Quizás el mejor indicador de la consolidación del Influencer Marketing en el mundo de la publicidad no sea solamente la cantidad de creadores que aparecen todos los días en los feeds, o que los vemos constantemente en canales de streaming y como caras visibles de distintas marcas, sino el lugar que ocupan dentro de los presupuestos de las mismas. El gasto publicitario en la Creator Economy en Estados Unidos pasó de US$13.900 millones en 2021 a US$29.500 millones en 2024, más que duplicándose en apenas tres años, según el IAB.

Y la tendencia no parece desacelerarse. Para este año, el State of Influencer Marketing de Aspire muestra que el 74% de los marketers planea aumentar sus presupuestos destinados a Influencer Marketing, mientras que las marcas destinaban en promedio el 23% de sus presupuestos totales de marketing a partnerships con creadores. Pero el crecimiento de la inversión también cambia la pregunta que las marcas necesitan responder.

Ya no alcanza con saber cuánto se invierte: hay que entender qué devuelve esa inversión. Un reporte de Later encontró que revenue/sales es el principal indicador utilizado para evaluar el performance de las campañas de Influencer Marketing (31,5%), por encima de engagement (20,2%) y earned media value (19,2%). El foco, entonces, comienza a desplazarse de las métricas de exposición hacia aquellas capaces de demostrar un impacto concreto en el negocio.

Estos datos solo reflejan una cosa: el creador de contenido ya ocupa un lugar clave en el mundo publicitario actual. Pero esto tampoco es una novedad reciente, es una tendencia que se viene observando desde hace algunos años. Lo que sí es más reciente es la manera en la que medimos la performance de estos creadores, las formas en las que pensamos el match con una marca y la oferta de softwares y técnicas de trackeo.

Audiencia & brand fit

Elegir un influencer ya no debería ser simplemente encontrar a la persona con mayor cantidad de seguidores dentro de una categoría. El verdadero desafío está en encontrar al creador cuya comunidad, identidad y forma de comunicar tengan sentido para una determinada marca. En otras palabras, pasar de influencer selection a audience & brand fit.

Ese match comienza por la audiencia: ¿quiénes siguen al creador?, ¿qué intereses comparten?, ¿qué conversaciones generan? Pero no termina ahí. También hay que mirar cómo ese creador construye su identidad: su estética, su tono, los códigos socioculturales que utiliza, los temas sobre los que habla y, especialmente, las narrativas que construye con su comunidad. El hilo es tan fino que puede pasar por el uso de una prenda o una palabra que utiliza únicamente su comunidad de nicho (gamers, lifestyle, foodies, etc.).

Una marca puede tener un target perfectamente compatible con la audiencia de un creador y, aun así, la asociación no funcionar. Si la estética, los valores o el lenguaje de la marca contradicen la impronta del creador, la colaboración puede sentirse forzada. Y cuando eso ocurre, el problema no es solamente creativo: también puede afectar la credibilidad de la recomendación.

Por eso, el matching debería entenderse como una intersección entre dos universos: por un lado, el ADN de la marca; por otro, la impronta del creador. El objetivo no es que uno se imponga sobre el otro, sino encontrar el punto en el que ambos puedan convivir de manera natural.

No es solo un post: es un ecosistema

Una vez que encontramos el brand fit, aparece otro desafío: entender que la colaboración con un creador no termina en una publicación. El contenido de un influencer forma parte de un ecosistema mucho más amplio, donde interactúan la comunidad, la plataforma, las conversaciones y otros contenidos que circulan a su alrededor.

Por eso, pensar una campaña únicamente en términos de “post + alcance” puede resultar limitado. El contenido puede generar comentarios, ser compartido, convertirse en conversación orgánica o incluso dar lugar a nuevas narrativas creadas por los propios usuarios. La historia ya no vive necesariamente en una única pieza ni en una única plataforma: se fragmenta, evoluciona y conecta diferentes espacios. Esta lógica de storytelling sistémico es especialmente relevante cuando trabajamos con comunidades que tienen códigos, intereses y lenguajes propios.

En este contexto, el rol de la marca también cambia. Ya no se trata únicamente de insertar un mensaje dentro del contenido de un creador, sino de encontrar la manera de participar de su ecosistema sin interrumpirlo. Y para entender qué sucede ahí, necesitamos escuchar.

