Mayo, 2025
Con la constante evolución de las plataformas digitales y el cambio hacia una mayor personalización en la publicidad, Meta (Facebook/Instagram) ha dado un paso significativo al eliminar la segmentación detallada por intereses en sus plataformas publicitarias.
Esta decisión marca un giro importante en la forma en que los anunciantes pueden llegar a su público, abriendo un debate sobre cómo afectará a las estrategias de marketing digital.
¿Qué implicaciones puede haber para el futuro de la publicidad digital?
La Simplificación del Proceso Publicitario: Menos Control, Más Automatización
Meta ha decidido eliminar directamente varias opciones de segmentación detallada, incluyendo la capacidad de excluir audiencias mediante segmentaciones muy específicas. En su lugar, la plataforma está confiando cada vez más en su inteligencia artificial (IA) para gestionar la segmentación de los anuncios.
¿Cuáles eran las Ventajas de las Exclusiones en la Segmentación Detallada?
Las exclusiones de segmentación detallada han sido una herramienta valiosa para los anunciantes, permitiéndoles optimizar sus campañas de manera precisa. Entre sus principales beneficios se encontraban:
¿Por qué Meta está eliminando la segmentación manual?
El cambio de Meta tiene una clara lógica detrás, que responde tanto a las tendencias de la industria como a las dificultades inherentes a la segmentación manual:
¿Qué impacto tendrán estas acciones en el rendimiento general de las campañas?
Según datos proporcionados por el propio grupo Meta, la eliminación de las exclusiones y la segmentación detallada podría reducir el coste por conversión en un 22.6%.
Sin embargo, existe un inconveniente importante: al eliminar filtros y exclusiones, los anunciantes pierden control sobre a quiénes se les muestra el anuncio, lo que puede llevar a que estos se entreguen a usuarios que, si bien están dentro del perfil ampliado, no necesariamente son relevantes para la oferta o el mensaje. Esto podría disminuir la calidad de las interacciones, reducir la tasa de conversión efectiva y, a medio o largo plazo, aumentar los costes por adquisición real (CPA), especialmente en sectores donde la precisión es crítica (como productos de alto valor, servicios especializados o nichos muy específicos).
Además, existe el riesgo de que los anuncios se muestren a usuarios que ya han comprado o que no están listos para comprar, afectando negativamente la eficiencia del embudo de ventas. Esta menor precisión también puede generar una mayor fatiga publicitaria, ya que los usuarios comienzan a ver anuncios que no son relevantes, disminuyendo la tasa de clics (CTR) y aumentando el coste por mil impresiones (CPM) sin un retorno proporcional en resultados.
En resumen, aunque la automatización total puede reducir los costes por conversión en ciertos contextos, no es una solución universal y su efectividad dependerá del tipo de producto, el tamaño del público objetivo y, sobre todo, de la calidad del anuncio y del uso estratégico de datos propios por parte del anunciante.
La clave estará en testear, comparar y ajustar constantemente creatividades, formatos, copies y otras variables ajenas a la propia segmentación para evitar que la falta de una segmentación más ajustada termine afectando la rentabilidad de las campañas.
Conclusión
Con este cambio, Meta pone la segmentación en manos de su IA, ofreciendo a los anunciantes la oportunidad de enfocarse más en la creatividad del contenido y menos en los detalles técnicos de la segmentación. Si bien este enfoque puede parecer arriesgado para algunos, también abre nuevas puertas para crear anuncios más naturales, relevantes y contextuales.
En el futuro, la automatización completa de la segmentación a través de la inteligencia artificial podría ser la norma, y aquellos que sepan cómo aprovechar estas herramientas tendrán una ventaja competitiva significativa. Para los anunciantes, el reto ahora es adaptarse a este nuevo entorno, centrando su estrategia en la creación de contenido valioso que se alinee con el público objetivo.
De momento viene una época de dudas, ¿funcionará la IA mejor que un profesional con experiencia en gestión y optimización de campaña? ¿Quién asumirá posibles errores derivados de la IA? ¿El propio meta?, ¿Habrá realmente un ahorro de costes constante o solo funcionará a corto plazo?, ¿Afectará negativamente al branding de las marcas impactar en personas que realmente no son público objetivo?...
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