Autor: John Koetsier

John Koetsier es un periodista y analista. Es un colaborador senior en Forbes y presenta nuestro podcast Growth Masterminds así como el podcast TechFirst. En Singular, se desempeña como VP, Insights.

10 ideas clave para el retargeting de aplicaciones móviles desde una aplicación con un promedio de 100 millones de usuarios mensuales

El retargeting en aplicaciones móviles es fundamental para la interacción, la monetización y la retención de las mejores aplicaciones, especialmente en categorías como compras, viajes y juegos. ¿Qué podemos aprender sobre el retargeting en aplicaciones móviles de una aplicación de viajes con un promedio de 100 millones de usuarios mensuales?

Recientemente tuve la oportunidad de descubrirlo.

La aplicación de viajes es Ixigo, una app de reservas en India y otros países. Hablé con Subhadeep Chakraborty, gerente sénior de crecimiento de Ixigo, en un podcast reciente de Growth Masterminds.

Hablamos de:

  • El papel fundamental del retargeting en el negocio de Ixigo (¡y en el suyo!)
  • Los canales esenciales para el retargeting de los que nunca hablamos
  • Por qué es tan esencial tener usuarios multiplataforma
  • Cómo la segmentación inteligente es la base de un retargeting exitoso
  • Cómo utilizar de forma inteligente los desencadenantes basados ​​en el comportamiento
  • Determinar el tiempo de espera óptimo antes de la reorientación
  • Qué importancia tiene la personalización para el retargeting
  • La cascada del retargeting de aplicaciones móviles: qué hacer cuando
  • La retención como estrategia de recompensas
  • Por qué el mejor retargeting es gratuito
  • Y mucho más…

Mira la entrevista

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10 ideas clave para el retargeting de aplicaciones móviles

1. El retorno se abre y las visitas son cruciales

El 30% de las personas que buscan un boleto en Ixigo pero no lo compran, vuelven al día siguiente. Esta es otra oportunidad para ofrecer valor y monetizar, y es fundamental para los ingresos y el crecimiento de Ixigo, afirma Chakraborty.

“No siempre se trata de que el cliente no encuentre valor en la plataforma, sino que puede deberse a diferentes factores externos”, afirma Chakraborty. “Nuestra labor es atraer de vuelta a la plataforma al grupo adecuado de usuarios para que puedan completar la acción esperada”

Si restamos ese factor de retorno y retención, la monetización sufre un duro golpe. Si lo incorporamos, se convierte en un factor clave para el éxito general del negocio.

2. El retargeting de aplicaciones móviles no se trata solo de reorientar las redes publicitarias

El retargeting ha sido difícil en iOS desde que Transparencia de seguimiento de apps: hay mucho menos IDFAs para recopilar, agrupar en una audiencia y enviar a una red publicitaria.

Pero la buena noticia es que existen muchos métodos orgánicos y propios de retargeting. Y resulta que son precisamente en los que Ixigo se apoya con mayor frecuencia.

  • Correo electrónico
  • Notificaciones push
  • WhatsApp

La buena noticia es que todo esto es prácticamente gratuito. Sin embargo, requieren un enfoque diferente durante la incorporación..

3. Los usuarios multiplataforma hacen que el retargeting de aplicaciones móviles sea MUCHO MÁS FÁCIL (y más económico)

Si no sabe nada acerca de su usuario excepto su GAID, algo de información de cuenta estándar y tal vez un poco de actividad de la aplicación, la reorientación requiere mucho dinero en efectivo.

Pero si obtuviste una dirección de correo electrónico, un número de WhatsApp u otra información personal que facilita la comunicación durante el proceso de incorporación de tu aplicación, has convertido a ese usuario/cliente/jugador en un usuario multiplataforma. Tienes múltiples medios para comunicarte con esa persona en múltiples plataformas.

Eso hace que este usuario sea mucho más valioso y tenga muchas más probabilidades de interactuar, retenerlo y monetizar.

“Siempre que tratamos de llegar a los clientes a través de los diferentes canales pagos, creo que el cliente ya está fuera de nuestro alcance”, afirma Chakraborty.

Ay.

En otras palabras, si tienes que gastar, ya has fracasado en cierta medida. (Contrapunto: sí, hay algunas salvedades. Y sí, el retargeting de pago no siempre es malo, como verás más adelante)

4. La segmentación inteligente es la base del retargeting de aplicaciones móviles

El retargeting eficaz se personaliza según lo que la gente quiere. En el caso de Ixigo, esto podría ser un vuelo, un billete de tren o una habitación de hotel. Para que esto funcione, se necesita la tecnología adecuada para integrar a los usuarios inmediatamente en las audiencias según sus acciones en la aplicación y poder tomar las medidas adecuadas.

Puedes crearlo tú mismo o usar una herramienta; Ixigo usa CleverTap.

Usar la herramienta adecuada no solo permite una segmentación inteligente, sino que también gestiona la orquestación de mensajes en todas las plataformas. Una buena plataforma aprende cuáles funcionan, a cuáles responden las personas, a qué horas verán los mensajes y a qué horas los ignorarán, etc.

5. Debes usar los desencadenantes basados ​​en el comportamiento de forma inteligente

Si alguien busca un vuelo, no se debe reorientar únicamente en función de los vuelos. 

Usas un poco más de inteligencia.

“Supongamos que el cliente busca un vuelo de una ciudad A a una ruta B”, dice Chakraborty. “Sin duda, lo añadiríamos a nuestro texto y lo personalizaríamos aún más”

Ese “más” incluye cambios de precios, pero no termina ahí.

También podría incluir opciones diferentes en otras aerolíneas, o fechas de salida y llegada ligeramente diferentes que podrían ahorrar dinero o permitir un viaje más rápido con menos escalas. O un mejor paquete con alojamiento en hotel o coche incluido.

Y, por supuesto, llevas al usuario exactamente donde necesita estar lo antes posible:

“También enviaríamos un enlace profundo dinámico para que el usuario regrese a la página desde la que salió, de modo que pueda continuar fácilmente el recorrido y completar el proceso, ya que nunca tiene sentido regresar a la página de inicio”

Y sin embargo… sucede. Me ha sucedido hace poco.

Además, aunque parezca contra-intuitivamente, los mensajes de retargeting de aplicaciones móviles no deberían centrarse únicamente en el precio… incluso en un mercado tan sensible a los precios como India:

“El primer mensaje nunca se centra en la oferta, porque no creemos que ofrecer solo [mejores] precios a nuestros clientes los beneficie”, dice Chakraborty. “Se trata de personalizar el mensaje para el usuario... y el momento oportuno”

Lo cual es una buena transición…

6. El tiempo de espera óptimo antes del retargeting varía… y es importante

En la mayoría de los casos, el tiempo de espera óptimo no instantáneo.

Lo primero que hay que tener en cuenta a la hora de decidir cuánto tiempo hay que esperar para realizar un retargeting no es la oferta ni el evento que desencadenó la oportunidad de retargeting. 

Es el cliente, dice Chakraborty, y la compra.

Así que, si la compra puede ser más barata en uno o dos días —algo habitual en el sector aéreo—, es mejor retargetearlos más tarde, cuando se tenga esa información. Y si alguien busca unas vacaciones, se tiene más tiempo para que su intención se concrete. En cambio, si busca billetes de tren o cualquier compra más inmediata, es necesario ejecutar la estrategia de retargeting con mayor rapidez.

También se trata de plazos naturales para tipos específicos de transacciones.

Ixigo evita bombardear a los usuarios inmediatamente después de dejarlos.

En su lugar, la empresa utiliza datos históricos del embudo de ventas para determinar cuánto tarda un cliente promedio en completar una reserva. Por ejemplo, si las búsquedas de vuelos suelen generar conversiones en tres horas, Exigo ofrece ese margen para la conversión orgánica antes de enviar un mensaje.

7. La personalización es fundamental en el retargeting de aplicaciones móviles

No es sólo: completa tu compra, aquí tienes un enlace.

En cambio, se trata de rutas de viaje específicas, descuentos y enlaces profundos dinámicos que llevan al punto de destino. Además, se incluyen los nombres específicos de las ciudades que el usuario buscaba, junto con las rutas y las compañías de transporte.

Cuanto más personal, más impactante.

8. La cascada de retargeting de aplicaciones móviles te ahorrará dinero

El enfoque de Exigo para la difusión se estructura como una cascada. Comienza con canales de bajo costo y alta personalización y gradualmente avanza hacia opciones de pago:

  1. El
    correo electrónico ofrece el mayor espacio y alcance para mensajes detallados y personalizados. Es el canal principal cuando está disponible.
  2. Notificaciones push & WhatsApp
    Las notificaciones push y los mensajes de WhatsApp son útiles, seguimientos más inmediatos si email doesn’t entrega. Ambos son rentables y oportunos, aunque ofrecen menos detalle y contenido.
  3. Anuncios de pago:
    Ixigo solo utiliza anuncios de pago una vez agotadas sus opciones orgánicas basadas en CRM. Estos anuncios excluyen intencionalmente los datos de búsqueda recientes para evitar conflictos con la difusión del CRM.

Esta priorización de canales ayuda a Chakraborty a maximizar la rentabilidad, manteniendo al mismo tiempo la calidad de la experiencia del usuario. Además, refleja una filosofía más amplia: los usuarios que ya descargaron la aplicación o crearon una cuenta no deberían tener que pagar por volver a adquirirla.

9. Programas de retención y fidelización: es gratificante recompensar

Las curvas de retención de Ixigo mejoran después de 3 meses, así que si logran incentivar el uso repetido para que los nuevos usuarios adquieran hábitos a largo plazo, generalmente es positivo. Por ello, Ixigo utiliza Ixigo Money para recompensar a quienes completan ciertas reservas durante 3 meses consecutivos para que lleguen a ese punto.

El equivalente para su aplicación o servicio puede ser diferente: lo aprenderá al observar el comportamiento de la cohorte a lo largo del tiempo. 

Una vez que lo hagas, todo lo que puedas hacer para incentivar a los usuarios a actuar como esos grupos o usuarios que retienen mejorará la participación, la retención y, en última instancia, la monetización.

La retención basada en recompensas es una estrategia a largo plazo. No se trata solo de activar o reactivar usuarios, sino de fomentar hábitos mediante incentivos significativos que generen clientes para toda la vida.

Mucho más sobre la retención de aplicaciones móviles en el podcast completo…

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En el episodio completo, cubrimos:

  • 00:00 Introducción a Growth Masterminds
  • 00:52 Entendiendo el mercado y los servicios de Ixigo
  • 01:15 Estrategias de retargeting en Ixigo
  • 02:40 Técnicas efectivas de retargeting en aplicaciones móviles
  • 04:14 Tiempos y canales para el retargeting
  • 08:25 Personalización en el retargeting
  • 10:06 Tecnología y herramientas para el retargeting
  • 11:38 La importancia del retargeting
  • 14:29 Experiencias de retargeting en el mundo real
  • 15:14 Conclusión y reflexiones finales

Hola retención multidispositivo… hola mayor ROAS, mayor LTV, mejor optimización de campañas

La retención entre dispositivos ahora es una parte estándar de Singular’s solución de atribución entre dispositivos y disponible para todos Singular clientes. Es una parte esencial para comprender plenamente tu ROAS, LTV, y el recorrido del cliente.

Retención entre dispositivos: tantos dispositivos

El hogar promedio de EE. UU. tiene más de 17 dispositivos conectados. Calculé mi propio número en más de 50 hace un año, aunque probablemente sea una excepción. En 5 años, la cantidad de dispositivos que posee el estadounidense promedio saltó 63%, y el europeo promedio 68%. 

Eso incluye tabletas, teléfonos, televisores inteligentes y sí… las buenas y antiguas computadoras portátiles y PC.

No es sorprendente que usemos muchos de esos dispositivos. 

Dos tercios de los compradores usan varios dispositivos en sucesión al considerar compras en línea y el 40% de las transacciones en línea involucran varios dispositivos. Sé que me gusta ver los productos en una pantalla más grande, aunque esté a mitad de la compra con mi móvil.

Incluso en los juegos móviles, vemos un aumento masivo en los viajes web2app por múltiples razones, incluida una mejor accesibilidad a los datos y una mayor monetización. 