Data Analytics y Social Listening: escuchar, distinguir y medir

El Social Listening permite observar qué sucede alrededor de una marca, un creador o una conversación más allá de sus métricas propias. Herramientas como Meltwater o Brandwatch permiten acceder a grandes volúmenes de conversación orgánica y analizar menciones, temas, audiencias, tendencias y sentimiento, a la vez que se despliegan gráficas en dashboards.

Pero escuchar no significa necesariamente interpretar todo de manera automática. Uno de los principales desafíos de estas herramientas está en el análisis del sentiment (sentimiento): que una herramienta clasifique una mención como positiva, negativa o neutra no significa que haya comprendido completamente su contexto. La ironía, el sarcasmo, los códigos culturales o el lenguaje propio de cada comunidad pueden generar clasificaciones que necesitan ser revisadas. Por eso, el sentimiento debería entenderse como una señal para orientar el análisis, no como una verdad definitiva. Incluso las propias plataformas reconocen que su precisión depende de la fuente, el idioma y el contexto.

Además, no todo el contenido generado alrededor de una marca tiene el mismo origen. Podemos diferenciar el contenido producido por influencers (IGC) del User Generated Content (UGC), generado por los propios usuarios.

El IGC trabaja sobre la credibilidad, identidad y comunidad construida por el creador, mientras que el UGC aporta cercanía, espontaneidad, volumen y velocidad de producción, sin requerir necesariamente una audiencia masiva. Por eso, mientras el IGC puede potenciar la confianza y el vínculo con una comunidad, el UGC resulta especialmente útil para testear productos y escalar contenido. En ambos casos, entender quién está hablando y qué está diciendo es tan importante como contabilizar cuánto contenido se produjo. Y finalmente aparece una pregunta inevitable: ¿cómo sabemos si todo esto funcionó?

Ahí entra una segunda capa de datos. Mientras herramientas de listening nos permiten entender la conversación orgánica y la audiencia, plataformas de análisis de performance como Shareablee permiten comparar el desempeño de marcas y creadores a través de métricas sociales, engagement y SOV (Share of Voice).

La clave está, entonces, en no confundir medición con acumulación de métricas. Tener más likes, menciones o seguidores no necesariamente significa haber generado más valor. Medir implica conectar esos indicadores con el objetivo de la campaña: alcance, engagement, consideración, tráfico, conversación o conversión.

El match perfecto: datos + creatividad

Llegamos así al punto de partida y, al mismo tiempo, al de llegada: el match perfecto no ocurre entre una marca y el influencer que tiene mejores métricas, sino entre el ADN de la marca y la impronta del creador.

Los datos nos permiten reducir la incertidumbre, pero los datos por sí solos no pueden determinar cómo contar una historia. Acá es donde entra en juego la creatividad. El mayor potencial aparece cuando ambas dimensiones trabajan juntas. Una marca necesita datos para encontrar al creador adecuado, pero también necesita darle espacio para utilizar su propio lenguaje, estética y narrativa.

El objetivo no es transformar al creador en un canal publicitario más, sino encontrar el punto en el que la identidad de la marca pueda convivir naturalmente con la identidad de su comunidad. Es decir, debemos entender al creador de contenido como una llave que nos permite acceder a comunidades a las que quizás la marca no llega y cuyos códigos culturales y lenguaje no necesariamente maneja. Es justamente el creador quien mejor conoce a su comunidad, por lo cual es crucial dejar que los mismos creadores de contenido, como nuestra llave de acceso, den la impronta que consideren necesaria.

Siempre entendiendo que no queremos que nuestro producto interrumpa el scroll del usuario y aparezca como una publicidad tradicional entendida al modo TV. Lo que buscamos es que el producto se camufle en la conversación de un nicho de la manera más natural posible, haciendo que el producto sea uno más en la mesa de la comunidad.

En definitiva, el futuro del Influencer Marketing no parece estar en elegir entre datos o creatividad. Está en utilizar los datos para encontrar dónde puede funcionar mejor la creatividad.

Franco Dinoia, Research Analyst para Bayer & Unilever en Omnicom Media. Socio de SAIMO, miembro del Comité New Generation.