{"id":3622,"date":"2025-01-20T10:00:00","date_gmt":"2025-01-20T13:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/h2acomunicacion.cl\/estrategiadigital\/2025\/01\/20\/la-metrica-irrefutable-descomposicion-forense-del-algoritmo-de-atribucion-de-plataformas-y-el-combate-a-la-caja-negra\/"},"modified":"2026-02-08T01:05:18","modified_gmt":"2026-02-08T04:05:18","slug":"la-metrica-irrefutable-descomposicion-forense-del-algoritmo-de-atribucion-de-plataformas-y-el-combate-a-la-caja-negra","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/h2acomunicacion.cl\/estrategiadigital\/2025\/01\/20\/la-metrica-irrefutable-descomposicion-forense-del-algoritmo-de-atribucion-de-plataformas-y-el-combate-a-la-caja-negra\/","title":{"rendered":"Algoritmo de Atribuci\u00f3n: Descomposici\u00f3n Forense y Combate a la Caja Negra"},"content":{"rendered":"<p>El concepto de <strong>Algoritmo de Atribuci\u00f3n<\/strong> es el eje central de este an\u00e1lisis.<\/p>\n<style>         .single-container {             background: #ffffff;             border: 1px solid #dddddd;             border-radius: 8px;             padding: 40px;             margin-bottom: 30px;             box-shadow: 0 4px 10px rgba(0,0,0,0.1);             font-family: inherit;         }                  \/* ESTILOS PARA C\u00d3DIGO (Forzamos la visualizaci\u00f3n) *\/         .single-container pre,          .single-container pre.EnlighterJSRAW {             background-color: #1e1e1e !important;             color: #33ff00 !important;             border: 1px solid rgba(255,255,255,0.1);             padding: 15px;             border-radius: 5px;             overflow-x: auto;             font-family: 'Consolas', 'Monaco', monospace;             margin: 20px 0;             white-space: pre-wrap; \/* Evita scroll horizontal infinito *\/         }          \/* Ajuste para m\u00f3viles *\/         @media (max-width: 768px) {             .single-container { padding: 20px; }         }     <\/style>\n<div class=\"single-container\">\n<p>La atribuci\u00f3n de valor a trav\u00e9s de los ecosistemas digitales est\u00e1 comprometida por la opacidad algor\u00edtmica. El problema central no es la precisi\u00f3n, sino la <b>auditabilidad<\/b> y la alineaci\u00f3n de incentivos. Las plataformas de ejecuci\u00f3n publicitaria operan bajo un dise\u00f1o de &#8220;caja negra&#8221; (<em>black box<\/em>) donde el proceso de asignaci\u00f3n de cr\u00e9dito para el <b>Retorno de la Inversi\u00f3n Publicitaria (ROAS)<\/b> no es transparente, sino un subproducto de modelos de <em>Deep Learning<\/em> o redes neuronales multicapa. Esta arquitectura es deliberada: protege la Propiedad Intelectual y optimiza el gasto presupuestario <em>dentro<\/em> de su ecosistema, a menudo a expensas de la visibilidad hol\u00edstica del cliente.<\/p>\n<h2>Diagn\u00f3stico Estrat\u00e9gico: La Falacia de la Atribuci\u00f3n Propiedad<\/h2>\n<p>El resultado reportado por un <b>Algoritmo de Atribuci\u00f3n<\/b> propietario es la funci\u00f3n de una ecuaci\u00f3n donde las variables de entrada son accesibles, pero la matriz de ponderaci\u00f3n interna permanece oculta. Las plataformas emplean t\u00e9cnicas de <em>data-smoothing<\/em> y modelos de atribuci\u00f3n probabil\u00edstica para compensar la p\u00e9rdida de se\u00f1ales <em>cross-domain<\/em>, pero el factor clave de ajuste es un coeficiente interno que asegura la continuidad de la inversi\u00f3n, no necesariamente la m\u00e1xima eficiencia para el anunciante. La estructura de datos interna se basa en un <b>Data Lake<\/b> masivo que ingiere la totalidad de las interacciones, incluyendo impresiones, clics, conversiones y datos de usuario anonimizados, pero su fase de <em>feature engineering<\/em> es inaccesible.