A medida que las empresas se esfuerzan por obtener una ventaja competitiva, la capacidad de transformar datos sin procesar en insights accionables se ha vuelto primordial. Sin embargo, el camino para aprovechar los datos de manera efectiva ha sido a menudo una tarea compleja con obstáculos técnicos y silos de información. En nuestro reciente evento “GenAI + BI: Accelerating Time-to-Insight with Looker” en colaboración con Google Cloud, compartimos cómo la IA generativa está revolucionando este paradigma, dando paso a una nueva era de Analítica Conversacional.

La evolución de la Inteligencia Empresarial

Durante décadas, extraer insights de los datos significaba lidiar con consultas complejas, paneles estáticos y procesos de generación de informes engorrosos a los que solo podían acceder los expertos en tecnología. Aunque herramientas como Looker proporcionaban potentes capacidades de exploración y visualización de datos, asegurar la democratización de los datos seguía siendo una batalla cuesta arriba. Lo que distinguía a Looker era su sólida base de gobernanza de datos: un modelo centralizado que promovía la confianza y la precisión al tiempo que desbloqueaba la analítica de autoservicio en toda la organización. Sin embargo, incluso con estos avances, persistía una brecha entre las empresas y la verdadera democratización de los datos que buscaban.

Esta desconexión ha sido una fuerza impulsora para nuestro equipo en Making Science. Como compartí durante el evento, «Durante demasiado tiempo, la democratización de los datos y la obtención de insights de los datos ha sido una batalla cuesta arriba». Pero la integración de Looker y la IA generativa (GenAI) está cambiando las reglas del juego.

Fomento de la verdadera democratización de los datos

En el corazón de esta transformación se encuentra el poder de la interacción con el lenguaje natural. A través de las capacidades de GenAI de Looker, los usuarios de toda una organización pueden simplemente hacer preguntas y recibir insights precisos y en tiempo real sin tener que lidiar con SQL, modelado de datos o visualizaciones. Este enfoque intuitivo permite a los equipos convertirse en participantes activos en la toma de decisiones basadas en datos, fomentando una cultura de verdadera alfabetización de datos.

Fabrizio Russo, Especialista en Cloud BI de Google Cloud, resumió perfectamente este cambio: «Con Looker y GenAI, puedes hacer preguntas complejas y recibir respuestas al instante, sin necesidad de conocimientos técnicos o manipulación de datos. Esto es democratización de datos en acción».

De datos a ingresos: Monetización impulsada por IA

Pero el potencial de la integración GenAI de Looker se extiende mucho más allá de las preguntas y respuestas interactivas. A través de demostraciones de productos en vivo, presenciamos de primera mano cómo estas capacidades permiten a los usuarios generar automáticamente visualizaciones, crear paneles personalizados, desarrollar rápidamente aplicaciones basadas en datos y mucho más, todo ello a través de simples indicaciones de lenguaje natural.

Esta traducción fluida de los conocimientos a la acción abre nuevas fronteras en la monetización de datos. Herramientas como Looker Actions y Embedded Analytics permiten a las empresas empaquetar y monetizar sus ofertas de análisis, crear modelos de precios escalonados para un acceso diferenciado a los datos, integrar conocimientos en plataformas orientadas al cliente e impulsar un crecimiento sostenible de los ingresos.

Tuvimos el privilegio de escuchar a Sergio Pescador, Director de Desarrollo Corporativo y BI en Playtomic, la aplicación líder de reservas de pádel. Sergio detalló el inspirador viaje de aprovechar Looker para unificar los datos de toda la organización permitiendo la toma de decisiones basadas en datos en todos los departamentos, al tiempo que mantiene su ventaja competitiva.

Mirando hacia el futuro: la nueva ola de la Inteligencia Empresarial

Como compartimos en el evento, la fusión de Looker y GenAI es apenas el comienzo de un cambio radical en la forma en que las empresas interactúan con sus datos y extraen valor de ellos. La IA generativa seguirá ampliando los límites de lo posible, impulsándonos hacia una era de experiencias de datos hiperpersonalizadas y eficiencias sin precedentes.

En Making Science, seguimos comprometidos a estar a la vanguardia de estas capacidades transformadoras de IA en el espacio de BI. Nuestro equipo de expertos está listo para guiar a las organizaciones en la navegación de esta nueva frontera y desbloquear todo el potencial de un enfoque conversacional, impulsado por IA, para el análisis de datos.

El camino de los insights al impacto nunca ha sido tan claro o alcanzable. El amanecer de la analítica conversacional está aquí, y aquellos que lo adopten obtendrán una ventaja competitiva decisiva. Le animo a explorar las ofertas integrales de Making Science y a involucrar a nuestro equipo para comenzar su viaje de transformación de datos.

Los españoles utilizan las redes sociales una media de casi 2 horas al día*. Pero, ¿qué hacemos en ellas?

Mientras que las generaciones más adultas, como la Generación X o los Baby Boomers, suelen emplearlas para mantener el contacto con amigos y familiares, la Generación Z y los Millennials las utilizan para seguir temas de actualidad y consumir contenido como memes y vídeos, e incluso para crear su propio contenido. Cada generación es distinta: tienen opiniones, formas de actuar y preocupaciones diferentes. Sin embargo, todas coinciden en un aspecto clave: cada vez pasamos más tiempo en internet.

Como marcas, es fundamental conocer bien a quién queremos dirigir nuestra comunicación para asegurarnos de que llegue a su destinatario. Pero, en un mundo tan digitalizado y en constante evolución, ya no basta con simplemente alcanzar a la audiencia: debemos impactarla.

¿Cómo lo logramos?

Es esencial entender no sólo a quiénes nos dirigimos, sino también cómo conectar con ellos: qué les gusta, dónde están, qué les preocupa y en qué códigos se comunican.

Para ello, disponemos de herramientas que nos permiten profundizar en su conocimiento: desde la edad y profesión de los usuarios, hasta sus acciones y actividades cotidianas. Además, existen otras plataformas de escucha social que nos permiten conocer, en tiempo real, cómo reaccionan e interactúan los usuarios en redes sociales y otros canales digitales.

Pero, ¿Cómo aprovechamos esta información?

Es en estos canales, y a través de la monitorización de la conversación, donde las marcas tienen una oportunidad de oro para conectar con sus audiencias y ser más relevantes, sumándose a la conversación ligada a sus intereses.

