CTV en México 2026: la audiencia ya escaló, el presupuesto todavía no
La escala de streaming obliga a revisar el papel de la pantalla conectada dentro del plan de video. La decisión de presupuesto debe responder al alcance adicional y a su contribución, con medición diseñada desde el inicio.
CTV, o Connected TV, se refiere al consumo y los entornos de televisión a través de una pantalla conectada a internet, como una smart TV o un televisor con un dispositivo de streaming. Para una marca en México, su valor potencial está en ampliar cobertura, construir consideración o apoyar objetivos comerciales dentro de un mix de medios.
La audiencia total de CTV no equivale a inventario publicitario alcanzable por una campaña. Tampoco la participación del canal en inversión determina cuánto debería destinarle una marca. La postura EPA para 2026 es evaluar qué función cumple frente a otras alternativas de video y con qué evidencia decidiríamos mantener, ampliar o reducir su presupuesto.
¿Qué dicen las estimaciones de CTV en México para 2026?
Las proyecciones de EMARKETER compartidas para este análisis sitúan la inversión publicitaria mexicana en CTV en US$297.2 millones en 2026, un crecimiento de 24.7% frente a 2025. El mismo material estima 58.1 millones de usuarios, equivalentes a 54.9% de los internautas, frente a 4.6% de participación en inversión digital. Son cifras de trabajo del brief, pendientes de cotejo con la edición original del forecast; no un cierre observado de 2026.
Para 2027, el brief proyecta US$354.7 millones, 62.3 millones de usuarios, 57.7% de penetración entre internautas y 4.9% de la inversión digital. Como contexto del mercado total de 2026, incluye US$9,900 millones de inversión en medios (+12.5%) y US$6,400 millones en digital (+15.6%). Deben conservarse como una sola base de proyección hasta verificar su fecha y definiciones, sin mezclarlos con actualizaciones posteriores.
La hipótesis editorial se resume en el contraste 54.9% de penetración entre internautas frente a 4.6% de inversión digital. Los denominadores son diferentes. Esa comparación describe escala de adopción y peso del gasto; no cuantifica por sí misma subinversión, rentabilidad ni un porcentaje de presupuesto recomendado.
¿Por qué audiencia de CTV no es lo mismo que alcance comprable?
Una estimación de usuarios puede incluir personas que consumen servicios sin anuncios, inventario fuera de los acuerdos disponibles y audiencias ya alcanzadas en otros entornos. El alcance efectivo depende de producto, cobertura geográfica, elegibilidad, dispositivos y forma de compra.
Además, OTT describe distribución por internet y puede incluir otros dispositivos. Streaming no siempre significa pantalla de televisión. La guía de definiciones de IAB UK ayuda a distinguir estas capas. La planeación debe separar dispositivo, servicio y formato.
YouTube visto en CTV puede formar parte de la inversión de pantalla conectada y de un plan de video más amplio. Contabilizarlo de nuevo como una audiencia adicional al consolidar el plan puede inflar la cobertura. La deduplicación es una pregunta de medición, no un beneficio que deba suponerse.
¿Qué papel puede jugar CTV dentro del mix?
El rol puede variar según el negocio y la campaña.
- Alcance adicional: investigar si permite llegar a hogares o personas poco cubiertos por el plan existente, considerando cómo se estima ese alcance.
- Consideración: utilizar una experiencia audiovisual apropiada para explicar una propuesta o generar recuerdo, con indicadores adecuados a ese objetivo.
- Activación comercial: conectar la exposición con visitas, búsquedas o ventas cuando exista una forma válida de evaluar ese recorrido y su contribución.
Cada rol cambia la compra, la creatividad y la evaluación. Un lanzamiento con distribución nacional y una promoción disponible solo en ciertas zonas no requieren la misma cobertura. El presupuesto también debe reflejar inventario de producto, capacidad de servicio y duración del ciclo de compra.
Para EPA, comparar CTV con YouTube, social video o TV lineal empieza por la necesidad que cada uno debe resolver. El nombre de la plataforma no sustituye esa definición.
¿Cómo planear una prueba de CTV que pueda cambiar presupuesto?
Negocio: elegir un resultado relevante
Definir si la decisión busca alcance adicional, clientes nuevos, ventas netas u otro resultado. Si el objetivo comercial tarda en ocurrir, acordar qué señales intermedias serán útiles y qué no demostrarán.
