Paid Media & MarTech bajo la lente de Zenda
Análisis claros sobre lo que cambia en el ecosistema de growth: plataformas, datos, martech y criterio.
El IAB publicó el primer estándar para medir la visibilidad de marca en la IA
El IAB publicó el primer estándar para medir visibilidad de marca en las respuestas de IA, pero el propio documento admite que no certifica a nadie: hoy, cumplir sus nueve criterios es una declaración del vendor, no una auditoría.
Google empezó a escribir la descripción de tus Shopping ads
El 30 de julio aparecieron descripciones generadas por IA junto a los listados de Shopping y Product ads, extendiendo un test que ya corría en Search. No hay opt-out documentado, ni forma limpia de aislar su efecto en el CTR. Lo que sigue bajo control es el feed, y eso cambia el criterio con el que conviene revisarlo.
Cómo PostHog convierte cada release en una pregunta medible, y por qué en growth casi nadie lo hace
Feature flags y experimentos no son un detalle técnico de PostHog: son el mecanismo que responde "¿esto funcionó?" antes de que cualquiera, humano o agente, pueda proponer el próximo cambio.
Mejora tu producto en piloto automático usando Posthog
PostHog llamó "self-driving mode" a sus agentes de producto, pero el diseño es lo contrario de autónomo: el agente observa señales, propone un pull request, y un humano aprueba antes de que algo llegue a producción, y después el sistema mide si la métrica se movió. Por qué ese loop, con gate humano y medición, es el patrón que va a llegar a paid media y martech.
El buscador como punto de venta: lo que Connected Apps de Google implica para ecommerce en LATAM
Con Connected Apps, Google deja comprar desde la búsqueda sin pasar por tu sitio. El punto de conversión, y el dato del comprador, se corre hacia el agente: qué conviene preparar en tu stack antes de que llegue a la región.
Agencias de Paid Media: pasado, presente y futuro en la era de la automatización
Las agencias de paid media construyeron su negocio sobre ejecución manual que las plataformas ya automatizaron. Lo que queda es estrategia real: conectar paid media con objetivos de negocio en contextos donde los datos son ambiguos.
Retail media en jaque: el independiente se achica y la decisión de compra se muda al asistente
Dos movimientos del mismo mes redibujan el retail media: Criteo cae en private equity y Amazon paga por estar en ChatGPT mientras le bloquea la data a OpenAI. La tensión de fondo es quién controla los raíles y la data de compra.
El primer número duro de la erosión del search: qué mide el estudio de Bocconi y por qué la curva importa más que el porcentaje
Un estudio de Bocconi cuantifica por primera vez la erosión del search: ChatGPT reduce las búsquedas tradicionales 9,4% en promedio, y 17% a las 20 semanas. La curva importa más que el número.
Cómo medir ads en ChatGPT cuando la única lectura era la de OpenAI
El 7 de julio de 2026, Profound lanzó Ads Studio, la primera plataforma que mide presencia publicitaria en ChatGPT, Perplexity y Gemini de forma independiente a lo que reporta cada plataforma, con dos métricas propias: Paid Share of Voice y Relevance Score.
LinkedIn lanzó 5 herramientas de IA creativa en Campaign Manager: lo que cambia para equipos B2B en LATAM
El 1 de julio de 2026, LinkedIn activó cinco herramientas de IA dentro de Campaign Manager. El dato que más importa no es el anuncio sino la métrica que lo acompaña: las campañas con 5 o más variantes de ad logran más de un 20% de CTR frente a campañas con un solo ad. Para equipos B2B en LATAM con recursos creativos limitados, eso redefine el mínimo aceptable de testing.
GA4 cambió cómo se leen tus fuentes de tráfico: Source Group, el canal AI Assistant, y qué revisar este mes
El 11 de junio de 2026, GA4 sumó la dimensión Source Group: normaliza retroactivamente los strings fragmentados de unas diez plataformas (facebook, fb y m.facebook.com pasan a ser una sola fila), con ChatGPT y Perplexity como fuentes de primera clase. Los rankings por fuente se mueven sin que el mercado se haya movido, y el cambio llega junto a otros dos que conviene no mezclar: el canal AI Assistant del 13 de mayo (forward-only) y el reordenamiento de consent del 15 de junio, el único que puede mover volúmenes reales. Qué se simplifica, qué no cambia, y qué vale la pena revisar en tus propiedades este mes.
