Blog

• 

  AI-video para publicidad: el test de Cuisinart demostró la eficacia de las redes neuronales

  En el mundo del marketing digital, cada vez hay más pruebas de que la inteligencia artificial no es solo una tendencia de moda, sino una herramienta real para mejorar la eficacia. Una reciente prueba A/B realizada por la marca de electrodomésticos de cocina Cuisinart demostró claramente que el video con IA para publicidad puede superar a la producción tradicional en métricas clave. La marca, propiedad de la empresa Conair, comparó un video creado por la red neuronal de Amazon con un creativo clásico de estudio, y el resultado fue inesperado para muchos escépticos.

  El creativo generativo mostró mejores indicadores de clics y conversiones, lo que confirma que la generación masiva de videos con redes neuronales ya está lista para campañas publicitarias reales. Este caso es una señal importante para todos los que dudaban de las capacidades de la IA en el ámbito del marketing de contenidos.

  Por qué antes el creativo con IA no era adecuado para la marca

  El equipo de marketing de Cuisinart quería usar IA generativa desde hacía tiempo, pero la calidad de las imágenes no cumplía con los estrictos estándares de la marca. Como contó Kelsey Smithisen, directora de marketing de Amazon en Conair, incluso en los banners estáticos había errores: un tono de verde incorrecto, logotipos distorsionados, cifras inexactas y texto en los electrodomésticos.

  «Esto afectaba incluso a los banners simples», señaló. Sin embargo, con la rápida mejora de la calidad del video con IA, la empresa decidió probar la nueva herramienta de Amazon, el «agente creativo de video». Cuisinart se convirtió en probador beta de esta solución, lanzada en 2024.

  Flexibilidad frente a planificación: la ventaja de la red neuronal

  El marketing tradicional requiere planificación con meses de antelación: reservar estudios, preparar locaciones. Pero el equipo de Amazon trabaja a otro ritmo: las prioridades cambian rápidamente y es imposible predecir qué funcionará dentro de una semana. La IA generativa permite crear videos rápidamente para las tareas actuales, lo que es crucial para plataformas dinámicas.

  
  

  Prueba A/B: el video con IA superó al tradicional

  En el marco de la prueba beta, Cuisinart y su agencia Global Overview lanzaron dos campañas paralelas con el mismo presupuesto: una usaba un video grabado en estudio, la otra un video generado por IA. La versión con IA se refinó con indicaciones, eligiendo entre varias opciones propuestas por el agente. Después de un mes, los resultados mostraron una clara ventaja del creativo generativo.

  Nikhil Naniwadekar, ingeniero principal de Amazon Ads para IA generativa y de agentes, explicó: el agente no inventa ideas radicalmente nuevas, sino que analiza campañas exitosas anteriores de la marca. «Se basa en señales» y crea variaciones de lo que ya funcionó, pero con novedad; esto ayuda a combatir la ceguera de banners entre los compradores.

  Velocidad del progreso: de estático a video casi listo en un año

  Smithisen destaca: lo importante no son solo los resultados de la prueba, sino el ritmo de desarrollo de la tecnología. Hace un año, generar incluso una imagen estática era poco fiable y no valía el esfuerzo. Ahora la IA crea videos casi por completo, requiriendo solo un mínimo de postproducción.

  «Dentro de otro año, si el progreso continúa, podremos usar los videos inmediatamente después de la generación, sin ajustes», pronostica.

  Qué sigue: personalización y nuevos formatos

  Cuisinart planea expandir el uso de la IA: crear no solo demostraciones de productos, sino también videos comerciales. Por ejemplo, si los datos de compras muestran que una persona se mudó a un nuevo apartamento, se pueden mostrar electrodomésticos compactos; si el usuario comienza a cocinar, ofrecer productos relevantes. La marca también está explorando la posibilidad de diálogos entre personajes de IA, aunque por ahora es más seguro usar una voz en off.

  
  

  Importante: los videos generados solo funcionan dentro de Amazon Ads; no se pueden transferir a YouTube o Instagram. Pero Smithisen cree que no es necesario: cada plataforma tiene su propia audiencia, y las diferencias de estilo son naturales. Amazon Ads, por su parte, está desarrollando la herramienta: en junio apareció la función de «generación de video con un clic».

  Preguntas frecuentes

  ¿Qué es la producción de contenido con IA?

  Es la creación de materiales publicitarios (videos, imágenes, textos) mediante redes neuronales. En lugar de rodar en estudio y trabajar con un equipo de diseñadores, la IA genera videos a partir de una descripción textual, ahorrando tiempo y presupuesto.

  ¿Cuánto cuesta un creativo con IA?