Señales: preparar los datos antes de activar
Reunir una base de inversión, cobertura, calendario y resultados con la granularidad necesaria. Documentar promociones, precios, distribución y otros cambios que puedan afectar la lectura. Un modelo posterior no recupera automáticamente el contexto que nunca se registró.
Plataformas: revisar capacidades y límites de compra
Identificar inventario disponible, transparencia del suministro, segmentación, reglas de frecuencia y reportes. Un control dentro de una plataforma no garantiza controlar la frecuencia del hogar en todas las demás.
Superficies: adaptar la pieza y la experiencia
La creatividad debe funcionar en pantalla grande, tener una propuesta comprensible y cumplir las especificaciones del inventario. Un QR es una opción de respuesta, no una medición completa de la contribución. El destino necesita coherencia con la oferta y con el dispositivo desde el que la persona continuará.
Aprendizaje: definir la regla antes del resultado
Especificar la pregunta, el diseño, la duración que exige la potencia disponible y las condiciones para escalar. Si se utiliza un geo experiment, revisar contaminación, comparación previa y otras inversiones. Evitar fijar una duración universal que no considere el volumen y el ciclo de compra.
¿Cómo medir CTV sin depender del último clic?
La primera capa es calidad de entrega: confirmar que la impresión corresponde al entorno comprado y entender filtros de tráfico inválido y capacidades de verificación. La segunda es exposición: alcance, frecuencia y finalización, aclarando si la unidad es dispositivo, hogar o persona.
La tercera es respuesta y contribución: visitas o búsquedas observadas, estudios de lift y experimentos cuando sean viables. El MMM puede ayudar a evaluar efectos dentro del mix si cuenta con inputs y supuestos apropiados. La atribución por exposición puede informar seguimiento, pero su ventana no la convierte en evidencia causal.
El marco de medición y transparencia de CTV de IAB Europe, publicado el 1 de octubre de 2026, conecta entrega válida, exposición y resultados. También pide claridad sobre limitaciones, estado de la pantalla y supuestos como co-viewing cuando se informa alcance por persona. Es una referencia metodológica; no una certificación de cualquier compra local.
Una tasa alta de finalización no demuestra por sí sola atención ni ventas adicionales. El indicador solo es útil si entendemos cómo se obtuvo y qué decisión puede apoyar.
¿Cuándo tendría sentido aumentar la inversión?
Cuando existe una hipótesis de alcance o contribución que justifica el costo marginal y la evidencia ofrece confianza suficiente para el siguiente cambio. La decisión incorpora calidad de inventario, duplicación, frecuencia, creatividad y resultado comercial.
Puede tener sentido ampliar un test, cambiar de suministro o mantener la inversión mientras se obtiene más precisión. También puede ser razonable reducirla si el costo de cobertura adicional o el resultado no sostienen el papel esperado.
La experiencia de EPA en planeación de medios y temporalidades aporta preguntas sobre coordinación y operación; un premio o un caso de otro canal no reemplaza una prueba específica de CTV. La autoridad se construye mostrando qué se compró, qué se midió y qué decisión permitió tomar.
Preguntas frecuentes
¿CTV y OTT son lo mismo?
CTV se refiere a la pantalla conectada; OTT, a la distribución de contenido por internet, que puede consumirse en varios dispositivos. Aclara qué incluye el dato de cada proveedor.
¿CTV reemplaza a TV lineal?
Puede complementar o asumir algunos roles según la audiencia y el objetivo. La planeación debe evaluar alcance y costo del conjunto, sin suponer sustitución automática.
¿Toda la audiencia de streaming puede recibir anuncios?
No. Depende de los servicios, planes, inventario y acuerdos disponibles para el anunciante.
¿Se puede medir contra ventas?
Es posible investigar esa relación si existen datos, volumen y un método adecuado. Una conversión posterior a una impresión no demuestra por sí misma una venta adicional.
¿Qué porcentaje del mix debería asignarse a CTV?
No hay una cuota universal. El presupuesto debe responder al rol, a la cobertura adicional y a la evidencia de contribución bajo las restricciones de cada negocio.