Para ello, una de las claves es adaptarse a los códigos de comunicación de cada canal, siempre manteniendo el tono de marca. Por ejemplo, los memes forman parte de nuestro día a día, por lo que es lógico recurrir a ellos. Saber sumarse a la ola de creatividad es una manera efectiva de hacerse viral, aunque requiere rapidez, ya que los memes se generan y desaparecen con la misma velocidad. Las herramientas de social listening nos ayudan a detectar cuáles son los recursos y tendencias más populares en un momento dado, pudiendo así ajustar nuestra comunicación para aumentar el engagement, creando así una comunidad activa donde se genere más contenido, interacción y respuestas personalizadas.

Otro de los aspectos clave es reaccionar rápidamente a lo que sucede en el entorno. Es crucial estar en el momento adecuado para aprovechar el impacto de ciertos eventos, y estas herramientas son clave para lograrlo. Un ejemplo de esto es «La Velada del Año», que se ha convertido en el evento digital más visto en Twitch, con más de 4 millones de espectadores en su pico de audiencia, rompiendo el estereotipo de que solo lo consume un nicho de la población. Este evento conecta marcas y audiencias, y al ser relativamente novedoso, aún no está saturado de marcas compitiendo por un lugar en la mente de los usuarios. #LaVeladaDelAñoIV obtuvo casi medio millón de menciones en redes sociales, de las cuales 300 mil fueron antes del evento, el 14 de julio. Algunas marcas supieron aprovechar el momento, como Vicio, que batió récords de nuevos seguidores y audiencias en sus redes sociales gracias a que supo escuchar y reaccionar ante lo que pedían sus consumidores.

En resumen, el social listening no sólo nos permite captar las necesidades de los usuarios y consumidores, sino que también nos ayuda a crear estrategias de marketing, detectar cómo otras marcas conectan con su público, identificar las percepciones y demandas de los usuarios o incluso detectar oportunidades para participar en conversaciones relevantes gracias a los insights que nos aporta. 

Y tú, ¿estás aprovechando las oportunidades que nos brindan las redes sociales para conocer y crear relaciones con tu público objetivo?

*Fuente: GWI España (16-64 años)

Reconozcámoslo: los datos son la esencia de la empresa moderna y extraer información valiosa de conjuntos de datos complejos se ha convertido en algo crucial para que las organizaciones mantengan una ventaja competitiva.

Pero, ¿de qué sirve una gran cantidad de datos si no puedes desbloquear fácilmente sus secretos? Las herramientas tradicionales de Inteligencia Empresarial, o BI por sus siglas en inglés.I a menudo se perciben como un laberinto que requiere conocimientos técnicos y largas consultas para extraer insights.

¿Y si pudieras simplemente conversar con tus datos?

El Explore Assistant de Looker, impulsado por las notables capacidades de la IA Generativa, hace que esto sea una realidad al permitir análisis conversacionales y hacer que la exploración de datos sea más accesible e intuitiva que nunca. Con GenAI, interactuar con los datos se vuelve tan natural como tener una conversación que responde instantáneamente y con precisión a tus preguntas comerciales en lenguaje claro.

De Dashboards a Diálogos: La evolución de la Inteligencia Empresarial

La Inteligencia Empresarial ha experimentado una transformación dramática a lo largo de los años. Hemos progresado de informes estáticos y hojas de cálculo engorrosas a paneles interactivos que ofrecen una representación visual de la información. Sin embargo, incluso con estos avances, se seguía requiriendo un cierto nivel de competencia técnica y un profundo conocimiento de las estructuras de datos, las consultas SQL y las técnicas de manipulación de datos, lo que a menudo planteaba un nuevo conjunto de desafíos para los usuarios.

Según un informe de MarketsandMarkets, «Se espera que el mercado global de IA conversacional crezca de USD 13.2 mil millones en 2024 a USD 49.9 mil millones para 2030, a una tasa de crecimiento anual compuesto (CAGR) del 24.9%». Este rápido crecimiento subraya la creciente demanda de herramientas intuitivas de análisis conversacional que pueden democratizar el acceso a los datos y empoderar a los usuarios en todos los niveles de una organización.

Fuente: MarketsandMarkets’ «Conversational AI Market by Component, Type, Application Area, Business Function, Vertical and Region – Global Forecast to 2028» (Estimated release in Q4 2023)

El Explore Assistant de Looker rompe barreras, marcando el comienzo de una nueva era de análisis conversacional. Ahora, cualquier persona de tu organización, independientemente de su formación técnica, puede hacer preguntas sin esfuerzo y obtener respuestas instantáneas a partir de sus datos, ¡sin necesidad de saber de código!

Los beneficios del análisis conversacional

Las nuevas capacidades de Looker ofrecen una multitud de ventajas para las empresas que buscan convertirse en verdaderamente basadas en datos:

• Mayor accesibilidad: Empodera a los usuarios en todos los departamentos y niveles para interactuar con los datos y obtener información valiosa.
• Insights más rápidos: Elimina la necesidad de manipulación compleja de datos, proporcionando respuestas en tiempo real a tus preguntas de negocio.
• Toma de decisiones mejorada: Permite decisiones más rápidas y mejor informadas basadas en datos.
• Mayor alfabetización de datos: Fomenta una cultura basada en datos al alentar la exploración y comprensión de los datos.
• Ahorro de tiempo: Libera tiempo valioso para los analistas y otros equipos, permitiéndoles centrarse en tareas más estratégicas.

Al aprovechar el poder del análisis conversacional y la IA generativa, las empresas de diferentes industrias pueden descubrir información útil, tomar decisiones basadas en datos e impulsar resultados significativos.

¿Listo para experimentar el futuro del BI?

Únete a nosotros en nuestro evento exclusivo, «GenAI + BI: Accelerating Time-to-Insight with Looker», que tendrá lugar el 19 de septiembre de 2024 en Google Madrid. Junto con Fabrizio Russo, Cloud BI Specialist en Google Cloud, profundizaremos en el mundo de la analítica conversacional con demos interactivas. Además, escucharás a uno de nuestros clientes, que compartirá su experiencia y caso de éxito aplicando estas innovadoras herramientas.

Making Science: Tu socio en la transformación basada en datos

En Making Science, nos apasiona ayudar a las empresas a aprovechar el poder de Looker y la IA Generativa para alcanzar sus objetivos. Nuestro equipo de expertos tiene un historial probado de implementaciones exitosas en una amplia gama de industrias.

Entendemos que cada negocio es único, y trabajamos estrechamente con nuestros clientes para desarrollar soluciones a medida que respondan a sus necesidades específicas.

El futuro de la Inteligencia Empresarial es Conversacional, y el Explore Assistant de Looker está liderando el camino. Asóciate con Making Science y embárcate en un viaje de descubrimiento basado en datos que transformará tu negocio.