E incluso cuando ese recorrido web2app ocurre en el mismo dispositivo, necesitas tejido conectivo de marketing como enlaces profundos y atribución entre dispositivos para conectar todos los puntos, entender completamente los recorridos de los usuarios y poder calcular con precisión el ROAS, el LTV y la retención.

El escenario multidispositivo que vemos todos los días

La retención multidispositivo te permite comprender mejor lo que realmente está sucediendo. Esto es bastante común:

  1. Adquieres un nuevo usuario en la web en PC (o consola, o CTV)
  2. En algún momento, comienzan a usar tu aplicación móvil
  3. Casi al mismo tiempo, su uso de Internet y de la PC disminuye
  4. Tus análisis van \_(ツ)_/

En una solución de atribución tradicional, algo malo ocurrió. Según una solución de medición de marketing tradicional, se adquirió un usuario que permaneció un tiempo y luego se fue... quizás incluso antes de generar suficientes ingresos para cubrir el costo de adquisición. 

En ese mismo escenario heredado, un usuario orgánico totalmente nuevo apareció mágicamente en su aplicación.

Con la retención entre dispositivos, usted sabe mucho más.

gráfico de retención entre dispositivos

 

Con la retención multidispositivo, sabes que hiciste un excelente trabajo al adquirir ese nuevo usuario, cliente o jugador en la web. Y que hiciste un excelente trabajo al convertir a esa persona en un usuario multiplataforma: alguien con quien puedes interactuar y brindarle servicios a través de múltiples canales. También sabes que el CAC de la adquisición inicial no se desperdició, sino que se monetizó continuamente en una nueva plataforma.

Esto hace que sus números de ROAS y LTV se vean mejor y sean más precisos al mismo tiempo: una muy buena combinación.

Además, como guinda del pastel, estas dos métricas ahora más precisas ofrecen una mejor perspectiva para optimizar campañas más inteligentes en el futuro.

Ganar, ganar, ganar.

Cómo funciona la retención entre dispositivos de Singular

La retención multidispositivo de Singularfunciona a nivel de usuario, no de dispositivo. Contabiliza a los usuarios en diferentes dispositivos y calcula la retención en todos los dispositivos que utilizan. Singular calcula tu tasa de retención como la retención por dispositivo y el total de conversiones en tus campañas.

¿Simple, obvio, esperado? 

Por supuesto, pero requiere la magia de la retención entre dispositivos para funcionar.

Tanto los usuarios retenidos como su tasa de retención entre dispositivos más precisa son métricas agrupadas, por lo que puede verlas en una vista de cohorte por campaña.

informe de retención entre dispositivos

 

Cada cliente Singular que utiliza la atribución entre dispositivos tiene acceso inmediato a esta función y los datos son retroactivos al 20 de marzo.

En otras palabras, es simple, está integrado, activado de forma predeterminada y disponible para todos ahora mismo.

Retención entre dispositivos: esencial para los especialistas en marketing

Por supuesto, sus sistemas back-end en última instancia tienen la mejor idea de lo que sucedió: un usuario se incorporó a una plataforma y pasó a otra, y tal vez rebota un poco aquí y allá entre dispositivos.

Pero sin retención entre dispositivos, sus análisis de marketing y publicidad no funcionarán.

Eso es un problema, porque nunca tendrás ROAS o LTV precisos. Nunca verás el recorrido completo del cliente y tendrás datos malos que guían decisiones de optimización futuras. Eso significa que es más probable que optimices accidentalmente campañas equivocadas por razones erróneas, e incluso elimines canales que son realmente rentables pero no aparecen así en tus análisis.

La retención entre dispositivos garantiza que sus análisis de marketing reflejen con mayor precisión la realidad de su producto y del usuario, independientemente de cómo las personas elijan usar su producto, dónde decidan incorporarse o cómo logró atraerlos en primer lugar.

En definitiva, es una cosa menos de la que preocuparse y se obtienen mejores datos para todo lo que hace.

Monetización de juegos móviles: separando a ganadores y perdedores

Monetizar los juegos móviles es difícil. Muy difícil. Casi 2000 aplicaciones se publican cada día en Google Play y la App Store de iOS. Cientos más se publican en tiendas de aplicaciones de terceros en China y otros países. Si solo el 10 % son juegos, eso significa que se publican más de 200 juegos al día.

Piense en 6.000 al mes. 73.000 al año.

Más de cientos de miles de juegos ya existentes en tiendas de apps alrededor del mundo. Y decenas de miles más que la IA generativa podría añadir. Imagina a un niño de preescolar solicitando literalmente un juego vía ChatGPT, por ejemplo, o creando un juego totalmente con la voz, lo que el científico jefe de Roblox, Morgan McGuire, me dijo que no está nada lejos …

Última revisión, solo hay 10 juegos en el top 10. La lista de juegos top es extremadamente exclusiva, con el 1% superior generando quizá el 90% del dinero. Y solo un pequeño porcentaje de juegos es realmente rentable. (He escuchado 2-3%, pero no tengo datos duros sobre esta estadística tan deprimente.) top games list is incredibly exclusive, with the top 1% of games making maybe 90% of the money. And only a tiny percentage of games are actually profitable. (I’ve heard 2-3%, but don’t have hard data on this very depressing statistic.)

La pregunta clave sobre la monetización de los juegos móviles:

¿Cómo va a ser tu juego uno de los pocos que ganan?

Recientemente conversamos con el experto en monetización de anuncios Felix Braberg para nuestra miniserie Hack Gaming Growth. Hay montones de ideas en toda la miniserie de expertos como Matej Lancaric, Jesse Lempiäinen de Geeklab, Günay Azer de Gamelight, y otros, además del propio Braberg, por supuesto.

monetización de juegos móviles

 

¿Nuestro tema con Félix?

Monetización. En concreto, monetización basada en anuncios, que es su especialidad.

Y ahí es donde compartió la cosa que diferencia a los juegos que ganan de los juegos que fracasan.

Monetización de juegos móviles: un diferenciador clave entre ganadores y perdedores

El liderazgo debe empezar desde arriba, al igual que la visión del producto. Quienes conocen y comprenden la monetización de los juegos móviles suelen ser muy superiores a la hora de crear juegos exitosos.

Y esa es la diferencia clave entre los editores de juegos que ganan y los que crean juegos que pierden dinero, dice Felix.

“Los mejores estudios son aquellos donde quienes toman las decisiones también saben cuánto cobran”, dice Braberg. “Esa es, en mi opinión, la mayor desconexión entre quienes tienen juegos que fracasan y quienes triunfan. Si un director ejecutivo o un líder de producto sabe cuánto se obtiene realmente por una impresión intersticial fuera de EE. UU. y cuánto se obtiene por una en EE. UU., puede empezar a diseñar una jugabilidad en torno a eso”

En otras palabras, los estudios de videojuegos exitosos desarrollan la monetización al mismo tiempo que desarrollan su juego. Saben cuántos ingresos pueden obtener. Y no se limitan a una estrategia de monetización prefabricada al final: diseñan la jugabilidad, los niveles, la duración, los desafíos y las soluciones en torno a la monetización.

Eso incluye diversión. Pero también incluye dolor.

Elad Levy, quien vendió un juego a Playtika y se desempeñó como CTO del enorme juego de casino social de la empresa House of Fun, una vez me dijo tanto el placer como el dolor son esenciales para crear un gran juego. Y están’ ambos también son esenciales para crear una gran economía de juego … también conocido como algo que un editor puede monetizar.

“Ese es el arte de construir una gran economía y sistemas de progresión en el juego… es un equilibrio entre el placer y la frustración”, dijo. “Esos son los juegos más exitosos. A veces estás superfeliz. A veces quieres tirar el teléfono por la ventana, pero ese equilibrio entre el placer y la frustración es lo que crea juegos increíbles”

La felicidad mantiene a los jugadores en el juego y hace que regresen: uso, compromiso, retención.

La frustración les da algo en qué trabajar, arreglar, superar, derrotar.

Y la frustración también les da a los diseñadores y editores de juegos algo alrededor de lo cual posicionar un modelo de monetización, ya sean intersticiales estándar entre niveles, o mejoras de nivel previas al jefe, o resurgimientos posteriores a la muerte... lo que sea.

Alcanzando la zona ideal de monetización publicitaria

Todos conocemos la historia de Ricitos de Oro. 

Goldilocks prueba tres tazones de avena. El primero está demasiado caliente, el segundo demasiado frío, y el tercero justo. Si trabajara para un editor de juegos móviles en monetización, ella’d probablemente probaría al menos tantos niveles de monetización basada en anuncios también.

El objetivo: ni demasiado, ya que se perderán jugadores, ni demasiado poco, ya que se perderán ingresos.

Pero en el momento justo, donde los jugadores están lo suficientemente contentos de quedarse e incluso participar más profundamente, y estás generando ingresos sólidos.

“ Veo a personas experimentando con lo que permiten las tarjetas finales y la duración creativa,” dice Braberg. “El eCPM sube cuanto más largas son las creatividades, ¿verdad?, porque tienes mejor CTR. Así que [las redes publicitarias] te lo trasladan en forma de eCPM más alto. Tal vez necesites experimentar con esto … quizá quieras poner 45 segundos, 15 segundos. It’s diferente según el tipo de género, ¿verdad?”

Eso tiene sentido, por supuesto, y las pruebas inteligentes le permitirán desbloquear la zona de monetización Ricitos de Oro para su aplicación específica, en sus áreas geográficas específicas (podría ser diferente para cada área en la que esté activo) y para sus jugadores específicos.

Pero hay un desafío: es necesario ser bastante grande para poder obtener este tipo de influencia con la mayoría de las redes publicitarias: para decirles qué longitud de tarjetas creativas y finales permitirá.

"Es muy injusto para los nuevos desarrolladores", dice Braberg.

Monetización de juegos móviles: diseño para la rentabilidad

Entonces, si estás creando un juego que tiene la monetización en su ADN y buscas alcanzar la zona ideal con la cantidad justa de anuncios, ¿cómo se ve eso?

Para un juego de rompecabezas, eso supone probablemente unas cinco sesiones de juego al día que suman un total de 18 a 25 minutos jugables, dice Braberg.

Así es como se desglosa:

Si quieres optimizar hacia la publicidad intersticial y obtener la mayor parte de tus ingresos de ella, necesitas que tus usuarios vean entre 12 y 15 intersticiales al día. Esto significa que tu objetivo es tener entre 18 y 25 minutos de juego, repartidos en cinco sesiones diarias, ya que esto implica que los usuarios estarán jugando durante unos 1200 segundos. Esto significa que puedes mostrar intersticiales cada 90 segundos y alcanzar esas cifras

Este es un ejemplo perfecto de cómo trabajar a la inversa para diseñar la monetización de juegos móviles desde el principio.

Monetización híbrida: segmentación desde las campañas de UA

La monetización basada en anuncios es importante para un gran porcentaje de juegos. Pero la monetización híbrida, que utiliza anuncios, compras dentro de la aplicación (IAP) y suscripciones para un conjunto completo de opciones de monetización de juegos móviles, es aún más importante.

Pero las editoriales de juegos más exitosas no ofrecen opciones de monetización híbridas a ciegas. Al contrario, presentan estas opciones de monetización a los jugadores con mucha intención.

Al igual que Hexa Sort, considerado por Braberg uno de los juegos más innovadores del sector híbrido en la actualidad, Hexa Sort segmenta a los jugadores no por geografía, sino por campaña de adquisición de usuarios:

“Si un jugador proviene de una campaña de compra dentro de la aplicación (CPA), no verá anuncios durante los primeros tres días”, dice Braberg. “Así, se mantiene esa sensación premium y aumenta la probabilidad de realizar una CPA. Si eres un usuario orgánico o un usuario de ROAS de anuncios, verás anuncios después de la primera experiencia de usuario”

Ese tipo de enfoque y personalización ha llevado al juego a una tasa de ejecución anual cercana a los 250 millones de dólares, dice Braberg.

La clave: adaptar las estrategias de monetización a cada segmento adquirido. Esto comienza antes de que un jugador entre en el juego, con los tipos de creatividad y mensajes en las campañas de adquisición dirigidas a los usuarios que monetizan con publicidad y otras dirigidas a los jugadores que compran en la aplicación (IAP).