Fuentes
- EMARKETER. Mexico Connected TV Ad Spending y Connected TV Users, fichas de forecast consultadas el 27 octubre 2026. Las páginas públicas permiten comprobar alcance y existencia de las series, pero no exponen las tablas completas. Los valores numéricos del cuerpo proceden del brief aportado por EPA y están pendientes de cotejo de edición. https://www.emarketer.com/forecasts/6880b9b56e70b6a476f9f4aa/6880b9656e70b6a476f9f4a7/
- IAB UK. CTV: Key definitions for the industry, 2022; consulta 27 octubre 2026. https://www.iabuk.com/news-article/ctv-key-definitions-industry
- IAB Europe. Connected TV Measurement Framework and Transparency Principles, 1 octubre 2026. Referencia metodológica europea. https://iabeurope.eu/iab-europe-launches-connected-tv-ctv-measurement-framework-and-transparency-principles/
- Google Meridian y Robyn: referencias de MMM enlazadas en el artículo 2 de este documento. Se utilizan como contexto metodológico, no como prueba de resultados de CTV en México.
Definamos qué debe aportar CTV a tu mix
En EPA partimos del objetivo comercial y de la cobertura que necesitas para diseñar la compra, la creatividad y la medición de una prueba que ayude a decidir. Conversemos sobre tu plan de video.
Growth Stack Sessions: EPA y Google conectan datos, decisiones y crecimiento
Los días 25 y 26 de agosto de 2026, EPA y Google reunimos a clientes y aliados en Google CDMX para Growth Stack Sessions. Fueron dos jornadas con enfoques de eCommerce y retail, y de generación de demanda, para conversar sobre cómo conectar datos, decisiones y crecimiento.
La invitación partía de retos que escuchamos en el trabajo con las marcas: encontrar oportunidades sin depender únicamente de más presupuesto, entender el impacto de marketing y conectar el trabajo creativo con lo que el negocio necesita aprender.
Dos jornadas, preguntas de negocio concretas
Para eCommerce y retail, pusimos sobre la mesa la participación de mercado, la relación entre inversión y venta, y la capacidad de diferenciarse con creatividad que se puede observar e iterar.
Para negocios orientados a leads, la conversación se centró en identificar crecimiento que todavía no se está capturando y entender el costo de adquirir un cliente. La pregunta comercial cambia cuando el recorrido incluye seguimiento, calificación y cierre.
Ese enfoque ayudó a reunir distintas disciplinas alrededor del mismo objetivo: qué necesita decidir la marca y qué información le permitiría hacerlo con mayor claridad.
De información dispersa a señales útiles
Durante las sesiones abordamos medición, desarrollo, CRO/UX y análisis. La conversación conectó la confianza en los datos con la integración de fuentes, la visualización, la reducción de fricción y el uso de IA para apoyar el análisis y la operación.
Para EPA, trabajar esas capas de forma conjunta permite plantear mejores preguntas. Una campaña puede generar interés y una experiencia digital puede facilitar o frenar el siguiente paso. La medición ayuda a observar esa relación y a decidir dónde conviene intervenir.
También compartimos la importancia de distinguir el rendimiento que reportan las plataformas de las preguntas sobre contribución al negocio. Definir qué queremos comprobar es parte del trabajo previo a elegir una herramienta o un método.
La experiencia que aportamos como equipo
Growth Stack Sessions dio espacio a una conversación entre clientes, aliados y especialistas de EPA y Google. Reunir esas perspectivas permitió abordar problemas de crecimiento desde la estrategia y desde las condiciones reales de ejecución.
Nuestra forma de trabajo conecta negocio, señales, plataformas, superficies y aprendizaje. En las sesiones, ese enfoque se tradujo en preguntas sobre adquisición, experiencia, medición y capacidad de actuar sobre la información.
Gracias a los clientes y aliados que nos acompañaron, al equipo de Google y a las personas de EPA que hicieron posibles ambas jornadas. Compartir el trabajo y escuchar otros retos también nos ayuda a construir mejores preguntas para los siguientes proyectos.
Fuentes
EPA en LinkedIn: recap de Growth Stack Sessions junto con Google
Llevemos la conversación a tu negocio
Si tu equipo tiene datos y necesita convertirlos en decisiones sobre inversión, adquisición o experiencia digital, podemos empezar por identificar qué pregunta sigue sin respuesta y qué señales hacen falta para resolverla.
No toda data es señal: cómo mejorar la calidad de datos para tomar mejores decisiones de marketing
No faltaba data. Faltaba calidad en la señal. Una arquitectura de medición debe empezar por las decisiones que el negocio necesita tomar y por la información que puede sostenerlas.
En marketing, una señal es un dato suficientemente relevante, confiable y contextualizado para influir en una decisión. La calidad de datos reúne condiciones como integridad, consistencia, oportunidad y ausencia de duplicados. Tener más eventos o más dashboards no garantiza cumplirlas.