El mundo digital está siendo asediado. Los ciberataques son cada vez más sofisticados y frecuentes, pero una línea crítica de defensa se está debilitando peligrosamente: la fuerza laboral de ciberseguridad. La cruda realidad es que simplemente no hay suficientes profesionales cualificados para combatir la creciente amenaza, dejando a las organizaciones vulnerables.

Esta alarmante escasez de talento fue el centro de atención en nuestro reciente episodio de la serie de podcast ‘Cloud Maturity Journey’,  titulado ‘Construyendo una Fortaleza Digital: Mejores Prácticas y Estrategias de Seguridad’. Nuestros expertos invitados, Miguel López, Director de Cloud y Ciberseguridad de Making Science, y Washington Gómez, CISO de GETD, aportaron valiosos conocimientos sobre este apremiante desafío.

El problema del talento:

‘El principal desafío al que se enfrentan las organizaciones hoy en día está relacionado con las personas’, enfatizó Washington. ‘Y cuando digo personas, me refiero al talento’. Este sentimiento destaca la feroz competencia por profesionales de ciberseguridad cualificados, dificultando la atracción y retención de los mejores candidatos para las empresas.

Un panorama en constante evolución

La rápida evolución de la tecnología, especialmente los avances en Inteligencia Artificial, ha complicado significativamente el panorama de la ciberseguridad. Los cibercriminales están explotando estas herramientas para desarrollar ataques cada vez más sofisticados, lo que dificulta que las organizaciones se mantengan a la vanguardia.

Aunque la tecnología ofrece soluciones potenciales, también exacerba la escasez de talento. Herramientas como la IA y la automatización pueden optimizar ciertas tareas de ciberseguridad, pero requieren profesionales cualificados para operarlas y mantenerlas. Además, la transición a infraestructuras en la nube ha introducido nuevas vulnerabilidades que exigen una experiencia especializada.

Un enfoque integral para la ciberseguridad

Para abordar este desafío, las organizaciones deben adoptar un enfoque integral que incluya:

• Inversión en la formación de los empleados: Una cultura de seguridad sólida comienza con empleados informados. Como señaló Miguel Lopez, ‘la formación para los empleados es fundamental. Deben saber que están siendo víctimas de un ataque y que deben levantar la mano y preguntar’.
• Colaboración entre equipos: Fomentar la colaboración entre los equipos de seguridad y otros departamentos, como desarrollo y operaciones, es esencial. Este enfoque transversal puede ayudar a integrar la seguridad en el ciclo de vida del desarrollo de software y mejorar la resiliencia general.
• Adopción de la automatización: La automatización puede mejorar la eficiencia y reducir el riesgo de errores humanos. Sin embargo, es importante encontrar un equilibrio entre la automatización y la supervisión humana.
• Mantenerse al día sobre las amenazas emergentes: Los profesionales de la ciberseguridad deben estar informados sobre las últimas amenazas y tendencias. Esto se puede lograr a través de publicaciones de la industria, conferencias y redes profesionales.

Mirando hacia el futuro:

Aunque el panorama de la ciberseguridad presenta desafíos significativos, también ofrece oportunidades emocionantes para aquellos que poseen las habilidades adecuadas. La demanda de profesionales cualificados es alta y las perspectivas laborales son prometedoras. Al invertir en aprendizaje continuo y desarrollo, los individuos pueden posicionarse para el éxito en este campo dinámico y gratificante.

En conclusión, la escasez de talento en ciberseguridad es un problema urgente que requiere una acción colaborativa de gobiernos, industria y academia. Como señaló Washington en el podcast, ‘la ciberseguridad no es solo tecnología, es un proceso que involucra a personas, procesos y tecnología’. Al trabajar juntos para desarrollar programas educativos, promover la ciberseguridad como una carrera y fomentar la innovación, podemos construir un futuro digital más seguro.

Para obtener más información y consejos prácticos, te invitamos a escuchar el episodio completo aqui. Este podcast ofrece una visión profunda de los desafíos y oportunidades en el campo de la ciberseguridad, y proporciona a las organizaciones las herramientas necesarias para proteger sus activos y reputación.

Escucha el episodio completo de Cloud Maturity Journey para obtener más información sobre cómo construir una base sólida en la nube para tu negocio.

La nube revolucionó las operaciones comerciales, ofreciendo una flexibilidad y escalabilidad sin precedentes. Sin embargo, esta agilidad suele venir acompañada de un desafío: gestionar gastos en la nube complejos y potencialmente descontrolados. Muchas organizaciones luchan por controlar eficazmente sus inversiones en la nube, lo que lleva a sobrecostos y oportunidades perdidas.

Ahí es donde entra en juego Cloud FinOps: un enfoque integral que permite a las organizaciones maximizar el valor de sus inversiones en la nube. Más que simplemente reducir costos, FinOps es un cambio cultural que promueve la responsabilidad financiera y optimiza la utilización de los recursos en la nube.

Del caos en la nube a la claridad de costos: por qué son importantes FinOps

Cloud FinOps es tu sistema de navegación todo en uno que proporciona:

• Un mapa claro de costos de la nube: FinOps actúa como tu guía financiero, revelando costos ocultos e iluminando exactamente a dónde va tu dinero. Obtendrás una comprensión completa de tus patrones de gasto en la nube, identificarás los impulsores de costos y localizarás áreas de optimización.
• Las herramientas para dirigir tu rumbo: Con FinOps estás equipado con las ideas y herramientas para optimizar tus recursos en la nube en tiempo real. Toma decisiones basadas en datos sobre tu uso de la nube, ajusta tu curso según sea necesario y mantén tu gasto en el camino correcto, incluso mientras tu negocio crece y evoluciona.
• La confianza para explorar nuevos horizontes: Cuando confías en tus finanzas en la nube, eres libre de explorar nuevas oportunidades sin dudarlo. Escala tus operaciones, experimenta con tecnologías innovadoras y traza un curso para el crecimiento, todo sin el miedo a que los sobrecostos descarrilen tu viaje.

