El año que viene obliga a las marcas a adoptar una forma completamente nueva de pensar sobre el marketing, el mundo del Search y el análisis de datos. AI Search, zero-click, deepfakes y el aumento del CTR en Ads: todo esto demuestra que algunas acciones que antes funcionaban hoy incluso pueden ser perjudiciales. En este artículo compartimos los 10 errores más comunes que observamos en las marcas a partir de nuestros proyectos. También explicamos cómo corregirlos para construir una ventaja competitiva en 2026.
1. Medir solo clics y sesiones cuando la mitad de las búsquedas termina sin clic
Muchas marcas todavía se centran, al medir la eficacia del marketing, en métricas que en la era de la IA ya están prácticamente obsoletas. Evalúan las campañas únicamente por los clics, analizan el SEO solo desde la perspectiva del aumento o la caída del tráfico orgánico y no revisan cómo funciona actualmente la búsqueda.
El problema es que actualmente alrededor del 58–60 % de las búsquedas en Google termina sin ningún clic adicional. (1) El usuario obtiene la respuesta en AI Overviews o en el Modo IA y simplemente se va. Año tras año crece la proporción de búsquedas zero-click y el CTR de las primeras posiciones en Google cae tanto en EE. UU. como en la UE.
Entonces, ¿cómo analizar acciones basadas en tráfico?
- Introduce nuevos KPI como Market Share, AI Visibility o participación en AI Overviews.
- Analiza todo el recorrido de conversión y el impacto de los distintos canales en el customer journey.
- Conecta datos de GA4, CRM, marketing automation y herramientas de SEO/IA, en lugar de mirar solo el “tráfico”.
2. Liquidar el SEO como “posiciones por palabras clave” cuando el Search en 2026 es un ecosistema SERP + IA + LLM
Algunos clientes interesados en posicionamiento todavía encargan “SEO para X palabras clave” y liquidan las acciones basándose en rankings, como estar en el “top 3”, tratando el tráfico orgánico como el único KPI.
Mientras tanto, el mundo del Search cambia dinámicamente con las herramientas de IA, y el tráfico orgánico disminuye de forma natural, independientemente del sector o del presupuesto. AI Overviews y los módulos de AI Search “roban” sistemáticamente espacio a los clics de las primeras posiciones en Google. Esto significa que la visibilidad orgánica cada vez más se traduce en una cita dentro de una respuesta generada por IA, y no en un resultado clásico del top 10.
¿Qué hacer en lugar de los modelos de liquidación tradicionales?
- Entender el SEO como Search Presence: la combinación de resultados clásicos, AI Overviews y respuestas de LLM.
- Optimizar el contenido para entidades, intención y citabilidad (proceso AISO).
- Reportar la participación en respuestas de IA y la visibilidad de la marca en contenidos generados por modelos.
3. Confiar “a ciegas” en la IA, sin políticas, procesos ni supervisión experta
Un fenómeno común es el entusiasmo excesivo por la facilidad de trabajar con IA. Aunque es comprensible, no conviene tratar las respuestas de la IA como una “verdad absoluta”. A menudo los empleados generan contenido, copies o respuestas a clientes con IA y los usan sin verificación.
El problema es que la IA generativa suele alucinar, confundir hechos y mezclar datos. El riesgo reputacional por errores o fake news hoy es comparable a incidentes de seguridad o fugas de datos.
¿Qué cambiar en el uso de la IA?
- Trata la IA como asistente, no como decisor, especialmente en la planificación estratégica.
- Implementa una AI policy: define quién puede usar los modelos y con qué datos.
- Exige verificación y evaluación del contenido generado por IA, sobre todo en la comunicación externa.
4. “Añadir más presupuesto a Ads” en lugar de preguntarse si ese canal sigue teniendo sentido
Un error frecuente en campañas de pago es quemar más presupuesto esperando que ahora funcione. Cuando los resultados caen, las marcas aumentan el presupuesto un 20–30 % en vez de revisar la campaña.