Mejorar la señal exige conectar la definición del resultado comercial con su captura, envío, transformación y uso. GA4, Conversions API, Enhanced Conversions, CRM y BigQuery pueden participar en esa arquitectura. Su valor depende de que representen correctamente el resultado que buscamos optimizar y de que sepamos qué parte de la realidad pueden observar.
¿Cuál es la diferencia entre data y señal?
Una sesión es un registro. Una caída sostenida en compras válidas en una región, después de revisar inventario y captura, puede ser una señal para investigar la operación o la inversión. El dato se vuelve útil por la pregunta que permite responder y por su calidad.
No todo lo que hoy parece ruido debe eliminarse. Puede conservarse con un propósito definido de diagnóstico o investigación. La prioridad es evitar que un dato sin contexto se convierta en un KPI de negocio por el simple hecho de estar disponible.
En EPA partimos de esta pregunta: “¿qué decisiones necesitamos tomar y qué señales necesitamos para hacerlo?” Eso permite ordenar qué debemos capturar, qué conviene mejorar y qué ya no necesita aparecer en cada revisión.
¿Por qué tracking y measurement son trabajos distintos?
Tracking registra eventos e interacciones: un clic, un formulario, una compra o un cambio de estado. Measurement interpreta observaciones para describir desempeño, estimar contribución o investigar causalidad según el método utilizado.
Una compra bien capturada es una base necesaria. Saber cuántas compras adicionales generó una intervención requiere otra pregunta y evidencia adecuada. Ni la implementación más completa de tracking vuelve causal un reporte de atribución.
El problema también puede estar antes de capturar. Si “lead” agrupa una solicitud útil y un formulario sin potencial comercial, enviar ambos eventos correctamente sigue enseñando al sistema una definición poco útil del resultado.
¿Qué características debe tener una señal confiable?
Relevancia para negocio
Debe corresponder a una decisión y a un resultado que importe. El envío de formulario puede servir como señal inicial; la oportunidad calificada o la venta aportan otra lectura cuando el ciclo y el volumen lo permiten.
Integridad y unicidad
Los campos esenciales deben estar disponibles y la misma acción no debe multiplicarse al pasar por varias integraciones. En compras, identificador, valor, moneda y estado permiten investigar discrepancias. La validación debe respetar las reglas de cada plataforma.
Consistencia de definiciones
Todos deben saber si el ingreso es bruto o neto, si incluye impuestos, si se descuentan devoluciones y qué fecha se utiliza. Comparar pago aprobado con pedido generado sin documentarlo puede producir una alerta falsa.
Oportunidad y contexto
La señal debe llegar a tiempo para la decisión y acompañarse de sus límites. Un dato incompleto de hoy puede servir para detectar una interrupción; no necesariamente para cambiar el presupuesto antes de que se complete el ciclo de conversión.
Trazabilidad
Debe ser posible conocer el origen, la transformación y el responsable. Cuando cambian una etiqueta o una definición comercial, el equipo necesita distinguir el cambio de instrumentación del cambio de comportamiento.
¿Qué papel juegan GA4, CAPI, Enhanced Conversions y CRM?
GA4 y GA4 360 permiten observar eventos y recorridos en las propiedades instrumentadas. Necesitan una taxonomía consistente y una lectura correcta de sus definiciones. Cambiar de herramienta o de edición no corrige automáticamente una compra mal definida.
Conversions API de Meta permite enviar eventos desde sistemas del negocio. Si la misma acción también llega mediante el píxel, se debe revisar su deduplicación conforme a la integración. El repositorio oficial de Meta documenta el uso consistente de event_name y event_id entre ambas copias. La calidad de coincidencia es un diagnóstico de la señal; no demuestra causalidad ni rentabilidad. Referencia de Meta.
Enhanced Conversions de Google complementa medición con datos propios proporcionados por usuarios, tratados mediante hash según la configuración. Distingue aplicaciones para conversiones web y para leads conectados con resultados posteriores. Puede mejorar la información disponible; no corrige por sí misma el valor comercial asignado al evento. Documentación de Google Ads.
Offline Conversions y CRM conectan, cuando la integración lo permite, captación con etapas como oportunidad, venta o matrícula. El reto incluye identificadores, estados válidos, tiempos y devoluciones. Necesitan responsables que mantengan la calidad del proceso comercial, además del envío técnico.
