El entorno digital ha cambiado de forma permanente y fundamental. La cuota de Google en el mercado de motores de búsqueda ya ha caído del 93,37 % en 2023 al 89,34 % en 2025. Una tendencia similar es bastante evidente en cómo los usuarios de la Generación Z evitan los motores de búsqueda tradicionales y utilizan plataformas de redes sociales para descubrir contenido. Por ello, estamos seguros de que la investigación online y el comportamiento de búsqueda han cambiado desde la irrupción de las herramientas de IA.
En esta nueva era, los profesionales del marketing se enfrentan a un nuevo panorama de búsqueda mejorada con IA, donde un bot de IA se usa para descubrir productos y evaluar marcas nuevas. Este cambio, tal como predijo Gartner, podría significar que los motores de búsqueda tradicionales pierdan casi el 25 % del tráfico web para 2026. Así que, si desea promocionar sus productos mediante anuncios, el nuevo terreno para mostrarlos serán los motores de búsqueda con IA. Esta es exactamente la razón por la que los profesionales del marketing deben cambiar su enfoque de los anuncios de búsqueda o display y centrarse más en crear anuncios PPC para motores de búsqueda con IA.
No se trata de una actualización gradual, sino de una reescritura estructural de la búsqueda, con graves repercusiones para la publicidad de pago. La publicidad en motores de búsqueda con IA está cambiando la experiencia del consumidor y la práctica del marketing, socavando el dominio histórico de Google y otros métodos de búsqueda tradicionales. El éxito en este nuevo entorno exige agilidad estratégica, mucha experimentación e inversión en estrategias específicas nativas de IA.
Declive del dominio tradicional y auge de los resultados basados en IA
El panorama de los motores de búsqueda tradicionales está atravesando un periodo de cambio drástico. Con el auge de motores de búsqueda de alta capacidad impulsados por IA, las empresas se ven obligadas a reexaminar sus estrategias de marketing. Para la mayoría de las consultas, los usuarios se sienten cada vez más atraídos por plataformas como ChatGPT, Gemini, Copilot, Perplexity y Claude, que ofrecen respuestas más personalizadas y directas que los motores de búsqueda tradicionales.
Las tendencias sugieren ampliamente que aproximadamente el 50 % de las búsquedas de Google ya incluyen resúmenes de IA, y se supone que esta cuota alcanzará el 75 % en 2028. Los clientes han empezado a buscar deliberadamente motores de búsqueda impulsados por IA, y la mayoría los sitúa como su principal fuente digital para tomar decisiones de compra.
Esta adopción está bien extendida entre generaciones, pero el cambio más evidente se observa en la Generación Z, que prefiere centros de redes sociales como TikTok e Instagram para descubrir contenido. Este cambio en el comportamiento del consumidor significa que los motores de búsqueda tradicionales ya han experimentado una caída del 9 % en las consultas iniciales. Estos datos también se corroboran con la caída de Google en el mercado de motores de búsqueda y su intento de contrarrestar esta tendencia con sus propias AI Overviews, que ya llegan a más de mil millones de usuarios al mes.
Esto confirma que estamos presenciando un cambio fundamental en la publicidad digital. La publicidad en motores de búsqueda con IA debe tener en cuenta ahora sistemas en los que los anuncios se extraen sin fisuras de campañas existentes (Search, Shopping, Performance Max y campañas de apps) y se integran directamente en las respuestas de la IA y en recorridos conversacionales. Las páginas de resultados de los motores de búsqueda (SERP) para las que hemos optimizado durante años se están transformando en nuevas superficies que se ven y actúan de forma distinta.
El recorrido de decisión del consumidor impulsado por IA
La búsqueda impulsada por IA se aprovecha a menudo en prácticamente todas las etapas del recorrido de decisión del consumidor. Más del 70 por ciento de los usuarios de búsqueda con IA empezó haciendo preguntas al inicio del embudo para informarse sobre la categoría, la marca, el producto o el servicio.
Si un consumidor quisiera saber cuáles son las mejores zapatillas de cross-training, una búsqueda con IA le ayuda a entender de inmediato qué es importante en cuanto a precio, estilo y funcionalidad, qué marcas destacan en distintas características y a identificar modelos con reseñas notables. El consumidor puede incluso personalizar la búsqueda según sus propios parámetros, como el presupuesto o sus objetivos de entrenamiento. En comparación, llegar a una conclusión similar con una búsqueda normal exigiría que el consumidor navegara por hilos de debate en línea, después revisara varios sitios de reseñas y páginas de producto, resumiendo información de tres o más fuentes.
El impacto posterior de esta eficiencia es claro, ya que el 44 por ciento de los usuarios de búsqueda con IA afirma que es su método principal y su fuente preferida de información, significativamente más que la búsqueda tradicional (31 por ciento), los sitios web de minoristas/marcas (9 por ciento) o los sitios de reseñas (6 por ciento).
