Olivier Hamoud Le Guellec: En 2026, el foco principal estará en la inteligencia artificial generativa, que está transformando el marketing y la publicidad. Sin embargo, la IA en sí misma dejará de ser la tendencia dominante; lo será la calidad y disponibilidad de los datos que la alimentan. La clave ya no reside en encontrar los mejores modelos de IA generativa, sino en identificar las fuentes de datos que permitirán a estos modelos enriquecerse y evolucionar.
¿Por qué los datos se han vuelto tan cruciales, más allá de su mero volumen?
Los datos son el combustible esencial para que la IA, comparable a un motor de alto rendimiento como un Ferrari, alcance su máximo potencial. Los datos propios de los anunciantes suelen ser limitados. Será necesario acceder a datos voluminosos, actualizados, únicos y que reflejen el comportamiento del consumidor para optimizar las estrategias de publicidad y marketing. Además, la transparencia en el origen de los datos es fundamental: los proveedores de datos deben ser capaces de explicar cómo se obtuvieron, construyeron y analizaron los datos antes de utilizarlos para alimentar un modelo de IA.
¿Transformará la IA el uso de las plataformas de datos de clientes (CDP)?
Sí, se prevé una transición de las CDP tradicionales hacia sistemas de Plataformas de Inteligencia de Audiencias. La idea es pasar de la creación manual de audiencias a un enfoque conversacional, donde se interactúa con un LLM (Large Language Model) utilizando tanto datos propios como de terceros. Si una CDP tradicional es como un refrigerador donde se deben preparar los ingredientes, la plataforma del futuro será como un chef estrella que, a partir de unas ideas, crea un plato completo de forma automática. Esta automatización permite anticipar tendencias, acelerar procesos y detectar patrones que un humano podría pasar por alto.
¿Cómo afecta el cambio en el comportamiento del consumidor, impulsado por la IA, a la medición de las campañas?
La evolución en los hábitos de los usuarios y consumidores plantea desafíos crecientes para la medición de la atribución. Las personas consultan cada vez menos contenido directamente y recurren cada vez más a asistentes de IA (como ChatGPT o Gemini) para obtener información. Esto implica que es posible que no visiten el sitio web del editor o del anunciante antes de realizar una compra. En 2026, será necesario revisar por completo los modelos de atribución y contribución, ya que no se podrá depender únicamente de los clics o las impresiones.
Para profundizar: Médias : quels modèles économiques pour demain (et au-delà) quand les plateformes d’IA générative capteront tout le trafic ?
¿Qué nuevos modelos de medición serán necesarios?
Será necesario explorar modelos de contribución semántica, conocidos como GEO (Generative Exploration Optimization). Este campo se centra en reemplazar al SEO (Search Engine Optimization). La idea es evaluar, por ejemplo, con qué frecuencia una marca (como una marca de yogur) aparece en las respuestas proporcionadas por los asistentes de IA a preguntas específicas (“¿Cuál es el mejor yogur de soja?”). Esto permite evaluar la contribución de la marca al posicionamiento en los motores de búsqueda de IA, lo que a su vez puede influir en una decisión de compra, aunque esto requiere algoritmos probabilísticos complejos.
Para profundizar: GEO : c’est reparti pour les vendeurs de pelles
Además de la IA, ¿cuál será la tendencia dominante en 2026?
La otra gran tendencia es la madurez de la CTV (televisión conectada). Aunque la CTV se ha discutido durante años, 2026 podría ser el año en que se convierta en una parte integral de los planes de medios, al igual que el display.
¿Cuál será el próximo desafío para la CTV después de la integración técnica?
El siguiente desafío será la personalización de la experiencia. Una vez que los flujos y las herramientas estén conectados y el targeting sea efectivo, la pregunta será cómo adaptar la creatividad publicitaria en tiempo real según el perfil del espectador. El objetivo es lograr una publicidad menos intrusiva y más atractiva, transformando la pantalla de televisión de una superficie pasiva de visualización a una superficie de interacción (por ejemplo, mediante la aparición de un código QR). Es importante evitar la publicidad genérica y ofrecer mensajes que evolucionen en función de la audiencia. Las experiencias decepcionantes, como la repetición excesiva de anuncios o las interrupciones en momentos inoportunos (como ocurre en algunas plataformas de streaming), pueden frustrar al consumidor e incluso llevarlo a instalar bloqueadores de anuncios.
Para profundizar: Car configurator, AR et bot IA… Les expériences publicitaires interactives qui fonctionnent en streaming vidéo