BigQuery y los pipelines de datos permiten reunir información y controlar transformaciones. La exportación de GA4 a BigQuery da acceso a eventos para análisis. Las diferencias de procesamiento, modelado y disponibilidad explican por qué una consulta no siempre coincide exactamente con la interfaz de Analytics. Centralizar datos mejora las posibilidades de análisis; no elimina esas diferencias.
El uso de datos propios y de eventos de servidor debe respetar permisos y configuración de privacidad. Server-side no significa capturar sin límites ni recuperar todo el recorrido.
¿Cómo se conecta una arquitectura de señales con la decisión?
El marco EPA mantiene el mismo orden: Negocio → Señales → Plataformas → Superficies → Aprendizaje.
Ejemplo ilustrativo en educación: el negocio quiere matrículas sostenibles, no formularios en volumen. Las señales deben distinguir interés válido, contacto, avance comercial y matrícula, con sus tiempos. Las plataformas reciben los eventos elegidos según factibilidad y volumen; las superficies incluyen anuncio, landing y proceso de atención. El aprendizaje contrasta calidad, costo y resultado final.
Si la matrícula tarda en confirmarse, puede utilizarse una señal intermedia validada. Conviene revisar periódicamente qué tan bien anticipa el resultado final. Elegir una proxy es una decisión que requiere evidencia, no un atajo permanente.
¿Qué enseña el comparativo de Openbank sobre las señales?
En el comparativo operativo de EPA para creatividades de Semana Santa de Openbank, la tasa de conversión fue 23.82%, frente a 18.55% de las piezas evergreen; el CPA fue $530 frente a $561, aunque el CTR fue menor. Son cifras del material interno compartido para este proyecto, no un estudio causal publicado.
La lectura útil es que una métrica de interacción puede moverse en dirección distinta al resultado elegido. Optimizar solo CTR habría dejado fuera una parte importante de la decisión. Antes de escalar, también necesitamos comparar calidad del resultado, periodos, audiencias y condiciones de entrega.
El caso no demuestra que una creatividad estacional siempre funcione mejor ni que haya causado ventas adicionales. Sí muestra por qué la jerarquía de métricas debe seguir al objetivo comercial.
¿Qué controles de calidad deberían estar activos?
- Reconciliación de resultados: comparar compras o etapas válidas con el sistema de negocio, documentando diferencias esperadas de fecha, estado y cobertura.
- Duplicados: revisar identificadores, reintentos y dobles envíos en etiquetas, APIs e importaciones.
- Integridad: vigilar campos esenciales, monedas, valores y parámetros requeridos.
- Frescura: detectar retrasos o interrupciones antes de interpretar una caída como pérdida de demanda.
- Consistencia histórica: registrar cambios de taxonomía, campañas, estados comerciales y transformaciones.
- Accionabilidad: asociar cada alerta con un responsable y una decisión; fijar umbrales según la línea base y el negocio, sin adoptar porcentajes universales.
La rutina debe distinguir incidentes de captura de variaciones de desempeño. Si un pipeline dejó de actualizarse, la primera acción es resolver el incidente y contener decisiones basadas en datos incompletos.
¿Cómo ayuda esta base a MMM e incrementalidad?
MMM necesita series coherentes y contexto sobre variables que cambian el resultado. Un experimento requiere medir el mismo outcome en tratamiento y control. La atribución necesita eventos y reglas interpretables. Las metodologías pierden valor si cada una recibe una versión distinta del resultado comercial.
Las guías de Robyn para MMM ilustran la importancia de preparar inputs de marketing y negocio. La conexión debe incluir inversión, ventas y factores como precio o estacionalidad cuando sean pertinentes, no únicamente exportaciones de plataformas.
La nota EPA sobre incrementalidad y ROAS amplía la diferencia entre crédito atribuido y contribución. Una mejor señal ayuda a observar e investigar; el método determina qué conclusión podemos sostener.
¿Cómo empezar a mejorar la calidad sin rehacer todo el stack?
Selecciona una decisión pendiente y sigue la señal que la alimenta, desde el resultado comercial hasta el reporte y las plataformas. Documenta definición, origen, transformación, latencia, cobertura y responsable. Corrige primero los errores capaces de cambiar esa decisión.
Después, acuerda un diccionario de métricas y una rutina de revisión. Mantener la inversión puede ser una decisión válida cuando la evidencia la respalda. El aprendizaje no se mide por cuántos cambios hacemos, sino por la calidad de las decisiones que podemos explicar.
Preguntas frecuentes
¿Qué es una señal en marketing?
