habitual en lanzamientos de inventario novedoso y exclusivo: pocos huecos disponibles y mucho interés a la vez.
7. La propia IA te ayuda a montar la campaña. OpenAI Ads ya incorpora capacidades de inteligencia artificial para crear y optimizar campañas. Aunque es un producto en construcción, el ritmo de iteración de OpenAI sugiere que veremos mejoras funcionales a corto y medio plazo.
8. Tu anuncio llega cuando el cliente está explicando su problema. Aparece integrado en el propio diálogo y marcado como patrocinado. No interrumpe una lectura: acompaña a alguien que en ese momento está contando qué necesita.

El valor de OpenAI Ads no está en el retorno masivo inmediato, sino en captar al usuario en el momento en que pide recomendaciones a la IA. Recomendamos a los directores de marketing no abordarlo como un sustituto de Search o Social, sino como un canal de alta intención. Destinar un presupuesto de testeo acotado permite aprovechar la baja competencia actual y dominar la segmentación contextual antes de que el mercado se sature.

El deporte en vivo siempre ha ocupado un lugar privilegiado en la planificación de medios. No solo por su alcance, sino también por la calidad de la atención que genera: audiencias conectadas en tiempo real, un alto nivel de involucramiento emocional y momentos culturales que trascienden la pantalla.

Con el Mundial 2026 en el horizonte, la pregunta para las marcas ya no debería ser únicamente dónde comprar inventario. La verdadera discusión radica en cómo construir una estrategia programática capaz de conectar audiencias, formatos, pantallas, frecuencia y medición en torno a uno de los momentos de mayor atención global.

Desde una perspectiva de consultoría programática, este es el punto clave: DV360 no debe verse solo como una plataforma para activar campañas, sino como una capa estratégica para planificar, comprar, optimizar y medir el inventario premium en entornos cada vez más complejos.

Y el roadmap de DV360 para 2026 apunta justamente en esa dirección: más capacidades para Connected  TV (CTV), mejoras en reach y frecuencia, evolución del Marketplace, mayor integración de DOOH, audiencias más sofisticadas y nuevas herramientas de medición.

El reto no es comprar más inventario, sino comprar mejor atención

Un evento como el Mundial no funciona como una campaña digital tradicional. La demanda se concentra en ventanas muy específicas, el inventario premium es limitado y las audiencias se comportan de manera distinta antes, durante y después de cada partido.

Por eso, una estrategia sólida no puede depender únicamente de la transmisión en vivo. Debe considerar todo el recorrido del fan: la expectativa previa, el partido, los highlights, el análisis posterior, el contenido de creadores, la conversación en YouTube, las búsquedas relacionadas, los desplazamientos físicos y los espacios donde la cultura futbolera se vive fuera de casa.

Aquí es donde el uso avanzado de DV360 marca la diferencia. No se trata de abrir line items y esperar a la entrega. Se trata de diseñar una arquitectura de compra que combine acceso garantizado, inventario curado, activación de puja, control de frecuencia y medición adecuada para cada entorno.

En otras palabras, el valor no está solo en llegar al usuario. Está en llegar con la presión correcta, en el contexto adecuado y con un rol claro para cada canal.

Connected TV: de formato de video a entorno estratégico de alcance

CTV será uno de los grandes protagonistas del Mundial 2026. Pero tratarlo simplemente como “video en pantalla grande” sería quedarse corto.

El consumo deportivo en CTV suele ser compartido. Muchas veces no hablamos de una exposición individual, sino de un momento de hogar. Esto tiene implicaciones importantes para categorías como autos, retail, viajes, tecnología, entretenimiento, bebidas o consumo masivo, donde la decisión puede verse influida por dinámicas familiares o grupales.

Por eso, las capacidades de DV360 relacionadas con CTV, audiencias first-party, señales de hogar, contextual reporting y medición de household reach son especialmente relevantes. Permiten acercar la compra programática a una lógica más parecida a la de la planificación de TV, pero con la flexibilidad, la segmentación y la optimización propias del entorno digital.

La oportunidad para las marcas está en usar CTV como base de alcance premium, no como un placement aislado. Bien planificado, puede funcionar como punto de partida para ampliar la frecuencia y la conversación a YouTube, display, audio, mobile y DOOH.

Marketplace, deals y curación: la nueva ventaja competitiva

En programática avanzada, la calidad del inventario no se resuelve únicamente con filtros de brand safety ni con listas de publishers. Se resuelve con una estrategia de supply bien diseñada.

Durante años, uno de los grandes retos del inventario premium ha sido la fragmentación: múltiples SSPs, distintos tipos de deals, publishers con reglas diferentes, paquetes difíciles de comparar y procesos que a menudo requieren gestión manual.

La evolución del Marketplace de DV360 puede resultar especialmente relevante en este contexto. Las capacidades de búsqueda con IA, bundles curados y formatos destacados apuntan a simplificar el descubrimiento de inventario premium y a facilitar la activación de oportunidades asociadas a momentos específicos, audiencias o prioridades de negocio.

Para un evento como el Mundial, esto puede traducirse en una ventaja clara: menos tiempo dedicado a buscar inventario y más tiempo para tomar decisiones estratégicas.

YouTube, DOOH y mobile: extender el partido más allá del partido

El Mundial no termina cuando acaba la transmisión. Para muchos fans, la experiencia continúa en highlights, Shorts, análisis, entrevistas, memes, búsquedas, conversaciones y desplazamientos por la ciudad.

Por eso, una estrategia avanzada no debería pensar en CTV, YouTube y DOOH como canales separados. Debería definir qué rol desempeña cada uno a lo largo del recorrido del usuario.

YouTube puede sostener la conversación antes y después del partido, especialmente mediante formatos cortos, contenido de creadores y momentos de alta intención. DOOH puede llevar la presencia de marca a espacios de alta afluencia, como aeropuertos, centros comerciales, zonas de alto tráfico o puntos de encuentro. Mobile puede funcionar como un puente entre la exposición y la acción.

La clave está en no duplicar la misma lógica en todos los canales. CTV puede generar un alcance de alto impacto. YouTube puede aumentar el engagement y la frecuencia. DOOH puede capturar presencia contextual en el mundo físico. Mobile puede cerrar la conexión con audiencias expuestas en otros entornos.

Ese es el tipo de orquestación que convierte a DV360 en una herramienta estratégica, no solo operativa.

Frecuencia y medición: dónde se gana o se desperdicia presupuesto

En eventos de alta demanda, uno de los errores más comunes es perder el control de la frecuencia. Cuando CTV, YouTube, display y otros canales se gestionan de forma aislada, es fácil sobreexponer a la misma audiencia o, por el contrario, no alcanzar la repetición suficiente para generar recordación.

Por eso, las capacidades de optimización de reach, de reach at frequency y de control de frecuencia en DV360 son críticas para las campañas de live sports. La pregunta no es solo cuántas impresiones se compraron, sino cuántas personas u hogares fueron alcanzados, cuántas veces y en qué combinación de entornos.

Lo mismo ocurre con la medición. Una campaña alrededor del Mundial no debería evaluarse únicamente con métricas de performance a corto plazo. Dependiendo del objetivo, puede ser más relevante medir el alcance incremental, la frecuencia efectiva, el brand lift, la calidad contextual, las visitas al sitio, las búsquedas de marca, las conversiones asistidas o el impacto por tipo de inventario.

La medición debe responder al rol de cada canal. Si todo se mide con el mismo KPI, la estrategia pierde profundidad.

En conclusión, el Mundial 2026 será una gran oportunidad para las marcas, pero también una prueba de madurez programática.

La ventaja no estará únicamente en comprar inventario alrededor del evento. Estará en diseñar una estrategia capaz de conectar CTV, YouTube, DOOH, mobile, audiencias, frecuencia y medición bajo una misma lógica.

En ese contexto, DV360 puede ser mucho más que un DSP de ejecución. Puede convertirse en la capa de decisión que ayude a las marcas a pasar de comprar impresiones a gestionar la atención de calidad. Para aquellos eventos en los que la atención será el recurso más preciado, esa diferencia puede ser decisiva.

Y para los anunciantes que ya están pensando en los deportes en vivo en el 2026, el partido ya empezó.

¿Alguna vez has sentido que tus herramientas de marketing hablan idiomas distintos? Es común ver discrepancias entre plataformas, pero la realidad es que CM360 y GA4 no están diseñadas para competir, sino para complementarse. En este post, descubrirás cómo la convivencia entre Campaign Manager 360 y Google Analytics 4 es la clave para obtener una visión 360º de tus campañas y por qué dejar de compararlas es el primer paso hacia el éxito.

El dilema de la medición: ¿Por qué no coinciden los datos?

Para entender el «qué, quién, cuándo, dónde, por qué y cómo» de esta relación, debemos aceptar una premisa: CM360 y GA4 miden de forma diferente porque tienen objetivos distintos. Mientras que Campaign Manager 360 se enfoca en la exposición publicitaria (impresiones y clics de medios pagados), Google Analytics 4 pone el foco en el comportamiento del usuario dentro de tu propiedad digital.

Esta convivencia es esencial para especialistas y clientes que buscan optimizar sus presupuestos. Si intentas que ambos paneles muestren el mismo número, terminarás en un callejón sin salida. El verdadero «gancho» aquí es entender que el valor no está en la igualdad, sino en la atribución combinada.

1. Atribución vs. Sesión: Hablando idiomas diferentes

La principal diferencia radica en el modelo. CM360 utiliza una metodología basada en el anuncio (centrada en la atribución de vista y clic), mientras que GA4 se basa en eventos y sesiones.

• CM360 te dirá cuántas personas vieron un banner y luego convirtieron, incluso si no hicieron clic.
• GA4 registrará la interacción una vez que el usuario aterrice en tu web, priorizando la fuente de tráfico que inició la sesión.

<u>Entender esta distinción es vital</u> para no infravalorar el impacto de tus campañas de Display o Video en el ecosistema de Google Analytics 4.

2. Los beneficios de la integración nativa

Al conectar CM360 con tu propiedad de GA4, desbloqueas superpoderes de análisis. Esta sinergia permite:

• Exportar conversiones: Ver tus eventos de GA4 directamente en Campaign Manager para optimizar el bidding.
• Análisis de rutas: Ver cómo los anuncios de CM360 influyen en el Customer Journey dentro de los informes de atribución de Analytics.
• Audiencias compartidas: Crear segmentos en GA4 basados en el comportamiento web y usarlos para remarketing en tus campañas gestionadas desde CM360.

3. Calidad de datos: La importancia de los Floodlights

Para que la convivencia sea productiva, la implementación técnica debe ser impecable. Los Floodlights de CM360 y los eventos de GA4 deben estar correctamente etiquetados. ¿El problema que resolvemos? La duplicidad. Al tener ambas herramientas integradas, puedes identificar qué puntos de contacto son realmente incrementales y cuáles son meramente asistenciales.

Conclusión: Un equipo, no una rivalidad

En definitiva, CM360 / GA4 no son rivales en un ring, sino compañeros de equipo. Mientras uno se encarga de atraer al usuario y medir el impacto visual, el otro analiza qué hace ese usuario una vez que llega a casa. Mi opinión es clara: si solo miras una de las dos plataformas, estás viendo solo la mitad de la película.

Dominar esta convivencia te permitirá tomar decisiones basadas en datos reales, optimizar tu inversión y, sobre todo, dormir tranquilo sabiendo que cada herramienta está haciendo su trabajo.

¿Y tú? ¿Has tenido pesadillas con las discrepancias entre CM360 y GA4 o ya has aprendido a sacarles partido? ¡Déjanos tu comentario o comparte este post con ese colega que aún se pelea con los números!

Recuerda: En marketing, como en la vida, lo importante no es quién tiene la razón, sino cómo combinamos fuerzas para llegar a la meta.

¿Sabes realmente quién está viendo tus anuncios? Campaign Manager 360 sí.

Imagina planear una expedición sin brújula. Así es lanzar campañas digitales sin una herramienta que las coordine, mida y optimice en tiempo real. Aquí entra en juego Campaign Manager 360, el cerebro logístico detrás de muchos de los anuncios que ves a diario.

En este post te explicamos qué es Campaign Manager 360, cómo funciona y por qué es una pieza clave en cualquier estrategia de medios moderna. Incluso si no gestionas campañas directamente, conocer esta plataforma te dará una nueva perspectiva sobre cómo las marcas conquistan la atención digital.

¿Qué es Campaign Manager 360?

Campaign Manager 360 (CM360) es la plataforma de gestión de campañas digitales de Google Marketing Platform. Actúa como el centro de control que coordina todo lo que ocurre entre que se diseña un anuncio y se evalúa su impacto.