Hay más en toda la miniserie Hack Gaming Growth

Aún no hemos publicado la miniserie sobre el crecimiento de los juegos de hackers en el podcast principal Growth Masterminds.

Obtén acceso anticipado a los 5 episodios completos:

  • EPISODIO 1
    Dominando el arte de la creatividad
  • EPISODIO 2
    Navegando la Medición de iOS & Marketing
  • EPISODIO 3
    Escalamiento con diversificación de canales
  • EPISODIO 4
    Recupéralos: Reorientación & Reenganche
  • EPISODIO 5
    Ganar dinero: Monetización híbrida

Nuestro objetivo: brindarte al menos un nuevo conocimiento que transformará tu juego y su crecimiento. 

Todo está disponible ahora mismo, aquí mismo.

Medición móvil de iOS 2025: las herramientas que aún funcionan

Estamos en 2025. ¿Qué funciona para la medición móvil de iOS? ¿Qué te proporcionará los datos necesarios para superar a la competencia?

A veces parece más fácil identificar lo que no funciona. 

  • SKAN sigue siendo difícil
  • Los IDFAs aún son escasos
  • Las pruebas creativas son más difíciles
  • La probabilidad tiene sus propios desafíos
  • Y el modelado… cada plataforma principal ha lanzado o está trabajando en su propio estilo particular de modelado de resultados de publicidad de aplicaciones iOS, pero no siempre está claro qué hay detrás de eso

Por eso recientemente hablé del futuro de la medición móvil iOS y el marketing en 2025 con Jesse Lempiainen, cofundador de GeekLab, y Neils Beenen de Singular. (Esto es parte de nuestro evento Hack Gaming Growth de 5 partes: ver todos los episodios en un solo lugar aquí.)

Pulsa reproducir y sigue desplazándote para ver los aspectos más destacados:

Medición móvil iOS: qué funciona

Hay buenas noticias. La medición móvil en iOS sigue funcionando, aunque no como antes ni al mismo nivel. Sin embargo, existen desarrollos que han tenido un gran éxito en la restauración del seguimiento de anuncios, la medición creativa y el análisis de conversiones.

Las metodologías de medición que importan incluyen:

  • CAPIs (APIs de conversión)
    Los CAPIs le brindan datos determinísticos fiables sobre conversiones: normalmente conversiones en un sitio web. Snap, Google, Pinterest, TikTok y Meta tienen CAPIs. Obtenga más información sobre los CAPIs aquí …
  • AEM (Meta), Advanced Conversions (Snap) y Ads Conversion Modeling (Google)
    y el modelado de redes publicitarias le brindan datos adicionales sobre el impacto de los anuncios, pero presentan algunos desafíos (ver a continuación).
  • SAN avanzado de TikTok y programas similares de otras plataformas
    SAN avanzado y programas similares proporcionan más datos para que MMP como Singular tomen decisiones de atribución precisas, al mismo tiempo que mantienen la privacidad segura.
  • SKAN/AAK
    Sí, SKAN y su nueva iteración, AdAttributionKit son imprecisos, parciales y retrasados, pero también son deterministas y tienen valor, incluso si no son suficientes por sí solos.
  • Incrementalidad
    Hay muchas formas de probar la incrementalidad (consulte una guía de incrementalidad de 2025 aquí), pero todas tienen un objetivo: ¿mi gasto publicitario en la Red X o la Plataforma Y es incremental? En otras palabras, ¿mueve la aguja del crecimiento o no cambia nada si detengo mi gasto allí?
  • Probabilístico
    Seamos honestos, probabilístico se usa frecuentemente en redes programáticas, y probablemente en otras también.
  • MMM (modelado de mezcla de medios o modelado de marketing mix).
    Implementarlo puede ser difícil, aunque tiene sus ventajas. Los profesionales del marketing se están inclinando más hacia las pruebas de incrementalidad que hacia el MMM.
  • Gobernanza de datos
    Gobernanza de datos es simplemente convenciones de nombres aplicadas a creatividades y campañas — Singular ofrece una plataforma que automatiza el proceso — que desbloquea capacidades de análisis creativo ocultas.

El desafío para 2025 es que los especialistas en marketing combinen múltiples métodos de atribución para abordar la medición móvil de iOS en 2025. (Sin volverse loco, ni intentar abarcar demasiado ni estresarse demasiado cuando los distintos medios de medición arrojan resultados ligeramente distintos)

La buena noticia es que Singular hace mucho de eso por usted en Unified Measurement. 

Y al combinar los datos deterministas que aún podemos obtener y las técnicas de medición modeladas como la incrementalidad y los conocimientos basados ​​en gobernancias de datos inteligentes, los especialistas en marketing aún pueden optimizar su gasto en publicidad de manera efectiva.

La deduplicación se convierte en la clave cuando las plataformas modelan las conversiones

AEM, Conversiones Avanzadas, Modelado de Conversión de Anuncios y todas las demás variantes del modelado de medición móvil de la plataforma iOS son importantes en 2025. Sí, son un poco imprecisos. Sí, es difícil saber exactamente cómo las grandes empresas de tecnología publicitaria móvil modelan sus resultados. 

Pero estamos viendo más información como resultado del modelado que las grandes plataformas están haciendo sobre los informes de conversión, incluso si son una respuesta a las plataformas programáticas que utilizan métodos probabilísticos y apuntan a recuperar algunas de las instalaciones y conversiones por las que las SAN obtuvieron atribuciones en el pasado.

El desafío es que cuando miras Advanced AEM o Ads Conversion Modeling de Google o Advanced Conversions de Snap, ¿cómo sabes que no todos afirman las mismas instalaciones?

"¿Existe realmente una única forma o una única fuente fiable de cómo analizar los datos de rendimiento ahora?", pregunta Beenen. "Eso contradice totalmente la realidad práctica a la hora de medir las señales de iOS, porque hay demasiadas fuentes disponibles... la clave reside en cómo se realiza la deduplicación"

La deduplicación se vuelve clave, y ahí es donde los datos adicionales de socios publicitarios, como Advanced SAN de TikTok, resultan útiles.

“Estamos apoyando AEM en TikTok y también en Meta”, dice Beenen. “Y si sumamos el AEM, por supuesto, vemos un aumento en el rendimiento real de la campaña”

Pero también es importante revisar los datos de tu panel de MMP, como el de Singular, para buscar asistencias, lo que te muestra cuándo los anuncios en redes competidoras se combinan para generar un resultado. También es importante revisar las decisiones de atribución de Singular, que se basan en todos los datos de medición a los que tenemos acceso. Singular ve lo que cada red afirma, pero luego toma una decisión de atribución que desduplica todas esas afirmaciones, brindándote la mejor visión del impacto real.

En definitiva, también conviene reforzar las mediciones móviles de iOS con pruebas de incrementalidad. Si se realizan correctamente, las pruebas de incrementalidad proporcionan datos extremadamente fiables sobre los resultados reales de los diferentes socios publicitarios y campañas. 

Porque al final quieres datos de tus socios publicitarios — o al menos lo que compartirán de forma segura con Singular — pero no quieres que ellos completamente califiquen su propio trabajo.

La medición creativa requiere una gobernanza de datos inteligente

El reto de todo modelado reside en la medición y optimización creativas, para las cuales es fundamental contar con datos deterministas. Una solución para ello reside más allá de las propias plataformas y redes: la gobernanza de datos.

Aunque aparentemente innecesario para las organizaciones más pequeñas, la gobernanza de datos es esencial para todas, ya que las campañas y los materiales creativos alcanzan fácilmente cientos de usuarios, incluso en una sola plataforma y a pequeña escala. En organizaciones grandes, hemos visto decenas de miles de materiales creativos, lo cual se descontrola rápidamente si se intenta gestionar manualmente.

La gobernanza de datos ayuda con la medición móvil de iOS porque cuando administras bien los nombres de las creatividades, los nombres de las campañas, la codificación geográfica, los resultados de conversión y cualquier otro metadato que quieras para la optimización y los informes, puedes obtener datos propios de alta calidad sobre qué creatividades, CTA y campañas funcionaron mejor, convirtieron con mayor frecuencia y generaron el ROI más alto.

Incluso, hasta cierto punto, dentro de las cajas negras de la plataforma, que podrían procesar tu creatividad y mezclarla para crear miles de anuncios a partir de docenas de componentes, seguirás sabiendo que una imagen y una secuencia de texto específicas contribuyeron a obtener resultados positivos o negativos.

Mira cómo aquí.

Las API de conversión (CAPI) son cada vez más importantes en la medición móvil iOS

Cuando piensas CAPIs, piensas que el retail típicamente: una persona hace clic en un anuncio, visita un sitio web — usualmente un sitio web móvil, pero no siempre — y compra un producto. Un SDK web en ese sitio retail informa a la red publicitaria, y se registra una conversión.

Pero también se puede utilizar en juegos, a través de un SDK móvil.

Y es otra señal útil, dice Jesse Lempiainen de GeekLab:

“Es algo que hemos utilizado bastante, tanto en las campañas web2app, en las que colaboramos oficialmente con Meta, como en la ayuda a editores y desarrolladores móviles para crear esas campañas web2app”, afirma. “Estamos dando un paso atrás y midiendo todo a nivel creativo, y luego utilizando estas tecnologías web, básicamente… API de conversión para enviar eventos a las redes”

Los éxitos que GeekLab está viendo allí incluyen:

  • Menor costo
  • Más usuarios nuevos diarios en App Store Connect
  • La tasa de retención está aumentando

Pero no esperes que sea perfecto: Lempiainen estima que el nivel de precisión de los datos ronda el 70%.

Esto nos lleva a un buen punto sobre la medición móvil de iOS para 2025: no esperes la perfección. Y tampoco la necesitas. Necesitas datos direccionales de calidad que te permitan tomar decisiones rápidas... y que puedas obtener.

De hecho, eso es suficiente para mantener la máquina de crecimiento avanzando en la dirección correcta. 

(Vea lo que dice Jonathan Reich, CEO de Zedge, sobre la necesidad percibida de datos perfectos).

Más en el podcast completo

Por supuesto, there’s más en el episodio completo del podcast. Y don’t olvides revisar todo el Hack Gaming Growth sessions también.

Esto es lo que más puedes esperar:

  • 00:00 Introducción a la medición de iOS 2025
  • 01:01 Desafíos actuales en la medición móvil iOS
  • 03:50 Estrategias de retargeting y anuncios de banner
  • 04:40 El papel de SKAdNetwork y AEM
  • 05:47 Atribución probabilística y tendencias de la industria
  • 09:06 Medición unificada e incrementalidad
  • 19:24 Campañas web a aplicaciones y API de conversión
  • 24:36 El futuro del marketing de juegos para iOS en 2025
  • 27:45 Conclusión y reflexiones finales

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Estado de la adquisición de usuarios en 2025: 8 consejos clave

de la adquisición de usuarios en 2025 deberán ser ágiles y ágiles con sus tácticas. Mucho está cambiando, y gran parte de ello se debe a los avances en IA.

  • ¿Qué se puede esperar en adquisición de usuarios para 2025?
  • ¿La IA lo hará todo?
  • ¿Será web2app la tendencia del año?
  • ¿Dos o tres redes publicitarias dominarán totalmente el marketing móvil? 

Recientemente reunimos a un grupo de expertos para debatir esta pregunta: ¿qué debemos esperar en UA para 2025? Parte de lo que puedes aprender está cubierto en nuestro último Informe Trimestral de Tendencias: revísalo para obtener la información más reciente. Pero hay aún más en nuestro evento en vivo Estado de la Adquisición de Usuarios Q1 2025, que ahora está disponible bajo demanda.

Hablamos de:

  • IA, LLM
  • Gasto web
  • Tendencias del IPC
  • Las principales redes publicitarias en crecimiento
  • Predicciones para 2025

Y nuestro panel de expertos invitados incluyó:

  • Jonathan Reich,
    director ejecutivo de Zedge, que tiene más de 750 millones de descargas (!!!)
  • Stephanie Pilon,
    nueva CMO de Singular, lideró una transformación digital para una unidad de negocios de $600 millones
  • Tomás Yacachury
    Alianzas Estratégicas en Kayzen (consulta sus informes: súper perspicaces)
  • Ben Collins Jones
    , especialista en soluciones de SplitMetrics (la primera empresa en crear una plataforma de gestión de anuncios de búsqueda de Apple)
  • Ashwin Shekhar
    CRO & cofundador, AVOW, que tiene alianzas con algunos de los mayores fabricantes de smartphones del planeta, cubriendo el 86% del mercado global de Android para acuerdos de UA OEM.