  El costo depende de la plataforma y la complejidad. En promedio, generar un video puede costar desde unos pocos dólares hasta decenas, lo que es significativamente más barato que la producción tradicional, donde un minuto de video puede costar miles de dólares.

  ¿Se puede pedir UGC con IA para un proyecto de criptomonedas?

  Sí, muchos servicios ofrecen la creación de avatares y videos con IA en estilo UGC (contenido de usuario) para proyectos de criptomonedas. Esto permite escalar rápidamente la publicidad sin recurrir a influencers reales.

  
  

  ¿Qué alternativas a Synthesia existen?

  Además de Synthesia, están HeyGen, Colossyan, Elai.io y otras. Permiten crear videos con avatares de IA y subtítulos. Amazon Ads también ofrece su propia herramienta, pero solo funciona dentro de la plataforma.

  Conclusión

  La prueba de Cuisinart es otra prueba de que la generación de video con IA para publicidad se está convirtiendo no solo en un experimento, sino en una herramienta de trabajo. Las redes neuronales ya son capaces de crear videos que no son inferiores a los tradicionales en eficacia, y en velocidad y escalabilidad los superan.

  Si estás pensando en implementar la IA en tu marketing, empieza poco a poco: prueba generar un video y compara los resultados. Quizás esto cambie tu enfoque del contenido. Y si necesitas ayuda para implementar herramientas de IA en tu estrategia publicitaria, contáctanos para una consulta.

  05.08.2026

• 

  Mencionar la marca en ChatGPT es más importante que el enlace: el 92,8% de los diálogos no reciben clic

  El 92,8% de los diálogos en ChatGPT terminan sin pasar al sitio web: son datos de Profound que Kevin Indig analizó en el resumen del 21 de julio. La medición se hizo sobre tráfico real de un producto real, se puede confiar en la cifra. Todo el posicionamiento en buscadores se sostenía en un solo acuerdo: apareces en la parte superior de los resultados, la persona hace clic en el enlace hacia tu sitio web, y convertir esa visita en una solicitud ya es tu problema. El enlace era el punto donde el negocio tocaba al cliente por primera vez. En la respuesta de la red neuronal, este acuerdo se rompe en el primer paso: la mayoría de las veces simplemente no hay clic.

  Por qué el 92,8% de los diálogos en ChatGPT terminan sin pasar al sitio web

  Llevo varios meses midiendo cómo ChatGPT, Perplexity, Alisa AQI y GigaChat mencionan marcas en sus respuestas: ejecuto prompts de control y observo a quién menciona el modelo y a quién no. Detrás de estas ejecuciones surgió una cifra que rompe la lógica habitual del SEO y me obligó a cambiar lo que en general rastreo para mis clientes. Lo desgloso en orden.

  Hace tres semanas ejecutamos a través de ChatGPT los prompts de un cliente del nicho de entrega de comida. Rutina habitual: escribes una pregunta como «qué servicio de entrega elegir en Moscú», miras la respuesta. En ese momento, el cliente tenía muchas más referencias desde sitios externos que su competidor más cercano. En Ahrefs, el servicio que calcula el peso de los enlaces de un sitio, esto se ve de inmediato: tanto la puntuación general de autoridad es más alta como hay una vez y media más sitios que enlazan a él. ChatGPT mencionó al competidor. Al cliente, no. No lo mencionó en absoluto, ni una sola vez en veinte prompts.

  Lo verifiqué tres veces, cambié las formulaciones de la pregunta, la fecha del diálogo, la región. El resultado fue el mismo. Durante hora y media honestamente no entendía qué estaba pasando. Veinte años de posicionamiento web me habían enseñado una regla simple: cuantos más enlaces apunten hacia ti, más arriba apareces en los resultados de Google y Yandex, y por lo tanto, más dispuestas deberían estar las redes neuronales a mencionarte. Aquí la regla no funcionó. Solo que aquí no había resultados en el sentido habitual. Había un modelo que decidía por sí mismo a quién nombrar y a quién no. Y no lo decidía según un contador de enlaces.

  La mención de una marca no se puede comprar con enlaces: se acumula como reputación

  Al mismo tiempo, el tráfico de IA en sí es diminuto en volumen: Ahrefs informa que ChatGPT representa alrededor del 0,19% de todos los clics en enlaces en internet, frente al 42% de Google. Ridículamente poco, si se compara directamente. Pero esto es lo más interesante: esos pocos que sí hacen clic desde ChatGPT convierten mucho más fácilmente: la conversión es de alrededor del 7,1%, y la visita en sí se valora 4,4 veces más que una visita normal. Menos personas llegan al sitio, pero quienes llegan vienen listos para hacer una compra o cualquier otra acción objetivo.

