Del Ad Recall al ROI marginal: cómo medir el Mundial.

Ayer terminó el Mundial 2026, y con él se cerró una de las ventanas de atención más grandes de la década. Durante semanas, el planeta se sincronizó con una pelota, y en una región tan futbolera como la nuestra esa atención se volvió un recurso escaso y carísimo. Los medios lo sabían, y por eso el inventario se encareció. La World Federation of Advertisers lo había anticipado en su Outlook 2026: la inflación global de precios de medios subió a 4,4% este año por efecto de la Copa del Mundo, frente al 4,0% de 2025. La televisión lineal fue el canal que más se encareció, con un alza de 7,7%, y en un mercado como el Reino Unido la inflación de la TV lineal casi se quintuplicó durante el trimestre del torneo, saltando de 2,3% a 11,3%. En Estados Unidos, uno de los tres países anfitriones, la proyección subió a 4,0% desde el 3,0% del año previo.

Leído rápido, eso suena a factura más alta. Leído con cabeza de Negocio, fue una de las mejores ventanas de construcción de marca de la década. Y ahora que el torneo terminó, llega la parte más interesante: medir con método qué dejó de verdad. La pregunta que importa apunta más lejos que el precio del medio: qué ciencia de medición usamos para que cada peso, aunque haya costado más, se traduzca en marca durable y en retorno. Esta nota es una reflexión sobre eso, con el stack completo a la vista: los frameworks, los modelos de datos y un caso numérico para leer lo que pasó y afinar la próxima ventana con evidencia, no con entusiasmo.

POR QUÉ EL DEPORTE CONSTRUYE MARCA

Empecemos por lo primero, que es entender qué estamos comprando cuando ponemos plata en un torneo. El trabajo del Instituto Ehrenberg-Bass, sintetizado por Byron Sharp en How Brands Grow, ofrece una explicación robusta y bien documentada: las marcas crecen sobre todo por penetración, es decir, por sumar compradores nuevos y ocasionales, y eso se logra con alcance amplio y con lo que Sharp llama disponibilidad mental. La disponibilidad mental es la facilidad con que una marca aparece en la cabeza de una persona en el momento de comprar. Se construye con memoria, con exposición repetida y con activos distintivos que el cerebro reconoce rápido.

Un Mundial es una máquina de alcance masivo y de contexto emocional intenso. Millones de personas viendo lo mismo, al mismo tiempo, en un estado de atención alta. Para la disponibilidad mental es un terreno fértil, porque graba la marca en la memoria de compradores que la segmentación por datos propios nunca alcanzaría con la misma eficiencia por otros canales. Sharp además insiste en la disponibilidad física, que es estar presente y fácil de comprar donde la gente ya está. La visibilidad del torneo rinde mucho más cuando la marca también resuelve la parte física de la ecuación.

La segunda pieza teórica viene de Les Binet y Peter Field, que en su trabajo para el IPA, The Long and the Short of It, separaron dos motores que operan en horizontes distintos. Está la activación, que genera ventas ahora y decae rápido, y está la construcción de marca, que trabaja despacio y sostiene el crecimiento en el largo plazo. Su análisis de campañas premiadas por efectividad encontró que la mezcla que maximiza resultados sostenidos se acerca a un reparto de 60% en construcción de marca y 40% en activación. Un Mundial es, por naturaleza, un evento de construcción de marca. Cae del lado del 60%. Si lo hubiéramos medido solo con las métricas de la activación, con clics y conversiones de la semana, habríamos subestimado de manera sistemática lo que ese torneo aportó al Negocio. Por eso el stack de medición tiene que mirar ambos horizontes a la vez.

LA ESCALERA DE MEDICIÓN DEL MARKETING DE EVENTOS

Acá está la columna vertebral de todo el artículo. Le llamo la escalera de medición del marketing de eventos porque cada peldaño sube un nivel de exigencia, del ruido hacia el retorno. Cada capa responde una pregunta más difícil y más cercana al P&L que la anterior. La gracia de pensarlo como escalera es que ninguna capa reemplaza a la de abajo. Se apilan, y una marca madura las corre en paralelo.

Capa 1: Exposición y Ad Recall. Es la base y responde una pregunta simple. La gente vio la marca, y la recuerda. Se mide con encuestas, y en patrocinios deportivos el Ad Recall es el estándar de facto que usan vendors como Nielsen y Kantar. Avinash Kaushik, en su Sports Marketing Measurement Playbook, lo trata con cariño escéptico: lo llama con humor "my nemesis, the 'Ad Recall' metric". Su punto es que sirve como termómetro inicial, pero conviene usar recuerdo no asistido y partir los resultados por intensidad de exposición para quedarse con una señal más limpia. Esta capa es rápida y barata, y es útil para saber si la creatividad y el plan de medios lograron entrar en la memoria. No prueba impacto de Negocio por sí sola, y no busca hacerlo.