Un dato relevante, confiable y contextualizado para apoyar una decisión. Su valor depende tanto de su calidad como de la pregunta de negocio.
¿Tener CAPI significa que la medición ya está resuelta?
La API atiende una parte del envío de eventos. Siguen siendo necesarias buenas definiciones, deduplicación, revisión de diagnósticos y conexión con resultados comerciales.
¿Por qué GA4 y el CRM muestran cifras distintas?
Pueden observar eventos, estados, fechas y poblaciones diferentes. Antes de corregir, hay que distinguir discrepancias esperadas de errores reales de captura o transformación.
¿BigQuery es una fuente única de verdad?
Puede reunir datos bajo reglas acordadas. Las definiciones, controles y responsabilidades determinan su confiabilidad; un almacén no elimina los supuestos de cada método de medición.
¿Más datos siempre mejoran la optimización?
Más volumen de un evento mal definido puede amplificar un error. Conviene priorizar calidad y relevancia, además del volumen que cada sistema necesita para aprender.
Fuentes
- Google Ads Help. Acerca de Conversiones mejoradas, documentación consultada el 27 octubre 2026. https://support.google.com/google-ads/answer/9888656?hl=es
- Meta, repositorio oficial archivado Facebook Server Side API Swagger. Referencia conceptual de event_name y event_id; para implementar, contrastar siempre con la documentación vigente de la integración. https://github.com/facebookarchive/Facebook-Server-Side-API-Swagger/blob/main/server-side-api.yaml
- Google Analytics Help. BigQuery Export, documentación consultada el 27 octubre 2026. https://support.google.com/analytics/answer/9358801?hl=es
- Meta Marketing Science / Robyn. An Analyst's Guide to MMM, consulta 27 octubre 2026. https://facebookexperimental.github.io/Robyn/docs/analysts-guide-to-MMM/
- EPA Digital. Comparativo Openbank Semana Santa vs. evergreen, cifras internas aportadas al proyecto. El brief no incluye periodo, inversión ni diseño experimental; se utiliza como ejemplo de lectura de métricas, con ese alcance.
Revisemos qué señales están guiando tus decisiones
En EPA podemos partir de una decisión pendiente, revisar la calidad de los eventos que la alimentan y conectar medición, operación comercial y aprendizaje. Cuéntanos qué resultado necesitas mejorar.
Retail Media en 2026: qué es y cómo construir una estrategia de commerce media
Del marketplace a un sistema de commerce media. La oportunidad está en conectar intención de compra, producto, audiencias y medios con una forma comparable de medir su contribución.
Retail media es la publicidad comercializada por retailers o mediante sus redes de medios, dentro o fuera de sus propiedades, que puede utilizar señales de compra y navegación. Incluye activaciones on-site, off-site y en tienda. Commerce media amplía esa lógica a otros negocios con señales de transacción o intención comercial, como viajes, servicios financieros e intermediarios de comercio.
Para una marca, la decisión relevante es qué combinación de audiencias, superficies y operación puede contribuir a su objetivo. Vender en un marketplace, activar una audiencia de compradores fuera de él y llegar a una persona en tienda son trabajos distintos. Necesitan presupuestos, experiencias y criterios de medición acordes con ese papel.
¿En qué se diferencian retail media y commerce media?
Retail media describe la actividad asociada al ecosistema de un retailer. Commerce media es una categoría más amplia de medios apoyados en señales comerciales. Las definiciones pueden variar entre estudios; por eso, antes de comparar inversiones hay que revisar qué inventarios y negocios incluye cada uno.
Esta expansión también aparece en los Commerce Media Measurement Standards V2.1 de IAB Europe, publicados el 22 de enero de 2026. La versión incorpora definiciones de ventas brutas y netas y de incrementalidad. Es una referencia de estandarización europea; no una medición del mercado mexicano.
La lectura EPA es operativa: si commerce se amplía hacia más superficies, la coordinación entre ecommerce, marca, medios y medición debe ampliarse con él. Tener cinco reportes de cinco redes sin definiciones comunes puede complicar la asignación en lugar de mejorarla.
¿Qué aporta cada superficie: on-site, off-site e in-store?
On-site: resolver la elección dentro del retailer
Incluye posiciones patrocinadas y otros formatos en sus sitios y aplicaciones. Puede capturar intención cercana a la compra, aunque el rol depende del formato. La pauta debe conectarse con disponibilidad, ficha de producto, precio, reseñas y condiciones de entrega.