  
  

  Y aquí hay un giro importante. Si la decisión se toma ANTES del clic, dentro de la propia respuesta del modelo, entonces no hay que luchar por el clic. Hay que luchar por cómo te nombren en el momento en que el clic aún no ha ocurrido y, muy probablemente, no ocurrirá en absoluto. La mención en la respuesta de ChatGPT no funciona como una posición en los resultados de búsqueda. La posición se puede conseguir trabajando en el sitio: enlaces, velocidad de carga, limpieza técnica. La mención no se compra así. El modelo la recopila de dos fuentes: de los textos con los que fue entrenado y de las páginas que extrae directamente durante la respuesta. Y lo que decide no es el número de enlaces, sino cómo se escribe en general sobre la marca: en reseñas, foros, artículos del sector, comparativas.

  El posicionamiento en buscadores solía ocupar los primeros lugares porque la posición llevaba al tráfico al sitio web. El posicionamiento en las respuestas de las redes neuronales funciona de otra manera: hay que luchar por la propia mención, ya que puede que no haya clic en absoluto, pero la persona igual tomará una decisión — según cómo el modelo haya nombrado la marca. El enlace es un activo de una sola vez. Funciona mientras la página se mantenga en los resultados, mientras el sitio esté vivo, mientras el algoritmo la valore. La mención se acumula de otra manera: es reputación que ya se ha asentado en los textos con los que el modelo fue entrenado y que lee ahora. Elimina un artículo — la mención no desaparecerá, está repartida entre decenas de fuentes.

  Aquí estuvo mi error con aquel cliente de entrega de comida. Su perfil de enlaces era fuerte, pero casi todo provenía de agregadores y catálogos, donde la marca simplemente aparece en una lista. El competidor tenía menos enlaces, pero tenía tres reseñas editoriales extensas que describían en qué se diferenciaba el servicio de los demás. El modelo se entrenó también con ellas. No contaba enlaces — leía el contexto. El primer lugar en Google, por cierto, no garantiza en absoluto una mención en ChatGPT. Lo comprobamos con varios clientes por separado: el buscador y la red neuronal tienen mecánicas de selección diferentes, y el primer lugar en los resultados normales no se convierte por sí solo en una línea dentro de la respuesta del modelo.

  Dónde el enlace aún trae clientes y dónde la pregunta se resuelve directamente en la respuesta

  El enlace no ha muerto por completo — es importante no confundirse. En el Google normal, el 68% de las búsquedas en EE. UU. para principios de 2026 también terminan sin clic, según datos de SparkToro citando a Search Engine Land. La respuesta sin ir al sitio también llegó al viejo buscador, solo que allí se veía antes — a través de bloques con respuesta preparada, tarjetas informativas y respuestas directas en la parte superior de los resultados.

  El enlace aún funciona donde la decisión se toma DESPUÉS del primer contacto: comparación de precios, lectura de reseñas, documentación técnica, todo lo que requiere pasar a los detalles que no caben en la respuesta breve del modelo. Funciona en nichos con un ciclo de decisión largo — allí la persona igual llegará al sitio, solo que más tarde. El enlace no funciona donde la pregunta se resuelve con una sola frase en la respuesta. «Qué servicio de entrega elegir» — se resuelve con una frase. «Cuánto cuesta la entrega de un restaurante concreto en un distrito concreto mañana por la noche» — no se resuelve, ahí se necesita hacer clic. El mismo negocio vive a ambos lados de esta frontera — todo lo decide qué consulta exacta ha hecho el usuario.

  
  

  Qué mido ahora en los clientes en lugar de las posiciones en el buscador

  He dejado de mirar solo las posiciones en los resultados y he añadido una medición aparte: con qué frecuencia y en qué contexto los modelos mencionan la marca del cliente directamente, sin clic, sin transición. Ejecutamos prompts de control — preguntas reales de la audiencia — a través de ChatGPT, Perplexity, Alisa AI y GigaChat, y vemos si el modelo menciona la marca, en qué orden respecto a los competidores y con qué formulación. ChatGPT no es el único aquí. Perplexity construye su respuesta casi por completo a partir de fuentes citadas y las muestra en una lista — el modelo toma con gusto artículos de plataformas externas. Alisa AI mezcla los resultados frescos de Yandex, GigaChat responde a su manera. Una marca que suena en un modelo puede callar en otro — por eso la medición no se cierra solo con ChatGPT.

  De esto surgieron tres cosas que ahora recomiendo que cualquier especialista en marketing supervise:

  • Cuota de menciones entre los principales competidores en sus propias preguntas clave: un porcentaje concreto para un conjunto específico de prompts, sin rankings generales.
  • Tonalidad de la redacción: el modelo puede nombrar la marca de forma neutral, o puede añadir una palabra valorativa como «confiable» o «caro» — esto influye en la elección más que el propio hecho de la mención.
  • Fuentes de las que el modelo, aparentemente, extrae esa redacción: a menudo son uno o dos artículos — y son esos los que conviene reforzar en primer lugar, en lugar de dispersar el presupuesto entre decenas de plataformas.