Capa 2: Brand Lift. Un peldaño más arriba. Ya no preguntamos si vieron, sino qué se movió en la cabeza de la gente. Aquí entran el brand tracking continuo y el search lift, esto es, el aumento en búsquedas de marca durante y después del torneo. Kaushik apunta a las métricas que sí conversan con finanzas: lift en awareness no asistido, en consideración y en intención de compra, medidos con los mismos brand trackers de Nielsen y Kantar. Es la primera capa que empieza a hablar el idioma del board.

Capa 3: Incrementalidad. El salto conceptual más grande de la escalera. Las dos capas anteriores describen lo que pasó. Esta responde qué habría pasado sin la inversión, que es la única forma honesta de atribuir causalidad. Se construye con experimentos: mercados geográficos de prueba contra mercados de control emparejados, grupos de holdout a los que se les oculta la campaña, y ghost ads, una técnica donde el sistema registra a quién le habría mostrado el anuncio para usar ese grupo como control perfecto. La incrementalidad es la que separa la correlación bonita del efecto real, y es el corazón del accountability moderno.

Capa 4: Media Mix Modeling. Cuando ya sabemos que hay efecto, viene la pregunta del tamaño. Cuánto vale el peso extra en cada canal. El Media Mix Modeling, o MMM, modela las ventas en función de la inversión en medios y otros factores, e incorpora dos fenómenos que definen la física del gasto publicitario: el adstock, que captura el efecto de arrastre de un anuncio en el tiempo, y las curvas de saturación, que capturan los rendimientos decrecientes cuando se concentra mucho gasto. El MMM moderno se resuelve con métodos bayesianos y hoy vive en herramientas open source reales y bien mantenidas: Robyn, de Meta; Meridian, de Google; y PyMC-Marketing, de la comunidad PyMC. Ninguna es magia, todas son ciencia aplicada con supuestos explícitos.

Capa 5: ROI marginal y optimización del gasto. El peldaño donde la medición se transforma en decisión. No basta con el retorno promedio de la campaña. Lo que gobierna la próxima decisión de inversión es el ROI marginal, esto es, cuánto retorno genera el siguiente peso, dado todo lo que ya invertimos. Con las curvas de saturación de la capa 4 se dibuja la frontera eficiente del gasto y se decide hasta dónde empujar cada canal. En un año de precios altos, esta capa es la que evita pagar de más, y es la que convierte la escalera completa en una recomendación concreta para el CMO y el CFO.

LOS MODELOS DE DATOS, EN LENGUAJE CLARO

Esta es la parte científica, y la voy a explicar con precisión pero sin humo. Son cinco ideas. Si el equipo de Marketing las domina, la conversación con finanzas cambia de tono.

Adstock, o efecto de arrastre. Un anuncio no se agota el día que se emite. Deja un residuo de memoria que decae con el tiempo, y ese residuo sigue empujando ventas los días y semanas siguientes. El adstock modela ese arrastre con una idea simple: el efecto de hoy es la exposición de hoy más una fracción del efecto de ayer. En notación, el adstock del periodo t se escribe como A(t) = X(t) + λ · A(t−1), donde X(t) es la inversión del periodo y λ es la tasa de retención, un número entre 0 y 1. Si λ es alto, la marca deja huella larga, cosa típica de un evento de gran impacto emocional como un Mundial. Modelar el adstock evita el error clásico de atribuir todo el efecto al día de la emisión y nada a la cola. En un torneo, esa cola es buena parte del valor.

Saturación, o rendimientos decrecientes. El segundo peso no rinde igual que el primero. A medida que subimos la inversión en un canal, cada peso adicional aporta un poco menos que el anterior, porque el público ya vio el anuncio, porque la frecuencia se vuelve redundante, porque el inventario bueno se acaba. Esa relación tiene forma de curva: sube rápido al principio y se aplana a medida que el gasto crece. Se modela con formas como la curva de Hill o con una transformación logarítmica. La versión de Hill de la respuesta a la inversión X se puede escribir como respuesta = V · X^n / (K^n + X^n), donde V es el techo de efecto, K es el punto donde se alcanza la mitad de ese techo y n gobierna qué tan pronunciada es la curva. Lo que de verdad importa de la saturación es su implicación de Negocio: existe un punto a partir del cual seguir cargando el mismo canal deja de ser eficiente, y ese punto se puede calcular.