Desde el tráfico de creatividades hasta la atribución de conversiones, CM360 permite a los equipos de marketing:

• Tener una visión unificada de todas sus campañas.

   

• Supervisar qué anuncios se sirven, dónde, a quién y cuándo.

   

• Medir con precisión qué impacto tienen esos anuncios.

   

💡 Piensa en CM360 como el director de orquesta que asegura que cada instrumento (canal, creativo, audiencia) toque en armonía.

¿Para qué sirve Campaign Manager 360?

1. Trafficking: La logística publicitaria bien orquestada

Con CM360, puedes cargar los anuncios, definir los parámetros de entrega (sitio, segmento, horario, frecuencia) y lanzar campañas de forma ordenada. Todo se gestiona desde una interfaz centralizada.

Ejemplo: Puedes decidir que una campaña de remarketing se active solo para usuarios en móviles entre las 18:00 y las 23:00 en ciertas ciudades.

2. Tracking: Seguimiento avanzado de acciones del usuario

Gracias a su sistema de etiquetas y píxeles, CM360 rastrea qué sucede tras la impresión del anuncio: clics, visitas, conversiones, rebotes, etc. Esta información es esencial para entender el journey del usuario.

Dato clave: Puedes atribuir conversiones en modelos de primer clic, último clic o lineal, entre otros.

3. Reporting: Decisiones basadas en datos, no suposiciones

CM360 genera reportes personalizados que permiten identificar qué funciona y qué no. El resultado: campañas más efectivas, con mayor retorno y mejor aprovechamiento del presupuesto.

Tip: Puedes automatizar informes para enviarlos a stakeholders o integrarlos con Looker Studio para visualizaciones más impactantes.

¿Qué ventajas ofrece frente a otras herramientas?

• Integración total con Display & Video 360, Search Ads 360, Google Analytics 4 y BigQuery.

   

• Control granular de impresiones, frecuencia y segmentación.

   

• Visibilidad cross-channel, incluso en entornos cookieless si se configura correctamente.

   

• Auditoría transparente, ideal para agencias y anunciantes que manejan múltiples cuentas.

   

📊 Una sola plataforma, múltiples insights: eso es CM360.

¿Es Campaign Manager 360 para mí?

Si trabajas en una agencia, eres responsable de performance o gestionas campañas con múltiples creatividades, canales y mercados, la respuesta es sí. CM360 no solo te ayudará a ser eficientes, sino también a demostrar resultados con datos sólidos y trazables.

Conclusión: El siguiente paso hacia campañas más inteligentes

Campaign Manager 360 no diseña tus anuncios, pero asegura que lleguen al lugar correcto, en el momento exacto y al usuario ideal. Es el motor silencioso que transforma la creatividad en resultados medibles.

¿Listo para subir de nivel tu estrategia de medios? Descubre cómo CM360 puede ser tu mejor aliado en campañas más eficientes, controladas y rentables.

👉 ¿Quieres saber cómo integrarlo en tu stack de marketing? Déjanos un comentario o contáctanos y te ayudamos a dar el primer paso.

¿Sabías que desde 2025 tus campañas en televisores conectados (CTV) o consolas de videojuegos están sujetas a nuevas políticas de privacidad dentro del ecosistema de Google Marketing Platform? Este cambio no solo redefine cómo se mide la audiencia en pantallas grandes, sino también cómo debes planificar, servir y atribuir campañas en estos entornos.

Si gestionas campañas omnicanal o usas CM360 como ad server, este post es para ti.

¿Qué ha cambiado y por qué importa?

El ecosistema digital sigue avanzando hacia un modelo privacy-first. Google ha actualizado sus políticas para incluir nuevos entornos emergentes como:

• Televisores conectados (CTV)
• Consolas de videojuegos (ej. PlayStation, Xbox)

El objetivo: garantizar que la recopilación de datos en estos dispositivos cumpla con regulaciones como el RGPD, la DMA europea o la Ley de Privacidad de California (CCPA).

Y sí, esto impacta directamente en cómo utilizas Campaign Manager 360 para medir, optimizar y atribuir resultados en estos canales.

1. ¿Qué implican las nuevas políticas de privacidad?

Desde febrero de 2025, los anuncios servidos en CTV y consolas deben cumplir con nuevas condiciones, como:

• Consentimiento explícito del usuario
• Uso de datos anonimizados o pseudonimizados
• Limitación del tracking individual
• Restricciones en cookies o IDs persistentes según el dispositivo o fabricante

Estas políticas afectan tanto al tracking como al reporting. Si tus campañas no están ajustadas, podrían experimentar una caída de datos… o incluso ser bloqueadas por la plataforma.

2. ¿Cómo responde Campaign Manager 360 a esto?

CM360, como parte clave de GMP, se está actualizando activamente para dar soporte a estas nuevas condiciones de privacidad, especialmente en CTV. Algunas de las mejoras más relevantes son:

Integración directa con Netflix como ad server oficial: Esto garantiza un tracking seguro, fluido y nativo de campañas servidas en la plataforma.

 Soporte para eventos Floodlight con mayor granularidad en entornos sin cookies: Permite medir conversiones sin comprometer la privacidad del usuario.

 Nuevas métricas específicas para CTV:

Quartile completion rates (25%, 50%, 75%, 100%)

View-through conversions adaptadas a pantallas grandes

Impresiones visibles por duración en segundos

Modelos de atribución adaptados al entorno CTV: Ideal para medir campañas upper-funnel donde la conversión directa no siempre es inmediata.

¿Sigue tu equipo midiendo campañas CTV como si fueran banners display? Hora de revisar la estrategia.

3. ¿Qué pasos debes dar como anunciante o agencia?

Para aprovechar al máximo CM360 en entornos como Netflix, YouTube en TV o consolas, te recomendamos:

•  Revisar tu configuración de consentimiento (CMP) y asegurarte de que incluye soporte para CTV.
• Actualizar tus creatividades y etiquetas Floodlight con los nuevos parámetros de privacidad.
• Usar modelos de atribución avanzados compatibles con entornos sin cookies ni identificadores persistentes.
•  Consultar con tu partner de confianza o directamente con Google si tienes dudas sobre implementación técnica en CTV.

En pantallas grandes, la experiencia lo es todo… y el dato, también.