Generative AI Engine Optimization (GEO): el nuevo mandato
A medida que los consumidores toman cada vez más decisiones de compra dentro de plataformas de IA, las marcas que quieran ganar deben actuar para mejorar la visibilidad y las percepciones positivas no solo en los resúmenes de IA, sino también en la propia plataforma de IA. Por eso es necesaria para la estrategia la evolución de nuestro concepto de optimización para motores de IA generativa (GEO). Hace apenas unos años, la optimización para motores de búsqueda (SEO) era el eje de la estrategia de marketing, y ahora las marcas deben encontrar la manera de ser también un componente de cualquier estrategia digital y de marketing integrada que garantice cobertura en los puntos de contacto de decisión del consumidor.
Ser una marca sólida con un rendimiento histórico ya no indica que una marca pueda competir en este nuevo mundo; la visibilidad no está garantizada. De hecho, a los líderes del mercado no se les garantiza visibilidad en la búsqueda con IA.
Por qué las marcas no aparecen en los resultados de búsqueda con IA
La principal diferencia entre el SEO y el GEO radica en el material fuente subyacente. El SEO siempre se ha centrado en el contenido asociado al propio sitio web de la marca; sin embargo, el sitio web propio de la marca representa ahora solo el 5-10 % de las fuentes a las que hará referencia la búsqueda con IA. La búsqueda con IA se nutre del repositorio de fuentes más amplio y diverso que utiliza para generar resultados, que incluirá afiliados y materiales de contenido generado por usuarios (UGC). Esas fuentes variarán considerablemente entre los LLM, los elementos codificados por geografía, categoría de búsqueda y tipo de pregunta, y sin duda cambiarán a medida que mejoren los LLM.
En categorías importantes como tarjetas de crédito, ropa, electrónica y hoteles, algunas marcas líderes pueden faltar en algunas respuestas de plataformas de búsqueda con IA, como Google AI Overview. Eso significa que algunas marcas pueden tener una cuota menor en la búsqueda con IA que en la búsqueda tradicional, y que la que sugeriría su cuota de mercado global.
Las marcas deben tener en cuenta dos cosas para afianzarse en este panorama de fuentes: las preguntas que hacen los consumidores y las fuentes que las responden. Además, las marcas deben mantenerse al día sobre la evolución de los LLM. Solo el 16 % de las marcas hace actualmente un seguimiento sistemático del rendimiento en la búsqueda con IA.
Invertir en GEO: una hoja de ruta en cuatro pasos.
Para ganar en la era de la búsqueda con IA, las marcas deben replantearse cómo estructuran, producen y amplifican su contenido. Cuatro cosas pueden ayudar a las organizaciones a avanzar hacia el GEO con éxito:
- Realizar un diagnóstico exhaustivo: Las empresas necesitan evaluar el rendimiento GEO existente para medir el valor potencial en riesgo. Según la experiencia pasada, no es raro que incluso las empresas líderes de un sector vayan entre un 20 y un 50 por ciento por detrás en GEO respecto a su rendimiento SEO. Un diagnóstico exhaustivo evalúa el sentimiento y la visibilidad en los motores de búsqueda basados en IA e identifica los impulsores del rendimiento originados en fuentes de contenido individuales.
- Reorientar las estrategias e inversiones de contenido: Este paso se centra en la amplia variedad de tipos de contenido que sirven para responder a las búsquedas con IA: los servicios de marketing de contenidos propios, los debates de la comunidad y el contenido de terceros. Por ejemplo, tanto en servicios financieros como en bienes de consumo envasados, más del 65 % de las fuentes que usan los motores de búsqueda con IA proceden de sitios de editores (microsites y revistas), sitios de afiliados y contenido generado por usuarios.
- Optimizar el contenido para la búsqueda con IA: Optimizar significa aumentar la credibilidad y la relevancia relacionadas con la información única y la cobertura temática, así como optimizar la estructura del contenido para que sea clara y use encabezados. Es importante asegurarse de que el contenido propio y el de prensa estén optimizados para los LLM.
- Invertir en GEO como capacidad central: Invertir significa desarrollar una prioridad estratégica para la IA y una capacidad multifuncional que abarque el marketing, el SEO y la experiencia del cliente.
La colisión: la publicidad en motores de búsqueda con IA y AI Mode
La dificultad principal y urgente para los profesionales del marketing es cómo colocarán publicidad en las AI Overviews y el AI Mode de Google. Google no solo usa la IA para crear respuestas a las consultas de los usuarios; la aprovecha para guiar a los usuarios a través de experiencias conversacionales de varios pasos. Esto pretende «reducir el tiempo entre el descubrimiento y la decisión».
Google ha sido muy claro con su visión; se informa de que las AI Overviews fueron uno de los lanzamientos más exitosos de Search en los últimos 10 años. Google también mencionó un aumento significativo de las consultas comerciales en varios mercados importantes. Los anuncios se incorporarán directamente a estas superficies de IA, de nuevo a partir de las campañas publicitarias existentes: Search, Shopping, Performance Max y campañas de apps. A veces los anuncios se mostrarán encima o debajo de los resúmenes de IA; a veces pueden estar integrados dentro de un resumen de IA.