Todas las plataformas de ads ya hablan MCP
Entre febrero y junio de 2026, seis plataformas de ads (Amazon, Google, Meta, TikTok, Pinterest y Microsoft) publicaron servidores MCP oficiales: la cuenta de ads pasó a ser operable por agentes de AI con OAuth oficial, sin conectores truchos ni riesgo de ban. Pero las plataformas divergen en cuánto poder le dan al agente: Google eligió solo lectura, Meta escritura completa con todo pausado por default, TikTok y Amazon escritura completa sin ese freno documentado. Esa divergencia es la noticia: la decisión de gobernanza no viene resuelta de fábrica, la tiene que tomar cada equipo que gasta plata real.
Producto, growth y tecnología: la convergencia que el stack de martech todavía no asimiló
Producto, growth y tecnología se ejecutan cada vez más como una sola disciplina, pero la mayoría de los stacks de martech siguen armados en silos heredados de la etapa anterior. Consolidar reduce la fricción, y aumenta en la misma medida la dependencia de un proveedor: no hay almuerzo gratis. Aplica sobre todo a startups y scaleups donde la velocidad de aprendizaje pesa más que optimizar cada capa por separado.
Lo que dirigir una agencia de growth me enseñó sobre los equipos de producto
La mayoría de los problemas de growth no son de adquisición: son de claridad de producto que solo aparecen cuando sube el tráfico. Lecciones de dirigir una agencia de growth sobre por qué los mejores equipos discuten métricas antes que soluciones, y la única pregunta que todo equipo de producto debería responder cada semana.
ChatGPT Ads: qué dicen los que ya las probaron y a qué países está llegando
En cuatro meses la publicidad de ChatGPT pasó de un test en Estados Unidos a cinco países activos, con México y Brasil en la cola inmediata. Los datos de performance son atractivos pero casi todos vienen de OpenAI o de sus partners, sin verificación independiente. Para un equipo de LATAM la jugada hoy no es entrar, es preparar la medición propia antes de que el canal aterrice.
Meta simplifica CAPI con un clic: ¿para quién?
Meta lanzó un setup de Conversions API con un clic y un Pixel que auto-enriquece datos con IA. Google hizo lo mismo cinco días antes. Ambas plataformas están simplificando measurement al mismo tiempo porque ambas necesitan más señal para alimentar sus modelos de optimización en un ecosistema post-iOS que se queda sin datos. Para quienes no tenían CAPI, esto es un no-brainer. Para quienes ya lo tenían, la pregunta es qué cambia el AI enrichment y quién controla los datos.
X Ads Manager se renovó: nuevo dashboard, AI targeting, vertical video. Pero la mudanza rompió cosas.
X rediseñó su Ads Manager con mejoras concretas: AI targeting, vertical video, dashboard unificado. El producto es mejor. Pero la migración trajo discrepancias de datos entre API y dashboard, un overhaul de políticas con tasas de rechazo del 35%, un sistema de scoring estético que penaliza económicamente, y un outage global durante el rollout. Para un equipo de paid media evaluando X en abril de 2026, la pregunta no es si mejoró (mejoró), sino si el costo operativo de la transición justifica el budget.
Stripe se mete directo en Facebook Ads: checkout nativo, y lo que significa para tu funnel
Stripe lanzó un checkout nativo dentro de Facebook Ads donde el usuario compra sin salir de la app. Esto no es solo una feature de pagos: es el primer paso concreto hacia un modelo donde el funnel "ad → click → landing → checkout" se comprime a "ad → checkout". Para equipos de paid media, la pregunta urgente no es si activar, sino cómo medir cuando el click al sitio desaparece.
Andromeda de Meta: revolución en el ad delivery o una caja negra con mejor marketing?
Andromeda amplió radicalmente cuántos anuncios compiten por cada impresión en Meta, alimentando Advantage+ con más datos y más opciones. La respuesta operativa depende del tamaño del equipo, el presupuesto y la tolerancia al riesgo de concentración.
PostHog y el futuro de Product Analytics
PostHog consolidó en un solo producto open-source las capabilities que antes requerían cuatro o cinco vendors, y el mercado de capital lo validó con una valuación de $1.4 mil millones. El modelo funciona especialmente para equipos técnicos, pero la tesis de consolidación total tiene límites reales. Todo en Uno y a la velocidad de las Start Ups.