Conclusión

CM360 se adapta al nuevo marketing en CTV, sin perder medición ni control

La inclusión de CTV y consolas dentro de las políticas de privacidad de Google Marketing Platform no es un freno, sino una oportunidad para evolucionar hacia campañas más eficientes y sostenibles.

CM360, gracias a su integración directa con plataformas como Netflix y su constante evolución tecnológica, te permite seguir midiendo y optimizando con garantías, sin renunciar a la privacidad.

¿Ya estás adaptando tus campañas CTV a esta nueva realidad?

Déjanos un comentario o comparte tu experiencia.

En Google Cloud NEXT ’25, presenciamos una transformación significativa en cómo se construyen, despliegan y mantienen las aplicaciones modernas. Como Premier Partner de Google Cloud, Making Science estuvo allí para ver cómo Google está reimaginando el ciclo de vida del desarrollo de software con la IA en su núcleo. Este post explora las innovaciones clave en modernización de software y aplicaciones que permitirán a las organizaciones construir y desplegar aplicaciones más rápido, con mayor fiabilidad y con mayor inteligencia que nunca.

El Panorama de Desarrollo de Aplicaciones Potenciado por IA

La visión de Google para la modernización de aplicaciones se centra en integrar IA a lo largo de todo el ciclo de vida del desarrollo de software. La compañía reveló que internamente, más del 25% del nuevo código en Google ya es generado por IA y revisado por ingenieros de Google—un testimonio del impacto transformador de la IA en el desarrollo de software.

Gemini Code Assist: El Socio de Desarrollo Potenciado por IA

Gemini Code Assist ha evolucionado a una solución integral para desarrolladores con varias nuevas capacidades:

• Tablero Kanban: Los desarrolladores ahora pueden interactuar con agentes de IA en un tablero Kanban, rastreando asistencia de agentes a través de tareas comunes de desarrollador como migración de código, implementación de nuevas características, revisión de código, generación de pruebas, pruebas de modelos y documentación.
• Integración Mejorada con Socios: Gemini Code Assist ahora se integra con herramientas de socios como Atlassian, Sentry, Snyk y otros, proporcionando una experiencia de desarrollo más conectada.
• Integración con Android Studio: Gemini Code Assist ahora está disponible en Android Studio para desarrolladores profesionales que quieren asistencia de codificación con IA con características de seguridad y privacidad empresarial.
• Agente de Prototipado de Aplicaciones: Un nuevo agente en vista previa para Gemini Code Assist dentro de Firebase Studio puede convertir ideas de aplicaciones en prototipos completamente funcionales, incluyendo UI, código backend y flujos de IA.

Diseño y Gestión de Aplicaciones Reinventados

Google introdujo varias herramientas nuevas para simplificar el diseño y gestión de aplicaciones:

• Centro de Diseño de Aplicaciones (en vista previa): Proporciona un enfoque visual, estilo canvas para diseñar y modificar plantillas de aplicaciones, permitiendo a los desarrolladores configurar plantillas de aplicaciones para despliegue, ver infraestructura como código en línea y colaborar con compañeros de equipo en diseños.
• Cloud Hub (en vista previa): Un centro de comando central para todo el panorama de aplicaciones, proporcionando insights en despliegues, salud y resolución de problemas, optimización de recursos, mantenimiento, cuotas y reservas, y casos de soporte.
• App Hub: Ahora integrado con más de 20 productos de Google Cloud, este servicio modela aplicaciones como servicios interconectados y cargas de trabajo para una vista centrada en aplicaciones.
• Monitorización de Aplicaciones (en vista previa pública): Soporta etiquetar automáticamente telemetría (logs, métricas y trazas) con contexto de aplicación, alertas conscientes de aplicación y dashboards de aplicación predeterminados.
• Explorador de Costes (en vista previa privada): Proporciona visibilidad en costes granulares de aplicación y métricas de utilización, permitiendo a los equipos identificar oportunidades de eficiencia.

Gemini Cloud Assist: IA para Infraestructura y Operaciones

Más allá de la codificación, Google está extendiendo la asistencia de IA a operaciones en la nube con Gemini Cloud Assist:

• Integración con Centro de Diseño de Aplicaciones: Acelera el diseño e implementación de infraestructura de aplicaciones.
• Investigaciones: Aprovecha datos en tu entorno de nube para acelerar la resolución de problemas.
• Integración entre Servicios: Ahora integrado a través de servicios de Google Cloud incluyendo Storage Insights, Cloud Observability, Firebase, Database Center, Flow Analyzer y FinOps Hub, así como servicios relacionados con seguridad y cumplimiento.
• FinOps Hub 2.0: Ahora incluye insights de desperdicio y oportunidades de optimización de costes de Gemini Cloud Assist.

Innovaciones en Contenedores y Kubernetes para Cargas de Trabajo de IA

Google Kubernetes Engine (GKE) ha sido mejorado para soportar mejor cargas de trabajo de IA:

• GKE Inference Gateway: Ofrece capacidades inteligentes de escalado y balanceo de carga, ayudando a manejar programación y enrutamiento de solicitudes con técnicas de escalado y balanceo de carga conscientes de modelos de IA generativa.
• GKE Inference Quickstart: Permite a los desarrolladores elegir un modelo de IA y rendimiento deseado, con GKE configurando automáticamente la infraestructura correcta, aceleradores y recursos de Kubernetes.
• RayTurbo en GKE: En asociación con Anyscale, Google anunció una versión optimizada de Ray de código abierto que ofrece procesamiento de datos 4.5 veces más rápido y requiere 50% menos nodos para servir.
• Cluster Director para GKE (anteriormente Hypercompute Cluster, ahora GA): Permite a los desarrolladores desplegar y gestionar grandes clusters de VMs aceleradas con computación, almacenamiento y redes — todo operando como una unidad única.
• Mejoras de GKE Autopilot: Incluyendo programación de pods más rápida, tiempo de reacción de escalado y dimensionamiento correcto de capacidad.