  Con ese cliente de entrega de comida, al final no perseguimos nuevos enlaces. Escribimos varios materiales detallados sobre el producto en plataformas que el modelo claramente lee y cita — y al cabo de mes y medio apareció la mención, la visibilidad en las respuestas de IA aumentó. El cliente tenía más enlaces, pero ChatGPT mencionó al competidor. Ahora sabemos por qué.

  Preguntas frecuentes

  ¿Cómo medir las menciones de marca en ChatGPT?

  Ejecuta prompts de control — preguntas reales de la audiencia — a través de ChatGPT, Perplexity, Alisa AI y GigaChat. Calcula la cuota de menciones entre los principales competidores, registra la tonalidad y las fuentes de las que el modelo extrae la información.

  
  

  ¿Se puede comprar una mención en redes neuronales con enlaces?

  No. Los enlaces funcionan en la búsqueda clásica, pero las redes neuronales no los cuentan directamente. La mención depende de cómo se escribe sobre la marca en reseñas, artículos, foros — es una reputación que se acumula en los textos con los que se entrena el modelo.

  ¿Qué hacer si la marca no se menciona en ChatGPT?

  Encuentra las plataformas que el modelo cita con más frecuencia y publica allí materiales detallados sobre el producto. Refuerza reseñas editoriales, comparativas, artículos de expertos — influyen en las menciones más que la masa de enlaces.

  ¿Vale la pena abandonar el SEO en favor de las redes neuronales?

  No. Los enlaces siguen funcionando en nichos con ciclos de decisión largos y para consultas transaccionales. La estrategia óptima es combinar el SEO clásico con el trabajo en menciones en respuestas de IA.

  Conclusión

  La conclusión es simple: el 92,8% de los diálogos en ChatGPT terminan sin clic, pero la decisión de elegir marca ya está tomada. El enlace es un activo puntual; la mención es reputación acumulativa. Para ganar en los resultados de IA, deja de perseguir enlaces y empieza a gestionar cómo se escribe sobre ti en los textos que leen los modelos. Ejecuta prompts de control, monitorea la cuota de menciones y la tonalidad — y verás dónde pierdes clientes realmente. Empieza con una auditoría de tus menciones hoy mismo.

  05.08.2026

• 

  Chronicle Media: plataforma de IA para encontrar audiencia antes del lanzamiento del proyecto

  En un mundo donde la atención de la audiencia es el recurso más valioso, encontrar espectadores antes del lanzamiento de un proyecto a menudo se convierte en el mayor dolor de cabeza para los creadores. Chronicle Media es una plataforma de IA que resuelve este problema, analizando las redes sociales y encontrando posibles fanáticos incluso antes del estreno. Fundada por Aaron Sisto, Scott Greenberg y Ollie Lewis, la plataforma es un motor de IA para el crecimiento de audiencia en redes sociales.

  La plataforma analiza decenas de miles de segmentos de audiencia de nicho en YouTube, TikTok, Instagram y X, para identificar los grupos de fanáticos más prometedores para videojuegos, marcas, animación, podcasts y microdramas. Con modelos propietarios y agentes de IA, Chronicle ayuda a campañas y canales a optimizar el contenido, atrayendo nuevos espectadores y reteniendo a los existentes. Lanzada a principios de año, la plataforma ya colabora con CC0 Studios, The Hive Studio, Simple Alien y Wall of Entertainment.

  Caso de éxito: The Normal MFer

  Uno de los éxitos clave fue la serie The Normal MFer de CC0 y The Hive. Gracias a las herramientas de Chronicle, en la primera temporada el alcance orgánico creció un 619% (hasta 994,000 personas), el tiempo de visualización aumentó un 1,804% (hasta 31,000 horas), y el número de nuevos espectadores creció un 330% (890,000).

  El crecimiento se logró al identificar segmentos previamente no alcanzados, incluyendo audiencia masculina de 13 a 34 años y fanáticos de la animación, el terror y la fantasía oscura (Adult Swim, Solar Opposites, Rick & Morty).

  Experiencia de los fundadores

  Scott Greenberg, ex director ejecutivo de Starz y Film Roman, cofundador de Bento Box Entertainment (Bob’s Burgers, Hazbin Hotel), señala: “Incluso con nuestros programas más grandes en TV, el mayor problema era la distribución. YouTube siempre fue complicado”. Vio el poder del fandom digital cuando Bento Box atrajo a Vivienne Medrano con Hazbin Hotel.