Los tres pilares del éxito en FinOps

FinOps se construye sobre una base de tres componentes fundamentales que trabajan juntos para garantizar que obtengas el máximo rendimiento de tus inversiones en la nube:

1.Marco operativo: Se trata de establecer procesos y prácticas claros para gestionar tu entorno en la nube. Incluye:

• Obtener una comprensión profunda de tus costos en la nube
• Crear presupuestos y realizar un seguimiento del gasto
• Identificar oportunidades de ahorro
• Utilizar los recursos en la nube de manera eficiente y efectiva
• Construir una cultura de responsabilidad financiera

2.Cultura colaborativa: FinOps es un esfuerzo de equipo. Se trata de romper silos entre los equipos de finanzas, operaciones y desarrollo para que todos trabajen juntos hacia objetivos comunes. Esto requiere:

• Comunicación abierta y diálogo regular sobre los costos en la nube
• Alinear los objetivos individuales y de equipo con la estrategia general de Cloud FinOps
• Empoderar a todos para asumir la propiedad de los costos en la nube y contribuir a los esfuerzos de optimización

3.Mejora continua: FinOps no es un proyecto único; es un viaje continuo de optimización. Esto implica:

• Revisar regularmente el uso de la nube e identificar áreas de mejora
• Experimentar con nuevas tecnologías y enfoques para optimizar costos

Monitorear continuamente tu progreso y realizar ajustes según sea necesario

Marco FinOps. Fuente: FinOps Foundation 

Como se ilustra anteriormente, el Marco FinOps proporciona una visión general completa de los componentes clave y prácticas que impulsan una gestión financiera en la nube exitosa.

Más allá del ahorro de costos: el verdadero valor de adoptar FinOps

Si bien reducir los costos en la nube es un beneficio significativo de FinOps, es solo la punta del iceberg. FinOps se trata de desbloquear el verdadero valor de tus inversiones en la nube, permitiendo a tu negocio lograr más con menos.

Esto significa ir más allá de simplemente cortar costos para optimizar las operaciones. FinOps te ayuda a optimizar tus operaciones en la nube para lograr la máxima eficiencia. Imagina automatizar tareas, eliminar procesos manuales y liberar a tu equipo para que se enfoque en lo que realmente importa: impulsar la innovación y el crecimiento.

FinOps también te permite responder con agilidad. En el dinámico entorno empresarial actual, la agilidad es clave. FinOps te brinda la flexibilidad de escalar tus recursos en la nube hacia arriba o hacia abajo según sea necesario, asegurándote de estar siempre equipado para satisfacer las cambiantes demandas del mercado sin sobregastar.

Con FinOps, obtienes una mayor visibilidad y control sobre tu entorno en la nube. Esto se traduce en una mejor gobernanza, reducción de riesgos y tranquilidad al saber que tus recursos en la nube se están utilizando de manera responsable y segura.

Guiándote hacia la madurez de la nube y la optimización de costos

En Making Science, comprendemos las complejidades de navegar en la nube y capacitamos a las empresas para aprovechar todo el potencial de la nube con confianza y de forma rentable.

Nuestra Evaluación de Madurez en la Nube está diseñada para guiarte a través de los obstáculos de las migraciones complejas, las complejidades técnicas y la optimización de costos. Al identificar oportunidades de optimización e implementando las mejores prácticas de FinOps, te permitimos extraer el máximo valor de tus inversiones en la nube sin comprometer el rendimiento de tus activos digitales.

Con nuestra experiencia, podrás lograr una escalabilidad perfecta manteniendo la rentabilidad, asegurando que tu entorno en la nube sea ágil, eficiente y seguro. Trabajaremos contigo para crear una hoja de ruta personalizada que se alinee con tus objetivos comerciales únicos, permitiéndote redirigir recursos hacia la innovación y el crecimiento.

¿Listo para embarcarte en un viaje hacia la madurez en la nube y los costos optimizados? Contacta a Making Science y da el primer paso hacia la optimización de tu entorno en la nube para el éxito en el panorama digital.

Es una realidad que el consumo audiovisual está cambiando, y así lo avalan los números. También es un hecho que si nos hacemos la pregunta: ¿Cuánto consumes de televisión? Prácticamente la mayoría de personas, y más entre el público joven, su respuesta es que no ven la tele. Pero si la ven, la cuestión es que consumen contenidos de otra forma. Ya sea en plataformas de streaming como Netflix, HBO Max, Prime o directamente desde su smartTV consumen otros canales audiovisuales como Youtube.

El consumo y la inversión en formatos de TV tradicional siguen descendiendo.

En 2023, el consumo de televisión ha caído un 4.7%, hasta los 181 minutos de media por persona al día. Es decir, de un año a otro registra una caída en consumo de más de 10 minutos diarios, sigue a la baja desde el pico que hubo en 2020 con el COVID. 

Los datos de inversión en TV lineal también siguen la misma tendencia, donde ha caído un 5% en 2023.

Esta pérdida progresiva de espectadores afecta especialmente a los segmentos jóvenes, entre los 18 a 24 años, y de 25 a 34 años respectivamente.

¿Qué está pasando con la televisión?

La realidad, es que la televisión como formato está viviendo un proceso de transformación. Sin embargo, la cifra total de espectadores únicos en el año es de 46,1M, es decir, una cobertura del 99.8% de la población de España.

Lo que está ocurriendo es que la forma de consumo ha cambiado, se ha fragmentado tanto que tenemos muchas formas de consumir contenidos audiovisuales teniendo en cuenta que más del 93% de los españoles tienen una SmartTv en sus casas, en el resto de países europeos esta adaptación de smartTV están en torno al 80%, siendo España el más alto.  Esto ha provocado que el consumo de plataformas digitales a través de Smart TV haya crecido un 22%, hasta los 44 minutos de consumo por persona al día.

Así es ahora mismo todo el ecosistema audiovisual que hay disponible en España:

Esto hace que cada vez sea más complicado elegir los canales donde se encuentran nuestros usuarios y tenemos que tener en cuenta trabajar estrategias más omnicanal para estar presentes en todos los touch points que más consumen nuestro público objetivo.

Nuevo reparto del share en España

Como podemos ver en el siguiente gráfico, vemos la disrupción que hay actualmente en el consumo audiovisual, donde Youtube se ha posicionado como tercera opción más vista en el último año.

Además un dato importante a tener en cuenta es que cerca de la mitad de los españoles (42,8%) ve vídeos de Youtube a través del televisor. Además el 55% de estas audiencias consumen más de 21 minutos al día.

Si sumamos a la gran variedad de herramientas disponibles en el mercado para planificar, activar y medir estrategias audiovisuales, las marcas necesitan un camino simple que les ayude a llegar a su consumidor final. Este pasa de ser espectador a ser el protagonista, esperando una personalización, contenido fresco, dinámico, interactivo… audiovisual.

En este nuevo contexto en el que nos encontramos ¿Qué necesita el mercado?