Firebase: La Plataforma de Desarrollo de Aplicaciones de IA de Pila Completa

Firebase ha evolucionado a una plataforma integral para construir aplicaciones potenciadas por IA:

• Firebase Studio (en vista previa): Un entorno de desarrollo basado en la nube, agéntico, potenciado por Gemini que incluye todo lo que los desarrolladores necesitan para crear y publicar aplicaciones de IA de pila completa con calidad de producción rápidamente, todo en un solo lugar.
• Genkit: Un framework de código abierto para construir aplicaciones potenciadas por IA usando tu lenguaje preferido, ahora con soporte temprano para Python y soporte expandido para Go.
• Vertex AI en Firebase: Ahora incluye soporte para la API Live para modelos Gemini, permitiendo interacciones más conversacionales en aplicaciones, como permitir a clientes hacer preguntas de audio y obtener respuestas.
• Firebase Data Connect (ahora GA): Ofreciendo la fiabilidad de Cloud SQL para PostgreSQL con APIs GraphQL instantáneas y SDKs con seguridad de tipos.
• Firebase App Hosting (ahora GA): Proporcionando una solución de alojamiento orientada a git, opinada para aplicaciones web modernas de pila completa.
• Agente de Pruebas de Aplicaciones (en vista previa): Prepara aplicaciones móviles para producción generando, gestionando y ejecutando pruebas de extremo a extremo.

Impacto del Mundo Real: Historias de Éxito de Clientes

Las innovaciones de modernización de aplicaciones de Google ya están entregando impacto significativo a través de industrias:

• Deutsche Bank: Construyó DB Lumina, una nueva herramienta potenciada por Gemini que puede sintetizar datos financieros e investigación, convirtiendo cientos de páginas en un resumen de una página en segundos para traders y gestores de patrimonio.
• Nokia: Construyó una herramienta de codificación para acelerar el desarrollo de aplicaciones con Gemini, permitiendo a los desarrolladores crear aplicaciones 5G más rápido.
• Reddit: Usando Gemini en Vertex AI para impulsar «Reddit Answers», su plataforma de conversación potenciada por IA, y Enterprise Search para mejorar su experiencia de página principal.
• Samsung: Integrando Gemini en Google Cloud en Ballie, su más nuevo robot compañero para el hogar con IA, permitiendo interacciones más personalizadas e inteligentes.
• The Sphere: Creó una experiencia inmersiva de «El Mago de Oz» reconceptualizada a través de IA, dando vida a la película clásica en la pantalla de cúpula de 160,000 pies cuadrados en The Sphere en Las Vegas.

Mejoras al Programa de Desarrolladores

Para apoyar a la comunidad de desarrolladores, Google introdujo:

• Nivel Empresarial del Programa de Desarrolladores de Google (en vista previa limitada): Proporcionando una forma segura y asequible de explorar Google Cloud y sus productos de IA por un coste mensual fijo de $75/mes por asiento.

Perspectiva de Making Science

Como Premier Partner de Google Cloud, Making Science ve estas innovaciones de modernización de software y aplicaciones como revolucionarias para equipos de desarrollo. La integración de IA a lo largo del ciclo de vida del desarrollo—desde ideación y diseño hasta codificación, pruebas, despliegue y operaciones—representa un cambio fundamental en cómo se construyen y mantienen las aplicaciones.

Para tomadores de decisiones técnicas, los puntos más significativos son:

• Desarrollo aumentado por IA: Gemini Code Assist está evolucionando de un asistente de codificación a un socio de desarrollo integral, manejando aspectos cada vez más complejos del ciclo de vida del desarrollo.
• Gestión de aplicaciones simplificada: Nuevas herramientas como Centro de Diseño de Aplicaciones y Cloud Hub proporcionan un enfoque más visual e intuitivo para el diseño y gestión de aplicaciones.
• Kubernetes optimizado para IA: Las mejoras de GKE lo convierten en la plataforma de elección para desplegar cargas de trabajo de IA a escala con rendimiento y coste óptimos.
• Desarrollo de IA de pila completa: Firebase Studio proporciona un entorno de extremo a extremo para construir aplicaciones potenciadas por IA rápidamente.

Las organizaciones que aprovechen estas capacidades pueden esperar:

• Ciclos de desarrollo acelerados
• Calidad y seguridad de código mejoradas
• Utilización de recursos más eficiente
• Despliegue más rápido de aplicaciones potenciadas por IA

Las empresas que adopten estas innovaciones estarán mejor posicionadas para responder a cambios del mercado, ofrecer mejores experiencias al cliente y mantener una ventaja competitiva en un mundo cada vez más impulsado por IA.

¿Buscas modernizar tus prácticas de desarrollo de aplicaciones o construir aplicaciones potenciadas por IA? Contacta con nuestro equipo en Making Science para descubrir cómo podemos ayudar a acelerar el viaje de modernización de aplicaciones de tu organización.

La capacidad de extraer insights accionables de los datos separa a los líderes del mercado del resto. En Google Cloud NEXT ’25, Google presentó una visión transformadora para datos y análisis que promete cambiar fundamentalmente la economía y accesibilidad de la inteligencia empresarial. Como Premier Partner de Google Cloud, Making Science fue testigo de estos anuncios revolucionarios y evaluó su impacto empresarial en nuestros clientes.

El Caso de Negocio para la Transformación de Datos

Antes de profundizar en anuncios específicos, es esencial entender los desafíos empresariales que aborda la nueva estrategia de datos de Google:

• Los silos de datos persisten a pesar de décadas de inversión: La mayoría de las organizaciones aún luchan con datos fragmentados entre sistemas, haciendo que el análisis integral sea difícil y consuma mucho tiempo.
• La complejidad técnica limita la democratización de datos: Los usuarios empresariales no pueden acceder directamente a los insights que necesitan para tomar decisiones sin habilidades especializadas.
• El tiempo desde datos brutos hasta acción empresarial sigue siendo demasiado largo: Los flujos de trabajo analíticos tradicionales involucran demasiados pasos y dependencias.

La Plataforma Autónoma de Datos a IA: Beneficios Empresariales Más Allá de la Tecnología

La estrategia de datos de Google, centrada en BigQuery, aborda estos desafíos de frente con un enfoque que ofrece ventajas empresariales tangibles:

Beneficios Empresariales Inmediatos

• Reducción de costes de integración de datos: Al acceder a datos en cualquier sistema de almacenamiento, aplicación SaaS o nube sin migración, las organizaciones pueden ahorrar entre un 40-60% en costes tradicionales de integración de datos.
• Tiempo más rápido hasta el insight: Las organizaciones reportan reducciones del 50-70% en el tiempo requerido para transformar datos brutos en insights empresariales accionables.
• Utilización de datos más amplia: Hacer los análisis accesibles a usuarios empresariales ha aumentado la toma de decisiones basada en datos de 3 a 5 veces en organizaciones que son primeras adoptantes.