<\/p>\n<h3>Evidencia T\u00e9cnica: Arquitectura de Se\u00f1ales Asim\u00e9tricas<\/h3>\n<p>La asimetr\u00eda de se\u00f1ales comienza en la ingesta. Mientras el anunciante suministra datos de conversi\u00f3n de primer nivel (<b>First-Party Data<\/b>) a trav\u00e9s de un <em>tracking<\/em> de eventos, la plataforma combina esto con se\u00f1ales secundarias de su propio <em>log<\/em> de comportamiento interno (tasa de visualizaci\u00f3n de anuncios, tiempo de permanencia, interacciones con contenido). Esta fusi\u00f3n de datos se realiza en un <b>Pipeline ETL<\/b> que ejecuta primero la desduplicaci\u00f3n de eventos y la estandarizaci\u00f3n de <em>timestamps<\/em> bajo reglas propietarias. El sesgo se introduce en el paso de filtrado, donde la plataforma puede ponderar impl\u00edcitamente su propio evento de exposici\u00f3n (una impresi\u00f3n) por encima de una se\u00f1al de intenci\u00f3n de terceros.<\/p>\n<div class=\"ad-container\" style=\"         display: block;         clear: both;         text-align: center;         margin: 40px auto;         \/* M\u00e1s aire vertical *\/         max-width: 100%;           \/* OBLIGATORIO: No pasar del 100% del padre *\/         overflow: hidden;          \/* OBLIGATORIO: Cortar si Google se pasa *\/         border-top: 1px solid #333;    \/* L\u00ednea sutil arriba *\/         border-bottom: 1px solid #333; \/* L\u00ednea sutil abajo *\/         padding: 20px 0;         background-color: transparent;\">\n<div style=\"font-size: 10px; color: #666; margin-bottom: 10px; text-transform: uppercase; letter-spacing: 1px; font-family: sans-serif;\">             Publicidad         <\/div>\n<p>                  <script async src=\"https:\/\/pagead2.googlesyndication.com\/pagead\/js\/adsbygoogle.js?client=ca-pub-5903988257337674\"      crossorigin=\"anonymous\"><\/script> <ins class=\"adsbygoogle\"      style=\"display:block; text-align:center;\"      data-ad-layout=\"in-article\"      data-ad-format=\"fluid\"      data-ad-client=\"ca-pub-5903988257337674\"      data-ad-slot=\"5225460764\"><\/ins> <script>      (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); <\/script>     <\/div>\n<p>El verdadero riesgo reside en el procesamiento de latencia. Los modelos <em>last-click<\/em> simples, como el modelo de <b>Atribuci\u00f3n \u00daltimo Clic<\/b>, dependen \u00fanicamente de la precisi\u00f3n temporal del evento final. Los modelos algor\u00edtmicos, en cambio, asignan un <em>lookback window<\/em> (ventana de atribuci\u00f3n) din\u00e1mico, cuyo algoritmo de decay o funci\u00f3n de atenuaci\u00f3n es la clave de la <b>caja negra<\/b>. Este es el punto de la cadena de valor donde el <b>Costo por Adquisici\u00f3n (CPA)<\/b> puede ser artificialmente inflado en el canal de mayor inversi\u00f3n.<\/p>\n<\/p>\n<div class=\"table-responsive\" style=\"overflow-x:auto; margin: 25px 0;\">\n<table class=\"wp-block-table is-style-stripes\" style=\"width:100%; border-collapse: collapse; border: 1px solid #ddd;\">\n<tr>\n<th style=\"border: 1px solid #ddd; padding: 12px; text-align: left; background-color: #f2f2f2; font-weight: bold;\">Modelo de Atribuci\u00f3n<\/th>\n<th style=\"border: 1px solid #ddd; padding: 12px; text-align: left; background-color: #f2f2f2; font-weight: bold;\">Base de Datos Principal<\/th>\n<th style=\"border: 1px solid #ddd; padding: 12px; text-align: left; background-color: #f2f2f2; font-weight: bold;\"><b>Desviaci\u00f3n Est\u00e1ndar de