Estado de la adquisición de usuarios en 2025: qué esperar

La IA y los modelos de lenguaje de gran tamaño como ChatGPT están cambiando significativamente la forma en que los anunciantes deben abordar las campañas de búsqueda. En concreto, la segmentación contextual estricta y el mapeo de palabras clave para las campañas de búsqueda ya no son la mejor opción, ya que la búsqueda se basa cada vez más en la IA.

Dado que la IA entiende tu intención y no solo las palabras clave que usas, perderás buenas oportunidades si segmentas de forma demasiado literal y precisa. Los ganadores de la adquisición de usuarios de 2025 deberán tener esto en cuenta:

“A medida que la publicidad en buscadores evoluciona con el auge de estos grandes modelos de lenguaje, los anuncios que utilizan frases o concordancia amplia para Apple Search Ads (esencialmente, campañas de descubrimiento) tienden a tener un mejor rendimiento porque estos modelos de concordancia amplia (LLM) se están volviendo más inteligentes y comprenden mejor la intención”, afirma Jones. “Estos formatos capturan una amplia gama de consultas de usuarios en comparación con los sistemas anteriores, donde las palabras clave de concordancia exacta corren el riesgo de pasar por alto otras formas en que las personas podrían buscar su producto”

Este es el caso tanto de las búsquedas en la parte superior del embudo en los motores de búsqueda públicos como de las búsquedas en la parte inferior del embudo dentro de App Store y Google Play.

La otra cara de la moneda: tenga cuidado con las coincidencias demasiado amplias que diluyen sus resultados y reducen la rentabilidad.

2. IA generativa para la creatividad sobre la marcha

Veremos el auge de la IA generativa para crear contenido creativo personalizado para una audiencia de 1 persona, afirma Reich.

Creo que la próxima generación será donde la IA comience a crear anuncios de IA para cualquier servicio que ChatGPT o cualquier otro proveedor esté lanzando, de modo que se puedan tener anuncios súper personalizados y creados sobre la marcha

Es probable que esto sea mejor y más exitoso en plataformas con más datos propios y un conocimiento más profundo sobre sus usuarios, y también es más probable que suceda en verticales de alto valor, gracias a los costos computacionales mucho mayores que requiere la IA generativa.

4. OEM para campañas de UA inteligentes y ágiles

Érase una vez, campañas OEM fueron extensas, lentas y pesadas, que tomaban 6 meses para configurarse y ejecutarse, y eran esencialmente set-and-forget, because you couldn’t change them.

Ahora puedes hacer campañas de búsqueda local en el dispositivo, precargas, anuncios en aplicaciones propiedad de OEM o experiencias de pantalla inicial o de pantalla de bloqueo, y mucho más, como indicaciones de instalación automática de Google Play.

“Las plataformas OM ofrecen mucho”, afirma Shekhar. “Ofrecen una amplia base de usuarios, tecnología publicitaria avanzada y una gran cantidad de datos propios. Conocen el comportamiento del usuario, saben qué tipo de aplicaciones tienes y aprovechan todo esto para mostrar los anuncios adecuados a las personas en el momento oportuno”

El éxito en la adquisición de usuarios en 2025 podría incluir una estrategia OEM, que hemos visto que tiene resultados a gran escala.

5. Adquisición de usuarios 2025: piense en la IA para informes y análisis

Definitivamente estamos viendo más IA para informes y análisis de campañas de marketing (esté atento a Singular aquí para obtener anuncios interesantes en el futuro cercano).

Simplemente tiene sentido: más conocimiento, más análisis y menos esfuerzo.

Algo que recomiendo al respecto: siempre revisen su propia cordura. La IA no es perfecta, especialmente la IA basada en LLM, y pueden ocurrir errores.

6. Marketing de influencers + marketing de guerrilla… con algo de poder estelar

El marketing de influencers aún está en su fase de crecimiento, afirma Ben Collins Jones. Y ve que cada vez más marcas, incluidas las más importantes del planeta, hacen cosas geniales que se viralizan.

“Estamos observando un cambio en los profesionales del marketing hacia el crecimiento orgánico a través de las redes sociales y los canales tradicionales para impulsar el conocimiento de marca y construir comunidades”, afirma. “Esto implica asociarse con celebridades —el poder de las estrellas nunca desaparecerá, ¿verdad?—, pero también adoptarlo en todos los canales y participar en el marketing conjunto con marcas reconocidas y acuerdos de intercambio, e incluso entonces, en última instancia, utilizar el marketing de guerrilla”

¿El ejemplo que dio?

Severance, un programa de Apple en Apple TV+, abrió una oficina en Grand Central Station y sus protagonistas fingieron trabajar allí. Esto generó un gran revuelo, Reddit arrasó y se convirtió en una promoción masiva que realmente no podrían haber comprado ni pagado.

7. Mayor eficiencia en las pruebas de canales y socios mediante IA

Si tiene IA que lo ayude con el análisis, también puede tener IA que lo ayude a probar nuevos canales y nuevos socios.

Parte de la razón por la que los profesionales del marketing no prueban tantos canales y socios nuevos como quisieran es la sobrecarga de atención y tiempo que requiere, lo que resulta en una menor eficiencia de marketing. (Estén atentos a los datos que publicaremos próximamente que muestran que, por lo general, cuantos más socios utilizan los profesionales del marketing, mayor es el ROI que obtienen)

Entonces, si puedes obtener ayuda con la IA, podrás realizar más pruebas.

Probar más significa que puedes desbloquear un mayor ROI de marketing.

8. Web2app está de moda, pero necesitas la tecnología adecuada

El 63% del tráfico del sitio web se produce en la web móvil, afirma Stephanie Pilon de Singular, lo que lo convierte en el lugar perfecto para capturar la intención.

(Especialmente porque gran parte de ese comportamiento está orientado a objetivos. Apunta bien y tendrás una buena oportunidad de llamar la atención)

“Piensa en cuántas veces al día abres tu teléfono para hacer una búsqueda. Es decir, este es el mejor lugar para anunciar tu aplicación, porque es donde la gente busca”, dice. “A menudo recurro a Mozilla o Google, básicamente para hacer la búsqueda antes incluso de entrar en la tienda de aplicaciones”

Pero para lograrlo se necesita la tecnología adecuada, que incluye:

  • Informes de costos completos, para que pueda capturar los costos de todos los canales y todas las plataformas
  • Un SDK web, para que puedas capturar todos los eventos que necesitas rastrear y optimizar
  • Además, por supuesto, los enlaces profundos, que crean un puente contextual inteligente entre la web móvil y su aplicación.
  • Y no olvides gobernanza de enlaces, que garantizará que todos los insights que necesitas se capturen y comprendan de forma escalable e inteligente

Esa lista de ingredientes te brinda una comprensión completa del embudo de ventas: creatividades que impulsan la acción, elementos de landing pages que funcionan y campañas y socios efectivos, afirma Pilon. (Consulta más detalles sobre los componentes de la solución, todos los cuales puedes obtener de Singular en un solo paquete integrado: agregación de costos, atribución web, enlaces profundosy gobernanza de datos).

Mucho más en el seminario web completo

Mira el evento completo en vivo aquí.

Con conocimientos de Jonathan Reich, Stephanie Pilon, Tomas Yacachury, Ben Collins Jones y Ashwin Shekhar, este seminario web sobre adquisición de usuarios 2025 le brindará los conocimientos que necesita para superar a sus competidores este año.

Qué cubrimos:

  • 00:00 Bienvenida e introducción
  • 03:52 Conozca a los panelistas
  • 05:22 Encuestas interactivas y perspectivas iniciales
  • 08:06 Aspectos destacados del informe de tendencias trimestrales
  • 12:18 IA y publicidad en búsquedas
  • 20:12 Fuentes de crecimiento alternativas
  • 26:53 Transición de la web a la aplicación
  • 29:06 Los precios del IPC alcanzan un máximo histórico
  • 29:38 Web vs. App para profesionales del marketing
  • 30:31 Web móvil vs. Publicidad en la aplicación
  • 32:29 Estrategias de Web a Aplicación y de Aplicación a Web
  • 37:39 El auge de las redes publicitarias independientes
  • 42:52 Predicciones para 2025
  • 58:45 Sesión de preguntas y respuestas

Herramientas gratuitas para análisis de juegos sencillos y complejos: retención, LTV, DAU, ARPDAU

La analítica de juegos es difícil. Las curvas de retención son difíciles. Calcular LTV puede ser difícil, y saber cuántos DAU tendrás después de 7 meses de campañas de crecimiento también es difícil. Afortunadamente, hay nuevas herramientas gratuitas que te ayudan a resolver todo sin saber Python, sin escribir scripts complejos, y sin siquiera hacer trabajos complicados en hojas de cálculo.

Se llama Profesor Arpdau, y es una suite de herramientas (principalmente) gratuitas en línea diseñadas para ayudar a desarrolladores de juegos y mercadólogos a predecir la retención de usuarios y el valor de vida del cliente (LTV), además de optimizar precios para diferentes mercados globales.

Es de Russell Ovans. Si ese nombre te suena, es porque escribió un libro enorme sobre analítica para juegos móviles llamado Game Analytics: Retention and Monetization in Free-to-Play Mobile Games. El libro es excelente, pero tiene algunas partes con mucho cálculo y código, y Ovans quiso que la analítica de juegos fuera “sencillamente simple”

Recientemente conversé y recibí una demostración de Ovans.

Haga clic en reproducir para comprobarlo:

Ingeniería del crecimiento móvil mediante el análisis de juegos

Ovans es emprendedor, ingeniero de software y científico de datos. Él’s también fue director de analítica de East Side Games, creadores de juegos de Star Trek, The Office y Trailer Park Boys, entre otros. Él’s sigue en el consejo.

Así que sabe un poco sobre crecimiento móvil y análisis de juegos.

Y él sabe cuál es la clave para que tu aplicación crezca.

  • Cuestiones como la retención, donde pequeñas mejoras en las métricas D7 o D30 pueden tener un enorme impacto en los ingresos.
  • Y la estrategia de precios, en la que simplemente dejar que Google o Apple establezcan sus precios globales basándose en los tipos de cambio, dará como resultado ventas y rentabilidad mucho menores de lo que podría pensarse.
  • O inversión en operaciones en vivo, porque los juegos con buena retención (más del 8 % en D90) generalmente invierten en eventos, contenido nuevo y participación de los jugadores.
  • Y la previsión de LTV, porque al comprender los ingresos esperados por jugador, los administradores de UA pueden ofertar con confianza en nuevas instalaciones.

Pero calcular la retención, el valor del tiempo de vida (LTV) y el DAU a lo largo del tiempo es un desafío. Implementar una estrategia de precios global en Google Play, por ejemplo, es tedioso y complejo.

Por eso creó algunas herramientas para facilitarlo y las ofrece de forma gratuita.

Herramientas gratuitas para análisis de juegos: retención, LTV, predictor de DAU

Hay 3 herramientas gratuitas en la colección de análisis de juegos del Profesor ARPDAU:

  1. Creador de curvas de retención:
    esta herramienta ayuda a los desarrolladores de juegos a predecir la retención a largo plazo mediante la introducción de cifras de retención (D1, D3, D7). El modelo ajusta una curva a los datos para estimar la retención D30, D90 e incluso D365. Las curvas de retención son la base de todas las demás predicciones de ingresos y rendimiento de los juegos, por lo que son cruciales.
  2. Predictor de LTV
    El Predictor de LTV usa la curva de retención que has creado, más tu ARPDAU (Ingresos Medios Por Usuario Activo Diario) para pronosticar el valor de vida del cliente a lo largo del tiempo. Proporciona objetivos de D7 ROAS (Retorno de la Inversión Publicitaria) para ayudar a los gerentes de UA a determinar si una campaña está en camino de alcanzar el punto de equilibrio, ofreciendo ideas como plazos de equilibrio. Por ejemplo, si D7 ROAS es 29% del CPI (Costo Por Instalación), puedes esperar alcanzar el punto de equilibrio en el Día 90.
  3. Predictor de DAU
    El Predictor de DAU estima cuántos DAU y ingresos generará un juego según tu curva de retención e instalaciones diarias, lo que ayuda a los marketers a pronosticar el tamaño del juego y si su estrategia de retención funciona. Por ejemplo, con 2,500 instalaciones diarias y una curva de retención de r(n) = 0.33 * n -0.238, el Predictor de DAU estima que tendr’ás 95,000 DAU después de un año con ingresos diarios cercanos a $150,000.