  “Puedes publicar contenido en YouTube y puede funcionar, pero si no, no sabes si el contenido no resonó o si la audiencia simplemente no lo vio. Chronicle resuelve este problema: identificamos quién es tu audiencia, dónde está, qué ve, y luego colocamos el contenido en el feed de los espectadores más probables”.

  Aaron Sisto, con un doctorado en simulación de IA en Stanford, añade: “Nadie discutirá que el descubrimiento y el crecimiento de audiencia son de los mayores problemas. Nos enfocamos en aplicar el poder de la IA de manera efectiva. Nuestro modelo permite cargar contenido y obtener un mapa completo de segmentos de audiencia y el mercado direccionable total con detalles por nichos”.

  Postura sobre la IA generativa

  Chronicle enfatiza que no utiliza herramientas generativas para la creatividad. “No estamos en el negocio de reemplazar personas. Usamos inteligencia artificial y datos para ayudar a los creadores a entender cómo llevar el contenido a la audiencia”, dicen los fundadores.

  
  

  Planes futuros

  En los próximos 12 meses, Chronicle planea escalar. “Queremos ser un socio para todos, desde creadores independientes hasta grandes editores y marcas. Ayudaremos a los creadores a ser dueños de su audiencia e interactuar con ella”, resume Ollie Lewis.

  Preguntas frecuentes

  ¿Cómo determina Chronicle la audiencia?

  La plataforma utiliza modelos de IA que analizan decenas de miles de segmentos de audiencia en plataformas como YouTube, TikTok e Instagram, identificando los grupos más relevantes.

  ¿Es necesario usar IA generativa para el contenido?

  No, Chronicle no requiere el uso de herramientas generativas. La plataforma trabaja con contenido ya creado, ayudando en su distribución.

  ¿Con qué tipos de proyectos trabaja Chronicle?

  Con videojuegos, marcas, animación, videopodcasts, microdramas, franquicias globales, creadores y estudios.

  ¿Cómo contactar con Chronicle?

  Puedes contactar al equipo a través de su sitio web: Chronicle Media.

  Conclusiones

  Chronicle Media demuestra cómo una plataforma de IA para encontrar audiencia puede cambiar radicalmente el enfoque de la promoción de contenido. En lugar de adivinar si un proyecto funcionará, los creadores obtienen datos precisos sobre quién es su audiencia y dónde encontrarla. Esto es especialmente importante en un mercado saturado, donde el alcance orgánico es cada vez más valioso.

  Si eres creador, estudio o marca que busca expandir su audiencia antes del lanzamiento de un proyecto, vale la pena considerar las capacidades de Chronicle. Visita el sitio web de la plataforma para saber cómo puede ayudar a tu próximo lanzamiento a encontrar a sus espectadores.

  04.08.2026

• 

  Snapchat prohíbe los videos completamente generados por IA en Spotlight, pero promueve sus herramientas de IA

  Snapchat prohíbe los videos completamente generados por IA en Spotlight, pero promueve sus herramientas de IA

  Cada gran red social está gestionada por un gigante tecnológico, y en la era del contenido de IA esto se ha vuelto especialmente evidente. Snapchat es la última plataforma que intenta equilibrar la monetización de la IA generativa con la preservación de la “autenticidad”. Las nuevas reglas de Spotlight introducen una prohibición total de videos completamente generados por IA, pero la empresa promueve activamente sus propias herramientas de IA.

  Nuevas reglas de Spotlight: prohibición total de videos de IA

  Snapchat ha anunciado que los videos completamente generados por IA ya no aparecerán en las recomendaciones de Spotlight. Esto significa que los creadores de dichos videos no podrán enviarlos ni recibir pagos a través del programa de monetización. La palabra clave aquí es “completamente”: los videos creados parcialmente con IA siguen permitidos.

  “Dado que el contenido de IA de baja calidad y repetitivo se está volviendo cada vez más común en Internet, queremos que Spotlight siga siendo un lugar donde las personas puedan descubrir creatividad auténtica de personas reales“, se afirma en el blog oficial de la empresa.

  
  

  Por qué Snapchat no abandona la IA por completo

  A pesar de la prohibición, Snapchat promueve activamente sus propias funciones generativas: lentes de IA, My AI, AI Snaps, generación de canciones desde chats. En el comunicado se enfatiza: “No rechazamos la IA”. El contenido mejorado con herramientas integradas seguirá apareciendo en las recomendaciones, pero con etiquetas de transparencia.

  “Sabemos que para algunos, la IA es una parte importante del proceso creativo, y creemos que puede abrir nuevas formas de expresión”, — Snapchat.

