Ignacio Álvarez · Founder & CEO
Durante los últimos años hemos visto cómo la publicidad digital evolucionaba hacia modelos cada vez más automatizados.
Google ha impulsado Performance Max, AI Max y Smart Bidding. Meta ha seguido un camino similar con Advantage+ y sus herramientas de inteligencia artificial.
Y no me parece algo negativo. La automatización ha permitido trabajar con señales, audiencias y volúmenes de información que resultaría imposible gestionar manualmente con la misma velocidad.
El problema aparece cuando confundimos la capacidad de un algoritmo para optimizar una campaña con nuestra capacidad para hacer crecer un negocio.
Son dos cosas diferentes.
El 14 de octubre de 2026, Google anunció nuevas funciones para priorizar canales y orientar la distribución del presupuesto publicitario. Las novedades, denominadas Channel Prioritization y Budget Allocation, llegarán progresivamente a Search, Shopping, Performance Max y Demand Gen.
La actualización introduce más posibilidades de control. Pero lo realmente interesante no es el botón que añade Google Ads.
Es la conversación estratégica que debería provocar dentro de las empresas.
Porque controlar dónde se gasta el presupuesto está bien. Saber qué parte de ese presupuesto está generando crecimiento rentable es otra historia.
Qué cambia en Google Ads en octubre de 2026
Google está introduciendo dos funcionalidades que permiten intervenir en determinadas decisiones de distribución presupuestaria sin abandonar completamente la automatización.
Channel Prioritization: decidir qué canales reciben inversión primero
Esta funcionalidad permite clasificar determinados canales o grupos de inventario como de prioridad alta o baja.
El objetivo es que Google priorice la inversión en las opciones de mayor importancia para el anunciante, dentro de las condiciones de puja establecidas, antes de asignar el presupuesto restante a otros inventarios.
En campañas de Search, por ejemplo, pueden diferenciarse prioridades entre Google Search, Search partners y Google Display Network.
Es un cambio interesante para las empresas que quieren explorar determinados inventarios sin que todos tengan la misma prioridad.
Pero conviene entender su alcance.
En Performance Max y Demand Gen, varios entornos de Google —como Search, YouTube, Maps, Gmail o Discover— se agrupan bajo una categoría común de canales de Google.
Por tanto, este sistema no equivale a decidir libremente cuánto invertir en cada emplazamiento individual.
Tenemos más capacidad para orientar al algoritmo, pero seguimos operando dentro de un sistema automatizado.
Budget Allocation: establecer límites de inversión para inventario secundario
La segunda novedad permite especificar un porcentaje máximo del presupuesto diario destinado a determinados canales clasificados como de baja prioridad.
Pensemos en una empresa que quiere experimentar con inventario publicitario adicional, pero prefiere evitar que absorba una proporción demasiado elevada de su inversión.
Los nuevos controles permiten expresar esa preferencia sin recurrir necesariamente a excluir por completo el canal.
Hay una precisión importante: Google indica que estos límites funcionan bajo un modelo de best effort. Es decir, el sistema intentará respetarlos, pero no debemos interpretarlos como garantías absolutas.
Además, el despliegue será progresivo. No todas las cuentas dispondrán inmediatamente de las mismas opciones.
La enseñanza es que automatización no tiene por qué significar ausencia total de criterio humano.
Y, de hecho, cuanto más automatizamos la ejecución, más importante resulta definir bien la estrategia.
El problema no es que Google optimice. Es qué le estamos pidiendo que optimice
Hay una situación que se repite con bastante frecuencia en proyectos de Growth.
Una empresa invierte en publicidad digital, genera conversiones y consigue reducir el coste por resultado.
El dashboard presenta buenos números.
Pero cuando conectamos esos resultados con el proceso comercial, la lectura puede cambiar por completo.
El coste por lead no siempre explica la calidad de la demanda
Imaginemos dos campañas B2B.
La primera consigue formularios a un coste reducido, pero buena parte de los contactos no encajan con el cliente ideal o no terminan avanzando comercialmente.
La segunda genera menos contactos y tiene un CPL superior, pero consigue una proporción mayor de oportunidades cualificadas.