• Cambio del consumidor: los consumidores prefieren nuevos formatos con mayor contenido audiovisual, interactivos y relevantes.
• Transformación de la industria: debido a este cambio, medios más tradicionales se han visto envueltos en un proceso de transformación.
• Dispersión de inventario: fabricantes de dispositivos, plataformas audiovisuales, publicidad programática, entre otros.
• Falta de estándares de medición: cada fuente de inventario tiene sus propias métricas y no puede medir el incremento o las visitas únicas de los usuarios.

Este proceso de transformación provoca que tengamos que replantearnos nuestras estrategias publicitarias, ampliando mucho más el scope omnicanal para estar presentes en los nuevos canales de consumo de un consumidor cada vez más digital.

Nos encontramos ante una nueva realidad en la que va a ser posible tener una medición holística e integrada, por lo que el dato y la optimización cobran mucha más relevancia.

Inteligencia artificial aplicada en el mundo audiovisual

Gracias al gen innovador de Making Science hemos desarrollado una tecnología basada en Inteligencia Artificial que es capaz de planificar, optimizar y medir estrategias audiovisuales tanto offline como online de una forma integrada y agnóstica.

Con GAUSS TV nos permite medir de forma integrada todos los canales audiovisuales tanto Connected TV como la televisión linear tradicional, planificar las campañas audiovisuales en función de sus resultados, además de activar y optimizar de forma automatizada.

En Making Science seguimos una metodología Blended marketing en 7 pasos que integra las estrategias on y offline.

1. Customer insights: dónde está nuestro core target y cómo está actuando en el mercado.
2. Competencia: un análisis previo de la competencia en los canales establecidos
3. Análisis de marca: que estamos haciendo, cómo ha funcionado y cómo evoluciona.
4. Planificación: de forma automatizada gracias a la herramienta de GAUSS TV.
5. Seguimiento de la evaluación de los diferentes canales.
6. Optimización gracias al seguimiento de las campañas on y off en la plataforma.
7. Reporting automatizado que proporciona la herramienta.

Uno de los principales objetivos que tiene GAUSS TV es conseguir incrementalidad gracias a las estrategias de vídeo. 

Diversificar la inversión en vídeo garantiza un mayor alcance, además de:

• Segmentación precisa y mensajes personalizados
• El poder de la televisión con las posibilidades digitales que hay a través de las televisiones inteligentes.
• Acceso a audiencias jóvenes que han dejado de consumir la televisión tradicional.

Para ello, debemos de plantear una estrategia audiovisual integrada en la estrategia omnicanal de la compañía que ayude a alcanzar los objetivos establecidos.

A continuación mostramos alguno de los primeros casos de éxito que hemos conseguido gracias a GAUSS TV:

Contacta con nosotros para más información:

La promesa de la Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) parece ilimitada: desde la elaboración de textos de marketing atractivos hasta la resolución de complejas consultas de clientes.  Aunque los grandes modelos de lenguaje (LLM) son impresionantes, a menudo carecen del conocimiento específico y actualizado necesario para alcanzar su máximo potencial, especialmente en el ámbito contexto empresarial. Aquí es donde entra en juego una nueva tecnología: la Generación Aumentada de Recuperación, o RAG por su significado en inglés Retrieval-Augemented Generation. Este enfoque innovador está transformando la forma en que los sistemas de Inteligencia Artificial procesan y entregan información, cerrando la brecha entre la impresionante generación de lenguaje y sus aplicaciones en el mundo real.

El problema de la IA genérica

Imagine implementar un chatbot capacitado en un LLM general para responder las preguntas de clientes sobre tus productos. Si bien puede describir elocuentemente el concepto general de tus ofertas, podría fallar al enfrentarse a preguntas sobre características específicas, últimas actualizaciones o disponibilidad de stock. Esto se debe a que los LLM se entrenan con conjuntos de datos masivos que pueden no incluir información única o las actualizaciones recientes de tu organización.

¿El resultado? Respuestas imprecisas o irrelevantes que frustran a los usuarios y erosionan la confianza en su implementación de IA.Infrastructure for a RAG-capable generative AI application using Google Cloud services

RAG: inyectando contexto y precisión en la IA Generativa

RAG es una técnica que potencia las capacidades de la IA Generativa y los grandes modelos de lenguaje (LLM) combinándolos con fuentes de conocimiento externas. Imagínatelo como darle a un sistema de IA la capacidad de verificar datos y actualizar su conocimiento en tiempo real. El reciente informe Data and AI Trends 2024 de Google destaca la creciente importancia de los datos operativos para desbloquear el potencial de la IA Generativa para aplicaciones empresariales, convirtiendo a RAG en una tecnología crucial para las empresas que buscan aprovechar GenAI.

Cómo funciona RAG: una visión simplificada

1. Integración de conocimientos: Todos los datos relevantes se transforman en un formato estandarizado y se almacenan en una biblioteca de conocimientos con capacidad de búsqueda.
2. Vectorización: Algoritmos avanzados convierten esta información en representaciones numéricas llamadas vectors embeddings, permitiendo una búsqueda y recuperación eficientes.
3. Procesamiento de consultas: Cuando un usuario hace una pregunta, RAG traduce la consulta en un vector y busca información relevante en la biblioteca de conocimientos.
4. Respuesta contextualizada: El LLM recibe tanto la consulta del usuario como la información contextual recuperada, generando una respuesta precisa, específica y actualizada.

Los principales beneficios de RAG para tu negocio

Lo más importante es que RAG mejora la precisión y relevancia de las respuestas generadas por IA al proporcionar a los usuarios respuestas exactas basadas en datos específicos de la organización, lo que aumenta la confianza y la satisfacción. También permite el acceso a la información en tiempo real, equipando a la IA con los datos más recientes para garantizar que las respuestas estén siempre actualizadas y relevantes, una capacidad crucial para campos dinámicos como las finanzas o el servicio al cliente.

Además, RAG puede generar importantes ahorros de costes. Al indexar información relevante y recuperar solo los datos más pertinentes para responder una pregunta, RAG permite el uso de indicaciones mucho más pequeñas. Esto es particularmente ventajoso cuando se trata de grandes conjuntos de datos, como un sitio web completo. Los nuevos modelos como Gemini-1.5 pueden manejar hasta 2 millones de tokens, pero llamar a dicho modelo para cada consulta simple sería prohibitivamente caro. RAG optimiza este proceso, haciéndolo más rentable.

Al ofrecer interacciones personalizadas y conscientes del contexto a través de chatbots, asistentes virtuales y otras aplicaciones impulsadas por GenAI, RAG puede mejorar significativamente la experiencia del cliente. Además, RAG brinda a los empleados acceso a información integral y contextualizada, facilitando y agilizando la toma de decisiones informadas en toda la organización.