Equipos de Datos Potenciados por IA: Redefiniendo la Economía de los Análisis

Las mejoras de IA de Google para equipos de datos cambian fundamentalmente la economía de los análisis:

Revolución en la Productividad de la Ciencia de Datos

• 50-70% de reducción en tiempo de desarrollo de modelos: El nuevo Agente de Ciencia de Datos automatiza aspectos rutinarios del flujo de trabajo de ciencia de datos, aumentando dramáticamente la productividad.
• 30-50% más modelos en producción: Las organizaciones que usan estas herramientas reportan poner significativamente más modelos en producción con el mismo tamaño de equipo.
• 40-60% tiempo hasta el valor más rápido: La combinación de asistencia SQL inteligente y capacidades nativas de análisis exploratorio acelera el camino desde la pregunta hasta la respuesta.

Ejemplos de Impacto Empresarial Real:

• Un minorista global redujo el tiempo hasta el insight para análisis de inventario de 2 semanas a 2 días.
• Una firma de servicios financieros aumentó el número de modelos de riesgo en producción en un 65% sin añadir personal.
• Un proveedor de atención sanitaria redujo las tasas de readmisión de pacientes en un 18% usando modelos que anteriormente no podían desplegar debido a la complejidad de desarrollo.

Valor Empresarial de Datos Multimodales

La capacidad de combinar datos estructurados tradicionales con contenido no estructurado (imágenes, texto, vídeo) desbloquea capacidades empresariales completamente nuevas:

• Insights de cliente mejorados: Analizar texto de feedback de clientes junto con datos de compras proporciona un entendimiento un 30-40% más preciso de las preferencias del cliente.
• Optimización de cadena de suministro: Combinar datos de imágenes de almacenes con sistemas de inventario ha ayudado a organizaciones a reducir costes de inventario en un 15-25%.
• Aceleración del desarrollo de productos: Empresas que integran imágenes de productos, reseñas de clientes y datos de ventas reportan ciclos de desarrollo de productos un 20-30% más rápidos.

Asegurando el Futuro de las Inversiones en Datos

El compromiso de Google con formatos abiertos e interoperabilidad ofrece beneficios empresariales estratégicos:

• Reducción del riesgo de dependencia de proveedor: El soporte para formatos abiertos como Apache Iceberg preserva la flexibilidad y el poder de negociación.
• Menor coste total de propiedad: La capacidad de usar los análisis de Google con datos en otras nubes elimina transferencias y duplicaciones de datos costosas.
• Adaptación más rápida a tecnologías emergentes: El enfoque de catálogo unificado significa que nuevas capacidades de IA y análisis pueden aplicarse inmediatamente a activos de datos existentes.

Economía Empresarial: Escalabilidad Sin Compromiso

Las innovaciones de Google en gestión de cargas de trabajo empresariales ofrecen beneficios de coste y operativos:

• 15-30% de reducción en costes de análisis: Las capacidades avanzadas de gestión de cargas de trabajo optimizan el uso de recursos mientras mantienen el rendimiento.
• Presupuesto y adquisición simplificados: El nuevo modelo BigQuery Spend Commit reduce la sobrecarga administrativa y mejora la previsibilidad financiera.
• Continuidad empresarial mejorada: La Recuperación ante Desastres Gestionada reduce el riesgo y coste de asegurar la disponibilidad de análisis, con tiempos de recuperación 5-10 veces más rápidos que enfoques tradicionales.

Análisis Conversacional: Democratizando Datos para Impacto Empresarial

Quizás los anuncios más transformadores se centran en las nuevas capacidades conversacionales de Looker:

Impacto Empresarial de Análisis Democratizados

• 3-5 veces de aumento en utilización de datos: Las organizaciones reportan dramáticamente más empleados usando activamente datos cuando interfaces conversacionales están disponibles.
• 30-50% de reducción en latencia de decisión: Decisiones empresariales que previamente tomaban días o semanas debido a la dependencia de equipos de analistas ahora pueden tomarse en horas.
• 20-40% de mejora en calidad de decisión: Con acceso más fácil a datos, decisiones previamente tomadas por instinto ahora están informadas por evidencia real.

Ejemplos de Transformación Empresarial del Mundo Real

• Una cadena minorista aumentó la productividad de los gerentes de tienda en un 25% permitiéndoles hacer preguntas directamente sobre el rendimiento de la tienda sin apoyo de analista.
• Una empresa manufacturera redujo problemas de calidad en un 30% haciendo datos de producción accesibles a supervisores de planta a través de consultas en lenguaje natural.
• Una firma de servicios financieros redujo el tiempo de creación de informes de días a minutos con los nuevos Informes Looker de arrastrar y soltar, liberando a analistas para trabajo de mayor valor.

Valor Empresarial de Análisis Integrados

La nueva API de Looker Conversational Analytics permite a las organizaciones:

• Integrar análisis directamente en aplicaciones orientadas al cliente, aumentando el engagement del cliente en un 35-50%.
• Integrar análisis en sistemas operativos, reduciendo excepciones de proceso en un 20-30%.
• Crear productos y servicios basados en análisis, abriendo nuevos flujos de ingresos.

Innovaciones de Base de Datos: Modernizando la Base de Datos para IA

Los anuncios de bases de datos de Google reflejan un enfoque pragmático a la modernización que prioriza la continuidad empresarial junto con la innovación:

AlloyDB AI: Aplicaciones Empresariales Más Allá de Bases de Datos Tradicionales

AlloyDB AI transforma bases de datos operacionales tradicionales en plataformas preparadas para IA:

• Reducción de costes de desarrollo de aplicaciones: La consulta en lenguaje natural reduce el conocimiento especializado requerido para construir aplicaciones basadas en datos en un 40-60%.
• Experiencias de cliente mejoradas: Las capacidades de búsqueda vectorial permiten comprensión semántica de la intención del usuario, aumentando tasas de conversión en un 15-30% en aplicaciones orientadas al cliente.

Ruta de Migración Práctica: Equilibrando Innovación y Continuidad

El enfoque pragmático de Google para la modernización de bases de datos ofrece beneficios empresariales medibles:

• 30-50% de reducción en costes de licencias de bases de datos: Organizaciones migrando de bases de datos comerciales a alternativas de código abierto como PostgreSQL reportan ahorros de coste significativos.
• 70-85% de reducción en sobrecarga de administración de bases de datos: El Centro de Bases de Datos unificado reduce la complejidad de gestión en entornos heterogéneos de bases de datos.