Off-site: utilizar señales de commerce fuera del retailer
Puede activar audiencias o capacidades de una red en medios externos, como video, display o social, según el producto disponible. No toda campaña de display ni toda compra programática es retail media: hay que identificar qué dato o relación comercial la convierte en una activación de ese ecosistema.
In-store: influir en el contexto de la tienda
Puede incluir pantallas y otras superficies publicitarias físicas. Su evaluación requiere precisar la unidad de exposición, las tiendas cubiertas y la forma de vincular resultados. La presencia frente a una pantalla no equivale automáticamente a una venta causada por el anuncio.
CRM, programas de lealtad y datos transaccionales pueden aportar información y activaciones. No todo uso de first-party data es, por ese solo hecho, inversión en retail media. Definir el alcance evita inflar la categoría.
¿Qué dicen las proyecciones para México y LATAM?
Las proyecciones de EMARKETER compartidas para este análisis sitúan retail media en Latinoamérica en US$3,900 millones para 2026 y US$5,400 millones para 2027, con 14.6% y 17.7% de participación en inversión digital, respectivamente. Para México, el material de trabajo proyecta alrededor de US$1,700 millones en 2027, con crecimiento de 33.6%, y una participación de Mercado Libre cercana a 51.9%. Son estimaciones del brief, no resultados observados ni cifras revalidadas en una tabla pública; su trazabilidad se detalla en el control editorial del kit.
La referencia off-site de Estados Unidos del mismo material es 24.2% de retail media en 2026 y 26% en 2027. Sirve para plantear cómo puede diversificarse el inventario en un mercado distinto. No permite asignar esos porcentajes a México ni asumir la misma disponibilidad de audiencias, acuerdos o medición.
La evidencia pública añade una señal local: una investigación de EMARKETER para Google, publicada el 13 de julio de 2026, encuestó a 166 compradores de commerce media de México, Argentina, Chile, Colombia y Perú que trabajan con al menos dos redes. En México, 67.2% señaló que demostrar un ROAS más alto ayudaría a desbloquear inversión adicional. Es una percepción de compradores encuestados, no una medida de eficacia incremental.
Para EPA, el reto que acompaña al crecimiento es demostrar qué aporta cada red. Un mercado que crece no vuelve rentable cualquier inversión.
¿Qué debe priorizar una marca que vende en marketplaces?
El primer diagnóstico debe revisar la unidad económica y la operación por producto. Una campaña puede generar visitas y seguir perdiendo oportunidades si el SKU no tiene inventario, la ficha no resuelve dudas o la promoción destruye margen.
En EPA lo traducimos en cuatro decisiones: qué productos sostener, cuáles necesitan corregirse antes de recibir más inversión, qué demanda estamos capturando y dónde tiene sentido explorar nuevas audiencias. El catálogo no es una condición fija mientras medios optimiza: cambia durante la campaña y debe entrar en la decisión.
Sydney by EPA aporta una referencia de ese enfoque: clasificación de SKUs, trabajo sobre contenido y análisis de precios. La utilidad editorial del caso es mostrar cómo se conecta producto con inversión, sin suponer que una herramienta garantiza el mismo resultado en todos los retailers.
La creatividad también modifica esa operación. En el caso público Hisense México + EPA, Amazon Ads documenta hasta siete variaciones por producto, frente a una o dos antes; producción de cuatro semanas a menos de una hora; +50% de CTR, +48% de ROAS y -32% de ACOS. El aprendizaje es la mayor capacidad de probar propuestas relevantes. Los resultados del caso no deben convertirse en una promesa ni describirse como lift incremental de todo el negocio.
¿Puede utilizar retail media una marca que no vende en ese marketplace?
Algunas redes ofrecen soluciones para anunciantes no endémicos: marcas cuyos productos o servicios no se venden allí. La elegibilidad y las capacidades deben comprobarse para cada proveedor, categoría y mercado.
Ejemplo ilustrativo: una marca de servicios puede evaluar una audiencia con señales de una necesidad comercial y dirigirla a su sitio para generar una solicitud. La hipótesis no es “los compradores de retail convierten mejor”, sino que esa señal añade información útil frente a otras alternativas de segmentación.
Hay que probar cobertura, costo, pertinencia del contexto y calidad del resultado posterior. También revisar qué conversiones pueden medirse fuera del retailer. Una solución que permite activar audiencias no necesariamente permite observar ventas del anunciante con el mismo detalle.
¿Cómo medir retail media sin depender de un ROAS aislado?