  Contexto: qué están haciendo otras plataformas

  Snapchat no es la primera plataforma que endurece las reglas para el contenido de IA. YouTube ya lleva varios meses luchando contra la “basura” y el mes pasado prohibió videos con “expertos” de IA en medicina y finanzas. LinkedIn añadió un botón para denunciar contenido de IA, y los datos de Pangram muestran que hasta el 41% del contenido de LinkedIn es extrusión de LLM.

  Estrategia de Snapchat: “ADN de video” y evasión de baneos

  Para los especialistas en marketing y creadores de contenido, esto es una señal: las plataformas están aprendiendo a distinguir “clones” de “originales”. El reempaquetado de contenido no es simplemente volver a subir, sino una reelaboración profunda: cambio de fondo, tono, estructura. Con herramientas de IA se pueden crear decenas de variaciones de un mismo creativo, adaptándolas a TikTok, Shorts y Reels, sin violar las reglas.

  
  

  Preguntas frecuentes

  ¿Se puede usar IA para crear videos en Snapchat?

  Sí, pero solo como herramienta auxiliar. Los videos completamente generados no pasarán la moderación de Spotlight y no recibirán pagos.

  ¿Cómo evitar el baneo en publicidad con reempaquetado?

  Crea variaciones de creativos: cambia el fondo, el tono de voz, los subtítulos, los ángulos. Esto reduce el riesgo de baneo y aumenta la eficacia de las pruebas A/B.

  ¿Vale la pena encargar un video nuevo o reempaquetar uno antiguo?

  Si el presupuesto es limitado, el reempaquetado es más rentable: un solo seminario web se puede convertir en 50 clips para diferentes redes sociales. Es más barato que filmar desde cero y más rápido.

  
  

  Conclusión

  Snapchat equilibra entre la “autenticidad” y sus propias herramientas de IA. Para los creadores, esto es una oportunidad: usa la IA para acelerar el trabajo, pero añade una capa “humana”. Adapta el contenido a cada plataforma, prueba diferentes variantes y recuerda: a los algoritmos les encanta la singularidad.

  ¿Listo para reempaquetar tus videos? Empieza con algo pequeño: cambia el fondo, añade subtítulos, vuelve a grabar el audio. Y verás cómo crecen los alcances.

  03.08.2026

• 

  Publicidad en banners en Shorts: cómo Sweetgreen usó el video para llegar a los fanáticos del Mundial

  La publicidad en banners en Shorts y otros formatos de videos cortos se está convirtiendo en una herramienta poderosa para las marcas que buscan alcance masivo sin grandes presupuestos. La cadena de restaurantes Sweetgreen lo demostró en la práctica al lanzar videobanners en la plataforma Atmosphere TV durante el Mundial de fútbol 2026. Este caso es un claro ejemplo de cómo la publicidad en banners en video puede atraer la atención hacia el producto y aumentar la afluencia a puntos de venta físicos.

  Por qué la publicidad en banners en video resultó efectiva

  Sweetgreen lanzó nuevos wraps en mayo de 2025, y el Mundial se convirtió en el momento ideal para promocionarlos. La vicepresidenta de marketing, Katie Sheehan, señaló que los platos portátiles, como los wraps, se adaptan mejor al contenido deportivo que las ensaladas. Los videobanners permitieron a la marca integrarse en la atmósfera de las transmisiones deportivas sin recurrir a los tradicionales videos con influencers.

  La campaña fue parte de una promoción más amplia de los wraps, que incluía redes sociales y TikTok. Sin embargo, fueron precisamente los videobanners en las pantallas de Atmosphere TV los que aseguraron la repetición del mensaje, lo que, según Sheehan, es fundamental para que la publicidad sea recordada.

  Cómo funciona la publicidad en banners en video: tecnología y alcances

  Atmosphere TV se posiciona no como una plataforma DOOH, sino como una TV conectada para personas fuera de casa. La tecnología permite colocar banners en videos en pantallas de establecimientos como bares y restaurantes. Esto brinda a las marcas la posibilidad de dirigirse a la audiencia en un radio de 2 a 3 millas de sus puntos de venta, lo que es más efectivo que las compras regionales por DMA (hasta 10 millas).

  Para Sweetgreen, esto significó concentrarse en mercados clave: Chicago, Los Ángeles, Boston y Washington. Este enfoque permitió evitar una “compra nacional amplia” y centrarse en áreas con alta densidad de audiencia objetivo.

  
  

  Resultados de la campaña: cifras y estadísticas

  Según datos de la marca, la audiencia que vio la campaña en las pantallas de Atmosphere TV visitó las tiendas físicas de Sweetgreen un 113,9% más frecuentemente que aquellos que no vieron el anuncio. Esto demuestra que los videobanners pueden ser una herramienta efectiva para atraer tráfico a puntos de venta físicos.