Cr\u00e9dito<\/b> (\u03c3%)<\/th>\n<th style=\"border: 1px solid #ddd; padding: 12px; text-align: left; background-color: #f2f2f2; font-weight: bold;\">Transparencia<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"border: 1px solid #ddd; padding: 12px; text-align: left; background-color: transparent; font-weight: normal;\"><b>\u00daltimo Clic<\/b><\/td>\n<td style=\"border: 1px solid #ddd; padding: 12px; text-align: left; background-color: transparent; font-weight: normal;\">Platform Log (Evento)<\/td>\n<td style=\"border: 1px solid #ddd; padding: 12px; text-align: left; background-color: transparent; font-weight: normal;\">5-10%<\/td>\n<td style=\"border: 1px solid #ddd; padding: 12px; text-align: left; background-color: transparent; font-weight: normal;\">Baja (Conf\u00eda en el <em>timestamp<\/em>)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"border: 1px solid #ddd; padding: 12px; text-align: left; background-color: transparent; font-weight: normal;\"><b>Lineal<\/b><\/td>\n<td style=\"border: 1px solid #ddd; padding: 12px; text-align: left; background-color: transparent; font-weight: normal;\">Platform Log (Evento)<\/td>\n<td style=\"border: 1px solid #ddd; padding: 12px; text-align: left; background-color: transparent; font-weight: normal;\">15-25%<\/td>\n<td style=\"border: 1px solid #ddd; padding: 12px; text-align: left; background-color: transparent; font-weight: normal;\">Media (F\u00f3rmula conocida)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"border: 1px solid #ddd; padding: 12px; text-align: left; background-color: transparent; font-weight: normal;\"><b>Algoritmo Ponderado<\/b> (Propietario)<\/td>\n<td style=\"border: 1px solid #ddd; padding: 12px; text-align: left; background-color: transparent; font-weight: normal;\"><b>Data Lake<\/b> Platform<\/td>\n<td style=\"border: 1px solid #ddd; padding: 12px; text-align: left; background-color: transparent; font-weight: normal;\">2-5% (Reportado)<\/td>\n<td style=\"border: 1px solid #ddd; padding: 12px; text-align: left; background-color: transparent; font-weight: normal;\">Nula (Opacidad de pesos)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"border: 1px solid #ddd; padding: 12px; text-align: left; background-color: transparent; font-weight: normal;\"><b>Atribuci\u00f3n Personalizada<\/b> (White-Box)<\/td>\n<td style=\"border: 1px solid #ddd; padding: 12px; text-align: left; background-color: transparent; font-weight: normal;\"><b>First-Party Data<\/b> + CRM<\/td>\n<td style=\"border: 1px solid #ddd; padding: 12px; text-align: left; background-color: transparent; font-weight: normal;\">8-12% (Auditado)<\/td>\n<td style=\"border: 1px solid #ddd; padding: 12px; text-align: left; background-color: transparent; font-weight: normal;\">Completa (F\u00f3rmula expl\u00edcita)<\/td>\n<\/tr>\n<\/table>\n<\/div>\n<h2>Diagn\u00f3stico Estrat\u00e9gico: El Mandato del First-Party Data Auditado<\/h2>\n<p><figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"576\" src=\"https:\/\/h2acomunicacion.cl\/estrategiadigital\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/INPOST_1_3622-1024x576.jpg\" class=\"wp-image-3726\" srcset=\"https:\/\/h2acomunicacion.cl\/estrategiadigital\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/INPOST_1_3622-1024x576.jpg 1024w, https:\/\/h2acomunicacion.cl\/estrategiadigital\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/INPOST_1_3622-300x169.jpg 300w, https:\/\/h2acomunicacion.cl\/estrategiadigital\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/INPOST_1_3622-768x432.jpg 