Impacto del Mundo Real: Historias de Éxito de Clientes

Las innovaciones en datos y análisis de Google están entregando resultados empresariales cuantificables a través de industrias:

• Retail: Actualización de atributos de productos 5 veces más rápida, resultando en mayores tasas de conversión y reducción de tasas de devolución.
• Servicios Financieros: Reducción del tiempo de administración de asesoramiento de inversión en un 66%, permitiendo a asesores atender a más clientes con el mismo personal.
• Energía: Reducción de costes de auditoría de seguridad en un 99% mientras se mejora la cobertura de auditoría en un 300%, mejorando tanto la eficiencia como los resultados de seguridad.

Perspectiva de Making Science: Traduciendo la Innovación de Datos en Valor Empresarial

Como Premier Partner de Google Cloud, Making Science está ayudando a organizaciones a convertir las innovaciones en datos y análisis de Google en resultados empresariales concretos. Basados en nuestra experiencia implementando estas soluciones, hemos desarrollado un marco para maximizar el ROI:

Abrazando la Revolución de Inteligencia Empresarial Generativa (GenBI)

Creemos que la Inteligencia Empresarial Generativa (GenBI) representa un cambio fundamental de paradigma en cómo las organizaciones interactúan con datos. Tecnologías como Looker Explore Assistant están democratizando el acceso a datos en toda la organización de maneras sin precedentes:

• De consultas técnicas a conversaciones naturales: Los usuarios empresariales ahora pueden hacer preguntas analíticas complejas en lenguaje llano, eliminando las barreras técnicas que previamente limitaban la utilización de datos.
• De dashboards estáticos a exploración dinámica: Los usuarios pueden seguir su curiosidad analítica donde les lleve en vez de estar limitados a vistas predefinidas.
• De experiencia especializada a acceso universal: Los insights de datos ya no son dominio exclusivo de analistas y científicos de datos, sino accesibles para todos los que necesitan tomar decisiones basadas en datos.

Nuestras primeras implementaciones de GenBI han mostrado que las organizaciones pueden lograr que 5-7 veces más empleados participen activamente con datos, transformando fundamentalmente la cultura de toma de decisiones.

1. Estrategia de Implementación Centrada en el Valor

En lugar de perseguir una transformación integral de datos, recomendamos comenzar con iniciativas específicas que se alineen con prioridades empresariales específicas:

• Mejora de Ingresos: Implementar análisis conversacionales para equipos de ventas ha entregado aumentos de ingresos del 15-25% a través de mejor identificación de oportunidades.
• Optimización de Costes: Nuestros clientes han reducido su gasto en análisis en un 20-40% usando las capacidades de gestión de cargas de trabajo de BigQuery.
• Mitigación de Riesgos: Implementar recuperación ante desastres gestionada ha reducido tanto el riesgo de caída como el coste de planificación de continuidad empresarial en un 30-50%.

2. Enfoque Práctico de Migración

Nuestra metodología de modernización de bases de datos se centra en la continuidad empresarial y resultados medibles:

• Migración por Fases: Ayudamos a clientes a mover primero el 20% de sus cargas de trabajo más valiosas, demostrando valor antes de una migración más amplia.
• Operaciones Híbridas: Nuestro enfoque asegura operación fluida durante períodos de transición, con cero disrupción empresarial.

3. Desarrollo de Cultura Basada en Datos

La tecnología por sí sola no crea valor – las organizaciones deben evolucionar cómo usan datos:

• Alfabetización de Datos Ejecutiva: Nuestros programas de liderazgo aseguran que los ejecutivos puedan hacer las preguntas correctas e interpretar insights potenciados por IA.
• Capacitación de Analistas de Negocio: Ayudamos a analistas a transicionar de recopiladores de datos a generadores de insights usando nuevas capacidades conversacionales.

Las organizaciones que actúen rápidamente para implementar estas innovaciones de datos ganarán ventajas competitivas significativas – no solo en eficiencia analítica, sino en su capacidad fundamental para tomar mejores decisiones más rápido que los competidores.

¡En nuestro próximo blog, exploraremos las últimas innovaciones de Google en Modernización de Software y Aplicaciones. ¡Estad atentos!

¿Listo para transformar tus datos en una ventaja competitiva? Contacta con nuestro equipo en Making Science para descubrir cómo podemos ayudarte a lograr resultados empresariales medibles con las últimas innovaciones en datos de Google Cloud.

Google ha cambiado significativamente su enfoque de las cookies de terceros. En lugar de eliminarlas por completo, optará por mantener su uso e introducirá un nuevo marco que prioriza el control del usuario. Esta decisión supone un alejamiento del plan inicial de la compañía de retirar las cookies por completo, tras años de retrasos y preocupaciones de la industria.

Los motivos de la decisión de Google son claros: han escuchado las preocupaciones del sector sobre un futuro sin cookies. Al conservar las cookies e introducir controles de privacidad mejorados, Google pretende encontrar un equilibrio entre la protección de los datos de los usuarios y el mantenimiento de un próspero ecosistema de publicidad digital.

El núcleo de la estrategia de Google es dar poder a los usuarios, ya que tienen la intención de proporcionar a los usuarios una mayor transparencia y elección sobre cómo se utilizan sus datos, lo que les permite optar o no por el seguimiento. Este enfoque podría nivelar el terreno de juego, ya que tanto las soluciones basadas en cookies como las que no lo están tendrán la oportunidad de competir por la atención del usuario.

Aunque los detalles sobre los cambios propuestos por Google aún están surgiendo, este anuncio supone sin duda un alivio para el sector. Las empresas dispondrán de más tiempo para adaptarse e invertir en tecnologías de rastreo alternativas y, al mismo tiempo, abordar las preocupaciones sobre privacidad.

Nuestro Director de Data & AdTech, Felipe Moreno añade:

«Creo que con las medidas adoptadas, Google ha escuchado claramente a los reguladores y al sector de la tecnología publicitaria. Este giro parece estar justificado y supone un importante compromiso por parte de Google para dar a los usuarios y a los proveedores de tecnología la posibilidad de elegir en materia de cookies 3P. Ahora, Sandbox y otras soluciones de protección de la intimidad pueden competir por sus méritos y las preferencias de los usuarios (o la exclusión voluntaria) dictarán el rendimiento y, en última instancia, qué tecnologías ganan, si las cookies 3P o las alternativas.»

