“Medir y comparar es más que medir”, Macarena Estévez (CIRENTIS)

Medir la eficacia publicitaria ya no parece suficiente. También hay que poder comparar, entender el efecto a corto y largo plazo y, cada vez más, saber cómo esa inversión se traduce en presencia de marca en los entornos de inteligencia artificial. Ese es precisamente el punto de partida de la conversación con Macarena Estévez, founder de CIRENTIS, que analiza la evolución de la medición publicitaria a través de dos de sus últimos desarrollos: ‘Ad Traffic Impact’ y ‘AI Brand Intelligence’.

A partir del análisis de 112 marcas, Ad Traffic Impact propone un benchmark abierto para comparar el impacto de TV y Digital sobre el tráfico web, diferenciando además entre efectos inmediatos y de largo plazo. Una aproximación que pone sobre la mesa una cuestión cada vez más relevante para anunciantes y medios: cómo valorar aquellos resultados que no aparecen necesariamente en una conversión inmediata.

La conversación también aborda el siguiente reto para las marcas: su visibilidad en los grandes modelos de lenguaje. Estévez explica la relación observada entre inversión publicitaria, recuerdo de marca y presencia en las respuestas de los LLM, así como las variables que pueden hacer que determinadas marcas tengan una visibilidad superior o inferior a la que cabría esperar por su inversión.

Con una premisa que atraviesa toda la entrevista (medir y comparar es más que medir), Estévez plantea cómo debería evolucionar la medición para conectar publicidad, construcción de marca, resultados de negocio y visibilidad en la IA.

¿Qué aporta ‘Ad Traffic Impact’ frente a las métricas tradicionales de eficacia publicitaria?

Aporta algo que el mercado no tenía: un benchmark abierto y comparable. Hasta ahora, cuando le decía a un anunciante, por ejemplo, que su campaña había incrementado las ventas un 15%, la pregunta inmediata era: «¿Y eso es mucho, poco o lo habitual?». Medir ya lo hacemos bastante bien con experimentos, Marketing Mix Modelling o atribución; lo que faltaba era poder comparar. Medir y comparar es más que medir.

Para poder comparar entre todas las marcas y sectores necesitábamos una variable objetivo común. Las ventas no están disponibles en casi ningún sector y la notoriedad solo se mide de forma continua en marcas con inversiones muy altas. Las visitas a la web sí. Por eso, con el apoyo de Atresmedia, creamos Ad Traffic Impact: un índice que, a partir de modelos econométricos, descompone el tráfico web de cada marca en su base orgánica, el efecto a corto plazo y el efecto a largo plazo de la publicidad, separando TV, Digital y resto de medios.

El resultado son dos indicadores sencillos, el Performance TV Index y el Performance Digital Index (el porcentaje del tráfico atribuido a cada medio), y un índice de eficiencia (visitas generadas por cada mil contactos). Permiten comparar eficacia y eficiencia por sector, marca y medio, y se pueden ir siguiendo como series temporales.

Tras analizar 112 marcas, ¿qué patrones habéis detectado sobre el impacto de TV y digital en el tráfico web?

En un periodo de dos años (Q3 2024 – Q3 2026), con más de 690 millones de contactos y 5,5 millones de visitas analizadas, los patrones son bastante claros:

• Algo más de la mitad del tráfico (53,6%) es base orgánica; el resto lo genera la publicidad (46,4%).

• La TV es el medio que más tráfico explica: el Performance TV Index medio es del 27,1%, frente al 9,6% de Digital.

• Digital, en cambio, es más eficiente por contacto: 6,04 visitas por cada mil contactos, frente a 2,49 de la TV…aunque también sabemos que el CPM de la tv es más barato y es posible que este ratio, haciéndolo con inversión, saliera más igualado

En resumen: la TV funciona más en eficacia y Digital más en eficiencia. No compiten, se complementan. Un caso muy ilustrativo es el de Ocasión Plus: en el primer semestre de 2026 incrementó sus GRPs un 83% frente al mismo periodo de 2025, el tráfico web creció un 50% y la contribución de la TV al tráfico (Performance TV Index) creció un 7%. Más TV en un contexto de fuerte crecimiento digital, y mereció la pena.

¿Qué importancia tiene medir el efecto de una campaña tanto a corto como a largo plazo?

Es fundamental, porque si solo miramos el corto plazo estamos dejando fuera la mayor parte del efecto. En Ad Traffic Impact, de todo el tráfico que genera la publicidad, aproximadamente tres de cada cuatro visitas proceden del efecto a largo plazo (el 31,2% del tráfico total) y una de cada cuatro del corto plazo (el 11,2%).

