Las actualizaciones de agosto consolidan la tendencia de la IA como arquitecto de la creatividad y la medición. Los anunciantes deben centrarse en la estructuración de los datos y la auditoría de la fiabilidad.
1. Refuerzo de la IA generativa: uso del schema markup como fuente primaria de creatividad
Esta novedad es la evolución directa de las integraciones de IA generativa de meses anteriores. Google está dando un peso algorítmico significativamente mayor a los datos estructurados (Schema Markup) de tu sitio web para la construcción de activos en Demand Gen.
1.1. Contexto técnico: cómo la IA prioriza el Schema en la generación de copy
El algoritmo de generación de texto y titular en Demand Gen ha sido actualizado para priorizar la extracción de copy a partir de campos JSON-LD (el lenguaje de los Schema Markup). Si anteriormente la IA escaneaba el copy visible en la página, ahora utiliza la información estructurada y canónica que tú has definido.
1.1.1. Ejemplo Técnico de Aplicación:
Para una empresa de servicios en Lleida: si el LocalBusiness Schema en la landing page incluye un slogan técnico o una descripción precisa del servicio, la IA de Demand Gen puede utilizar esta frase explícita como titular de alto impacto.
Este dato preciso es más valioso para la IA que un texto extraído aleatoriamente del cuerpo de la web, garantizando una mayor calidad y precisión en la generación de copy.
2. Herramienta de diagnóstico: introducción de la métrica de "confianza en los datos de conversión"
Este avance es la consolidación de las auditorías de datos lanzadas en julio. Google ha transformado el reporte de errores en una métrica de rendimiento clave para la optimización de pujas inteligentes en Demand Gen.
2.1. Contexto técnico: El "Conversion Data Confidence Score" y su impacto en el modeling
Google ha introducido una nueva métrica dentro del panel de Medición/Diagnóstico para las Conversiones Mejoradas, denominada extraoficialmente “Conversion Data Confidence Score”. Este score no solo indica si los datos están llegando, sino cuán fiables son para el algoritmo de puja de Demand Gen.
2.1.1. Ejemplo Técnico de Diagnóstico:
Un score bajo vendrá acompañado de una recomendación de tipo “Latency Alert” si los datos tardan más de X horas en llegar a Google Ads. Esto es crucial, ya que los datos “antiguos” (con alta latencia) no pueden ser utilizados por el algoritmo para la optimización de pujas en tiempo real, limitando la efectividad de tus campañas Demand Gen.
3. Configuración práctica: acciones clave de agosto para la arquitectura de Demand Gen
Para aprovechar estas novedades en tu PyME de Lleida, el enfoque técnico se centra en la implementación de inputs de alta calidad.
3.1. Arquitectura de activos: implementación del schema markup para creatividades
3.2. Arquitectura de Medición: Priorizar el "Conversion Data Confidence Score"
En resumen, agosto de 2025 subraya que la calidad de los datos estructurados y de la medición es el factor de diferenciación principal en la gestión de campañas Demand Gen altamente automatizadas.