Ejemplos de RAG en acción

Las aplicaciones de RAG son amplias y ofrecen posibilidades emocionantes para empresas de diversos sectores. A continuación te compartimos algunos ejemplos de cómo RAG está cerrando la brecha entre la poderosa generación de lenguaje y la resolución de problemas del mundo real:

• Servicio al cliente mejorado con chatbots más inteligentes: Imagina chatbots que van más allá de respuestas genéricas. RAG permite a los chatbots acceder a una gran cantidad de conocimiento, extrayendo detalles específicos de productos, guías de solución de problemas o incluso información personalizada de pedidos. Esto significa resoluciones más rápidas y precisas para los clientes y una reducción de la carga sobre los equipos de soporte humano.
• Insights basados en datos de Social Listening: Las redes sociales son una mina de oro para conocer el sentimiento de los clientes, pero filtrar el ruido puede ser abrumador. RAG puede potenciar la escucha social no solo identificando menciones de marca sino también analizando el contexto y el sentimiento detrás de ellas. Esto permite a las empresas comprender las percepciones de los clientes, rastrear la efectividad de las campañas e identificar tendencias emergentes con mayor precisión.
• Personalización avanzada para programas de fidelización: Las recompensas genéricas no resuenan con los clientes exigentes de hoy en día. RAG puede analizar datos individuales de los clientes, desde el historial de compras hasta el comportamiento de navegación, para adaptar y personalizar las recomendaciones y ofertas de los programas de fidelización. Imagina recibir un descuento en un producto que has visto recientemente o ser recompensado por la interacción constante con una marca que amas. Este nivel de personalización fomenta relaciones más fuertes con los clientes e impulsa lealtad.

Integrando RAG en sistemas existentes

Si bien el potencial de RAG es inmenso, su integración en sistemas existentes requiere una planificación y ejecución cuidadosas. Las empresas deben considerar factores como el preprocesamiento de datos, la selección de modelos y la optimización de parámetros para garantizar un rendimiento óptimo. Además, las organizaciones deben estar preparadas para abordar posibles desafíos, como problemas de calidad de datos o la necesidad de hardware especializado para manejar implementaciones a gran escala. Al trabajar con socios experimentados y asignar recursos suficientes, las empresas pueden navegar con éxito estas complejidades y desbloquear todo el valor de RAG para sus casos de uso específicos.

Conclusión: El futuro de la IA es Contextual

RAG representa un salto significativo en la IA Generativa, pasando de la generación de lenguaje genérico a sistemas verdaderamente inteligentes capaces de comprender y responder a los matices de tu negocio. A medida que la tecnología RAG continúe evolucionando, podemos esperar ver aplicaciones más sofisticadas. Los sistemas futuros podrían no solo proporcionar información, sino también tomar acciones basadas en esa información, abriendo nuevas posibilidades para la automatización y el soporte a la toma de decisiones.

En Making Science, entendemos que el futuro de la IA Generativa radica en su capacidad para procesar y aprovechar la información dentro de su contexto adecuado. Si bien RAG es todavía un campo en evolución, su potencial para transformar las operaciones comerciales es innegable. Como expertos en soluciones basadas en datos, Making Science está comprometida a ayudar a nuestros clientes a navegar el cambiante panorama de la IA Generativa y desbloquear el poder de tecnologías como RAG para impulsar el éxito empresarial.

La nube se ha convertido en el pilar fundamental de las empresas modernas, prometiendo una agilidad, escalabilidad e innovación incomparables. Sin embargo, aprovechar todo su potencial va más allá de simplemente migrar tus datos. Requiere un enfoque estratégico, un profundo conocimiento de tu entorno en la nube y un compromiso con la mejora continua. ¿Pero sabías que la mayoría de las empresas solo están aprovechando una fracción de ese potencial?

En el reciente evento «Unlocking your Cloud», co-organizado por Making Science y Google Cloud, exploramos los pasos críticos que las empresas deben tomar para maximizar sus inversiones en la nube. Líderes de la industria analizaron las claves para sacar el máximo provecho de tu inversión en la nube: Madurez de la Nube.

Navegando por el panorama de la nube en constante evolución

La nube está en constante cambio. Las tendencias emergentes en IA, análisis de datos y ciberseguridad están transformando el ecosistema empresarial. Por ejemplo, piensa en cómo la IA está revolucionando el servicio al cliente en el sector minorista. Las empresas necesitan un enfoque proactivo, evaluando constantemente su estrategia en la nube y adaptándose a los últimos avances.

Cloud Maturity Assessment: Tu hoja de ruta al éxito

Comprender el nivel actual de madurez en la nube de tu organización es crucial para la optimización. El marco de Cloud Maturity Assessment, desarrollado por Making Science, proporciona un análisis completo en cinco áreas clave:

• Arquitectura (Disponibilidad y escalabilidad): Garantiza que tu infraestructura en la nube pueda escalar sin problemas para satisfacer las demandas crecientes, minimizando el tiempo de inactividad y maximizando la agilidad empresarial.
• Seguridad: Identifica y aborda las vulnerabilidades antes de que afecten tus operaciones, salvaguardando los datos confidenciales y la confianza del cliente.
• SecDevOps: Integra las mejores prácticas de seguridad a lo largo del desarrollo, permitiendo implementaciones más rápidas y reduciendo el riesgo de costosas brechas de seguridad.
• FinOps: Toma control del gasto en la nube e identifica áreas para la optimización, asegurándote de obtener el mayor valor de tu inversión en la nube.
• Continuidad y Recuperación: Establece planes sólidos de recuperación ante desastres para minimizar el tiempo de inactividad y garantizar que tu empresa pueda superar cualquier obstáculo, manteniéndote enfocado en brindar valor a tus clientes.

Al identificar las fortalezas y debilidades en estas áreas, la evaluación proporciona una hoja de ruta clara para la mejora, lo que te permite priorizar iniciativas y desbloquear todo el potencial de tu inversión en la nube, generando beneficios comerciales medibles.

Caso de éxito: el viaje hacia la madurez en la nube de HolaFly

Uno de los aspectos más destacados del evento fue escuchar directamente a Pablo Gómez, CEO de HolaFly, quien compartió su inspiradora trayectoria, destacando los desafíos que enfrentaron y el impacto transformador de poner en marcha un proyecto de auditoría e evaluación de su estado de Cloud Maturity. Al centrarse en áreas clave como la optimización de la arquitectura, los protocolos de seguridad mejorados y las prácticas DevOps optimizadas, HolaFly logró ganancias significativas en eficiencia y aceleró sus ciclos de innovación. Su historia de éxito sirve como un poderoso testimonio de los beneficios tangibles de un enfoque centrado en la madurez.