Además, el peso de cada medio cambia según el horizonte: en el largo plazo la TV explica dos tercios del efecto publicitario (66,3%), mientras que en el corto plazo el reparto está más equilibrado (57,2% TV y 42,8% Digital). Si evaluamos solo por respuesta inmediata, infravaloramos sistemáticamente a los medios que construyen marca.

Por eso en CIRENTIS hemos desarrollado una nueva metodología que nos permite estimar la variable de largo plazo para TV, Digital y resto de medios. Tener en cuenta corto y largo plazo es, al final, cubrir a la vez performance y marca

¿Qué relación habéis encontrado entre inversión publicitaria, recuerdo de marca y presencia en los LLM?

Lo hemos analizado en tres sectores (automoción, con 33 marcas; banca, con 27 entidades, y telecomunicaciones, con 19 marcas), cruzando la inversión publicitaria y el recuerdo publicitario de cada marca con su visibilidad en las respuestas de los LLM cuando se les pregunta, por ejemplo, «¿qué marcas recomendarías?». La conclusión es clara: la presencia publicitaria y la presencia en los LLM avanzan juntas. La IA no inventa la relevancia; la refleja.

Con la inversión, el índice de asociación (de 0 a 100) en 2025 es de 50 en automoción, 46 en banca y 57 en telecomunicaciones, y la relación se mantiene al mirar horizontes de 2, 5 y 10 años. En banca y telco es incluso más fuerte con la inversión acumulada: 67 y 68 a diez años. La continuidad importa tanto como el pico.

Pero el puente más claro es el recuerdo publicitario, con índices de 68 en automoción, 79 en banca y 48 en telecomunicaciones. Nuestra lectura es sencilla: la inversión genera señales, el recuerdo las convierte en marca y los LLM reflejan esa marca disponible. La marca que ocupa más espacio mental tiende a ocupar más espacio algorítmico. Eso sí, hablamos de asociación, no de causalidad.

¿Por qué algunas marcas consiguen más visibilidad en los LLM de la que cabría esperar por su inversión?

Porque el presupuesto abre la puerta, pero es la marca construida la que decide cuánto se queda. Hemos modelizado qué visibilidad cabría esperar en los LLM según la inversión de cada marca y hemos identificado las que están por encima y por debajo de lo esperado.

En automoción, con una inversión anual media de 8 millones de euros la visibilidad esperada en los LLMs ronda el 21,5%; BMW alcanza el 49,5%, 27 puntos más de lo que le correspondería, seguida de Hyundai (+20), Toyota (+19), Tesla (+15) y Kia (+13). En banca, con 6,5 millones de euros lo esperable es un 20,4% y Openbank llega al 59,4% (+39), por delante de N26 (+35), Revolut (+34), Santander (+29) e ING (+27). En telecomunicaciones destacan Movistar, Orange y Jazztel.

La IA no premia solo el euro invertido, sino la huella que deja: recuerdo, confianza, legado, producto, conversación y brand equity. Las marcas con un posicionamiento muy nítido o con mucha presencia en la conversación, como los neobancos, convierten mejor cada euro en presencia en la IA.

¿Cómo debería cambiar la medición publicitaria para incorporar la presencia de las marcas en la IA?

Lo primero es no tratarlo como SEO (GEO), sino como marca. La visibilidad en la IA es un resultado de todo el sistema de marketing, no un canal aislado. Y, como con Ad Traffic Impact, la clave es medir y comparar con el sector.

Por eso en CIRENTIS hemos desarrollado AI Brand Intelligence, una plataforma que mide cómo aparece una marca cuando los consumidores preguntan a la IA y convierte esa presencia en una métrica periódica. Hoy seguimos 169 marcas en 7 sectores (energía, banca, telecomunicaciones, ópticas, elaborados, automoción y seguros). Funciona en cuatro capas: Knowledge, que identifica las preguntas que activan la categoría o la marca; Visibility, que mide presencia, share of voice, recomendación y sentimiento, también por contexto de negocio; Exclusion, que muestra dónde no aparece la marca y quién ocupa ese espacio, y Prescriptive, que convierte los hallazgos en acciones.

Además, esta visibilidad puede incorporarse al tracking de marca y a los modelos de Marketing Mix Modelling, como variable explicativa o como indicador de negocio. Y a los anunciantes les diríamos tres cosas: mantened la presión de marca de forma sostenida, optimizad la creatividad y los medios y formatos para el recuerdo, y auditad periódicamente qué responden los LLM sobre vuestra categoría. Lo que la publicidad instala en la memoria colectiva, la IA tiende a devolverlo en sus respuestas.