Esto es muy útil para quienes trabajan en marketing móvil sin conocimientos técnicos, pero también para quienes sí lo tienen. La razón: es increíblemente sencillo introducir diferentes cifras y comprobar cómo una curva de retención diferente podría influir en el punto de equilibrio. O cómo un ligero aumento de UA podría influir en los ingresos diarios dentro de un año.

Es un análisis de juego extremadamente simple, lo que significa que también es rapidísimo. Y la velocidad es tan importante como la facilidad.

1 herramienta de pago: precios específicos para cada país

También hay una herramienta paga para establecer precios específicos por país.

La razón es que si tienes 20 artículos diferentes que se pueden comprar, implementar un precio para cada uno en cada geografía donde se lanza el juego es casi imposible. Es tedioso y lleva mucho tiempo. Y muchos juegos tienen 50 o 100 artículos que los jugadores pueden comprar. Multiplica eso por 150 países y tienes la receta para una semana desperdiciada.

Entonces dejas que Google Play lo haga automáticamente.

El problema: no entiende el índice Big Mac. En otras palabras, solo realiza una conversión directa entre monedas sin tener en cuenta la asequibilidad.

El resultado es una pérdida de ingresos.

“El profesor ARPDAU no solo utiliza los tipos de cambio actuales y entiende qué países tienen un impuesto al valor agregado o un impuesto a los bienes y servicios que debe incluirse en el precio, sino que también revisará y ajustará todos sus precios utilizando el índice Big Mac o la paridad de poder adquisitivo, cualquiera sea el dato disponible, para intentar llegar a un precio que sea más comparable en los otros 100 países en los que su juego puede estar disponible”, dice Ovans.

Luego te proporciona un archivo CSV con todos los precios correctos para cargar en Google Play: actualiza todos tus precios a la vez.

Ovans se enteró de este problema al ver la falta de rentabilidad de East Side Games en México, donde las conversiones automáticas de divisas resultaban en precios inasequibles para los locales.

Después del ajuste, los ingresos aumentaron significativamente, al igual que la rentabilidad.

Mucho más en el podcast completo

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Esto es lo que obtendrás en este episodio:

  • 00:00 Introducción a Growth Masterminds
  • 00:59 El objetivo de simplificar el análisis de juegos
  • 02:09 Desafíos y retroalimentación sobre el libro
  • 03:39 Lanzamiento de las herramientas gratuitas de ARPDAU
  • 04:54 Demostración del creador de curvas de retención
  • 10:51 Predicción del valor de vida del cliente (LTV)
  • 16:52 Estimación de usuarios activos diarios (DAU) e ingresos
  • 21:57 Mejoras futuras y comentarios
  • 24:05 Introducción al índice Big Mac
  • 24:30 Estrategias de precios específicas para cada país
  • 25:08 Desafíos con los precios globales
  • 26:31 Implementación del índice Big Mac
  • 28:06 Precios y características de Google Play Console
  • 30:39 Uso de la herramienta del profesor ARPDAU
  • 31:52 Ajuste de precios con archivos CSV
  • 39:33 Reflexiones finales y preguntas y respuestas

El panorama emergente de la publicidad en búsqueda con LLM: infografía

Los motores de búsqueda de modelos de lenguaje extenso (LLM) basados ​​en IA van a revolucionar la forma en que encontramos información, respondemos preguntas, buscamos productos y tomamos decisiones de compra. Por eso, ya es hora de analizar el panorama emergente de la publicidad en búsquedas LLM.

Una descripción visual del panorama de la publicidad de búsqueda LLM

Infografía de publicidad de búsqueda de LLM

LLMs que importan: ChatGPT y más

Mientras escribo esto, los LLM están creciendo increíblemente rápido, incluso si el espacio de publicidad de búsqueda de LLM todavía es increíblemente joven.

Estos son aquellos sobre los que podemos obtener datos:

  • ChatGPT de OpenAI: 400 millones de usuarios semanales
  • Ernie Bot de Baidu: 300 millones de usuarios (sin detalles sobre MAU, DAU o WAU)
  • Gemini de Google: 250 millones de usuarios semanales
  • Llama de Meta: 200 millones de usuarios semanales
  • Claude de Anthropic: 50 millones de usuarios semanales
  • Perplexity AI: 15 millones de usuarios semanales

(Fuentes: BI, Reuters, Gemini estimación basada en 106M descargas de apps más 275M visitas mensuales más integración en herramientas de Google como Gmail y Meet: 9M organizaciones, Llama estimación basada en la reciente declaración de Mark Zuckerberg’ de que Llama atendía a 600M usuarios mensuales, extrapolación de Claude desde SimilarWeb, más uso de la app, FT)

ChatGPT lidera, alcanzando alrededor del 1% del volumen de búsqueda global según algunos indicadores. Esto parece poco hasta que te das cuenta de que, con todos los recursos de Microsoft, Bing trabajó durante una década para arrebatarle cuota de mercado a Google y aún mantiene solo menos del 4% de la cuota global.

Gemini, Perplexity y Copilot también participan en la búsqueda, aunque con menos uso. DeepSeek es un competidor reciente.

Y Llama de Meta podría ser una sorpresa en este aspecto: no es un producto o servicio independiente como muchos otros, y gran parte de su uso podría pasar desapercibido para los motores de análisis que detectan el tráfico en la web abierta. Meta ha integrado Llama en prácticamente todos sus productos importantes, por lo que podría tener una cuota de mercado enorme que simplemente no estamos viendo.

Publicidad de búsqueda LLM versus motores de búsqueda tradicionales

Por supuesto, las LLM son mucho más que motores de búsqueda. De hecho, son muy diferentes a ellos. Y esa diferencia nos muestra qué cambiará en una plataforma de publicidad de búsqueda LLM.

Los motores de búsqueda son exactamente eso: centrados en la BÚSQUEDA. 

Esa es, en realidad, una mala metáfora para lo que queríamos lograr en 1995 cuando lanzamos Yahoo para buscar algo en la flamante World Wide Web. Y es una mala metáfora para lo que esperamos de Google, Baidu y Bing hoy.

No queremos buscar.

Queremos ENCONTRAR.

Más que eso, queremos saber. Comprender. Quizás, tomar una decisión. Quizás comprar.

Tradicionalmente, un motor de búsqueda proporciona enlaces a fuentes: recupera y clasifica páginas web, permitiendo a los usuarios filtrar los resultados. En cambio, un LLM como ChatGPT ofrece respuestas directas. Sintetiza la información en una respuesta conversacional y coherente sin necesidad de que los usuarios exploren múltiples fuentes. Los motores de búsqueda destacan por encontrar contenido web específico, mientras que los LLM se centran en comprender el contexto y generar respuestas adaptadas a la intención del usuario.

Por supuesto, los motores de búsqueda han ido cambiando a lo largo de los años para ofrecer cada vez más respuestas en el sitio sin hacer clic, pero los LLM llevan esto a un nivel nuevo y mucho más alto.

Tráfico de LLM

We’ve seen the massive growth in LLM traffic here at Singular. As we reported in our latest Quarterly Trends Report, ChatGPT has become a top source of traffic for Singular customers without even offering an LLM search advertising platform.

El crecimiento aquí ha sido asombroso de un trimestre al siguiente: 8.400%.

  • T3 2024: 1 cliente Singular
  • T4 2024: 85 clientes Singular

En el tercer trimestre, solo un cliente Singular recibió tráfico de ChatGPT. En el cuarto trimestre, esta cifra se disparó a 85, y el crecimiento por cliente también se incrementó drásticamente.

Y ChatGPT ni siquiera tiene una plataforma publicitaria todavía: es solo tráfico orgánico puro medido por una de las soluciones de análisis web abiertas más simples y antiguas: los parámetros UTM: “utm_source=chatgpt.com” al final de los enlaces de referencia.

Las redes publicitarias están llegando

Actualmente, los LLM se monetizan principalmente mediante suscripciones, y esto continuará para los clientes premium. Sin embargo, la publicidad siempre se utiliza para ampliar el TAM y la cuota de mercado para quienes no pagan, y ya está presente en parte.

Los LLM que tienen plataformas publicitarias activas en este momento incluyen:

  • Gemini de Google
    Ads con respuestas
  • Llama de Meta
    (Anuncios relacionados con Llama)

Los LLM que están planificando o preparando sus plataformas publicitarias incluyen:

  • ChatGPT
  • Perplejidad
  • Claude

Se espera que cada LLM importante y abierto al público ofrezca una red publicitaria en los próximos 18 meses aproximadamente. Es fundamental captar el valor de todos los usuarios, no solo de los suscriptores de pago.

Los anuncios para los motores de búsqueda de LLM serán diferentes

Los anuncios funcionarán de forma diferente en las plataformas de publicidad de búsqueda de LLM. Y las plataformas de publicidad de búsqueda de LLM serán muy distintas a las de Google, Bing o Baidu.

Descubriremos qué diferente será en los próximos años, pero aquí van algunas pistas:

Opciones de segmentación:

  • Anuncios de marca no segmentados.
    Todos necesitamos jabón. Las grandes marcas con un público objetivo amplio podrían adoptar un enfoque mediático.
  • Segmentación contextual
    Alguien que busca cosas para hacer en Tahití podría no tener su vuelo todavía.
  • Behavioral targeting
    ChatGPT gets a pretty good sense of who you are as you use it, and that’s first-party data which could be used to create interesting audiences..
  • Coincidencia amplia de palabras clave
    Palabras clave exactas won’t ser necesario: Los LLM comprenden el lenguaje y pueden ofrecer coincidencia amplia sin configuración, lo que probablemente sea mejor que las palabras clave de coincidencia exacta

Opciones de ubicación:

  • Las respuestas son diferentes a los resultados de la búsqueda.
  • Los anuncios estarán separados de las respuestas.

Formatos:

  • Los anuncios iniciales de LLM han sido de texto y seguiremos viendo eso
  • También veremos algunos anuncios de imagen y texto, especialmente para resultados de productos patrocinados
  • Es posible que veamos anuncios de vídeo reproduciéndose en paralelo con la interfaz de preguntas y respuestas

We’ll probablemente también veremos una carga publicitaria mucho menor. Google, por ejemplo, suele tener docenas de anuncios por página. Los LLM pueden no tener páginas como tal, y es probable que muestren cifras de un solo dígito de anuncios por pantalla, al menos al principio.

La singularidad de las consultas también podría aumentar: las consultas en los motores de búsqueda se han vuelto más largas y conversacionales con el tiempo. Donde antes escribíamos "la mejor pizza de Nueva York", es más probable que preguntemos "¿Dónde puedo conseguir la mejor pizza de Nueva York?"

Esto se ha acelerado con Alexa, Siri y el Asistente de Google, y ahora, sobre todo, con los LLM. De hecho, suelo usar la voz —incluso en mi portátil— con ChatGPT para introducir una frase, oración o incluso un párrafo de consulta, que el motor de búsqueda de LLM utiliza para encontrar una respuesta muy precisa, específica y contextualizada.

Sabor del futuro

Ahora apenas estamos viendo una pequeña muestra del futuro.

La medición de publicidad de búsqueda LLM también llegará, con programas para MMP como Singular, y todo esto se volverá más sofisticado.

“Esto es solo un anticipo del futuro”, afirma Stephanie Pilon, directora de marketing Singular . “Perplexity ya ha configurado anuncios en su LLM, y también estamos viendo avances en Gemini de Google. Esperamos que LLM como ChatGPT tengan una presencia mucho mayor en los planes de marketing y publicidad para 2025”

Información sobre pruebas de incrementalidad a partir de 750 millones de instalaciones de aplicaciones

Claro, ya lo sabes: pruebas de incrementalidad ayuda a determinar si tu gasto publicitario realmente impulsa el crecimiento de nuevos usuarios … o simplemente captura usuarios que de todos modos habrían instalado tu app.

