Qué es un algoritmo y por qué importa en marketing

La palabra "algoritmo" se ha convertido en una de las más usadas y peor entendidas del marketing digital. Cada vez que un equipo lamenta "el algoritmo cambió," cada vez que se invierte en SEO para "agradar al algoritmo de Google," cada vez que un creador analiza por qué su vídeo en TikTok no tuvo alcance —todos están refiriéndose a un concepto técnico con una historia de doce siglos y unas implicaciones que, en 2026, exceden largamente "qué hacer para que mi post tenga más likes."

Este artículo recorre qué es un algoritmo en serio, de dónde viene la palabra, cómo funcionan los algoritmos que más afectan al marketing actual, qué cambió con la llegada de modelos de IA generativa, qué dice la regulación europea reciente, y cómo se trabaja con ellos sin caer en supersticiones ni intentos inútiles de "engañarlos."

Qué es exactamente un algoritmo

Una definición rigurosa: un algoritmo es una secuencia finita de instrucciones bien definidas para resolver un problema o realizar una tarea.

La definición tiene tres elementos importantes:

• Finita: el algoritmo termina en un número limitado de pasos.
• Bien definida: cada paso es claro y no ambiguo.
• Resuelve algo: tiene un propósito.

Una receta de cocina es un algoritmo. Las instrucciones de montaje de un mueble son un algoritmo. La división larga que aprendimos en primaria es un algoritmo. La diferencia entre estos ejemplos cotidianos y los algoritmos de software es solo la velocidad y el volumen de datos: un ordenador puede ejecutar miles de millones de pasos por segundo sobre datasets que ningún humano podría procesar a mano.

El origen: un matemático persa del siglo IX

La etimología es bonita y poco conocida.

Muhammad ibn Musa Al-Khwarizmi (c. 780-850) fue un matemático, astrónomo y geógrafo persa que trabajó en la Casa de la Sabiduría de Bagdad —el centro académico más importante del mundo islámico durante la Edad Dorada—. Sus tratados sobre aritmética y, especialmente, su libro "Al-Kitab al-mukhtasar fi hisab al-jabr wal-muqabala" (alrededor del año 820), introdujeron al mundo árabe los números indo-arábigos que hoy usamos universalmente y formalizaron procedimientos sistemáticos para resolver ecuaciones.

Cuando sus obras se tradujeron al latín en la Edad Media (siglo XII), su nombre se latinizó como Algorismi o Algoritmi. La palabra "algoritmo" entró al léxico europeo como sinónimo de "procedimiento de cálculo." De su obra también obtenemos la palabra álgebra (de al-jabr, "restauración," parte del título de su libro).

Antes de Al-Khwarizmi, ya existían algoritmos. Euclides, alrededor del 300 a.C., describió en sus Elementos el algoritmo para hallar el máximo común divisor de dos números —algoritmo que sigue siendo el método más eficiente conocido y aún se enseña en informática teórica.

Pero el concepto formal y el nombre proceden de Al-Khwarizmi. Cuando alguien dice "el algoritmo de TikTok," está usando una palabra que viaja desde la Bagdad del siglo IX.

El siglo XX: del cálculo al ordenador

Ada Lovelace (1815-1852), matemática inglesa hija de Lord Byron, escribió en 1843 lo que se considera el primer algoritmo destinado a ser ejecutado por una máquina: una secuencia para calcular números de Bernoulli en la Analytical Engine de Charles Babbage (que nunca se construyó del todo). Esa nota la convierte en pionera de la programación, un siglo antes de que existieran ordenadores reales.

Alan Turing, en 1936, publicó "On Computable Numbers, with an Application to the Entscheidungsproblem". El artículo formalizó la noción de máquina de Turing —modelo abstracto de computación universal— y, con él, lo que significa que algo sea "computable" mediante un algoritmo. La obra es uno de los pilares fundacionales de la informática.