Incrementalidad. Es la familia de métodos que aísla causalidad, y tiene tres formas principales que conviene tener claras. Los geo experiments, o pruebas de mercados emparejados, dividen regiones comparables en grupo de prueba y grupo de control: se invierte en unas ciudades y se dejan otras intactas, y la diferencia limpia de ventas es el efecto incremental. El holdout, a veces con un anuncio de servicio público en su lugar, retiene a un porcentaje de la audiencia sin exponerla a la campaña y compara su comportamiento con el de los expuestos. Los ghost ads, desarrollados en investigación de Google, registran a los usuarios que habrían recibido el anuncio bajo la misma lógica de subasta, y usan ese grupo fantasma como control casi perfecto, lo que reduce mucho el sesgo de selección. Las tres comparten la misma pregunta: cuánto de lo que pasó no habría pasado sin la inversión. En un Mundial, un geo experiment bien diseñado es la joya, porque el torneo es nacional y permite separar mercados de forma creíble.

MMM bayesiano. El Media Mix Modeling junta adstock y saturación en un solo modelo estadístico que explica las ventas a partir de todas las palancas: medios pagados por canal, precio, estacionalidad, distribución, y el efecto del propio evento. El enfoque bayesiano tiene una ventaja práctica grande. Permite incorporar conocimiento previo, por ejemplo lo que ya sabemos del rango de retorno de un canal, y devuelve no un número seco sino una distribución de resultados con su incertidumbre. Eso es honesto, porque el retorno de medios nunca es un punto exacto, es un rango. Robyn, Meridian y PyMC-Marketing implementan estas ideas con código abierto, auditable y en producción en compañías serias. La calibración fina se logra alimentando el MMM con los resultados de los experimentos de incrementalidad de la capa 3, de modo que el modelo grande queda anclado a evidencia causal y no solo a correlaciones históricas.

ROI marginal. El promedio engaña cuando hay saturación. Una campaña puede tener un retorno promedio atractivo y, al mismo tiempo, estar quemando plata en su último tramo de gasto porque ya cruzó el punto de rendimientos decrecientes. El ROI marginal mira la pendiente de la curva de respuesta en el nivel actual de inversión, no el promedio de toda la curva. La regla de decisión es elegante: se sigue invirtiendo en un canal mientras su ROI marginal sea mayor que el de las alternativas, y se detiene cuando se iguala. En ese punto de igualación está la frontera eficiente, el reparto que exprime el máximo retorno del presupuesto disponible. Toda la escalera existe, al final, para calcular bien esa pendiente.

UN EJEMPLO ILUSTRATIVO

Veamos cómo se combina todo con un caso. Las cifras son ilustrativas, redondas y elegidas para mostrar la mecánica, no para representar a ninguna marca real. Sirven para ver cómo una decisión cambia cuando la escalera está montada.

Una marca de consumo masivo en la región invirtió durante el Mundial. El plan sobre la mesa fue 1.000 en televisión y digital de video, todo concentrado en las semanas del torneo. La capa 1 arrojó buenas noticias: el Ad Recall no asistido de la campaña llegó a 45%, muy por encima del promedio de sus campañas normales. La creatividad entró en la memoria. La capa 2 confirmó movimiento real, con un lift de 8 puntos en consideración y un alza clara en búsquedas de marca durante el torneo. Visto rápido, el instinto habría dicho que había que cargar más plata, porque todo se veía encendido.

Entonces entró la capa 3. El equipo corrió un geo experiment: expuso la campaña en un grupo de ciudades y dejó otras comparables como control. El resultado incremental mostró que el torneo generó ventas reales por encima de la línea base, y confirmó causalidad, no solo coincidencia. Pero el experimento también entregó la forma de la respuesta, y ahí apareció el matiz que cambia la lectura. Al ajustar la curva de saturación con los datos del MMM, se vio que los primeros 700 de inversión trabajaron en la zona eficiente de la curva, con un ROI marginal cómodamente positivo. Del tramo 700 al 1.000, la curva ya se aplanaba: el ROI marginal de esos últimos 300 cayó por debajo del retorno que la misma marca habría obtenido reasignando ese dinero a otro canal o a otro momento del año.