Pero ¿qué importancia tienen las pruebas de incrementalidad?

¿Y cómo puedes hacerlo de forma relativamente indolora?

En una reciente sesión de Growth Masterminds, conversé con Jonathan Reich, director ejecutivo de una empresa editora de apps con 750 millones de instalaciones: me explicó cómo conciben la incrementalidad, cómo la miden y cómo puedes lograr lo mismo. La empresa editora es Zedge, especializada en la personalización de teléfonos con ofertas como fondos de pantalla, tonos de llamada y herramientas de personalización con IA para que los usuarios puedan crear sus propias personalizaciones únicas.

Su aplicación insignia, Zedge, ha sido instalada más de 750 millones de veces, con más de 25 millones de usuarios activos y 15 millones de reseñas (!!). Se financia principalmente con publicidad, por lo que un arbitraje inteligente en la adquisición de usuarios es fundamental.

Lo que hace que las pruebas de incrementalidad también sean fundamentales.

Mira nuestro chat aquí:

¿Por qué Zedge comenzó a realizar pruebas de incrementalidad?

Inicialmente, Zedge creció orgánicamente. 

Se encuentra en un nicho interesante (los propietarios jóvenes de teléfonos inteligentes están particularmente interesados ​​en la personalización) y tuvo un comienzo tan temprano, incluso antes de que comenzara la era de los teléfonos inteligentes, que millones y millones de usuarios simplemente descargaron la aplicación y la usaron naturalmente, gracias a un ASO sólido y un SEO sólido.

Con el tiempo, sin embargo, Zedge comenzó a adquirir usuarios pagos para acelerar aún más el crecimiento.

Y claramente funcionó.

Pero siempre había una pregunta persistente…

“Al principio, ¡vaya!, estamos viendo un retorno de la inversión publicitaria por las nubes”, me dijo Reich. “Pero entonces surgió la pregunta: un momento… si dejáramos de anunciarnos, ¿generaríamos esas instalaciones y esos ingresos en consecuencia?”

Y aquí es donde entran en escena las pruebas de incrementalidad.

Cómo Zedge realiza pruebas de incrementalidad

Hay un montón de enfoques diferentes para las pruebas de incrementalidad:

  1. Grupo de resistencia
  2. Basado en la geografía
  3. Intención de tratar
  4. Basado en el tiempo
  5. Anuncios fantasma
  6. Controles sintéticos

Descubra mucho más sobre todo esto, cómo funcionan y cómo empezar en nuestra guía definitiva sobre incrementalidad en 2025,. 

Zedge gestiona principalmente la verificación de la incrementalidad de los socios publicitarios y las campañas de cuatro maneras:

  1. Pruebas a nivel de mercado
    En pruebas a nivel de mercado, Zedge pausa la publicidad en mercados seleccionados y mide el impacto tanto en instalaciones totales como — lo importante — en instalaciones orgánicas. Según la diferencia, la empresa reinicia las campañas.
  2. Fluctuaciones del presupuesto
    Si todo en su presupuesto de marketing está en estado estable, es’ casi imposible saber qué’ es incremental. Así que Zedge aumentará o reducirá drásticamente el gasto para evaluar el impacto en el volumen y la velocidad de instalaciones. ¿Cómo? Usarán’ a menudo un enfoque de “onda sinusoidal” , dice Reich: gasto fijo, gasto pequeño, gasto grande, gasto pequeño. Comparar los niveles de inversión variables con lo que realmente sabe que ocurre en su aplicación — sus propios datos de primera parte — le brinda toda la información que necesita saber sobre la incrementalidad de sus campañas.
  3. Comparaciones de plataformas:
    Zedge a veces cambiará el presupuesto entre plataformas para ver cambios en las instalaciones orgánicas y el ROAS pago.
  4. INCRMTL
    Zedge utiliza INCRMTL (y Singular ) para evaluar la incrementalidad de forma regular.

“Hemos realizado una serie completa de pruebas diferentes a lo largo del tiempo para comprobar realmente los límites”, dice Reich. “Y lo hemos hecho sin gastar una fortuna”

Eso es importante.

Quiere hacer pruebas, pero no quiere gastar de más en herramientas. Tampoco quiere gastar de menos en campañas que realmente contribuyen a su crecimiento y rentabilidad.

¿Deberías comprar tu nombre en la App Store?

Hay 1 gran pregunta que toda marca debe considerar en algún momento: ¿compras tu propio nombre en Apple Search Ads y Google Play?

Es una pregunta difícil de responder. Y equivocarse puede tener consecuencias graves.

El problema tiene un lado bueno, pero también un lado malo.

"Si eres primero y segundo, alguien te va a hacer clic", dice Reich. "Sin embargo, cuando pagas por eso y robas a tus productos orgánicos, eso es malo"

La buena noticia: las pruebas de incrementalidad pueden darte una respuesta. Y es relativamente fácil obtenerla si estás en varias zonas geográficas.

Simplemente pausa el gasto en geografías seleccionadas, mide lo que sucede con el volumen de instalación y evalúa si el precio que pagas por aparecer en la parte superior de tus propias búsquedas vale la pena.

Aprendizajes clave de las pruebas de incrementalidad

La incrementalidad te enseñará aspectos de tu marketing que son difíciles de aprender de otra manera. Aquí tienes algunos que Zedge aprendió.

  1. Algunos canales simplemente no funcionan para ti
    Y algunos socios simplemente no funcionan para ti. No importa cuánto optimices, algunos socios no aportaron valor incremental para Zedge, y es probable que encuentres lo mismo. Está bien. No todo funciona para todos. Simplemente encuentra los que sí lo hacen.
  2. Los diferentes canales generan distintos resultados
    Para Zedge, algunos fueron mejores generando usuarios que monetizan mediante anuncios. Otros fueron mejores generando suscriptores. No sabrás cuál es cuál hasta que lo pruebes.
  3. Don’t sobrevalores la precisión
    Buscar datos de atribución ultra precisos puede causar parálisis analítica. Cuando obtengas insights relevantes, actúa.
  4. Don’t abandona “de golpe”
    Desactivar UA por completo perjudicará el crecimiento total. Puedes probar la incrementalidad sin llegar a ese extremo.
  5. No seas impaciente
    La incrementalidad lleva tiempo medirla eficazmente. No hagas cambios y los revientes mañana. Déjalos respirar.

Tener éxito es genial. Pero fracasar también es progreso, porque has eliminado una posibilidad.

“Hemos descubierto que ciertos DSP simplemente no nos funcionan”, afirma Reich. “No importa cómo hagamos las pruebas, ni si ampliamos o reducimos la escala”

Por eso es que hay que probar antes de escalar.

Cómo probar un nuevo socio publicitario

Entonces, ¿cómo se prueba un nuevo canal o socio publicitario? En resumen, con cuidado.

  1. Comience con algo pequeño.
    Déle a su nuevo socio publicitario un presupuesto de prueba inicial de unos pocos miles de dólares a lo largo de un par de semanas.
  2. Expande gradualmente
    Si los resultados iniciales con el nuevo socio publicitario o canal son prometedores, incrementa el gasto por etapas. Así lo haces …
  3. Monitorizar múltiples factores:
    1. Tendencias de ROAS… ¿arriba/abajo/igual?
    2. Impacto en las instalaciones orgánicas… ¿aumentando, disminuyendo?
    3. Calidad de los nuevos usuarios… ¿compromiso, retención, monetización?

Hay que probar nuevos socios para encontrar las pepitas de oro. Pero hay que hacerlo con cuidado.

“Tomaremos un pequeño presupuesto de prueba, haremos una pequeña incursión y comenzaremos a analizar los resultados”, dice Reich. “Y una vez que validemos que algo nos está ayudando, la pregunta es: ¿cuánto hay que pisar el acelerador?”

Mucho más en el podcast completo.

Como aprendió Zedge, la incrementalidad es más arte que ciencia.

Si bien los datos son cruciales, el éxito se logra al equilibrar el análisis cuantitativo con la intuición estratégica. El reto: los profesionales del marketing deben ser capaces de aceptar la incertidumbre.

Recuerde, el objetivo es la optimización, no la perfección.

“Al empezar, uno piensa: ‘Esto es todo digital’”, dice Reich. “Podemos medir cualquier cosa. Tendremos respuestas al instante. Y no es así”

Mira el episodio completo donde sea que escuches tus podcasts, o en nuestro canal de YouTube. Aquí está lo que encontrarás:

  • 00:00 Introducción a las pruebas de incrementalidad
  • 00:44 Conozca a Jonathan Reich, director ejecutivo de Zedge
  • 01:15 La historia del origen de Zedge
  • 05:24 Estrategias de marketing y crecimiento orgánico
  • 07:26 Desafíos y perspectivas de la incrementalidad
  • 09:48 Técnicas de prueba y optimización
  • 14:44 Aprendizajes clave y mejores prácticas
  • 20:04 Errores comunes y reflexiones finales

UA 2025: resumen de nuestro gran evento en vivo sobre el estado de adquisición de usuarios

El gasto publicitario móvil es pronosticado alcanzar los $450 mil millones en 2025. Lo que significa que si monetizas con anuncios, celebra con un pequeño baile: este año será bueno. También implica que la UA 2025 — adquisición de nuevos usuarios de apps móviles mediante anuncios — será más costosa este año. 

Es por eso que acabamos de realizar nuestro evento en vivo State of User Acquisition 2025 para casi mil especialistas en marketing móvil.

Lo que aprendimos es que los motores de búsqueda con inteligencia artificial van a alterar enormemente el descubrimiento tradicional (y no solo Google), que la web2app va a seguir creciendo enormemente, que la aplicación a la web se está uniendo a ella, que las redes publicitarias emergentes independientes son donde encontrará crecimiento, y mucho más.

(Incluyendo no menos de 14 predicciones para 2025 … ¡sigue leyendo!)

Quizás lo más importante es que obtuvimos una gran cantidad de información de marketing sobre cómo abordar esos cambios y posicionarlo para superar sus objetivos de adquisición de usuarios en 2025. Estos fueron los participantes:

  • Jonathan Reich,
    director ejecutivo de Zedge
  • Stephanie Pilon
    Directora de marketing en Singular
  • Tomás Yacachury
    Alianzas estratégicas en Kayzen
  • Ben Collins Jones,
    especialista en soluciones, SplitMetrics
  • Ashwin Shekhar
    CRO & cofundador, AVOW

UA 2025: La búsqueda con IA ha llegado con fuerza

Como compartimos en nuestro reciente Informe Trimestral de Tendencias del Q1 2025, la búsqueda con IA ya es una realidad. De hecho, literalmente vimos una explosión del 8,400% en el tráfico de referencia desde ChatGPT a las páginas de destino de nuestros anunciantes’ páginas de destino … y OpenAI ni siquiera ha lanzado su plataforma publicitaria todavía.

El impacto de la IA en los anuncios de búsqueda en 2025

Los especialistas en marketing que asistieron a nuestro evento en vivo UA 2025 coincidieron:

  • El 35% afirmó que la búsqueda mediante IA tendría un “impacto significativo” en 2025
  • El 34% dijo que tendría un impacto enorme
  • Solo el 9% dijo que la búsqueda con IA tendría un impacto bajo
  • Y sólo el 3% dijo que no tendría casi ningún impacto

Sin embargo, no debemos adelantarnos a los acontecimientos:

“ChatGPT actualmente representa alrededor del 1% del volumen de búsquedas del mercado”, afirma Ben Collins Jones. “En realidad, solo ocupa una pequeña porción del mercado”

Eso es cierto.

Sin embargo, como también señala Collins, la tasa de crecimiento es lo que debemos observar, y eso es significativo. Además, piensen en cómo antes buscaban en Google. Para obtener la respuesta que necesitaban, quizás tenían que consultar cuatro o cinco cosas diferentes varias veces, mientras que ahora, con ChatGPT, Perplexity, Claude o Gemini, podrían obtener la respuesta que necesitan de una sola vez.

Lo que también tendría un impacto en el “porcentaje de búsquedas” en cada plataforma.

De hecho, las mejores plataformas deberían reducirlo a 1 tan a menudo como sea posible.

Cómo la búsqueda con IA como ChatGPT afectará los anuncios y la publicidad

La búsqueda de IA es diferente a la búsqueda de palabras clave. 