Donald Knuth, profesor en Stanford, comenzó en 1962 a publicar "The Art of Computer Programming" —proyecto monumental cuyos primeros volúmenes salieron en 1968 y que sigue actualizándose. Es la referencia clásica en algoritmos estructurados.

A mediados del siglo XX, la complejidad algorítmica y el análisis de rendimiento —cuánto tarda un algoritmo, cuánta memoria usa— se volvieron campo propio. La notación "Big O" para describir complejidad asintótica se popularizó desde los años 70.

Los algoritmos que sí afectan al marketing

En 2026, los algoritmos que más afectan a un equipo de marketing no son los de cálculo numérico. Son los algoritmos de ranking y recomendación que deciden qué contenido se muestra, a quién y en qué orden.

Google y el ranking de búsqueda

El algoritmo seminal es PageRank, desarrollado por Larry Page y Sergey Brin en Stanford entre 1996 y 1998 como base de Google. La idea: tratar la web como un grafo donde los enlaces son votos, y considerar más relevantes las páginas con más enlaces entrantes —especialmente de páginas a su vez relevantes.

PageRank fue solo el principio. El ranking de Google ha pasado por décadas de evolución:

• Panda (2011): atacó contenido de baja calidad y "content farms."
• Penguin (2012): atacó spam de enlaces manipulados.
• Hummingbird (2013): replanteó la búsqueda hacia comprensión semántica de la consulta.
• RankBrain (2015): primer componente de machine learning visible, ayuda a interpretar consultas inéditas.
• BERT (2019): comprensión del lenguaje natural a nivel contextual mucho mejor.
• MUM (Multitask Unified Model, 2021): modelos multimodales más potentes.
• Helpful Content Update (2022): penaliza contenido escrito para SEO sin valor real.
• AI Overviews (mayo 2024, expandido en 2025-2026): respuestas generadas por IA por encima de los resultados orgánicos.

Hoy "el algoritmo de Google" no es un algoritmo. Es un sistema de cientos de señales y modelos de aprendizaje automático actualizándose continuamente.

YouTube y las dos métricas decisivas

YouTube hizo el cambio más conocido en su algoritmo en 2012, cuando pasó de optimizar por clics a optimizar por tiempo de visualización (watch time). Ese cambio reformó toda la creator economy: vídeos cortos y clickbait perdieron prioridad; vídeos que retenían audiencia durante minutos ganaron alcance.

Desde 2016, YouTube usa redes neuronales profundas para personalización: el sistema considera no solo señales históricas del usuario sino también señales contextuales y predicciones a corto y largo plazo. La métrica clave evolucionó hacia valued watch time: tiempo de visualización ponderado por satisfacción declarada (encuestas, likes, dislikes, no me gusta).

Meta (Facebook + Instagram)

EdgeRank, el algoritmo público de Facebook entre 2010 y 2013, usaba tres factores: afinidad con el creador, peso del contenido, decay temporal. Era explicable. Lo sustituyeron por sistemas de ML opacos a partir de 2013-2014.

Hoy Meta combina cientos de señales por usuario y por pieza de contenido, con modelos de predicción específicos para cada tipo de contenido (texto, imagen, vídeo, Reels). El algoritmo de Reels, lanzado en 2020, comparte ADN con TikTok: prioriza retención y completion rate por encima de afinidad con el creador.

TikTok y la For You Page

TikTok ha sido extraordinariamente exitoso construyendo una experiencia donde el algoritmo decide casi todo. La For You Page (FYP) es el feed por defecto, alimentado por un algoritmo de recomendación que personaliza extremadamente rápido —en ocasiones identificando intereses específicos del usuario en menos de 40 minutos de uso.

Documentos internos filtrados a The New York Times en 2021 y materiales adicionales de 2022 describieron las cuatro métricas centrales del algoritmo de TikTok: likes, comentarios, playtime, plays —ponderadas en una fórmula de "valor predicho" para cada vídeo. La señal dominante es completion rate (qué porcentaje del vídeo se ve hasta el final), seguida de rewatch rate (cuántas veces alguien lo ve seguido).

