Los especialistas en marketing confían menos en sus resultados porque cada plataforma califica su propia tarea: cada panel muestra un número que aumenta, pero ninguno muestra qué gasto realmente generó ingresos. El estudio Media Reactions de Kantar, publicado en octubre 2026, encontró que sólo la mitad de los anunciantes sienten que tienen el equilibrio adecuado entre construcción de marca y rendimiento, y sólo el 51 por ciento dice que extraen inteligencia procesable de sus datos. Los equipos que cierran esta brecha de confianza eligen menos métricas causales, predicen antes de pagar y leen toda la categoría.
Puntos clave
- Las audiencias se están entusiasmando con la publicidad, pero sólo la mitad de los anunciantes sienten que el equilibrio entre marca y desempeño es correcto, en comparación con el 60 por ciento del año anterior, y la confianza en la combinación de medios cayó del 64 al 57 por ciento.
- Las métricas de la plataforma califican su propia tarea: Kantar descubrió que el compromiso de la plataforma y el potencial genuino de creación de marca se alinean solo alrededor de un tercio de las veces.
- Un 75 por ciento neto de los especialistas en marketing planea aumentar la inversión en asistentes de inteligencia artificial en 2027, mientras que solo el 23 por ciento de los consumidores confían en lo que recomiendan esos asistentes.
- Los equipos regionales del sudeste asiático son los primeros en sentir la brecha, porque planifican en muchos mercados con paneles de control a menudo creados para uno solo.
- Tres hábitos cierran la brecha: elegir menos métricas causales, predecir antes de pagar y leer la categoría completa.
¿Dónde se manifiesta la brecha de confianza?
Estamos a mediados de octubre y un jefe regional de marketing en Singapur está a tres semanas de cerrar el presupuesto del próximo año. Su revisión trimestral parece excelente. El retorno social pagado sobre la inversión publicitaria ha aumentado, la participación en el programa de creadores se ha duplicado y el costo por clic cayó en todos los mercados. Luego, el director financiero hace la única pregunta que importa: ¿cuáles de estos movieron ingresos y cuáles podemos recortar?
La habitación queda en silencio. Cada canal puede señalar un número que aumentó, pero ninguno puede mostrar que las ventas no se habrían producido de todos modos. El presupuesto avanza con un pequeño porcentaje recortado en todas partes, el mismo plan que el año pasado, defendido con las mismas diapositivas.
Esa escena se está desarrollando en los equipos de marketing de todo el mundo y los datos ahora lo confirman.
¿Qué dicen los datos sobre la confianza de los especialistas en marketing?
El estudio Media Reactions de Kantar, publicado el 2 de octubre y que se basa en más de 800 especialistas en marketing de alto nivel y 23,000 consumidores, captura una tensión extraña. El público se está entusiasmando con la publicidad, pero las personas que la compran están menos seguras de que funcione.
- Sólo la mitad de los anunciantes sienten que tienen el equilibrio adecuado entre creación de marca y rendimiento, frente al 60 por ciento hace un año.
- La confianza en la combinación de medios cayó del 64 por ciento al 57 por ciento.
- Sólo el 51 por ciento dice que extrae inteligencia procesable de sus datos.
La propia conclusión de Kantar es que la respuesta es una inteligencia más aguda, no una gran cantidad de datos. Pienso que el problema subyacente es una brecha de confianza: la distancia entre cuánto puede medir un equipo y qué tan seguro está de qué hacer a continuación.
¿Por qué los paneles verdes engañan?
La brecha persiste porque cada número parece saludable por sí solo. Cada plataforma informa su propio compromiso, retorno y alcance atribuidos, y cada una, leída de forma aislada, dice que el dinero está funcionando. Estas métricas califican sus propios deberes y con frecuencia señalan el camino equivocado.
