Si todos usamos el mismo "Smart Bidding" de Google y Meta, ¿quién gana realmente la carrera?
Octubre 23, 2025
La respuesta corta: El que tenga mejores datos y que sepa potenciarlos de manera efectiva.
No creo que se deba jubilar al algoritmo de Google Ads o Meta Ads, estos algoritmos ya funcionan bastante bien por sí solos, pero debemos agregar la capa de negocios para que que juegue en favor nuestro.
El uso de la data de primera fuente (1st party data) sigue siendo insuficiente.
Solo estos datos permiten crear audiencias de mayor precisión, entrenando modelos predictivos o de propensión.
Las estrategias de puja como el target ROAS o tCPA son muy buenas, pero optimizan en base a los ingresos o conversiones reportados.
El aporte de las campañas digitales debería concentrarse en el margen, no en el ingreso bruto.
Actualmente, en Chile, una gran cantidad de campañas de medios digitales tienen un defecto que debe ser corregido: tratan todos los ingresos por igual. Se esta inflando la facturación, pero no la utilidad.
Para los medios (Google, Meta, tiktok, etc) vender un producto de $100 con $5 de ganancia es lo mismo que vender uno de $100 con $50 de ganancia.
Para los avisadores no es lo mismo; se debe dejar de quemar presupuesto en un producto de $100.000 que te deja $5.000 de margen, para ir con todo por el producto de $70.000 que te deja $30.000 líquidos.
Comparativa de estos 2 enfoques:
Escenario Actual (Estándar) | Escenario con optimización con 1st party data entrenada |
Objetivo: Maximizar Ingresos (Revenue). | Objetivo: Maximizar Utilidad (Profit). |
Google-Meta puja igual por todos los productos. | Se puja agresivo en productos "Vaca Lechera" y suave en productos de bajo margen. |
Ignora las devoluciones y costos de envío. | Penaliza productos con altas devoluciones o costos logísticos. |
Resultado: Vendes mucho, ganas poco. | Resultado: Vendes mejor, ganas más. |
Pasar de gestionar campañas a gestionar un negocio
El foco de estar orientado a construir un modelo que puja basándose en la utilidad o el valor de vida del cliente (LTV). Básicamente, es prender la luz en los puntos ciegos de las campañas usando la data que importa y que nadie más tiene: los propios datos de negocio, tu 1st party data.
El objetivo debe ser pasar de gestionar campañas a optimizar resultados de negocio a un nivel que las herramientas estándar por sí solas no pueden alcanzar; solo ahí se obtiene ventaja de verdad.
Mientras la competencia utiliza las mismas herramientas de automatización de medios, audiencias y anuncios, tu negocio estará optimizando con un modelo predictivo que nadie más posee, entrenado con la lógica y datos únicos de tu empresa.
Esto parece razonable, ¿no? ¿Te parece si lo resolvemos en conjunto?
#MarTech #SmartBidding #FirstPartyData #MarketingAnalytics #Profitability
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