La consecuencia para creadores: hooks fuertes, vídeos cortos que se ven completos, contenido que invita a rever.

LinkedIn

LinkedIn ha hecho varios giros públicos. En 2018-2020 priorizó alcance personal de cuentas no comerciales. Desde aproximadamente 2022, ha intentado equilibrar contenido de creators expertos con contenido corporativo. Su algoritmo prioriza ahora dwell time (tiempo dedicado al post), comentarios sustanciales, y conexiones de segundo grado relevantes.

Algoritmos de paid media

Cubierto en detalle en otro artículo, pero resumido: Google Smart Bidding, Meta Advantage+, Performance Max. Algoritmos que optimizan pujas en milisegundos según el valor predicho de cada subasta para el anunciante. El humano define objetivos; el algoritmo decide la mecánica.

Modelos de IA generativa

Desde finales de 2022, GPT-3.5/4 (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google), Llama (Meta) son algoritmos en sentido estricto —enormemente complejos, basados en arquitectura Transformer (Vaswani et al., 2017)— que generan texto, imagen y código en respuesta a prompts. Han pasado de novedad a infraestructura básica de marketing en menos de tres años.

La regulación europea: DSA y transparencia

La Unión Europea ha movido ficha. La Digital Services Act (DSA) —Reglamento (UE) 2022/2065—, aprobada en octubre de 2022 y en aplicación desde 17 de febrero de 2024 para todas las plataformas, exige a las grandes plataformas digitales (designadas "Very Large Online Platforms" o VLOPs) más de 45 millones de usuarios mensuales en la UE—mayor transparencia sobre cómo funcionan sus algoritmos.

Algunas obligaciones concretas:

• Documentación pública de los principales parámetros del algoritmo de recomendación.
• Opción para los usuarios de elegir feeds no algorítmicos (típicamente cronológicos).
• Auditorías independientes anuales del riesgo sistémico.
• Transparencia sobre publicidad y segmentación.
• Datos accesibles para investigadores acreditados.

La consecuencia para profesionales del marketing: por primera vez, partes del funcionamiento de los algoritmos que afectan a sus campañas están documentadas oficialmente. Útil leer las Statements of Reasons que TikTok, Meta, Google y otras VLOPs publican periódicamente; los System Cards de Meta; las Transparency Reports.

A nivel global, cuestiones como filter bubbles (Eli Pariser, The Filter Bubble, 2011) y diseño adictivo (Tristan Harris, Center for Humane Technology) han presionado a la industria, aunque con avances dispares.

Cómo se trabaja con algoritmos en marketing

La pregunta operativa: ¿qué puede hacer un equipo para "trabajar bien" con los algoritmos de las plataformas donde publica? Tres principios.

Optimizar para el objetivo del algoritmo, que coincide con el del usuario. Los algoritmos de plataformas serias intentan maximizar satisfacción del usuario (con la diferencia de que también monetizan). Por tanto, optimizar para utilidad real, retención genuina, completion rate, comentarios sustanciales —es alineado con lo que el algoritmo busca. Optimizar para "engaño" o métricas de vanidad rara vez sostiene.

Comprender las métricas dominantes de cada plataforma. Distinto orden de prioridad por canal: TikTok valora completion y rewatch; YouTube valora valued watch time; Google valora helpful content y experiencia de página; LinkedIn valora dwell time y comentarios sustanciales; Meta varía por tipo de contenido.

Producir consistente y medir. Algoritmos de ML necesitan datos para clasificarte. Una cuenta con publicaciones esporádicas no le da al sistema señal suficiente. Frecuencia regular —incluso modesta— produce mejor clasificación que ráfagas seguidas de silencio.

Lo que no funciona en 2026:

• Trucos de hashtags masivos sin relación con el contenido.
• Bots y interacción comprada: detectados con creciente fiabilidad y penalizados.
• Engagement bait (preguntas vacías para generar comentarios): los algoritmos lo detectan y penalizan.
• Contenido reposteado sin adaptación: vídeos con marca de agua de TikTok subidos a Reels reciben menos alcance.
• Keyword stuffing en SEO: contraproducente desde Panda 2011, sigue siéndolo más en la era BERT/MUM.