768w, https:\/\/h2acomunicacion.cl\/estrategiadigital\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/INPOST_1_3622-747x420.jpg 747w, https:\/\/h2acomunicacion.cl\/estrategiadigital\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/INPOST_1_3622-150x84.jpg 150w, https:\/\/h2acomunicacion.cl\/estrategiadigital\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/INPOST_1_3622-696x392.jpg 696w, https:\/\/h2acomunicacion.cl\/estrategiadigital\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/INPOST_1_3622-1068x601.jpg 1068w, https:\/\/h2acomunicacion.cl\/estrategiadigital\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/INPOST_1_3622.jpg 1216w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n<\/p>\n<p>La m\u00e9trica irrefutable no es una sola cifra, sino el resultado de un modelo predictivo de atribuci\u00f3n operando sobre una infraestructura de datos controlada: el modelo <em>White-Box<\/em>. Para neutralizar la opacidad de la <b>caja negra<\/b>, la \u00fanica estrategia viable es construir un <b>Data Warehouse<\/b> de primer nivel, donde el <b>Valor de Vida del Cliente Ajustado por Ingresos (LTV-R)<\/b> se calcule en un entorno aislado, libre de los sesgos inherentes al vendedor. Este proceso no es una agregaci\u00f3n; es una re-ejecuci\u00f3n forense de la l\u00f3gica de atribuci\u00f3n.<\/p>\n<div class=\"ad-container\" style=\"         display: block;         clear: both;         text-align: center;         margin: 40px auto;         \/* M\u00e1s aire vertical *\/         max-width: 100%;           \/* OBLIGATORIO: No pasar del 100% del padre *\/         overflow: hidden;          \/* OBLIGATORIO: Cortar si Google se pasa *\/         border-top: 1px solid #333;    \/* L\u00ednea sutil arriba *\/         border-bottom: 1px solid #333; \/* L\u00ednea sutil abajo *\/         padding: 20px 0;         background-color: transparent;\">\n<div style=\"font-size: 10px; color: #666; margin-bottom: 10px; text-transform: uppercase; letter-spacing: 1px; font-family: sans-serif;\">             Publicidad         <\/div>\n<p>                  <script async src=\"https:\/\/pagead2.googlesyndication.com\/pagead\/js\/adsbygoogle.js?client=ca-pub-5903988257337674\"      crossorigin=\"anonymous\"><\/script> <ins class=\"adsbygoogle\"      style=\"display:block; text-align:center;\"      data-ad-layout=\"in-article\"      data-ad-format=\"fluid\"      data-ad-client=\"ca-pub-5903988257337674\"      data-ad-slot=\"5225460764\"><\/ins> <script>      (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); <\/script>     <\/div>\n<h3>Variables Cr\u00edticas: Decodificaci\u00f3n del Algoritmo &#8216;White-Box&#8217;<\/h3>\n<p>La decodificaci\u00f3n comienza con la captura granular de la se\u00f1al, no con la agregaci\u00f3n. Es imperativo que cada interacci\u00f3n sea registrada con una clave de usuario o sesi\u00f3n persistente y se fusione con la data financiera del CRM.<\/p>\n<p>La secuencia t\u00e9cnica de un procesamiento de se\u00f1ales para un modelo <b>Algoritmo de Atribuci\u00f3n Ponderada<\/b> auditable es la siguiente:<\/p>\n<p>1.  <em>Recolecci\u00f3n de Eventos<\/em>: Ingesta de <em>raw logs<\/em> (clicks, impresiones, <em>views<\/em>) a trav\u00e9s de un servidor de seguimiento (<em>server-side tracking<\/em>) para asegurar la posesi\u00f3n de la <em>timestamp<\/em> original.