  Cabe destacar que en julio, debido al brote de ciclospora, la afluencia cayó un 4,7% en comparación con el promedio de los sábados. Sin embargo, la campaña no fue una reacción a este incidente, subrayó Sheehan.

  «La repetición a lo largo del tiempo es una buena manera de consolidar el mensaje, especialmente cuando el anuncio está adaptado al entorno», añadió.

  Por qué la publicidad en banners en video es una alternativa a los influencers

  La publicidad en banners en videos cortos, como YouTube Shorts, TikTok y Reels, ofrece a las marcas alcances económicos y estadísticas transparentes. A diferencia de los influencers, donde el costo por millón de impresiones (CPM) puede ser alto, los videobanners permiten obtener un CPM inferior a 50 rublos. Esto es especialmente relevante para el infonegocio, las aplicaciones móviles y los proyectos cripto, donde la masividad es importante sin grandes presupuestos.

  La compra programática de videobanners automatiza la colocación en cientos de videos, lo que ahorra tiempo y dinero. Las pruebas de hipótesis se pueden realizar por solo 1000 rublos, sin gastar en producción. Esto hace que la publicidad en banners en video sea atractiva para pequeñas y medianas empresas.

  Preguntas frecuentes

  ¿Qué es la publicidad en banners en video?

  Es publicidad superpuesta que aparece sobre el contenido de video en plataformas como YouTube Shorts, TikTok o Reels. Puede ser estática o animada y se utiliza a menudo para un alcance rápido de la audiencia.

  
  

  ¿Cómo colocar un banner en TikTok?

  Para colocar un banner en TikTok, se pueden utilizar las herramientas publicitarias oficiales de la plataforma o recurrir a socios que ofrecen soluciones automatizadas para videobanners. Es importante configurar la segmentación para alcanzar a la audiencia deseada.

  ¿Cuál es el costo del CPM en la publicidad en banners?

  El CPM (costo por mil impresiones) puede ser inferior a 50 rublos, especialmente al utilizar plataformas programáticas. Esto hace que la publicidad sea accesible para pequeñas empresas y startups.

  Conclusión

  La publicidad en banners en videos cortos es una forma efectiva de obtener un alcance masivo por poco dinero, sin recurrir a influencers costosos. El caso de Sweetgreen demuestra que incluso las grandes marcas utilizan esta herramienta para atraer la atención hacia nuevos productos. Si deseas probar los videobanners, comienza con presupuestos pequeños y analiza los resultados.

  Las matemáticas reales hablan por sí solas: un banner sin producción puede generar tráfico y ventas. No pagues a un influencer hasta que pruebes este formato. Comienza con algo pequeño y verás cómo la publicidad en banners en Shorts puede convertirse en tu principal canal de captación de clientes.

  02.08.2026

• 

  Cómo iniciar la automatización de YouTube en 2026: una guía completa

  La automatización de YouTube a menudo se percibe como una forma fácil de ganar dinero, pero en realidad, se trata de crear sistemas y procesos repetibles para escalar un canal. En esta guía, analizaremos qué es la automatización de YouTube, las etapas de desarrollo, la estrategia de lanzamiento, las expectativas realistas de ingresos y gastos, el uso de herramientas de IA, las mejores prácticas y los riesgos en 2026.

  ¿Qué es la automatización de YouTube?

  La automatización de YouTube es la delegación de tareas repetitivas necesarias para administrar y hacer crecer un canal, utilizando freelancers y herramientas de IA. El objetivo no es eliminarse del proceso creativo, sino liberar tiempo para la estrategia y el crecimiento.

  La delegación sistemática permite crear un flujo de trabajo repetible que produce contenido de calidad. Esto permite escalar: administrar múltiples canales, explorar nuevos nichos o simplemente ahorrar tiempo, construyendo un ingreso sostenible.

  Tres etapas de la automatización de YouTube

  Etapa 1: Automatización de tareas repetitivas

  En esta etapa, todavía creas contenido tú mismo, pero eliminas la fricción en la producción. Se automatizan: la búsqueda de temas, la escritura de guiones, la creación de miniaturas, la edición básica. El objetivo es la consistencia y los patrones repetibles.

  Etapa 2: Automatización de elementos creativos

  Delegas parte de las tareas creativas, manteniendo la dirección creativa. Generalmente se delegan: la escritura de guiones, la creación de miniaturas, la edición, la locución. Tu papel cambia de ejecutor a director.

  Etapa 3: Automatización completa de la línea de producción

  Gestionas un sistema completo: contratas gerentes, coordinas equipos, analizas métricas. Te conviertes en propietario de un negocio de medios. Es importante no apresurarse a esta etapa hasta que el formato funcione.