Si solo observamos el coste por lead, probablemente elegiríamos la primera.
Si observamos el coste por oportunidad comercial y su conversión a venta, quizá tomaríamos otra decisión.
Google Ads puede estar realizando correctamente su trabajo en ambos casos.
El problema surge cuando alimentamos la automatización con una definición incompleta de lo que representa una conversión valiosa.
Y ahí es donde marketing, ventas y datos deben empezar a trabajar como un sistema.
ROAS y rentabilidad no son exactamente lo mismo
En ecommerce ocurre algo parecido.
Dos campañas pueden presentar resultados publicitarios similares y generar valores muy distintos para el negocio.
La diferencia puede estar en el margen de los productos, los costes asociados a las operaciones, las devoluciones o la capacidad de generar una segunda compra.
Por eso, una campaña con mayor ROAS no tiene por qué ser la más rentable.
No significa que debamos dejar de utilizar ROAS.
Significa que necesitamos ponerlo en contexto.
El algoritmo puede optimizar hacia un objetivo. La empresa debe asegurarse de que ese objetivo refleja lo que necesita conseguir.
Lo que mide el ROAS
- Inversión publicitaria
- Ingresos atribuidos
- Eficiencia de la campaña
Lo que necesita conocer el negocio
- Coste de adquisición
- Margen de contribución
- Devoluciones y costes operativos
- Recurrencia y valor del cliente
Por qué los datos propios se están convirtiendo en una ventaja competitiva
El 13 de octubre de 2026, Google presentó nuevas actualizaciones de Demand Gen orientadas a fortalecer la medición y el uso de datos.
Entre ellas se encuentran Data Strength Uplift, la ampliación de Data Manager y futuras capacidades de conversiones mejoradas para otros productos de Google.
Google también comunicó resultados de análisis propios que relacionan una mejor infraestructura de datos con mejoras en las conversiones de Demand Gen.
Esos resultados deben interpretarse dentro del contexto de los estudios publicados por la plataforma, no como una promesa aplicable automáticamente a cualquier anunciante.
Para mí, lo más interesante es la dirección del producto.
Google está reforzando el papel de las señales que reciben sus sistemas.
Y eso nos obliga a revisar la arquitectura de medición de nuestras empresas.
Qué significa conectar Google Ads con CRM y ventas
Pensemos en el recorrido completo de un prospecto.
Un usuario llega a través de Google Ads, visita una landing y solicita información.
Hasta ese momento, la plataforma publicitaria puede registrar una conversión.
Pero el recorrido comercial continúa.
Alguien debe contactar con ese usuario, entender su necesidad, cualificar la oportunidad, preparar una propuesta y cerrar la venta.
Si Google Ads recibe únicamente la señal del formulario, desconoce buena parte de lo que ocurre después.
Cuando la infraestructura y las políticas aplicables lo permiten, conectar las conversiones posteriores con el sistema de medición puede ofrecer señales más representativas del negocio.
Aquí entran en juego el CRM, las conversiones offline, la calidad de los datos y la trazabilidad comercial.
No basta con conectar herramientas técnicamente.
Tenemos que definir qué información merece viajar entre ellas y para qué decisión se utilizará.
First-party data: tener datos no es lo mismo que saber utilizarlos
La información propia es especialmente valiosa cuando permite comprender el recorrido del cliente más allá de la plataforma que originó la visita.
Pero también existe un error bastante habitual: centralizar información sin transformarla en acciones concretas.
Puedes tener un Data Warehouse, dashboards en Looker Studio o Power BI y miles de registros en el CRM.
Si esa información no permite priorizar una oportunidad, mejorar una campaña, detectar una fricción o identificar clientes con mayor valor, tenemos infraestructura, pero todavía no tenemos inteligencia comercial.
El objetivo no es recopilar más datos. Es tomar mejores decisiones con ellos.
Meta y HubSpot están avanzando en la misma dirección
Lo que está ocurriendo en Google forma parte de una transformación más amplia del ecosistema digital.
Meta: inteligencia artificial más conectada con creatividad y clientes
El 6 de octubre, Meta anunció nuevas capacidades en Ads Creative Studio y en su asistente empresarial impulsado por IA.