La lectura que sale de la escalera es más quirúrgica que un "invertir más porque el recuerdo es alto". Los 700 en el torneo rindieron, donde el peso trabaja. Los 300 restantes habrían rendido más en dos destinos: reforzar la disponibilidad física en el punto de venta durante el Mundial, y extender la presencia en las semanas posteriores para capturar la cola de adstock que el torneo dejó activa, esa cola que, de hecho, sigue trabajando ahora mismo. Con el mismo total invertido, la marca aparece igual de grande en la pantalla y obtiene más retorno, porque cada peso queda puesto donde la curva todavía sube. Ese es el tipo de lectura que solo aparece cuando se tienen las cinco capas conversando entre sí.

CUATRO FORMAS DE MEDIR EL MARKETING DE EVENTOS

Para tener el mapa a mano, esta tabla compara los cuatro métodos centrales del stack por lo que mide cada uno, lo que deja fuera, en qué horizonte de tiempo opera y cuándo conviene usarlo. Ninguno es suficiente solo. Juntos, cubren la escalera completa.

EL AÑO EN QUE LA SATURACIÓN IMPORTA MÁS

Volvamos al dato de la WFA con el que abrimos. El inventario del Mundial se encareció, la televisión lineal subió 7,7% a nivel global y mucho más en los trimestres calientes del torneo. Ese contexto de precios altos fue justamente el que le dio valor a las dos últimas capas de la escalera. Cuando el medio es barato, un error de sobreinversión cuesta poco y se disimula en el promedio. Con el inventario más caro, ese mismo error se vuelve visible en el P&L, y ahí la curva de saturación y el ROI marginal pasan de ser un lujo analítico a ser la palanca que protege el retorno.

La lógica es directa. Si el precio por punto de audiencia sube, el punto donde la curva de saturación se aplana se alcanza antes, porque el costo de cada peso adicional creció mientras el efecto adicional no. La marca que conoció su curva supo exactamente hasta dónde empujar cada canal antes de cruzar a la zona ineficiente, y reasignó el resto con criterio. La que solo miró el Ad Recall alto y decidió cargar más, porque todo se veía encendido, terminó pagando precios de Mundial por los pesos que menos rendían. La misma inflación que asustó a unos es la que premió a los que tenían la ciencia montada.

En Futture lo vemos con los clientes que llegan a un torneo con el stack listo: la conversación con finanzas deja de ser una defensa del gasto y pasa a ser una discusión de dónde poner el próximo peso. Esa es la diferencia entre comprar visibilidad y construir marca con retorno. Y es una diferencia que se decide antes del primer partido, en la mesa donde se arma el modelo, no después, cuando ya se emitió el comercial. Sobre cómo se conectan estas piezas para que el modelo alimente decisiones y no solo reportes, escribimos en detalle en nuestra guía de modelos de medición, y en el rol que juega la disciplina de la capa de decisión cuando los datos ya están sobre la mesa.

Vale la pena decir algo sobre el peligro contrario, que es medir mucho y decidir a partir de tableros que no jerarquizan. Un torneo genera una avalancha de datos, y es fácil terminar con decenas de indicadores encendidos y ninguna recomendación clara. La escalera resuelve eso por diseño, porque cada capa existe para responder una pregunta de decisión, no para llenar una lámina. Trabajamos esa idea a fondo en este artículo sobre reportes que informan pero no deciden. Y sobre cómo la IA cambia el reparto de esfuerzo entre ejecutar y pensar, dejando más energía humana para el criterio de inversión, está el nuevo 10/90 del Marketing.

LA CONVICCIÓN CON LA QUE CIERRO

El Mundial 2026 abrió una ventana de atención que casi ningún otro evento iguala, y en Latinoamérica esa ventana fue todavía más ancha por lo que el fútbol significa para la gente. Los precios altos fueron la señal de que muchos querían estar ahí. La marca que llegó con ciencia de medición convirtió esa señal en ventaja, porque supo qué estaba comprando, hasta dónde rendía cada peso, y cómo leer el efecto de largo plazo que el torneo dejó en la memoria de sus compradores.

La escalera no es teoría de laboratorio. El Ad Recall dice si entramos en la cabeza de la gente. El Brand Lift muestra qué se movió. La incrementalidad prueba que el movimiento fue real y no una coincidencia. El MMM le pone tamaño a cada canal con adstock y saturación. Y el ROI marginal transforma todo eso en la decisión de dónde va el próximo peso. Corridas juntas, hacen que un medio más caro produzca más marca y más Negocio, que es exactamente el balance que un CMO quiere llevar al board ahora que sonó el pitazo final. El torneo terminó, pero su eco sigue vivo en la memoria de millones de personas, y la cola de adstock todavía trabaja. La tecnología para medirlo existe, es abierta y está madura. Lo que decide el resultado es la disciplina de medir para decidir, y esa se elige. La próxima gran ventana ya viene en camino.