<\/p>\n<div class=\"ad-container\" style=\"         display: block;         clear: both;         text-align: center;         margin: 40px auto;         \/* M\u00e1s aire vertical *\/         max-width: 100%;           \/* OBLIGATORIO: No pasar del 100% del padre *\/         overflow: hidden;          \/* OBLIGATORIO: Cortar si Google se pasa *\/         border-top: 1px solid #333;    \/* L\u00ednea sutil arriba *\/         border-bottom: 1px solid #333; \/* L\u00ednea sutil abajo *\/         padding: 20px 0;         background-color: transparent;\">\n<div style=\"font-size: 10px; color: #666; margin-bottom: 10px; text-transform: uppercase; letter-spacing: 1px; font-family: sans-serif;\">             Publicidad         <\/div>\n<p>                  <script async src=\"https:\/\/pagead2.googlesyndication.com\/pagead\/js\/adsbygoogle.js?client=ca-pub-5903988257337674\"      crossorigin=\"anonymous\"><\/script> <ins class=\"adsbygoogle\"      style=\"display:block; text-align:center;\"      data-ad-layout=\"in-article\"      data-ad-format=\"fluid\"      data-ad-client=\"ca-pub-5903988257337674\"      data-ad-slot=\"5225460764\"><\/ins> <script>      (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); <\/script>     <\/div>\n<p>2.  <em>Unificaci\u00f3n de Identidad<\/em>: Aplicaci\u00f3n de un algoritmo de <em>stitching<\/em> (uni\u00f3n) para unificar las identidades (ID An\u00f3nimo, Email Hash, ID de Cliente CRM) a trav\u00e9s de un <em>user-graph<\/em> interno.<\/p>\n<p>3.  <em>Filtrado y Limpieza de Se\u00f1ales<\/em>: Eliminaci\u00f3n de tr\u00e1fico an\u00f3malo, <em>click-fraud<\/em> y duplicaciones de eventos basados en la m\u00e9trica de <em>jitter<\/em> temporal.<\/p>\n<p>4.  <em>Modelado de la Trayectoria<\/em>: Transformaci\u00f3n de la secuencia de eventos a una cadena de Markov o un modelo de trayectoria discreta para cada usuario convertido.<\/p>\n<div class=\"ad-container\" style=\"         display: block;         clear: both;         text-align: center;         margin: 40px auto;         \/* M\u00e1s aire vertical *\/         max-width: 100%;           \/* OBLIGATORIO: No pasar del 100% del padre *\/         overflow: hidden;          \/* OBLIGATORIO: Cortar si Google se pasa *\/         border-top: 1px solid #333;    \/* L\u00ednea sutil arriba *\/         border-bottom: 1px solid #333; \/* L\u00ednea sutil abajo *\/         padding: 20px 0;         background-color: transparent;\">\n<div style=\"font-size: 10px; color: #666; margin-bottom: 10px; text-transform: uppercase; letter-spacing: 1px; font-family: sans-serif;\">             Publicidad         <\/div>\n<p>                  <script async src=\"https:\/\/pagead2.googlesyndication.com\/pagead\/js\/adsbygoogle.js?client=ca-pub-5903988257337674\"      crossorigin=\"anonymous\"><\/script> <ins class=\"adsbygoogle\"      style=\"display:block; text-align:center;\"      data-ad-layout=\"in-article\"      data-ad-format=\"fluid\"      data-ad-client=\"ca-pub-5903988257337674\"      data-ad-slot=\"5225460764\"><\/ins> <script>      (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); <\/script>     <\/div>\n<p>5.  <em>Asignaci\u00f3n de Ponderaci\u00f3n<\/em>: Aplicaci\u00f3n de un m\u00e9todo expl\u00edcito (ej. <em>Shapley Value<\/em> o Ponderaci\u00f3n Exponencial Decadente) para calcular la contribuci\u00f3n marginal de cada punto de contacto en la trayectoria.<\/p>\n<p>El valor de este modelo auditable reside en su capacidad para medir la contribuci\u00f3n neta (no correlacionada) de cada canal al <b>Pipeline<\/b> de ventas, aislando el impacto real del gasto publicitario. Un modelo &#8216;white-box&#8217; permite, por ejemplo, identificar la fuente de <b>Dark Traffic<\/b> (tr\u00e1fico directo no atribuido) y re-asignar el cr\u00e9dito, un desaf\u00edo que los modelos propietarios de las plataformas tienden a ignorar o a atribuir por defecto al canal dominante.