Entre las novedades destaca la ampliación de herramientas para interpretar el rendimiento creativo y apoyar la planificación de campañas.
También comunicó la disponibilidad de Customer Lifecycle Strategy para los anunciantes, con funcionalidades orientadas a diferenciar mejor la adquisición de clientes nuevos de la gestión de audiencias existentes.
No todas las capacidades anunciadas están disponibles para todas las cuentas; algunas siguen en pruebas o pendientes de despliegue.
Sin embargo, el movimiento estratégico es evidente.
La plataforma intenta integrar más contexto en las decisiones publicitarias.
Y eso tiene sentido.
No es lo mismo impactar a alguien que nunca ha comprado que volver a hablar con un cliente que ya conoce la marca.
HubSpot: el CRM como contexto para las decisiones de crecimiento
En septiembre, HubSpot presentó novedades alrededor de Breeze Assistant, Growth Context, Marketing Studio y un CRM con capacidades de actualización automática.
Su propuesta apunta a conectar mejor la información de clientes, marketing y ventas.
No significa que los productos de Google, Meta y HubSpot sean equivalentes.
Pero sí vemos un patrón común: las plataformas intentan pasar de ejecutar tareas aisladas a operar con más contexto sobre el negocio y el cliente.
La pregunta es si nuestras organizaciones están preparadas para aprovecharlo.
Porque si campañas, ecommerce, CRM, operaciones y finanzas trabajan con datos desconectados, la inteligencia artificial seguirá tomando decisiones con información parcial.
De optimizar campañas a construir un sistema de crecimiento
Desde The Growth Loop defendemos una idea bastante sencilla: no se trata de elegir entre automatización y control.
Se trata de construir un sistema en el que cada herramienta tenga una función clara y todas respondan a objetivos de negocio compartidos.
1. Adquisición: saber dónde invertimos
El primer nivel consiste en entender qué campañas, canales y audiencias reciben nuestro presupuesto.
Aquí analizamos inversión, intención, eficiencia y nuevas oportunidades de demanda.
Las funcionalidades anunciadas por Google pueden aportar nuevas opciones para orientar algunas de esas decisiones.
2. Conversión: entender qué ocurre después del clic
Una buena campaña puede generar tráfico relevante y encontrarse con una experiencia digital que dificulta la conversión.
Puede ser una landing poco clara, un proceso de compra con demasiada fricción o un formulario que no consigue transmitir suficiente confianza.
Aquí hablamos de CRO, experiencia de usuario y calidad del recorrido digital.
No tiene sentido aumentar presupuesto si todavía desconocemos qué parte de la demanda estamos desaprovechando.
3. Activación comercial: conectar marketing con ventas
En los negocios con procesos comerciales, el tiempo de respuesta, la cualificación y el seguimiento pueden marcar diferencias importantes.
Aquí entran CRM, automatización, lead scoring y coordinación entre equipos.
Marketing no debería celebrar únicamente la generación de leads.
Debería poder entender qué ocurre con esos leads después de entregarlos.
4. Retención y monetización: medir el valor posterior a la primera conversión
En ecommerce, el crecimiento no termina con el primer pedido.
Necesitamos analizar la recurrencia, el margen, la frecuencia de compra y la evolución del valor del cliente.
En B2B, también importan la rentabilidad de los contratos, la recurrencia comercial, la expansión de cuentas y los ciclos de cierre.
Cuando conectamos estas dimensiones, la inversión publicitaria deja de evaluarse de manera aislada.
Empieza a formar parte de una estrategia real de crecimiento.
Un ejemplo práctico: dos ecommerce que toman decisiones diferentes
Imaginemos dos compañías del mismo sector que trabajan con Google Ads y Meta Ads.
La primera toma decisiones principalmente a partir del ROAS que presentan las plataformas.
Si una campaña funciona, incrementa el presupuesto.
La segunda también analiza ROAS, pero conecta esa información con su catálogo, el CRM y los datos de rentabilidad.
Distingue clientes nuevos de recurrentes, identifica categorías con mayor contribución y estudia qué segmentos generan más valor después de la primera compra.
Las dos utilizan tecnología similar.
