Dejemos de fingir que optimizamos para el usuario. Optimizamos para el algoritmo, sea cual sea la plataforma o el canal. Hooks, alcance, engagement, CTR, ROAS, posicionamiento, citaciones en respuestas de IA… Casi todas nuestras métricas de marketing miden la reacción de una máquina, no la satisfacción de una persona.
No digo que esas métricas no sirvan. Digo que hemos dejado de distinguir entre lo que le gusta al sistema que distribuye el contenido y lo que le sirve a quien lo recibe. Y no es lo mismo.
Métricas de marketing que miden a la máquina
Piensa en lo que se celebra en un informe típico de métricas de marketing: el alcance subió, el CTR mejoró, el coste por clic bajó, el post tuvo más interacciones que el anterior. Todas son señales que un algoritmo devuelve sobre cómo ha reaccionado a lo que le diste. Son feedback de la máquina.
En cambio, hay métricas que sí hablan del usuario: la tasa de conversión, la frecuencia de compra, la repetición, la satisfacción. Pero las tratamos casi como métricas “a pesar de”. Si convierten, genial, aunque el camino para llegar ahí haya sido incómodo, intrusivo o directamente molesto.
Por eso la diferencia importa: cada métrica que eliges como objetivo acaba moldeando lo que haces. Si el objetivo es el alcance, harás contenido que el algoritmo empuja. Si el objetivo es que el cliente vuelva, harás otra cosa.
La web, más rápida que nunca y más incómoda que nunca
Hay una contradicción que me parece el mejor ejemplo de todo esto. Tenemos móviles cada vez más potentes y conexiones cada vez más rápidas. Sin embargo, cada vez da más pereza navegar por la web.
Por un lado, hay equipos obsesionados con reducir unos milisegundos el tiempo de carga porque afecta al SEO. Por otro, esas mismas webs se llenan de scripts, banners, pop-ups y vídeos que arrancan solos. Y de avisos de cookies que tapan media pantalla. Optimizamos la velocidad porque la mide Google y empeoramos la experiencia porque no la mide nadie. El usuario queda el último.
No es casualidad que tanta gente navegue con un bloqueador de anuncios. Yo no entiendo cómo se puede usar determinadas plataformas sin uno. El adblocker es, en el fondo, una crítica de los usuarios al marketing que hemos construido. Ya lo comenté en una nota sobre la hipocresía del marketing online y los adblockers, y la situación no ha mejorado.
Cuando la medida se convierte en el objetivo
El economista Charles Goodhart describió en los años setenta un fenómeno conocido hoy como ley de Goodhart. La antropóloga Marilyn Strathern lo resumió después de forma memorable: cuando una medida se convierte en objetivo, deja de ser una buena medida.
Es exactamente lo que pasa con muchas métricas de marketing. El alcance era una forma aproximada de saber si un mensaje llegaba a la gente. En cuanto se convirtió en el objetivo, aparecieron los trucos para inflarlo: los hooks calcados, los “comenta SÍ y te lo envío”, los carruseles que nadie lee hasta el final. Las métricas suben y el mensaje empeora.
Un indicador es siempre una simplificación de una realidad más compleja. Por eso es más fácil manipular el indicador que mejorar la realidad que representa. Y si tu equipo cobra por el indicador, ya sabes qué va a pasar.
Escalar o hacer spam
Cada vez veo más intercambiables las palabras “escalabilidad” y “spam”. Antes se buscaba primero la relevancia y después la eficiencia. Ahora la IA ha reducido a casi cero el coste de producir contenido. Por tanto, el orden se ha invertido: primero producimos y luego, si eso, nos preocupamos de si aporta algo.
Además, cuando producir cuesta tan poco, la tentación es publicar más para que el algoritmo tenga más con lo que trabajar. Más variantes de anuncio, más posts, más páginas generadas para el SEO, más emails. El algoritmo lo agradece durante un tiempo. El usuario, no tanto.
La objeción: sin algoritmo no hay alcance
La respuesta lógica es que no hay alternativa. Si no juegas con las reglas del algoritmo, no te ve nadie, y un mensaje excelente que no ve nadie tampoco sirve para mucho. Es verdad, y no tiene sentido hacerse el purista: la distribución es parte del trabajo.
Aun así, hay una diferencia entre usar el algoritmo como canal y tratarlo como si fuera el cliente. El algoritmo decide quién ve tu mensaje. El cliente decide si vuelve. Si confundes los dos, puedes tener números espectaculares y un negocio que no mejora.
Qué métricas de marketing mirar, entonces
Mi respuesta es poco sofisticada: métricas correctas, con la frecuencia correcta. Y fuera los dashboards complejos y el tiempo real cuando no aplica. Muchas veces solo sirven para tener la sensación de control sobre una caja negra, con variables que no conocemos y aún más que no controlamos.
Unas preguntas que ayudan a separar lo importante de lo accesorio:
- ¿Esta métrica describe lo que hace una persona o lo que hace una plataforma?
- Si esta métrica mejora y nada más cambia, ¿el negocio está mejor?
- ¿Qué tendríamos que hacer para inflarla sin aportar nada? Si la respuesta es fácil, no debería ser el objetivo.
- ¿Con qué frecuencia necesitamos mirarla para tomar una decisión distinta?
Si trabajas con publicidad digital, en la Essential Ads Guide recojo los fundamentos que sigo considerando útiles más allá de cada cambio de plataforma. Del mismo modo, sobre cómo el SEO se está volviendo una caja negra, escribí aquí.
Métricas de marketing: para quién trabajamos
Cada plataforma te devuelve una nota sobre tu trabajo, en forma de métricas de marketing. Es tentador vivir de esa nota, porque es inmediata, precisa y fácil de presentar en una reunión. La nota del cliente llega más tarde, es más difusa y a veces no llega nunca: simplemente no vuelve.
Quizá la pregunta no es cómo gustar más al algoritmo. Es cuánto tiempo puede sobrevivir un negocio que ha aprendido a gustarle a una máquina mejor que a sus clientes.