Meridian de Google para estudios de MMM
La industria del marketing mix modeling ha evolucionado drásticamente gracias al avance de herramientas open-source que combinan econometría, machine learning y accesibilidad técnica. En este contexto, Meridian, la solución desarrollada por Google, se destaca por su enfoque bayesiano y por facilitar una implementación transparente y reproducible. Pero no está solo: modelos como Robyn (también de Meta), pymc-marketing de PyMC Labs, y otras librerías personalizadas también forman parte de esta ola de democratización analítica. Cada uno tiene sus ventajas según el caso de uso, los recursos y la madurez del equipo y muchas veces, la elección se reduce simplemente a cuestiones de compatibilidad técnica o preferencias del stack interno.
Infillion compra Catalina: la data de compra real al servicio de Programmatic
Infillion adquirió Catalina, la mayor fuente de data determinística de compra del mundo: 130 millones de hogares, 70 cadenas de retail, $600 mil millones en gasto anual rastreado. La data será exclusiva de la plataforma Infillion. Para el ecosistema programático en US, esto consolida la verificación de compra real dentro de un solo DSP. Para LATAM, donde esa infraestructura no existe a escala comparable, la brecha de medición se amplía mientras la inversión en retail media crece al 28% anual.
Manus AI en Meta Ads Manager: la plataforma ahora también opera tu cuenta
Meta integró Manus AI en Ads Manager como agente autónomo disponible para todos los advertisers. Las capabilities hoy son reporting y análisis, no ejecución de campañas. Pero el conflicto de interés es estructural: la plataforma que vende tu inventario ahora también controla la capa de inteligencia dentro de tu cuenta.
El resurgir de los estudios de Omnicanalidad potenciados por la IA.
El aumento de la cantidad de medios y la importancia de la privacidad de los datos hace que los marketers tengan que buscar otras estrategias para medir y optimizar su publicidad. Los viejos y conocidos MMMs aparecen como alternativa para responder estas preguntas y ayudar a los profesionales del marketing a tomar decisiones fundamentadas en datos.
ChatGPT Ads ya están On: Lo que Necesitas Saber
El panorama de la publicidad digital cambió en enero de 2026. OpenAI ha comenzado a testear anuncios de forma oficial, marcando el paso de la teoría del Answer Engine Marketing (AEM) a la implementación técnica real.
¿Necesitás un MMP en 2026?
Los MMPs dejaron de hacer atribución determinística en iOS. Ahora son capas de integración que muestran datos probabilísticos de las ad networks a un costo significativo. Para equipos con budget concentrado en Google y Meta, las soluciones platform-native pueden ser suficientes. Para quienes usan programmatic o necesitan deep linking, el MMP sigue justificado. La respuesta no es binaria: es un cálculo de costo-beneficio específico a cada stack.
ChatGPT Ads: El nacimiento del Answer Engine Marketing (AEM)
El lanzamiento de anuncios en ChatGPT marca la transición del Search Engine Marketing (SEM) al Answer Engine Marketing (AEM). Este cambio impactará la medición del performance, especialmente en Latinoamérica, donde el despliegue se espera para finales de 2026. El éxito dependerá de la capacidad de las marcas para ser la respuesta sugerida, priorizando la influencia semántica sobre la puja por clics tradicionales.
El impuesto al clic: La trampa de la fragmentación del Retail Media en LATAM
En 2025, si sos una marca de consumo masivo en Latinoamérica, no estás comprando publicidad; estás pagando un "peaje de datos" a cada retailer por separado. El Retail Media es la gran promesa de la década, pero la falta de estándares está creando un agujero negro en los presupuestos de marketing. Este post analiza por qué tus reportes de Mercado Ads y Rappi nunca van a coincidir y cómo evitar que te cobren tres veces por la misma venta.
¿Son aplicables los Modelos de Marketing Mix Modeling a mi empresa?
Los Modelos de Marketing Mix son herramientas poderosas que brindan información valiosa sobre la efectividad de las actividades de marketing. Aunque los MMM de alto nivel ofrecen una visión general, adaptarlos para abordar segmentos, mercados o tácticas específicas puede generar aprendizajes mucho más accionables. Realizar análisis segmentados, recolectar datos granulares y profundizar en el estudio de tácticas permite a las marcas optimizar sus esfuerzos para responder a las diversas demandas de sus consumidores. Es una herramienta que ayudará tanto a los especialistas en marketing como a los ejecutivos de alto nivel a comprender el ADN de sus estrategias de marketing y a desarrollar planes futuros más efectivos, mientras fortalecen el conocimiento y capacidades de sus equipos.