Pero no están tomando las mismas decisiones.
En la segunda, la inversión publicitaria se evalúa dentro de un contexto económico más amplio.
Eso no garantiza que consiga mejores resultados, pero le permite formular hipótesis y experimentar con información más completa.
Y ahí está el verdadero cambio.
La ventaja competitiva no consiste necesariamente en disponer de herramientas que otros no tienen.
Consiste en construir un sistema que permita utilizarlas de forma más inteligente.
Qué revisaría en una auditoría de Google Ads durante los próximos 30 días
Si hoy tuviera que revisar la estrategia de adquisición de una empresa, no empezaría cambiando las pujas.
Primero intentaría entender cómo está funcionando todo el sistema.
Semana 1: inversión, campañas y medición
Analizaría la estructura de Google Ads, la distribución presupuestaria, los objetivos de conversión y la calidad del seguimiento.
También comprobaría si los nuevos controles de Channel Prioritization y Budget Allocation están disponibles para esa cuenta.
Semana 2: calidad de conversiones y conexión con negocio
Revisaría qué significa realmente una conversión.
¿Un formulario, una solicitud cualificada, una venta, un cliente nuevo?
¿Estamos midiendo el valor comercial o únicamente la acción digital?
También comprobaría cómo se conectan esos datos con CRM, ecommerce y sistemas de facturación, según el modelo de negocio.
Semana 3: experimentación controlada
Con la información anterior, diseñaría una prueba concreta.
Podría estar relacionada con prioridades de canal, señales de conversión, distribución de inversión o mejoras en el proceso posterior al clic.
Pero cada experimento debería partir de una hipótesis clara.
No cambiaría configuraciones simplemente porque Google haya anunciado una funcionalidad nueva.
Semana 4: decisiones y oportunidades de crecimiento
El objetivo final sería traducir los resultados en decisiones comerciales.
Qué inversión mantener.
Qué campañas necesitan mejores señales.
Dónde existen fricciones de conversión.
Y qué oportunidades merece la pena priorizar antes de escalar.
Un dashboard puede ayudarnos a observar.
Pero el valor aparece cuando sabemos qué hacer con esa información.
Qué indicadores deberían llegar a dirección
Hay empresas que tienen un seguimiento extraordinariamente detallado de sus campañas y, sin embargo, siguen teniendo dificultades para responder a preguntas básicas.
¿Cuánto nos cuesta conseguir un cliente nuevo?
¿Qué parte de nuestros leads acaba convirtiéndose en negocio?
¿Cuáles son nuestras categorías realmente rentables?
¿Qué clientes vuelven a comprar?
¿Cuántas ventas estamos atribuyendo a publicidad que quizá se habrían producido igualmente?
No hay una respuesta universal para todas las compañías.
Pero sí existe un principio común.
El equipo de dirección necesita métricas que conecten la actividad comercial y publicitaria con resultados económicos.
En ecommerce prestaríamos especial atención al CAC, margen de contribución, nuevos clientes, recurrencia y rentabilidad por cohorte.
En B2B incorporaríamos la calidad de oportunidades, velocidad comercial, tasa de cierre, ingresos y rentabilidad por contrato.
También debemos diferenciar atribución e incrementalidad.
Una plataforma puede atribuir una venta a una campaña.
Eso no demuestra necesariamente que toda esa venta sea adicional a lo que habría ocurrido sin publicidad.
Cuando el volumen y el contexto lo permitan, los experimentos de incrementalidad pueden ayudar a contrastar esa diferencia.
Es una cuestión relevante, especialmente ahora que tantos procesos de optimización se realizan automáticamente.
No basta con que un algoritmo nos diga qué ha convertido. Necesitamos entender qué valor adicional hemos generado.
La automatización está cambiando. Nuestra responsabilidad estratégica también.
Google está devolviendo a los anunciantes parte del control sobre sus decisiones de inversión.
Meta está incorporando más inteligencia artificial y capacidades relacionadas con el ciclo de vida del cliente.
HubSpot sigue reforzando la conexión entre información, CRM y ejecución comercial.
El movimiento del mercado es evidente.
Pero ninguna actualización tecnológica sustituye una buena definición de negocio.
