En Retail Media, los algoritmos predictivos de los propios retailers permiten pujar SKU‑a‑SKU según probabilidad de compra real. Solo en 2025 se inyectarán más de 10 000 M $ adicionales en EE. UU., llevando la inversión en search retail hasta 40 000 M $ y la display a 23 000 M $ —un canal que crece al 17 % CAGR hasta 2028 gracias, justamente, a esa atribución directa a ventas
La televisión conectada tampoco se queda atrás: eMarketer calcula que el CTV superará los 30 000 M $ en 2024, un salto del 22 % interanual. Aquí la IA cruza datos de compra household‑level con consumo de contenidos para decidir, en milisegundos, qué spot mostrar y cuánto pagar por él . El resultado es un reach cualificado que, bien orquestado con móvil y DOOH, incrementa ROAS sin disparar la frecuencia.
El formato que más acelera la conversión es el shoppable video. Al integrar overlays clicables y un checkout embebido, la tasa de conversión puede aumentar hasta un 30 % y la intención de compra multiplicarse por 9 frente al vídeo estático .
En sectores como moda, belleza o electrónica de consumo, este tipo de contenidos permite que el espectador pase del descubrimiento al pago en menos de 15 segundos: mientras ve el lookbook o la demo de producto, toca el pop‑up interactivo, revisa variantes de color/talla y finaliza la compra sin abandonar la reproducción. Según Firework, el tiempo medio de permanencia también sube un 47 %, lo que se traduce en mayor cross‑sell y valor medio de pedido.
A esto se suma la posibilidad de sincronizar inventario y precios en tiempo real; si un SKU se agota o entra en promoción flash, el vídeo actualiza el CTA de forma dinámica, evitando clics perdidos y reduciendo cancelaciones. Así, los equipos de paid media pueden optimizar la puja con señales de stock y lanzar creatividades hiper‑relevantes a audiencias de alto valor, todo sin fricciones técnicas.
Quien combine IA predictiva, segmentación contextual y formatos shoppable convertirá cada impacto —sea en Uber Ads, en el lineal digital o en la Smart TV del salón— en margen incremental y datos para el siguiente ciclo.