De la misma manera, la publicidad en un motor de búsqueda con IA no se parecerá a la publicidad en un motor de búsqueda tradicional. Comprender las diferencias será fundamental para el éxito de UA 2025.

La publicidad en búsquedas con IA se centrará en contenido personalizado contextualizado y en tiempo real, en lugar de la segmentación por palabras clave. La clave del éxito residirá en la creación de anuncios basados ​​en IA, las estrategias de concordancia amplia y la integración de respuestas dinámicas en los resultados de búsqueda generados por IA.

¿Qué significa eso?

  1. Menos anuncios pero más impactantes
    1. Las herramientas de búsqueda con IA suelen ofrecer una única respuesta seleccionada, en lugar de una página completa de resultados. Esto debería traducirse en menos ubicaciones de anuncios, lo que debería hacer que cada anuncio sea más valioso y, al mismo tiempo, más específico para las búsquedas de los usuarios.
    2. Impacto: mayor costo por espacio publicitario, pero mejores tasas de conversión.
  2. Pasar del PPC tradicional a las recomendaciones patrocinadas
    1. En lugar de pujar por palabras clave, los anunciantes podrían pagar para patrocinar respuestas generadas por IA o incluso insertar su contenido en resúmenes generados por IA. (La primera opción es más probable, ya que mantiene el contrato implícito entre los motores de búsqueda de IA y sus usuarios)
    2. Impacto: la publicidad de búsqueda podría parecerse más a la publicidad nativa que al PPC tradicional.
  3. Ubicación de anuncios optimizada con IA
    1. Las herramientas de búsqueda de IA insertarán automáticamente los anuncios más relevantes en las conversaciones según el análisis en tiempo real de la intención del usuario.
    2. Impacto: Menos colocación manual de anuncios, mayor automatización basada en IA en la puja y la segmentación de anuncios. Además, mayor relevancia.
  4. Surgirán nuevas plataformas
    1. Las plataformas LLM como ChatGPT y Perplexity aún no cuentan con una infraestructura publicitaria significativa, pero es solo cuestión de tiempo. La publicidad de búsqueda basada en IA probablemente se convertirá en una nueva plataforma importante para los profesionales del marketing.
    2. Impacto: los especialistas en marketing deberán adaptar las estrategias de publicidad y contenido para los motores de búsqueda de IA y la IA conversacional en lugar de solo para los motores de búsqueda tradicionales.

Otro aspecto a considerar: actualmente, la función de búsqueda en la App Store y Google Play es la clásica búsqueda por palabras clave. Quizás no sea casualidad que el descubrimiento de aplicaciones sea bastante malo.

En el futuro, toda la búsqueda debería estar impulsada por IA y ser en gran medida similar a una experiencia de ChatGPT. Eso podría cambiar drásticamente el descubrimiento de apps en la plataforma … y tal vez cosas como Apple Search Ads también.

Entonces, ¿qué tipos de anuncios funcionarán?

Vemos que los cambios ya están ocurriendo y que seguirán sucediendo.

  1. Anuncios más conscientes del contexto y basados ​​en la intención
    1. Como dice Jonathan Reich, “la IA proporcionará clientes conscientes del contexto y orientados a la intención, lo que hará que los anuncios estén más enfocados”
    2. Piense en resúmenes y recomendaciones más que en listas… los anuncios se alinearán cada vez más directamente con las consultas de los usuarios, brindando respuestas altamente relevantes y conscientes del contexto.
  2. Además: contenido publicitario dinámico y personalizado
    1. Si bien ahora estamos viendo el comienzo, cada vez veremos más IA creando anuncios de IA súper personalizados y probablemente generados sobre la marcha.
    2. Adiós a los banners estáticos o enlaces PPC, hola a las recomendaciones en tiempo real adaptadas a nuestra consulta, comportamiento e interacciones pasadas.
  3. Anuncios en campañas de concordancia amplia
    1. Como dice Ben Collins Jones, “los anuncios que utilizan campañas de concordancia amplia y descubrimiento tendrán un mejor rendimiento, ya que los LLM comprenden mejor la intención”
    2. Esto significa que no necesitas crear tediosas listas de palabras clave de concordancia exacta; los motores de anuncios de IA comprenderán las intenciones de una audiencia más amplia. Sin embargo, sí significa que debes enseñarle a la IA lo que tu producto, servicio o juego puede hacer con mucho más detalle.
  4. Y, por supuesto, anuncios con optimización impulsada por IA
    1. Como dice Tomas Yacachury, “la IA permitirá una personalización extrema de las creatividades, garantizando que los anuncios coincidan con el contexto del usuario”
    2. Pero no es sólo creación, también es optimización.
    3. La IA ayudará a optimizar las campañas mucho más rápido y mejor que ahora.

Como puedes ver, hay mucha más inteligencia en UA 2025.

UA 2025: web2app seguirá creciendo

Según nuestro último Informe Trimestral de Tendencias mostró, estamos viendo un crecimiento masivo en web2app: literalmente un aumento del 54.39% de enero a diciembre. Hay muchas razones para ello, algunas de las cuales exploramos recientemente en esta publicación del blog sobre el crecimiento de web2app.

Tráfico y datos

Básicamente, hay crecimiento del tráfico y ventajas en materia de datos.

“La web es donde está la intención: el 63 % del tráfico web global ahora se realiza en dispositivos móviles, lo que hace que la transición de la web a la aplicación sea una estrategia esencial”, afirma Stephanie Pilon, CMO Singular.

Web2app se está convirtiendo en un canal clave de adquisición de usuarios porque permite a los especialistas en marketing capturar usuarios motivados por intenciones directamente desde el tráfico web móvil Y porque pueden capturar más datos, lo que Gessica Bicega compartió recientemente en un episodio de Growth Masterminds sobre web2app.

En iOS, por ejemplo, la web2app devuelve datos que la ATT (Transparencia de Seguimiento de Aplicaciones) limita, lo que permite quizás un 20 % más de visibilidad de datos en comparación con el seguimiento solo de aplicación a aplicación. Una vez que los usuarios están en el flujo, la recopilación de datos propios es más robusta, lo que facilita la medición del rendimiento de las campañas.

Eficiencias de costos

Además, hay eficiencias en los costos.

“Cuando vemos precios más altos en el inventario de aplicaciones, un movimiento natural sería ir a la web, donde todavía es más barato”, dice Stephanie Pilon.

Tomas Yacachury lo respaldó con datos de Kayzen: las impresiones de anuncios web para móviles son significativamente más económicas que las impresiones dentro de la aplicación, especialmente en Android. (Con algunas salvedades: las impresiones dentro de la aplicación pueden ser de mayor calidad y ocupar más pantalla, pero esto también puede ocurrir en la web para móviles)

CPM web móvil vs. en la aplicación

Nuevas audiencias

Además, como compartió Gessica en el episodio de Growth Masterminds, en la web se puede acceder a audiencias nuevas y diferentes, que suelen ser las que pagan más. Esto puede ser un desafío en los anuncios basados ​​en aplicaciones, por lo que resulta sumamente valioso para los profesionales del marketing.

“La consolidación de las principales plataformas ha abierto la puerta para que los actores independientes rompan el molde”, afirma Tomas Yacachury de Kayzen.

Esto es válido tanto para las redes publicitarias centradas en la web como en las aplicaciones, por supuesto.

Nuevas oportunidades de ingresos

Como ya he hablado’en esta publicación del blog, Cómo los juegos están aumentando los ingresos un 30% usando pagos móviles fuera de la plataforma, usar la web como parte del flujo de incorporación también puede impulsar los ingresos.

Y, de hecho, en nuestra encuesta en vivo, el 31% de los especialistas en marketing dijeron que la mayor ventaja de web2app es "convertir a los usuarios en clientes multiplataforma"

crecimiento de web2app

Los profesionales del marketing utilizan cada vez más la web2app para que los usuarios sean multiplataforma desde el principio. Esto es importante para poder contactarlos a través de múltiples canales, pero también para que las aplicaciones puedan evitar las comisiones de la App Store en las compras. Esto es especialmente crucial para las aplicaciones de juegos y suscripción, donde evitar la comisión del 30% de la App Store aumenta significativamente los ingresos.

Y eso también conduce a la tendencia inversa: de la aplicación a la web.

“Si bien la web2app es buena para la adquisición de usuarios, la aplicación a web se está convirtiendo en una tendencia importante para retener a los usuarios y lograr que compren a través de tiendas web”, afirma Ashwin Shekhar, CRO de Avow.

En otras palabras: ya están en tu aplicación, pero diriges a los usuarios fuera de la plataforma para acceder a funciones y servicios adicionales de la aplicación o el juego, incluidas las compras.

Pero necesitas la pila tecnológica adecuada

Pero necesitas la tecnología adecuada para gestionar y medir los recorridos multiplataforma.

“Para que web2app funcione, se necesita un SDK web, enlaces profundos e informes de costos que conecten el rendimiento web con las conversiones de la aplicación”, afirma Stephanie Pilon, CMO de Singular.

Esto significa:

  • Integral informes de costos para campañas web móviles y en-app y en cualquier otro lugar donde est’as adquiriendo nuevos usuarios
  • SDK web para medir las experiencias de los usuarios en la web y la aplicación (además, por supuesto, de SDK móviles, consola, etc. para una cobertura completa)
  • Enlaces profundos para llevar a los usuarios al lugar correcto en su aplicación
  • Medición del ROI/ROAS multiplataforma para integrar todo

UA 2025: 14 predicciones

¿Qué deberíamos ver en 2025? Según nuestros panelistas, los temas más importantes para 2025 son:

  • Publicidad y automatización impulsadas por IA
  • Crecimiento masivo de las estrategias web2app y app-to-web
  • Diversificación más allá de Google y Meta
  • Medición de incrementalidad
  •  Optimización y personalización creativa impulsadas por IA

Aquí están las 14 predicciones que hicieron los panelistas:

1. La IA transformará la publicidad en búsquedas

Predicción:

La generación de anuncios dinámicos impulsada por IA se convertirá en la norma y reemplazará las creatividades diseñadas manualmente.

Jonathan Reich (director ejecutivo de Zedge):

“La IA comenzará a crear anuncios de IA súper personalizados, prácticamente generados sobre la marcha”

2. Los LLM revolucionarán la búsqueda y la publicidad tradicionales

Predicción:

Los motores de búsqueda impulsados ​​por IA transformarán el descubrimiento de usuarios, lo que conducirá a un cambio desde modelos de publicidad basados ​​en palabras clave a modelos de publicidad conceptual y de concordancia amplia.

Ben Collins Jones (SplitMetrics):

“ChatGPT y otras herramientas de búsqueda con inteligencia artificial actualmente tienen una participación pequeña, pero su influencia en la publicidad de búsqueda crecerá enormemente”

3. El papel de la incrementalidad crecerá

Predicción:

La medición de la incrementalidad se convertirá en una parte central de las estrategias de marketing de rendimiento, garantizando que todo el gasto publicitario impulse un nuevo crecimiento neto.

Tomás Yacachury (Kayzen):

“Los especialistas en marketing comenzarán a centrarse más en la incrementalidad porque hoy en día los anuncios con CTR alto suelen canibalizar el tráfico orgánico”

4. El crecimiento de Web2app seguirá expandiéndose

Predicción:

Web2app se convertirá en una estrategia de crecimiento esencial a medida que los especialistas en marketing buscan menores costos, mejor visibilidad de los datos y mayores ingresos.

Stephanie Pilon (CMO de Singular):

“Predigo que habrá mucho más web2app debido a los problemas de privacidad y al aumento de los costos del IPC”

5. Las pujas impulsadas por IA serán estándar

Predicción:

La IA automatizará la compra de anuncios, lo que permitirá que equipos más pequeños escalen campañas de manera eficiente.

Ben Collins Jones (SplitMetrics):

“Equipos de una o dos personas gestionarán cuentas de búsqueda paga a gran escala mediante pujas impulsadas por IA”

6. La optimización creativa estará impulsada por la IA

Predicción:

La IA optimizará las creatividades en tiempo real, haciendo que las pruebas A/B sean más rápidas y automatizadas.