<\/p>\n<p>> El \u00fanico camino hacia la optimizaci\u00f3n presupuestaria en el ecosistema digital moderno no pasa por confiar en el <b>Retorno de la Inversi\u00f3n Publicitaria (ROAS)<\/b> reportado por el vendedor, sino por construir un <em>golden record<\/em> transaccional propio. Esta arquitectura de datos, basada en un <b>Pipeline ETL<\/b> de primer nivel y un modelo <em>white-box<\/em>, convierte la atribuci\u00f3n de una declaraci\u00f3n de marketing en una ecuaci\u00f3n contable forense.<\/p>\n<div class=\"ad-container\" style=\"         display: block;         clear: both;         text-align: center;         margin: 40px auto;         \/* M\u00e1s aire vertical *\/         max-width: 100%;           \/* OBLIGATORIO: No pasar del 100% del padre *\/         overflow: hidden;          \/* OBLIGATORIO: Cortar si Google se pasa *\/         border-top: 1px solid #333;    \/* L\u00ednea sutil arriba *\/         border-bottom: 1px solid #333; \/* L\u00ednea sutil abajo *\/         padding: 20px 0;         background-color: transparent;\">\n<div style=\"font-size: 10px; color: #666; margin-bottom: 10px; text-transform: uppercase; letter-spacing: 1px; font-family: sans-serif;\">             Publicidad         <\/div>\n<p>                  <script async src=\"https:\/\/pagead2.googlesyndication.com\/pagead\/js\/adsbygoogle.js?client=ca-pub-5903988257337674\"      crossorigin=\"anonymous\"><\/script> <ins class=\"adsbygoogle\"      style=\"display:block; text-align:center;\"      data-ad-layout=\"in-article\"      data-ad-format=\"fluid\"      data-ad-client=\"ca-pub-5903988257337674\"      data-ad-slot=\"5225460764\"><\/ins> <script>      (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); <\/script>     <\/div>\n<p>El objetivo es cambiar el enfoque del <b>Costo por Adquisici\u00f3n (CPA)<\/b> a la m\u00e9trica de <b>Margen de Contribuci\u00f3n por Segmento Adquirido<\/b>, un KPI que solo es posible auditar con datos propios y modelos transparentes. Para una inmersi\u00f3n profunda en las metodolog\u00edas de <em>Data Quality<\/em> para la atribuci\u00f3n, se recomienda la documentaci\u00f3n t\u00e9cnica sobre la integraci\u00f3n de <b>CRM<\/b> con repositorios de <b>First-Party Data<\/b> y la observabilidad de los <em>pipelines<\/em> aqu\u00ed.<\/p>\n<\/p>\n<\/div>\n<div style='background:#f2f2f2;color:#333333;padding:15px;margin-top:40px;border-radius:5px;text-align:right;'><strong>I\u00f1aki Vega<br \/>Director Senior de Modelos de Atribuci\u00f3n<\/strong><\/div>\n<p>Esperamos que esta gu\u00eda sobre <strong>Algoritmo de Atribuci\u00f3n<\/strong> te haya dado una nueva perspectiva.<\/p>\n<p><script type=\"application\/ld+json\">{\"@context\": \"https:\/\/schema.org\", \"@type\": \"Article\", \"headline\": \"Algoritmo de Atribuci\u00f3n: Descomposici\u00f3n Forense y Combate a la Caja Negra\", \"inLanguage\": \"es_ES\", \"image\": [], \"author\": {\"@type\": \"Organization\", \"name\": \"Estrategia Digital\", \"url\": \"https:\/\/h2acomunicacion.cl\/estrategiadigital\/2025\/01\/20\/la-metrica-irrefutable-descomposicion-forense-del-algoritmo-de-atribucion-de-plataformas-y-el-combate-a-la-caja-negra\/\"}, \"publisher\": {\"@type\": \"Organization\", \"name\": \"Estrategia Digital\", \"logo\": null}, \"datePublished\": \"2026-02-07T19:36:11.185170\", \"dateModified\": \"2026-02-07T19:36:11.185170\"}<\/script><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Analizamos la opacidad del Algoritmo de Atribuci\u00f3n (caja negra) de las plataformas. 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