La investigación de creadores de Kantar a principios de este año encontró que la participación en la plataforma y el potencial genuino de construcción de marca se alinean solo alrededor de un tercio de las veces. Un equipo que elige creadores basándose únicamente en la participación es engañado dos de cada tres veces. Multiplique eso en la búsqueda, las redes sociales, los medios minoristas y el video, y el resultado es un panel que está ocupado, es verde y silenciosamente poco informativo.
Parte del problema es la percepción más que el desempeño. Los datos de efectividad de Kantar muestran que los canales que trabajan juntos impulsaron el 43 por ciento del rendimiento de la campaña entre 2020 y 2025, en comparación con el 18 por ciento antes de 2014. Los especialistas en marketing están mejorando en cómo hacer que una mezcla fragmentada rinda, pero no pueden ver eso con suficiente claridad para defenderlo.
¿Por qué los asistentes de IA ampliarán la brecha?
Un nuevo canal está llegando antes que el gobernante. Un 75 por ciento neto de los especialistas en marketing planea aumentar la inversión en asistentes de IA en 2027, y el 62 por ciento espera que la IA generativa desempeñe un papel fundamental en las recomendaciones de marca. Sin embargo, sólo el 32 por ciento de los consumidores utiliza estos asistentes para investigar marcas, y sólo el 23 por ciento confía en lo que recomiendan. El gasto va por delante de la evidencia.
El lado comprador ya siente la tensión. En la perspectiva IAB del mes pasado, el 86 por ciento de los compradores estadounidenses dijeron que están cambiando la forma en que miden los medios debido a la IA conversacional y los agentes. Otro 45 por ciento mencionó que comparar los viajes de los clientes tradicionales y los impulsados por la IA es su problema de medición más difícil. Ser encontrado, citado y recomendado dentro de las respuestas de IA se está convirtiendo en un objetivo en sí mismo, sin un método acordado para contarlo.
¿Por qué el sudeste asiático lo siente primero?
La brecha de confianza es más profunda en esta región por razones estructurales. Un equipo regional planifica en media docena de mercados, varios idiomas y una combinación de plataformas que cambia en cada frontera, desde mercados hasta súper aplicaciones y comercio basado en mensajería. Las marcas globales a menudo entregan a los equipos locales una dirección desde la sede y un tablero creado para un mercado único, y luego les piden que defiendan el gasto línea por línea.
Las agencias llevan la misma carga con menos gente. Un taller independiente que se enfrenta a una red rara vez pierde ideas. Pierde la profundidad de la lectura que aporta a la habitación. Las pilas de insights que construyen las agencias ahora importan tanto como su creatividad, porque quien explique más rápido la categoría, la audiencia y los movimientos competitivos se gana el derecho de decir lo que significan los números.
¿Qué hábitos cierran la brecha de confianza?
Los equipos que reducen la brecha no agregan paneles. Están cambiando lo que examinan antes de gastar y destacan tres hábitos.
- Elija menos métricas causales. Seleccione un puñado de números que rastrean los ingresos o el margen y valídelos con pruebas de exclusión en lugar de confiar en la atribución de cada plataforma.
- Predice antes de pagar. Califica la creatividad y las audiencias antes de que se agote el presupuesto, de modo que el informe posterior a la campaña confirme una apuesta en lugar de explicarla.
- Lea la categoría completa. Estudie lo que están haciendo los competidores y las audiencias en el mercado, no solo dentro de su propio embudo. Un número significa algo sólo cuando se coloca al lado del mercado en el que se encuentra.
¿Cómo se ve esto en la práctica?
Como fundador de SOMIN, veo este patrón en todas las marcas y agencias: lea primero la categoría, encuentre las pocas señales que predicen los resultados y deje que esas señales establezcan el plan. Dos casos de nuestro propio trabajo ilustran este enfoque. Se comparten como ejemplos de un método, no como prueba de que algún producto funciona.