La realidad es que los costes de Ads suben en muchos sectores y, además, la medición es cada vez menos precisa por los cambios en cookies y privacidad. Muchas marcas admiten que el ROAS clásico basado en third-party cookies deja de ser fiable. (4)
¿Cómo corregirlo?
- Audita la estructura de campañas, el funnel de conversión y las creatividades antes de subir el presupuesto.
- Prueba canales alternativos como Pinterest o TikTok cuando Meta o Google Ads sean demasiado competitivos.
- Mide CAC/LTV por canal, no solo el ROAS del último clic.
5. Basar el marketing en “vanity metrics” en lugar de KPI de negocio
Informes basados en alcance, impresiones, seguidores o CTR no son una base sólida para decisiones del CMO. Aunque crece la presión por demostrar impacto real en el negocio, los reportes siguen llenos de métricas que no hablan de ventas ni rentabilidad.
¿Qué KPI reportar?
- Cambia a KPI de negocio: CAC, LTV, cuota de ventas de clientes captados en los últimos 12 meses o impacto en el pipeline.
- Vincula campañas con objetivos de negocio concretos, no solo con alcance.
- Reduce la cantidad de informes: demasiados datos generan ruido. Enfócate en 5–7 indicadores clave y explícalos bien a la dirección.
6. Fingir que la crisis de confianza, los deepfakes y la desinformación “no les afectan”
Las crisis por uso indebido de imágenes o suplantación de marcas son frecuentes, y muchas empresas intentan ocultarlas. Los informes de tendencias indican claramente que la confianza, la autenticidad y la lucha contra la desinformación serán temas clave en los próximos años.
¿Cómo prepararse?
- Invierte en comunicación transparente.
- Construye autoridad experta basada en personas, no solo en el logo.
- Reacciona ante la desinformación en tu sector en lugar de ignorarla.
7. Producir “contenido en masa” en lugar de construir autoridad temática real
¿Planificas 30–50 temas sin estructura clara y generas textos con IA para un blog ya saturado? Es una receta para dañar el sitio.
Google y las herramientas de IA premian clústeres de contenido coherentes y expertos, no fábricas de contenido inútil. Hoy ganan las marcas que apuestan por la calidad.
¿Cómo ejecutar una estrategia de contenidos?
- Crea hubs temáticos planificados en lugar de publicaciones aleatorias.
- Muestra a los expertos con nombre y apellido.
- Actualiza y amplía contenidos existentes en lugar de crear siempre nuevos sin revisar los antiguos.
8. Ignorar los first-party data y aferrarse a modelos de atribución antiguos
Muchas marcas esperan que “alguien lo solucione” tras las cookies y mantienen datos en silos separados. Junto con intentar replicar la atribución de 2018, esto no ofrece una visión real.
Los estudios muestran que los cambios en third-party cookies se perciben como un shock mayor que el RGPD, y la atribución clásica basada en píxeles pierde fiabilidad. (4)
¿Cómo abordar los datos en 2026?
- Invierte en first-party data.
- Centraliza los datos (CDP o CRM bien integrado).
- Usa modelización/MMM y experimentos en lugar de confiar solo en el last click.
9. Estar “en todos lados” en vez de elegir pocos canales ganadores
Muchas empresas quieren estar en Google, Meta, LinkedIn, TikTok, Pinterest, podcasts y newsletters sin recursos ni prioridades claras. El resultado son microacciones sin escala ni impacto real.
¿Cómo planificar la comunicación en 2026?
- Elige 2–3 canales clave y 1–2 secundarios.
- Alinea los canales con el customer journey real.
- Define criterios claros para testear y abandonar canales.
10. Esperar “duplicar resultados” sin cambios en producto, oferta o atención
Este es el punto más incómodo pero necesario. A menudo se espera que el marketing arregle ventas débiles sin cambiar producto, oferta o proceso comercial.
¿Cómo cambiar el enfoque?
- Trata el marketing como copropietario de la oferta y la experiencia del cliente.
- Conecta insights de campañas con producto, pricing, UX y atención al cliente.
- Empieza preguntando: “¿Está realmente bien nuestra oferta y nuestro producto?”
Base tus decisiones en datos, no en esperanza
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Fuentes:
