Google está convirtiendo Meridian en una pieza cada vez más central de su estrategia de medición publicitaria. La compañía ha añadido capacidades de inteligencia artificial a su modelo de Marketing Mix Modeling (MMM), junto con nuevas señales, experimentos geográficos y conexiones con otras herramientas de datos.

La actualización llega en un momento en el que los anunciantes necesitan medir el impacto real de sus inversiones en un ecosistema cada vez más fragmentado y con menos señales individuales disponibles. Meridian busca precisamente complementar la atribución tradicional con una visión más amplia del rendimiento de los medios.

IA para construir y revisar modelos

Una de las principales novedades es la incorporación de capacidades de IA directamente en Meridian.

El sistema podrá ayudar a los profesionales de marketing durante la construcción de sus modelos, ofrecer recomendaciones, revisar la calidad de los datos utilizados y detectar posibles errores en la configuración. También incorpora una interfaz conversacional para consultar dudas relacionadas con el desarrollo y funcionamiento de los modelos MMM.

El objetivo es reducir una de las principales barreras de esta metodología: la necesidad de contar con conocimientos técnicos y estadísticos para interpretar correctamente los datos y convertirlos en decisiones de inversión.

Google ya había avanzado en esta dirección en febrero, cuando lanzó Scenario Planner, una interfaz que permite probar distintas distribuciones presupuestarias y estimar su impacto sobre el retorno sin necesidad de escribir código.

Meridian incorpora más señales

La evolución de Meridian también afecta a los datos que puede utilizar para analizar el impacto de las campañas.

Hasta ahora, el modelo podía trabajar con señales relacionadas con conversiones y rendimiento de medios. Google está ampliando ese enfoque para incorporar también indicadores de la parte superior del embudo, como el volumen de búsquedas de marca en Google.

Esta información puede resultar especialmente relevante para evaluar campañas cuyo efecto no se traduce inmediatamente en una conversión. Es el caso de la televisión, el vídeo o la publicidad exterior digital (DOOH), donde una campaña puede incrementar la demanda de una marca antes de que ese efecto termine reflejándose en ventas.

La lógica supone pasar de medir únicamente qué canal aparece asociado a una conversión a intentar determinar qué inversiones están generando demanda adicional para el negocio.

GeoX sale de la fase beta

Otra de las novedades importantes es Meridian GeoX, que Google está poniendo a disposición globalmente después de su etapa beta.

La herramienta permite realizar experimentos de incrementalidad por áreas geográficas. En lugar de limitarse a observar correlaciones entre inversión y resultados, los anunciantes pueden comparar regiones y analizar si una campaña provoca un aumento adicional de las ventas o conversiones.

Los resultados de estos experimentos pueden incorporarse posteriormente a Meridian para mejorar el modelo MMM.

La combinación resulta especialmente relevante porque cada metodología responde a una pregunta diferente: el MMM ayuda a estimar la contribución de diferentes variables al resultado global, mientras que los experimentos proporcionan una evidencia más directa sobre la causalidad.

De la atribución al crecimiento incremental

La estrategia de Google refleja un cambio más amplio en la medición digital.

Durante años, buena parte de la inversión publicitaria se ha evaluado mediante modelos de atribución que intentan asignar una conversión a uno o varios puntos de contacto. El problema es que estos sistemas pierden capacidad cuando desaparecen identificadores, aumenta la fragmentación entre plataformas o una parte relevante del recorrido del consumidor sucede fuera de los canales medibles de forma individual.

Los modelos MMM trabajan de otra manera. Meridian utiliza datos agregados para relacionar inversión publicitaria, resultados comerciales y factores externos como estacionalidad, precios o promociones. Google lo diseñó además como un framework de código abierto y basado en inferencia bayesiana, lo que permite a los equipos adaptar los modelos a sus propias necesidades.

Meridian se integra en Google Analytics 360

La apuesta de Google va más allá del propio Meridian.

En mayo, la compañía anunció su integración con Google Analytics 360, con el objetivo de combinar datos propios, información multicanal y señales de medición en un mismo entorno. La integración busca facilitar el análisis causal, la previsión de resultados y la planificación de inversiones.

Google también ha anunciado nuevas señales predictivas basadas en Gemini, entre ellas las denominadas Qualified Future Conversions, diseñadas para relacionar determinadas señales actuales —como las búsquedas de marca— con ventas futuras. La compañía prevé utilizar estas señales para mejorar posteriormente sus modelos de Meridian.

El resultado es una estrategia de medición cada vez más conectada: datos propios, atribución, experimentación, MMM e inteligencia artificial empiezan a formar parte de una misma infraestructura.

Data Manager también gana protagonismo

El movimiento se extiende a Data Manager, que Google está ampliando más allá de Google Ads.

La herramienta se integra ahora con Google Analytics y Display & Video 360, mientras que su API adopta el estándar Event and Conversions API (ECAPI) del IAB Tech Lab, pensado para facilitar el intercambio de datos entre diferentes plataformas.

Google también ha introducido una métrica denominada Data Strength Uplift, orientada a que los anunciantes puedan estimar el valor adicional que aporta una mejor configuración de sus datos propios.

Esta evolución muestra que la calidad de los datos se está convirtiendo en una parte cada vez más importante de la estrategia de medición. La IA puede automatizar análisis y recomendaciones, pero necesita información suficientemente completa y consistente para generar resultados fiables.

Google quiere controlar la nueva capa de medición

Meridian nació en 2025 como una alternativa de código abierto para modernizar el MMM y hacerlo más accesible a anunciantes y analistas. Desde entonces, Google ha ido añadiendo herramientas para facilitar su adopción, desde datos específicos de sus plataformas hasta planificación presupuestaria y experimentos de incrementalidad.

Ahora, la incorporación de IA eleva todavía más su ambición.

El objetivo ya no es únicamente ofrecer un modelo estadístico para analizar campañas, sino construir una capa de decisión capaz de ayudar a los equipos de marketing a interpretar datos, detectar problemas, experimentar y decidir cómo repartir el presupuesto.

Para los anunciantes, el cambio puede ser significativo: la pregunta deja de ser simplemente qué canal se lleva el mérito de una venta y pasa a ser cuánto crecimiento adicional ha generado realmente cada inversión.

En un mercado donde la automatización publicitaria avanza al mismo tiempo que se complica la medición, Google está intentando que Meridian se convierta en uno de los pilares de esa nueva generación de medición basada en datos agregados, experimentación e IA.