Retención algorítmica

Ricardo Gaitán
La evolución de la publicidad a lo largo del último siglo refleja una transformación en sus objetivos y métodos. Inicialmente desempeñaba un papel fundamental: tenía como meta principal convencer al consumidor, apoyándose en mensajes originales y propuestas únicas que destacaran el producto. Dos figuras emblemáticas de esta etapa fueron Rosser Reeves y David Ogilvy. Reeves introdujo el concepto Unique Selling Proposition (USP), que defendía la forma de comunicar al público la promesa diferenciadora y clara del producto o servicio, mientras que Ogilvy apostó por la investigación del consumidor y la creatividad elegante, considerando la publicidad como información bien contada. Con la aparición de internet y las plataformas tecnológicas, el paradigma cambió. En lugar de centrarse para encontrar el mensaje más eficaz y persuadir al consumidor, la pregunta fundamental ha cambiado a: ¿Qué contenido mantiene más tiempo a los usuarios conectados? Este cambio de paradigma ha dado lugar al modelo de publicidad algorítmica, caracterizado por el uso intensivo de tecnologías y el análisis de grandes cantidades de datos de navegación. La optimización algorítmica basada en la inteligencia artificial (IA), se ha impuesto como estrategia dominante: el foco ya no está en convencer, sino en retener la atención del usuario conectado el mayor tiempo posible. Hoy empresas como Google, Facebook o TikTok basan su publicidad en datos masivos del comportamiento de los usuarios. La publicidad ha pasado de la creatividad para vender, a la retención algorítmica, redefiniendo la lógica del marketing contemporáneo. "La publicidad está viviendo la mayor transformación de su historia, por el impacto de la tecnología, un impacto que nunca se había visto", afirma Alberto Pardo, experto en el campo del Ad Tech y el comercio electrónico, fundador de Adsmovil. Los algoritmos desempeñan un papel central que analizan millones de datos generados por los usuarios durante su actividad en línea. Gracias a la IA, las plataformas pueden predecir qué anuncios son más propensos a generar interacción y captar la atención durante más tiempo. De este modo, el proceso de optimización se vuelve continuo, pues las plataformas ajustan y perfeccionan sus estrategias en tiempo real para maximizar la retención de usuarios. El resultado es una publicidad que ya no busca únicamente convencer, sino que se orienta a mantener las personas ‘cautivas’, utilizando estímulos constantes en función de sus patrones de comportamiento y preferencias detectados por los sistemas inteligentes. La diferencia fundamental puede resumirse así: de publicidad tradicional a publicidad algorítmica; de mensaje creativo a personalización automática; de campañas masivas a microsegmentación; de persuasión con una idea a retener con estímulos algorítmicos. Así las cosas, el consumidor deja de ser un receptor de mensajes y se convierte en una fuente de datos que alimenta el sistema.
Analista de marca.