Asociarse para el éxito en la nube

El viaje hacia la madurez en la nube se recorre mejor con socios experimentados a tu lado. Making Science y Google Cloud ofrecen la experiencia técnica y el conocimiento de negocio necesarios para alinear tu estrategia en la nube con tus objetivos empresariales. Ya sea que estés comenzando a explorar la nube o buscando optimizar la infraestructura existente, las asociaciones adecuadas pueden ayudarte a navegar por las complejidades, evitar errores comunes y desbloquear un valor a largo plazo.

Alcanzando el máximo potencial de la nube

Alcanzar la madurez en la nube no es un destino, sino un viaje continuo de mejora y adaptación. Pero equipado con la estrategia, las herramientas y los socios adecuados, puedes navegar con confianza incluso en los aspectos más desafiantes de la nube. Al adoptar los conocimientos compartidos en el evento «Unlocking Your Cloud» y adoptar un enfoque proactivo para gestionar la madurez en la nube, las empresas pueden estar bien posicionadas para convertir la nube en un verdadero motor de crecimiento y éxito empresarial.

¿Listo para emprender tu propio viaje de madurez en la nube? Contacta a Making Science para aprender cómo podemos ayudarte.

En el acelerado mundo de la computación en la nube, la orquestación de contenedores se ha convertido en un aspecto crucial de la implementación de aplicaciones modernas. A la cabeza de esta revolución está Kubernetes, una plataforma de código abierto que ha redefinido la forma en que gestionamos y escalamos las aplicaciones en contenedores. El propio Kubernetes se inspiró en gran medida en Borg, el sistema interno de Google para gestionar contenedores a escala masiva: piensa en servicios como YouTube y Gmail. Hoy exploraremos cómo Google Kubernetes Engine (GKE), un servicio administrado basado en Kubernetes, lleva esta tecnología aún más lejos, permitiendo a las empresas lograr una eficiencia y escalabilidad incomparables.

Entendiendo Kubernetes:

Kubernetes, a menudo abreviado como «K8», es un potente sistema de orquestación de contenedores que automatiza la implementación, el escalado y la gestión de aplicaciones en contenedores. Se ha convertido rápidamente en el estándar de la industria.

En su núcleo, Kubernetes trabaja con dos tipos de clústeres: el plano de control y el plano de datos. El plano de control asegura el funcionamiento fluido del clúster, mientras que el plano de datos maneja servidores, máquinas virtuales y otros recursos. Los componentes clave de Kubernetes incluyen:

• Pods: Las unidades desplegables más pequeñas en Kubernetes, que encapsulan aplicaciones o procesos.
• Servicios: Definen un conjunto de pods y sus políticas de acceso, proporcionando una dirección IP estática y un nombre DNS.
• Nodos: Máquinas virtuales o físicas en el clúster que ejecutan aplicaciones y cargas de trabajo.
• Master: El servidor principal que orquesta todas las actividades dentro del clúster de Kubernetes.

Elevando Kubernetes con GKE:

Google Kubernetes Engine (GKE) lleva el poder de Kubernetes al siguiente nivel, ofreciendo un servicio completamente gestionado que simplifica el despliegue y la gestión de aplicaciones en contenedores. Con GKE, las empresas pueden aprovechar la robustez y escalabilidad de Kubernetes mientras se benefician de la experiencia y las mejoras innovadoras de Google.

Una de las características destacadas de GKE es su flexibilidad en los tipos de clústeres. Ya sea que necesites un clúster de una sola zona, de varias zonas o regional, GKE te cubre. Esta adaptabilidad garantiza que tus aplicaciones puedan desplegarse en la configuración más óptima para tus necesidades específicas.

Desatando el poder del auto-escalado:

Las capacidades de auto-escalado de GKE son un cambio de juego para las empresas que buscan optimizar la utilización de recursos y la eficiencia de costos. Con el auto-escalado horizontal de pods, GKE ajusta automáticamente el número de pods en función del tráfico entrante, asegurando que tus aplicaciones puedan manejar picos repentinos de demanda sin intervención manual.

Pero el poder del auto-escalado de GKE no se detiene ahí. También ofrece auto-escalado de clústeres, donde las máquinas virtuales se escalan en función de la capacidad de los pods, y auto-escalado vertical de pods, que analiza y ajusta inteligentemente los recursos de los pods en función de los requisitos en tiempo real. Además, el auto-escalado de nodos crea grupos de nodos que se adaptan dinámicamente a las demandas de tu carga de trabajo, asegurando una asignación óptima de recursos en todo momento.

Seguridad en primer plano:

En la era de las crecientes amenazas de ciberseguridad, GKE prioriza la seguridad de tus aplicaciones en contenedores. Con características como la creación de clústeres privados, el cifrado tanto en reposo como en tránsito y un sólido escaneo de vulnerabilidades, GKE ayuda a proteger tus aplicaciones de posibles amenazas.

El cifrado de GKE es gestionado por el Proveedor de Gestión de Claves (KMP), permitiendo el cifrado de secretos que no son posibles de forma predeterminada. Esta capa adicional de seguridad garantiza que tus datos sensibles permanezcan protegidos durante todo su ciclo de vida.

Potencia tu negocio con GKE:

Kubernetes ha revolucionado la forma en que desplegamos y gestionamos aplicaciones en contenedores, y Google Kubernetes Engine (GKE) lleva esta tecnología a nuevas alturas. Con sus potentes características, capacidades de auto-escalado y fuerte enfoque en la seguridad, GKE permite a las empresas lograr una eficiencia, escalabilidad y tranquilidad sin precedentes.

En Making Science, entendemos el potencial transformador de GKE y estamos comprometidos a ayudar a nuestros clientes a aprovechar todo su poder. Nuestro equipo de expertos está listo para guiarte a través del proceso de implementación de GKE, asegurando que tus aplicaciones se desplieguen con un rendimiento óptimo, seguridad y rentabilidad.

No pierdas la oportunidad de revolucionar tu estrategia de orquestación de contenedores. Explora cómo GKE puede ayudar a tu empresa a alcanzar sus objetivos y mantenerse a la vanguardia en el mundo en constante evolución de la computación en la nube.