  Cómo iniciar la automatización de YouTube: estudio de caso

  Noah Morris, experto en automatización, ganó una suma de siete cifras en un año, administrando más de 20 canales, dedicándole un día a la semana. Sus consejos:

  
  

  1. Elige un nicho de alto pago (si el objetivo es el ingreso)

  Considere no solo el nicho, sino también las brechas de contenido, la demanda y la posibilidad de sistematización. Una buena señal son los canales con muchas vistas pero pocos suscriptores.

  2. Encuentre una «brecha de contenido» en el nicho

  Utilice herramientas como vidIQ Outliers para encontrar temas que funcionen bien pero que tengan poca competencia. Busque videos con una alta puntuación de Outlier Score y vistas por hora.

  3. Estudie a los competidores

  Analice sus videos exitosos: CTR, retención, elementos del sistema. Utilice la extensión vidIQ para un análisis rápido.

  4. Reúna un equipo

  Equipo básico: guionista, editor, diseñador de miniaturas, especialista en locución. Contrate a una persona a la vez para controlar la calidad.

  5. Mejore continuamente los videos

  estudie las analíticas, experimente con formatos, mejore la retención. La automatización no significa la ausencia de trabajo: usted sigue siendo el director del canal.

  ¿Cuánto se puede ganar con la automatización de YouTube?

  Los ingresos varían según el nicho, la geografía de la audiencia, la retención y la monetización. Noah ganó $500,000 en 90 días, pero este es un caso excepcional. Un enfoque realista es centrarse en un formato repetible y un crecimiento gradual.

  Además de AdSense, se pueden utilizar patrocinios, marketing de afiliados y venta de productos digitales.

  
  

  ¿Cuánto cuesta la automatización de YouTube?

  El costo depende de la delegación y la calidad. Noah gastó alrededor de $100 por video y alcanzó el punto de equilibrio después de 12 videos. Los principiantes pueden necesitar 35 videos y $3,000-3,500 para obtener los primeros resultados.

  Presupuesto por roles:

  • Guionista — $50-100 por video
  • Editor — $100-200 por video
  • Diseñador de miniaturas — $20-50 por video

  Herramientas de IA para la automatización de YouTube

  La IA puede acelerar el proceso, pero no debe crear contenido genérico. Aplicaciones útiles: generación de ideas, borradores de guiones, locución, mejora de miniaturas.

  Riesgos: producción masiva de videos idénticos, infracción de derechos de autor, pérdida de originalidad.

  Mejores prácticas y riesgos

  La automatización puede dañar un canal si el contenido parece genérico y poco original. YouTube puede denegar la monetización por contenido «no auténtico». En 2026, YouTube exige revelar el contenido sintético.

  Utilice la IA como ayuda, pero añada creatividad humana.

  Ejemplos de nichos para la automatización

  • True Crime y misterio: narración fuerte, formato narrativo.
  • Noticias de celebridades: ciclos rápidos, pero requiere precisión.
• Deportes destacados: análisis y narración.
• Finanzas personales: alto RPM, pero altas expectativas de confianza.
• Lujo y artículos caros: listas y comparaciones.
• Historia: temas atemporales, series.
• Ciencia y espacio: explicaciones y narración.
• Psicología: «por qué hacemos esto» y ejemplos.
• Tecnología: reseñas, marketing de afiliación.
• Motivación: arcos narrativos.

Conclusión

La automatización de YouTube es el camino de un individuo a un propietario de un sistema. Requiere tiempo, iteraciones e inversión, pero puede convertirse en un negocio escalable y legítimo.

Empiece poco a poco, concéntrese en la calidad y delegue gradualmente. Elija un nicho, encuentre una brecha de contenido y forme un equipo, y en unos pocos meses podrá ver los primeros resultados.

Preguntas frecuentes

¿Qué es la automatización de YouTube?

Es la delegación de tareas rutinarias de gestión de canales: guiones, edición, miniaturas, locución, para aumentar la eficiencia y las ganancias.

¿Cómo funciona la automatización de YouTube?

Combina la creatividad humana y las herramientas de IA. Las tareas se delegan a especialistas o se automatizan, el propietario se centra en la estrategia.

¿Puede la automatización dañar un canal?

Sí, si el contenido parece genérico. YouTube puede denegar la monetización por contenido no original. Es importante agregar valor y originalidad.

¿Cuánto se puede ganar?

Los ingresos varían: desde $100 al mes hasta más de $100,000 al mes para los canales principales. Depende del nicho, las vistas y la monetización.

¿Cuánto cuesta empezar?

Se puede empezar con $0, utilizando herramientas gratuitas. Los costos promedio: $100-200 por video, para alcanzar el punto de equilibrio se necesitan 12-35 videos.