Un sistema útil distingue entrega, resultados atribuidos y contribución incremental.
- Entrega y cobertura: impresiones válidas, alcance y frecuencia con sus unidades y limitaciones.
- Resultado comercial: ventas y margen netos cuando estén disponibles, devoluciones, calidad de leads, clientes nuevos según la definición y ventana de la red.
- Contribución: ventas o resultados adicionales estimados mediante experimentación y otras metodologías adecuadas al objetivo.
Antes de comparar redes, alinea moneda, periodo, venta bruta o neta, atribución por clic o exposición, ventana de conversión y definición de cliente nuevo. No sumes ventas atribuidas de plataformas distintas como si fueran compradores exclusivos.
“New-to-brand” tampoco demuestra por sí solo incrementalidad: normalmente describe una regla dentro de un historial observable. La diferencia se desarrolla en nuestra nota sobre qué parte del resultado es incremental.
¿Cómo asignar presupuesto dentro de una estrategia de commerce media?
Empieza por la restricción de negocio. Si falta disponibilidad, la prioridad puede ser corregir la operación. Si la marca depende de demanda ya existente, conviene investigar dónde ampliar compradores sin pagar repetidamente por el mismo resultado.
En EPA organizamos la asignación con cinco preguntas: Negocio, qué resultado y margen buscamos; Señales, qué información de compra o intención aporta cada red; Plataformas, qué capacidades y cobertura son verificables; Superficies, dónde necesita actuar el mensaje; Aprendizaje, qué prueba y qué regla de reasignación utilizaremos.
Separa continuidad operativa, expansión y aprendizaje como decisiones de presupuesto. Los montos deben responder a rentabilidad marginal, volumen disponible y capacidad de medición; no a un porcentaje universal entre on-site y off-site.
El sistema funciona cuando una señal de inventario puede modificar la pauta, una prueba puede cambiar la asignación y los equipos comerciales pueden entender por qué se sostiene o se reduce una inversión.
Preguntas frecuentes
¿Retail media es lo mismo que publicidad en marketplaces?
La publicidad dentro de marketplaces es una parte. También existen activaciones fuera de sus sitios y en tienda, con capacidades que varían por red.
¿Commerce media sustituye a retail media?
Es una categoría más amplia. Conviene precisar qué se incluye antes de comparar inversiones o proveedores.
¿Se necesita vender en un retailer para anunciarse con su red?
Algunas redes admiten anunciantes no endémicos. Hay que revisar elegibilidad, uso de audiencias, destino y posibilidades de medición para el mercado específico.
¿El closed loop prueba que toda venta atribuida fue incremental?
Conectar exposición y compra mejora la observación del recorrido cubierto. Para investigar causalidad se necesita un método que estime qué habría ocurrido sin la intervención.
¿Qué presupuesto debería ir a off-site?
Depende del rol, alcance adicional, economía del anunciante y evidencia. La distribución estadounidense no debe utilizarse como cuota automática para una marca en México.
Fuentes
- IAB Europe. Commerce (Incl. Retail) Media Measurement Standards V2.1, 22 enero 2026. Referencia metodológica europea. https://iabeurope.eu/knowledge_hub/iab-europes-commerce-incl-retail-media-measurement-standards-v2/
- EMARKETER / Arielle Feger. Commerce media's measurement moment in Spanish-speaking Latin America, 13 julio 2026. Investigación realizada para Google; n=166 compradores de cinco países. https://www.emarketer.com/content/commerce-media-s-measurement-moment-spanish-speaking-latin-america
- Amazon Ads. Hisense México y EPA, caso público consultado el 27 octubre 2026. Resultados del caso, no benchmark universal. https://advertising.amazon.com/es-mx/library/case-studies/hisense-mexico-and-epa
- EPA Digital. Sydney by EPA, 19 agosto 2026. https://epa.digital/132843/syndney-by-epa/
- EMARKETER. Series de forecast de retail media. Las cifras 2026–2027 de tamaño, participación y off-site provienen del brief aportado por EPA; no se recuperó la edición original que las contiene. La ficha pública de México permite verificar la existencia de la serie, no esos valores. https://www.emarketer.com/forecasts/6565e95a3a4120f0922cab07/6565e8a13a4120f0922cab03/
Definamos el rol de commerce media en tu negocio
En EPA conectamos operación de catálogo, audiencias, medios y medición para decidir dónde invertir y qué necesita probarse antes de ampliar presupuesto. Revisemos tu objetivo.