Errores comunes

Tratar "el algoritmo" como antagonista. Las plataformas no están conspirando contra tu marca; están optimizando para usuarios y monetización. Alinearte con eso, no contra eso.

Buscar "hacks" que duran semanas. Lo que funcionó hace seis meses puede no funcionar hoy. Lo que funciona consistentemente es contenido genuinamente útil para una audiencia identificable.

Confundir alcance con impacto. Un post viral que no convierte es vanidad. La métrica que importa es la del negocio, no la del feed.

Ignorar la diferencia entre plataformas. Replicar la misma pieza con la misma estrategia en TikTok, Reels, Shorts y LinkedIn es desperdicio. Cada algoritmo prioriza señales distintas.

No medir. Si publicas y no analizas qué funciona, el aprendizaje no se acumula y cada pieza es lotería. Análisis básico —retención, CTR, conversión— retroalimenta decisiones futuras.

Asumir que "funcionar con el algoritmo" significa traicionar la marca. Falsa dicotomía. Las marcas con voz y posicionamiento claros funcionan bien en algoritmos modernos cuando producen consistentemente.

Olvidar que los algoritmos son temporales. Optimizar mucho para Twitter pre-Musk fue una inversión que se volatilizó. Optimizar para Vine antes de su cierre, igual. Construir audiencia owned (email, sitio propio) es complemento crítico al alquiler de atención en plataformas.

Cómo encajar el conocimiento de algoritmos en operaciones creativas

Operaciones creativas son lo que permite que un equipo no reaccione a cada cambio de algoritmo improvisando, sino que ajuste sistema. Eso significa: producción regular, plantillas adaptadas por canal, métricas que se revisan, hipótesis que se prueban, conocimiento que se acumula.

En Polimake, Studio define la estrategia editorial considerando dinámicas de cada plataforma; Studio coordina calendario y experimentación; Media produce variantes adaptadas a las prioridades algorítmicas de cada canal.

Esto se relaciona con SEO que es esencialmente trabajo con el algoritmo de Google, con tasa de rebote y otras métricas que alimentan los algoritmos, y con la comunicación base que sostiene una voz coherente independientemente del canal.

Para cerrar

Un algoritmo no es magia ni enemigo. Es un procedimiento —con doce siglos de historia, desde Al-Khwarizmi en Bagdad— que las plataformas modernas han escalado a sistemas de inteligencia artificial que deciden qué se ve y qué no. Trabajar bien con ellos no requiere trucos; requiere alinearse con el objetivo del algoritmo (servir bien al usuario), conocer las métricas dominantes por plataforma, producir consistentemente, medir, y construir presencia más allá de plataformas individuales.

La práctica que mejor envejece: tratar algoritmos como infraestructura cambiante sobre la que se construye —no como reglas estables a memorizar, ni como sistemas hostiles a hackear. Las marcas que entienden esto son menos volátiles cuando los algoritmos cambian, porque no dependen de explotar reglas concretas.

Referencias rápidas

• Algoritmo = secuencia finita de pasos para resolver una tarea.
• Etimología: Al-Khwarizmi (Bagdad, siglo IX).
• Turing (1936) formalizó el concepto matemático.
• PageRank (Page & Brin, 1996-1998) fundó el ranking moderno.
• Google evolución: PageRank → Panda → Penguin → Hummingbird → RankBrain → BERT → MUM → AI Overviews.
• YouTube 2012: pivot a watch time. 2016: deep neural networks.
• TikTok: completion rate y rewatch rate como métricas dominantes.
• DSA UE en aplicación desde febrero 2024: documentación obligatoria para VLOPs.
• No "engañar al algoritmo": alinearse con su objetivo (servir al usuario).
• Producir consistente: ML necesita datos para clasificarte.
• Diversificar plataformas y construir audiencia owned (email, sitio propio).