En definitiva, la decisión de Google de mantener las cookies de terceros al tiempo que enfatiza el control del usuario representa un compromiso meditado. Es una decisión que podría marcar el futuro de la publicidad digital en los próximos años. 

Más información sobre la decisión de Google: https://www.thedrum.com/news/2024/01/04/marketers-publishers-brace-impact-1-third-party-chrome-cookies-vanish-today o póngase en contacto con nuestros expertos.

Con la inminente eliminación de las cookies de terceros por parte de Google a finales de este año y el continuo énfasis del sector en la privacidad del usuario, las normas y prácticas privacy-safe de la publicidad programática del pasado dejarán de existir. En Making Science, creemos que este cambio nos brinda la oportunidad de mejorar nuestras formas de trabajo existentes y ayudar a nuestros clientes a navegar por este entorno cambiante.

Estamos pasando de un targeting de precisión uno a uno a centrarnos en datos de primera parte. De una medición determinística, a un futuro impulsado por una medición modelada. De procesamiento de datos dentro de plataformas de productos AdTech, a procesamiento de datos en el dispositivo. Estos cambios también significan inevitablemente cambios en las plataformas de productos AdTech, como Campaign Manager 360.

Recomendaciones de Campaign Manager 360 Reporting y Atribución 

Sin cookies de terceros, el seguimiento entre medios y dispositivos se verá diferente. Afortunadamente, debido a la modelización, los informes seguirán siendo posibles, pero muchas de las características existentes de informes y atribución de CM360 deben ser eliminadas y/o ajustadas en consecuencia.

Por ejemplo, la herramienta de Modelado de Atribución se verá afectada. La atribución basada en datos (DDA) estará limitada, y desaparecerán otros modelos. Por ahora, es probable que DDA y Floodlight sean los únicos modelos de atribución disponibles para comparar a través de la Herramienta de Modelado de Atribución después de 3PCD.

Consulta esta actualización de Google para obtener una lista específica de informes y métricas que se verán afectados. 

También te recomendamos registrarte en la Newsletter de Making Science de Google Marketing Platform para mantenerte al día con las últimas noticias del producto.

¿Cómo nos preparamos para 3PCD?

Los avances privacy-safe en técnicas publicitarias y estas actualizaciones de productos significan que hay algunas acciones importantes que los anunciantes deben llevar a cabo para actualizar y mantener las capacidades de los informes.

• Utilice Google One Tag como su método para implementar etiquetas Floodlight.
• Revise las Floodlights y desactive la configuración de seguimiento de atribución para cualquier Floodlights que no sean necesarios para fines de atribución o de puja.
• Active el modo de consentimiento.
  • Requerido en EEA.
• Active Enhanced Attribution en CM360.
• Confirme los dominios de conversión a nivel de placement.

Realizar estas acciones y utilizar estas funciones garantizará que tu cuenta CM360 pueda aprovechar la última tecnología privacy-safe que Google está integrando en sus productos.

Un futuro emocionante por delante

Si bien claramente hay muchos ajustes de productos y expectativas por hacer, Google está seguro de que a pesar del impacto de 3PCD, CM360 seguirá cumpliendo con los objetivos de los clientes relacionados con:

• Activación y gestión de campañas a gran escala
• Servir y personalizar creatividades de display y video
• Medición agnóstica por marca
• Cuantificar el impacto de los medios y el valor de la campaña

Estos cambios y desafíos de la industria sin duda conducirán a impresionantes innovaciones en el panorama del marketing digital. A medida que todos nos adaptamos al entorno publicitario sin cookies de terceros, se seguirá desarrollando e integrando tecnología más avanzada en los productos. En Making Science estamos expectantes de lo que está por venir y por la oportunidad de aprender y crecer con nuestros clientes.

Contacta con nosotros para obtener ayuda y dar los pasos apropiados para preparar tu cuenta CM360. 

El sector de la publicidad digital es un entorno muy cambiante en el que las plataformas como Google Ads sufren evoluciones constantemente. Por ello, es crucial estar al tanto de los cambios que afectan a nuestras estrategias de marketing. En este blog abordaremos los recientes cambios que afectan a las campañas de Discovery y Demand Gen de Google Ads, y el impacto que tendrá en Campaign Manager 360 y Search Ads 360.

Cambios en las Campañas de Discovery

Como Google anunció a través de los diferentes canales, desde el pasado 22 de enero las campañas de Discovery están siendo migradas automáticamente a Demand Gen. Destacar en este punto que las campañas activas de Discovery seguirán funcionando como Demand Gen sin interrupciones y que los datos históricos de las campañas de Discovery se transferirán sin complicaciones a la nueva versión.

Medición de Lead Forms

Aún así, habrá algunos cambios. Un cambio significativo es la eliminación de la opción de Lead Forms en Demand Gen. Aquellas campañas que tengan activo este formato migrarán, pero el formulario permanecerá inactivo. Aunque los informes históricos seguirán disponibles, no podrán utilizarse como objetivo de campaña para optimizar y en su lugar, las campañas optimizarán a otras acciones de conversión de Google Ads ya incluidas en la campaña.

Para superar este obstáculo, se recomienda explorar las nuevas funciones de Demand Gen, como anuncios de vídeo, segmentos similares y realizar test A/B. Estas opciones pueden ser nuevas vías a través de las que poder maximizar el impacto de tus campañas.

Cambios en Search Ads 360

El cambio a Demand Gen también tiene implicaciones en Search Ads 360. A medida que las campañas de Discovery se migran, notarás que se inician progresivamente a medir clicks y conversiones Floodlight en SA360 y en CM360.

En una primera fase, estos datos no podrán optimizarse en estrategias de puja de SA360, pero se podrán incluir en informes de plataforma. En una segunda fase, SA360 ofrecerá soporte completo para Demand Gen, permitiendo la optimización de estas métricas. 

Es esencial destacar que el cambio a SA360 es gradual y no tiene una palanca de activación manual. Por lo tanto, se recomienda revisar la actividad de estas campañas en Campaign Manager 360 después de la activación y mantener los tags de medición hasta que se confirme la segunda fase, evitando así la pérdida de datos durante la transición.

Desde Making Science, contamos con equipos especializados que pueden ayudarte a resolver tus dudas o a gestionar tu proceso de migración. ¡Ponte en contacto con nuestros especialistas!