Podemos tener mejores algoritmos, más datos, nuevas funcionalidades y dashboards cada vez más sofisticados.
Si no sabemos qué significa realmente crecer de forma rentable, seguiremos optimizando una parte del problema.
La cuestión no es elegir entre dejar trabajar a la IA o recuperar el control manual.
Es diseñar un sistema donde las herramientas ejecuten con inteligencia y las decisiones respondan a una estrategia comercial coherente.
La IA puede optimizar campañas. Construir un negocio rentable sigue siendo responsabilidad nuestra.
Preguntas frecuentes sobre Google Ads, Performance Max y rentabilidad
¿Qué es Channel Prioritization en Google Ads?
Es una funcionalidad anunciada en octubre de 2026 que permite clasificar determinados canales o grupos de inventario como de prioridad alta o baja. Google utiliza esas prioridades para orientar la distribución del presupuesto dentro de los objetivos de puja de la campaña. Su despliegue es progresivo.
¿Cómo funciona Budget Allocation en Google Ads?
Permite definir porcentajes máximos orientativos del presupuesto diario para ciertos canales de baja prioridad. Google intentará respetarlos bajo un criterio de best effort, por lo que no deben interpretarse como límites garantizados en todos los casos.
¿Se puede controlar el presupuesto de cada canal de Performance Max?
No completamente mediante estas nuevas funciones. En Performance Max, varios entornos de Google se agrupan en categorías de inventario. Los nuevos controles permiten orientar prioridades, pero no ofrecen una asignación presupuestaria independiente para cada ubicación publicitaria.
¿Qué diferencia existe entre ROAS y rentabilidad?
El ROAS relaciona los ingresos atribuidos a publicidad con la inversión realizada. La rentabilidad exige considerar también costes, márgenes y otras variables económicas. Por eso, una campaña con un ROAS elevado no es necesariamente la que más beneficio genera.
¿Por qué es importante conectar Google Ads con el CRM?
Porque permite, cuando la integración técnica y las condiciones aplicables lo hacen posible, relacionar las conversiones publicitarias con etapas posteriores del proceso comercial. Así podemos distinguir mejor entre contactos generados, oportunidades cualificadas y ventas efectivas.
¿Qué es first-party data en publicidad digital?
Son datos obtenidos directamente a través de las relaciones de una empresa con sus usuarios o clientes, siempre bajo las condiciones de privacidad y tratamiento correspondientes. Pueden aportar información relevante para segmentación, medición y optimización cuando se utilizan correctamente.
¿Cómo saber si una campaña de Google Ads está generando crecimiento rentable?
Es necesario conectar sus resultados con los indicadores económicos y comerciales del negocio: coste de adquisición, calidad de leads, margen, recurrencia, ingresos y, cuando sea viable, incrementalidad. El ROAS aislado no ofrece toda esa información.
¿Qué debería revisar antes de aumentar el presupuesto en Google Ads?
La calidad de las conversiones, la fiabilidad del tracking, la experiencia después del clic, el rendimiento comercial y la rentabilidad real de los clientes captados. Incrementar presupuesto sin revisar estos elementos puede amplificar ineficiencias que ya existían.
¿Tu inversión publicitaria está conectada con el crecimiento real de tu negocio?
En The Growth Loop Agency no abordamos Advertising como una sucesión de campañas aisladas.
Conectamos adquisición, conversión, datos y automatización para que la inversión publicitaria contribuya a generar negocio, no únicamente actividad.
Si quieres entender qué parte de tu estrategia está funcionando, dónde puede haber oportunidades de mejora y qué merece la pena priorizar antes de incrementar presupuesto, podemos empezar con un Growth Diagnostic.
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Fuentes
- Google, Guide your campaign spending with new priority and allocation features, 14 de octubre de 2026.
- Google Ads Help, About channel prioritization and budget allocation.
- Google, Build your data strength with October’s Demand Gen drop, 13 de octubre de 2026.
- Meta, Advertising Week New York 2026: nuevas capacidades de IA para guiar campañas y llegar a los clientes, 6 de octubre de 2026.
- HubSpot, Fall 2026 Spotlight.
