Promesas de IA en marketing. La evidencia, los límites y lo que probaría después.
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AI × Marketing. Measured.

Qué hacer con la IA en marketing.
Y cómo comprobar si funciona.

Afirmaciones sobre IA en marketing, leídas con la evidencia delante: qué se sostiene, qué no todavía y qué probaría yo después.

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  • Siguiente paso.

Lo último

Ideas que puedes poner a prueba.
Qué haría con estos hallazgos.

Field notesOpinion

AI analytics

When everyone has the same models, the advantage is the data they don't have

The top AI models are now within 25 points of each other and getting 10x cheaper a year. In an AI-native go-to-market, the edge moves to proprietary ground truth.

· 7 min readSource: Stanford AI Index 2026; a16z (2019, 2024); Epoch AI; Shumailov et al., Nature (2024); Google Ads documentation
Chart from “When everyone has the same models, the advantage is the data they don't have”
Field notesOpinion

AI analytics

What made Google's AI understand users better wasn't more data

Before shipping an LLM that reads billions of watch histories, Google tested what to feed it. Cleaner fields, grouping by meaning and curated examples beat volume and size.

· 6 min readSource: Wang et al., “LLM-Based User Personas for Recommendations at Scale”, arXiv 2606.12198 (Google, Google DeepMind)
Field notesOpinion

AI advertising

The agency fee is about to become ad spend

A top SEO told me AI made him more expensive, not cheaper. Then I built Meta campaigns by talking to Claude. Here's what that means for agencies, and the two jobs left.

· 5 min read
Field notesOpinion

Measurement

Google's recommender showed new content 41% less. It performed better

In a live test on a platform with billions of users, the new interests Google's LLM suggested were shown far less and watched more. Your ad budget runs on the same loop.

· 5 min readSource: Wang et al., “LLM-Based User Personas for Recommendations at Scale”, arXiv 2606.12198 (Google, Google DeepMind)
Field notesOpinion

Measurement

Why I paid $1,000 for one word

Unmodeled data is data nobody filled in with guesses. Here's why that word became the name of this newsletter, and why it matters more now that AI runs on our data.

· 2 min read
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Las piezas nuevas llegan antes a quien está suscrito. Recíbelas por email →

Unmodeled LAB

Menos hablar de IA.
Más construir con ella, juntos.

Un grupo pequeño de marketers en una sala, construyendo con IA sobre datos reales de marketing y compartiendo lo que encuentran.

LAB #Pilot es el primero. Documentaré lo que funcione y lo que no, y lo publicaré aquí como investigación. ¿No estás en Barcelona? Podrás leer lo que salga de ahí.

LAB #PilotSolicitudes abiertas

Construye tu analista de marketing con IA

· SB Hotels Plaza Europa · Gratuito

¿Pueden 20 marketers construir en una mañana un analista de marketing con IA que funcione?

Una mañana en Barcelona. 20 marketers intentan construir un analista de marketing con IA sobre datos reales de marketing, en la sala y juntos. Yo documento lo que pase y lo publico como investigación: qué se construyó, qué falló y qué funcionó.

Ver LAB #Pilot →

El método Unmodeled

No predigo el futuro.
Lo compruebo.

  1. 01

    Hipótesis

    ¿Qué quiero averiguar?

  2. 02

    Experimento

    ¿Cómo se puede poner a prueba?

  3. 03

    Evidencia

    ¿Qué pasó de verdad?

  4. 04

    Veredicto

    ¿Qué deberías hacer ahora?

Una prueba sin un control adecuado no demuestra causa y efecto, y lo digo. Cada pieza separa resultados, observaciones e interpretación, y lleva una sola etiqueta: Experiment Observation Opinion

Leer la metodología (en inglés) →

Lo escribe una persona.
Contrastado con los datos.

Unmodeled: lo que se observó, antes de que las estimaciones rellenen los huecos.

Una publicación independiente impulsada por Sealmetrics. Yo elijo los temas y los veredictos; Sealmetrics no.

No estoy aquí para demostrar que la IA siempre funciona. Quiero saber cuándo funciona, cuándo no y qué hacer al respecto.

Escrito por Rafa, fundador de Sealmetrics.

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