En Mothercare Singapur, el equipo local rastreó a mano más de 4,000 anuncios de categorías al año y aun así adivinó qué contenido resonaría entre los padres singapurenses. La comparación de la categoría por participación por publicación en lugar de por volumen reveló que el contenido sobre los verdaderos desafíos de la paternidad obtuvo aproximadamente 39 interacciones por publicación, frente a aproximadamente siete para los obsequios festivos. Con esa lectura en la mano, el equipo informó una caída del 80 por ciento en el tiempo dedicado a la investigación y la ideación, y una segmentación de la audiencia que se volvió tres veces más refinada.
SAMY, una agencia creativa independiente, tomó un camino similar al enfrentar a un grupo de hospitalidad del Reino Unido contra redes más grandes. En lugar de comenzar con conceptos, llegó con una lectura del conjunto competitivo del cliente y una audiencia que la categoría había dejado sin atender, y ganó un anticipo de varios millones de libras. La agencia ahora recibe una predicción de clics en su creatividad antes de que se mueva el dinero de los medios, que informa con una precisión del 78 por ciento.
¿Qué tres números te quedarías?
Nada de esto exige una mayor pila de tecnología de marketing. Exige disciplina para retirar las métricas que favorecen y mantener las pocas que predicen, y confianza para explicar esa elección en voz alta al director financiero, a los clientes y al mercado. Los líderes que lo hagan públicamente, con una voz firme y con los datos que la respaldan, establecerán los términos con los que se mide a todos los demás.
Entonces, antes de que se bloquee el plan 2027, considere esto: si mañana tuviera que reducir su tablero a tres números, ¿cuáles conservaría y su director financiero elegiría los mismos?
¿Dónde encaja SOMIN?
La brecha de confianza se cierra cuando los equipos pueden ver su categoría claramente, comprender profundamente a su audiencia y probar sus ideas antes de que el dinero se mueva, y ese es el trabajo para el cual SOMIN está diseñado. SOMONITOR brinda a las marcas y agencias una lectura en vivo de lo que están haciendo los competidores y la categoría en general, a través de Brand Tracker, Content Library, Perspective Studies y SoInspire, mientras que nuestra asociación con GWI basa esas lecturas en la comprensión real de la audiencia en lugar de en los informes propios de la plataforma. SODA agrega la capa que más importa cuando se analizan los presupuestos, ayudando a los equipos a anclar las decisiones en un pequeño conjunto de señales predictivas que pueden explicar a un director financiero. A medida que los asistentes de IA emergen como un canal que nadie puede medir todavía, SOMIN brinda a los equipos regionales el contexto de categoría para decidir dónde realizar sus apuestas y la evidencia para defenderlas.
FAQ
¿Cuál es la brecha de confianza en el marketing?
Es la distancia entre lo que un equipo puede medir y su seguridad sobre qué hacer a continuación. Los datos de Kantar 2026 muestran que se está ampliando incluso cuando las audiencias se entusiasman con la publicidad: la confianza en la combinación de medios cayó del 64 al 57 por ciento en un año.
¿Por qué no se puede confiar en las métricas de la plataforma por sí solas?
Cada plataforma informa su propio compromiso, retorno atribuido y alcance, por lo que cada una dice que el dinero está funcionando. La investigación de creadores de Kantar encontró que la participación en la plataforma y el potencial genuino de creación de marca se alinean solo alrededor de un tercio de las veces.
¿Qué métricas de marketing deberías mantener?
Conserve los pocos números que rastrean los ingresos o el margen y valídelos con pruebas de exclusión en lugar de con la atribución de cada plataforma. Una prueba útil es si usted y su director financiero elegirían los mismos tres.
¿Cómo cambiarán los asistentes de IA la medición del marketing?
Según la perspectiva de la IAB, el 86 por ciento de los compradores estadounidenses dijeron que están cambiando la forma en que miden los medios debido a la IA conversacional y los agentes, y el 45 por ciento mencionó que comparar los viajes tradicionales y los impulsados por la IA es su problema más difícil. Aún no existe un método acordado para contar la visibilidad dentro de las respuestas de IA.
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