En el mundo del marketing digital, los llamados «big moments» representan oportunidades clave para conectar con los consumidores. Estos momentos, que incluyen festividades y eventos como Navidad, el Día de la Madre, San Valentín o Black Friday, entre otros, no solo son cruciales para las ventas, sino que también son fundamentales para el posicionamiento en motores de búsqueda. Una estrategia SEO bien ejecutada puede ayudar a las marcas a anticiparse a las necesidades del consumidor, mejorar su visibilidad online y maximizar el impacto de estos eventos. En este artículo, exploraremos cómo preparar una estrategia SEO efectiva para capitalizar estos «big moments».

¿Qué son los ‘Big Moments’ en el Marketing?

Los «big moments» son fechas específicas en el calendario que tienen un impacto significativo en el comportamiento del consumidor. Estos momentos suelen estar ligados a festividades, eventos culturales o comerciales que impulsan a los consumidores a realizar compras, buscar regalos o planificar actividades especiales. Algunos de los ejemplos más comunes incluyen:

• Navidad: Un período crucial para los ecommerce, ya que en ésta época del año los consumidores buscan regalos o ideas de regalos, y muchos lo hacen a través de plataformas digitales
• San Valentín: El día del amor y la amistad. Febrero está marcado por esta fecha y las estrategias digitales también. Saber anticiparse a las necesidades del consumidor es clave para posicionarte por encima de los competidores.
• Día de la Madre: Un evento que genera un aumento en las búsquedas relacionadas con regalos para madres. Desde un punto de vista SEO, las recomendaciones y optimizaciones deben estar implementadas con antelación para responder a las necesidades del consumidor a tiempo. 
• Black Friday y Cyber Monday: Se trata de eventos de compras con descuentos significativos que marcan el inicio de la temporada de compras navideñas.

Estrategias SEO para Aprovechar los ‘Big Moments’

Para maximizar el impacto de los «big moments» en la estrategia SEO, es importante implementar un enfoque planificado y proactivo. Algunas de las acciones clave para la estrategia son:

Investigación de Palabras Clave

Identificar palabras clave relevantes para cada «big moment» es esencial. Existen herramientas como Google Trends o Google Ads para analizar las tendencias de búsqueda y encontrar palabras clave estacionales que reflejen las intenciones de los usuarios. Planifica con antelación, ya que las búsquedas relacionadas suelen comenzar semanas o incluso meses antes del evento.

Creación de Contenido

Desarrollar contenido específico para cada «big moment» como guías de compra, listas de regalos, artículos de inspiración o landing pages optimizadas para keywords estacionales, puede marcar la diferencia en la estrategia de venta online. 

Es importante que el contenido esté alineado con las intenciones de búsqueda del usuario y ofrezca un valor real. Además, la anticipación es clave en nuestra estrategia SEO. Entender la demanda y necesidades que se generan en los consumidores, y estar en el momento preciso para satisfacerlas, nos dará tráfico y posicionamiento frente a nuestros competidores. Siguiendo con el ejemplo anterior donde veíamos que los usuarios empiezan a buscar ‘regalos de navidad’ en Octubre, esto nos dice que el contenido relacionado debe estar publicado y, por lo tanto captando tráfico, desde Octubre. 

Por otro lado, es importante desde un punto de vista SEO, mantener el contenido creado a lo largo del tiempo para no perder el tráfico captado o el posicionamiento ganado. Un error común es eliminar el contenido una vez que el “big moment” ha finalizado, pero lo cierto es que lo ideal es mantenerlo vivo para aprovechar la estacionalidad del año siguiente.

Análisis de la Audiencia Principal 

Entender a tu público objetivo es clave en cualquier estrategia de marketing, incluida la digital . Saber quién es la audiencia de tu web o de los productos o servicios que se ofrecen, nos da los insights que necesitamos para esbozar los pasos que debemos seguir. En un momento señalado para los ecommerce como puede ser un “big moment”, ocurre lo mismo. Debemos entender a quién va dirigido ese contenido y de qué manera podemos cubrir las necesidades del momento.

Optimización On-Page y Técnica

Además de crear contenido relevante, es crucial optimizar técnicamente tu sitio web. Cada vez es más relevante la performance del sitio web a la hora de posicionarlo. Desde SEO debemos asegurarnos de que las páginas carguen rápidamente, que sean compatibles con dispositivos móviles y que tengan una estructura de enlaces internos clara. También debemos encargarnos de que el contenido creado tenga visibilidad dentro del sitio web para atraer fácilmente a los usuarios y simplificar así su navegación.

Planificación y Calendario Editorial

La llave para poder anticiparnos a las necesidades de los usuarios, es no dejar nada al azar. Una buena estrategia SEO enfocada a “big moments” implica crear un calendario editorial que nos permita planificar con antelación la publicación de contenido relacionado con los «big moments». Este calendario debe incluir fechas clave para la investigación de palabras clave, creación de contenido, optimización y promoción.

Medición y Ajuste de la Estrategia

La medición es fundamental para el éxito de cualquier estrategia SEO. A través de herramientas como Google Analytics y Google Search Console podemos monitorear el rendimiento del contenido y ajustar la estrategia en función de los resultados. Desde SEO se recomienda el seguimiento de resultados en todas las etapas de la estrategia.

• Antes del “big moment”: En esta fase analizamos las keywords relevantes para el evento y se publica el contenido estratégicamente propuesto, ya optimizado de acuerdo a las recomendaciones SEO On-page y técnicas. En caso de que el contenido ya existiera del año anterior, se mide su rendimiento actual y se ajusta u optimiza en base a las nuevas necesidades del público objetivo.
• Durante el evento: es importante poder adaptar la estrategia durante el evento si fuera necesario. Monitorizar los principales KPIs como tráfico y posicionamiento, nos dará las pistas que necesitamos para ajustar el plan de acción.
•  Después del “big moment”: El contenido debe persistir en el tiempo, ya que desde SEO es relevante conservar la autoridad y el posicionamiento conseguidos, evitando así tener que partir de cero al año siguiente. El análisis de resultados una vez que el evento ha finalizado nos dará los insights y aprendizajes necesarios para poder aplicar mejoras en el futuro.

Los «big moments» representan oportunidades inigualables para conectar con los consumidores y mejorar la visibilidad de la marca en los motores de búsqueda. Una estrategia SEO bien planificada y ejecutada no solo ayudará a captar la atención de los usuarios en el momento justo, sino que también establecerá una base sólida para el éxito a largo plazo. Al anticiparse a las necesidades de los consumidores y adaptar el contenido para estos momentos clave, puedes maximizar el impacto de tu marketing digital y posicionarte como un líder en el sector.