Stephanie Pilon (CMO de Singular):

“El marketing de rendimiento basado en la creatividad dominará a medida que la IA permita la iteración creativa en tiempo real”

7. Los especialistas en marketing se alejarán de Google y Meta

Predicción:

Las redes publicitarias alternativas (OEM, plataformas emergentes y DSP independientes) ganarán una tracción significativa a medida que aumenten los costos en Google y Meta.

Ashwin Shekhar (director de operaciones de Avow):

“Los profesionales del marketing que solo se centran en Google y Meta sufrirán en 2025: la diversificación es clave”

8. Los desarrolladores de aplicaciones impulsarán la conversión de aplicaciones a web para aumentar los ingresos

Predicción:

Las estrategias de aplicación a web se convertirán en una tendencia importante a medida que las empresas intentan evitar las tarifas de las tiendas de aplicaciones.

Ashwin Shekhar (director de operaciones de Avow):

“Si bien la web2app es excelente para UA, estamos viendo que más marcas crean tiendas web para impulsar las compras fuera de las tiendas de aplicaciones”

9. La personalización a escala estará impulsada por la IA

Predicción:

Se generarán anuncios hiperpersonalizados en múltiples idiomas instantáneamente mediante IA, lo que permitirá una escala global con relevancia local.

Jonathan Reich (director ejecutivo de Zedge):

“Gracias a la IA, ahora podemos crear anuncios de video hiperlocalizados que presentan personas generadas por IA hablando idiomas nativos al instante”

10. Las redes de medios minoristas podrían tener dificultades para escalar

Predicción:

La fragmentación de las redes de medios minoristas podría ser contraproducente y conducir a la consolidación o a un éxito limitado.

Jonathan Reich (director ejecutivo de Zedge):

“A pesar de todo el revuelo, no creo que todas estas redes publicitarias centradas en dominios funcionen como se espera”

11. Las estrategias de UA impulsadas por IA dominarán

Predicción

Los especialistas en marketing probarán más canales publicitarios que nunca, pero la IA se encargará de la ejecución y la optimización.

Jonathan Reich (director ejecutivo de Zedge):

“Veremos una automatización extrema en la segmentación, lo que nos permitirá probar muchos más canales de adquisición con IA gestionando el proceso”

12. El almacenamiento de datos históricos será crucial para los modelos de IA

Predicción: 

La optimización de campañas impulsada por IA requerirá datos históricos profundos, lo que obligará a los especialistas en marketing a almacenar más datos a largo plazo.

Ben Collins Jones (SplitMetrics):

“Los especialistas en marketing que no almacenan datos históricos más allá de 30 a 90 días tendrán dificultades cuando la IA necesite períodos de entrenamiento más largos”

13. Los anuncios de descubrimiento impulsados ​​por IA tendrán un mejor rendimiento

Predicción:

La segmentación de anuncios basada en concordancia amplia y descubrimiento superará a las campañas de palabras clave de concordancia exacta.

Ben Collins Jones (SplitMetrics):

“La publicidad en búsquedas evolucionará hacia una segmentación basada en el descubrimiento y la concordancia amplia a medida que la IA comprende mejor la intención”

14. Los datos y la medición propios serán una ventaja competitiva

Predicción: 

Mejores modelos de atribución, SDK web y de datos propios determinarán el éxito del marketing.

Stephanie Pilon (CMO de Singular):

“La medición es el factor número uno para el éxito en 2025, especialmente a medida que las regulaciones de privacidad continúan evolucionando”

Mucho más en el evento completo en vivo

Lo creas o no, todavía hay mucho más que aprender y experimentar en contexto en el evento completo en vivo, que ahora está disponible a pedido.

Este es un punto crítico para el crecimiento de la UA en 2025.

Simplemente haga clic aquí para registrarse y mirar.

Y donȁ9;t olvides registrarte para nuestro próximo evento en vivo, Impulsando el crecimiento de iOS en 2025. We’ll hablaremos de medición, optimización de tiendas de apps, Apple Search Ads, y — por supuesto — creatividad.

20 razones por las que los editores de aplicaciones estadounidenses deben preocuparse por las leyes de privacidad de datos (y… cómo hacer que la privacidad sea atractiva)

Desde 2020, 20 estados de EE. UU. han implementado leyes de privacidad de datos. Eso significa publicadores de apps móviles no solo tienen que preocuparse por los datos, la privacidad y el consentimiento al publicar en Europa. También deben considerarlo en EE. UU.

20 conjuntos de regulaciones estatales diferentes implican que los editores de aplicaciones también deben encontrar una manera de gestionar dicho consentimiento de forma escalable. Y dado que existen normas ligeramente diferentes en cada país, los editores necesitan una forma de gestionar la privacidad y el consentimiento de forma escalable, tanto a nivel nacional como internacional.

Recientemente hablé con Jerome Perani, CRO de Axeptio, una plataforma líder de gestión de consentimiento (CMP) utilizada por más de 70.000 sitios web en todo el mundo, en el podcast Growth Masterminds.

Adaptar su aplicación para que cumpla con las leyes de privacidad de datos es un desafío doble:

  1. Obedecer la ley
  2. Proporcionar una excelente experiencia de usuario

Puede que esto parezca un desafío, pero según Perani, ambas cosas son posibles al mismo tiempo.

¿Qué estados de EE. UU. tienen leyes de privacidad de datos?

No se trata solo de Rhode Island, Maryland y Nebraska. Algunos de los estados más grandes en diferentes posiciones políticas, como Florida y California, también cuentan con leyes de privacidad de datos.

Estos son los 20 estados de EE. UU. con leyes de privacidad de datos hasta el momento:

  1. California
  2. Colorado
  3. Connecticut
  4. Delaware
  5. Florida
  6. Indiana
  7. Iowa
  8. Kentucky
  9. Maryland
  10. Minnesota
  11. Montana
  12. Nebraska
  13. Nuevo Hampshire
  14. Nueva Jersey
  15. Oregón
  16. Rhode Island
  17. Tennesse
  18. Texas
  19. Utah
  20. Virginia

Dado que muchos editores de aplicaciones tienden a tratar a EE. UU. y Canadá como un mercado único, es interesante observar que al menos tres provincias canadienses (BC, Alberta y Québec) tienen sus propias leyes de privacidad de datos y que, a nivel federal, Canadá tiene PIPEDA: la Ley de Protección de Información Personal y Documentos Electrónicos.

Privacidad de datos: 6 cosas que aprendí de Jerome Perani

Debe administrar sus aplicaciones teniendo en cuenta las leyes de privacidad de datos, pero también debe ofrecer una excelente experiencia al cliente a medida que esas leyes y regulaciones cambian con el tiempo.

Aquí hay 6 cosas que aprendí:

  1. El consentimiento es una oportunidad de marketing.
    La mayoría de las empresas tratan el consentimiento de datos como una carga legal, en lugar de como una oportunidad para generar confianza e involucrar a los usuarios. Hacer que el consentimiento sea una experiencia positiva y alineada con la marca puede, de hecho, mejorar la integración del usuario.
  2. El GDPR se centró inicialmente en la web; ahora pasa a las apps
    El GDPR se aplica desde 2018, pero los primeros esfuerzos se centraron en sitios web. Recientemente, los reguladores han puesto su atención en apps móviles, con más acciones de cumplimiento. Por ejemplo, Voodoo fue recientemente multado €3M por Francia. Y nada … cumpliendo con ATT de Apple no hace nada respecto a tus obligaciones legales de cumplir con las leyes de privacidad de datos.
  3. Las CMP le ayudan a gestionar la complejidad global
    Con 20 estados y cientos de países que redactan leyes y reglamentaciones ligeramente diferentes, una plataforma de gestión del consentimiento es bastante importante para garantizar el cumplimiento de manera escalable en todo el mundo.
  4. El consentimiento debe formar parte de tu proceso de incorporación
    La recopilación de consentimiento debe integrarse en tu experiencia de incorporación, explicando claramente por qué se recogen los datos. La personalización y mensajes creativos y atractivos mejoran las tasas de aceptación. La transparencia es clave — ocultar la configuración de consentimiento suele generar reacciones negativas de los usuarios o, peor aún, acciones legales.
  5. A nivel mundial, cada vez más países están promulgando leyes de privacidad de datos.
    Conocemos a Estados Unidos. También a Europa. Pero la mayoría de los países están haciendo algo al respecto, con regulaciones emergentes en regiones tan distintas como Brasil, India y Arabia Saudita.
  6. Podría haber más tensión EE.UU.-UE sobre la privacidad
    Especialmente a nivel federal, hay una creciente tensión entre la UE y EE.UU. El gobierno de EE.UU., bajo la administración Trump, parece que retrocederá en las leyes de datos de la UE para proteger a las empresas tecnológicas estadounidenses … y que se han usado para justificar multas a grandes empresas tecnológicas estadounidenses de cerca de €5 mil millones en total.

Sí, lo sé. El consentimiento no es nada sexy. 

Lees sobre el cumplimiento a las 11 p. m. cuando no puedes conciliar el sueño y necesitas dormirte toda la noche.

Pero… existe una forma potencial de hacer que el consentimiento con leyes de privacidad de datos sea fácil, atractivo y quizás incluso un poco divertido. Al considerar el consentimiento como parte de la experiencia del usuario, no solo como una formalidad legal, los profesionales del marketing pueden aumentar las tasas de suscripción, generar confianza y crear una primera impresión más atractiva.

  1. Integra el consentimiento en tu proceso de incorporación
    Haz que se sienta natural, no como un obstáculo. En lugar de interrumpir la experiencia del usuario’s con un aviso legal, explica por qué necesitas sus datos al presentar la app. Por ejemplo: personalizamos tu experiencia según tus preferencias … así funciona ”
  2. Hazlo atractivo
    Sí, un formulario legal no es sexy. Y una ventana emergente aburrida no te dará lo que necesitas. Hazlo visualmente atractivo e interactivo: íconos, mini‑animaciones, interruptores en lugar de casillas, gestos de deslizamiento para indicar consentimiento, etc. Piensa como Duolingo, que saluda a los nuevos usuarios así: “Bonjour! Antes de comenzar, cuéntanos con qué te sientes cómodo.”
  3. Habla como humano, no como abogado
    Don’t say “recopilamos tus datos cumpliendo con el RGPD.” En su lugar, prueba “¡respetamos tu privacidad! Cuéntanos con qué te sientes cómodo.”
  4. Explica el valor a ELLOS, no a ti
    La gente dice sí más fácilmente si ve un beneficio claro. Por ejemplo, una app de streaming podría decir “Usamos tus preferencias para recomendar los mejores programas: ¡no más scroll infinito!”
  5. Ofrece opciones (pero manténlo simple)
    En lugar de “Aceptar todo” versus “Rechazar todo,” prueba opciones escalonadas para que los usuarios tengan más control. Piensa en “dame lo esencial” para seguimiento mínimo, “personalízalo” para una personalización completa, y “todos los beneficios” para una experiencia totalmente única.
  6. Ofrece pequeñas recompensas.
    A todos nos gusta recibir algo gratis. Un pequeño incentivo puede ser muy útil, como 100 puntos de fidelidad para una aplicación de aerolínea cuando la gente acepta. 
  7. Permite que el consentimiento sea ajustable posteriormente
    . La gente cambia de opinión. Facilita la posibilidad de aumentar o disminuir su consentimiento posteriormente. Esto genera confianza y reduce las cancelaciones de suscripción, ya que la gente sabe que siempre puede cambiar de opinión.
  8. Usa analogías del mundo real
    Lo digital puede ser complicado y confuso para personas no técnicas. Ayuda a los usuarios a entender qué’s pasando con ejemplos familiares. Piensa … “como un barista recuerda tu café, nosotros recordamos tus preferencias.”

Mucho más en el podcast completo

¡Echa un vistazo al episodio completo para enterarte de todo! Puedes encontrar Growth Masterminds dondequiera que escuches podcasts o ver nuestro canal de YouTube.

Esto es lo que puedes esperar en este episodio:

  • 00:00 Introducción a la Normativa de Protección de Datos
  • 00:45 Introducción del invitado: Jerome Piani
  • 01:41 La evolución de la protección de datos en Europa
  • 04:49 Panorama global de la protección de datos
  • 12:47 Desafíos y soluciones para desarrolladores de aplicaciones
  • 17:43 El futuro de la normativa de protección de datos
  • 27:02 Conclusión y reflexiones finales