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La realidad opaca del inventario combinado
Para los anunciantes, el problema es la transparencia. Google considera el anuncio «solo una parte del recorrido» del usuario. Para el anunciante, no hay opción de exclusión, ni nuevo tipo de campaña, ni informes que diferencien las impresiones o los clics de AI Mode frente a la búsqueda tradicional. El inventario está combinado. Básicamente, los profesionales del marketing pujarán a ciegas sin saber si un anuncio apareció en una SERP normal o en una SERP generada por IA.
Esta compresión estructural favorece a Google. La organización ha inclinado constantemente el péndulo hacia la monetización, desviando el tráfico de los anuncios de Shopping para desplazar a los anuncios de texto, y ahora sustituyendo Performance Max sin revelar dónde se mostrarán los anuncios. AI Mode es la máxima evolución de que el anuncio aparezca directamente dentro del conjunto de respuestas. Como señaló con tanta elocuencia Rand Fishkin, es obvio – “el cero clics se está apoderando de todo. Google intenta responder a las búsquedas sin un clic.”
El problema de la oferta y la demanda: el aumento de los CPC
Los cambios en el comportamiento de los usuarios generados por las AI Overviews crean un escenario clásico de oferta y demanda para la búsqueda de pago. Los datos señalan que cuando hay una AI Overview presente:
- Solo el 8 % de las visitas incluyó un clic en los resultados tradicionales, frente al 15 % cuando no aparecía ninguna descripción general.
- Solo el 1 % de las visitas en IA incluyó un clic en uno de los enlaces del cuadro de IA.
- Similarweb registró un enorme aumento de las tendencias de búsqueda sin clics hasta casi el 70 % de todas las consultas a mediados de 2025.
- En las consultas de noticias, el tráfico hacia un resultado bien posicionado se redujo casi un 80 % cuando una AI Overview aparecía encima.
Si menos personas hacen clic hacia los sitios web, la demanda y la competencia por los clics serán mayores. El espacio publicitario estará aún más congestionado a medida que aumenten los CPC. Como el contrapunto orgánico se reduce, se ejercerá más presión sobre los presupuestos de pago. Esta inflación de los CPC se está convirtiendo en una realidad estructural de la búsqueda con IA, obligando a los anunciantes a competir con más fuerza y pagar más.
Las marcas más grandes que utilizan estrategias de concordancia amplia, con una gran capacidad presupuestaria y feeds de producto completos, están naturalmente posicionadas para tener ventaja en este sistema impulsado por IA. Aquí, los anunciantes más pequeños o de nicho corren el riesgo de ser expulsados porque el sistema privilegia inherentemente la escala.
La brecha de medición y la evolución creativa
El problema más evidente del AI Mode es la falta de transparencia. Sin columnas de informes específicas en Google Ads o Search Console, los profesionales del marketing no pueden medir de forma definitiva el valor que aportan estas nuevas superficies de IA. Los consejos de administración y los directores financieros exigen esta visibilidad para defender la asignación de presupuestos.
Para sortear este desafío, los profesionales del marketing están creando sus propios marcos de medición, usando modelos de marketing mix para estimar la contribución de la IA y conectando estrechamente los sistemas CRM con el gasto de campaña. Rastrear señales de mitad del embudo, como descargas o demos, es fundamental porque estas señales suelen indicar si las impresiones impulsadas por IA contribuyen a los recorridos de conversión. Hasta que Google pueda ofrecernos informes de rendimiento específicos de IA, los profesionales del marketing deben desconfiar de las afirmaciones de rendimiento e invertir en estos sistemas de medición propios para no operar a ciegas.
Además, las expectativas creativas están cambiando. Los recorridos conversacionales requieren anuncios conversacionales. Una llamada a la acción (CTA) directa puede resultar brusca en un proceso de varios pasos. En cambio, algo que fluya de forma natural como «Encuentre el plan adecuado para su familia» y «Vea cuánto podría ahorrar en pocos minutos» encaja mejor con la experiencia de IA.
Aplicaciones más amplias de la IA en el marketing
La IA y el aprendizaje automático (ML) han pasado de ser palabras de moda a convertirse en el motor del marketing moderno. Permiten a las marcas manejar enormes conjuntos de datos, predecir el comportamiento del consumidor y personalizar experiencias en tiempo real.
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1. Hiperpersonalización e interacción en tiempo real
La IA analiza enormes cantidades de datos de comportamiento para ofrecer contenido y ofertas personalizados.
Impulsa:
- Experiencias dinámicas del sitio web que se adaptan a cada visitante
- Campañas de correo electrónico a medida basadas en el historial de navegación y compra
Este nivel de personalización mejora la interacción de los usuarios y las tasas de conversión, convirtiendo interacciones genéricas en experiencias contextuales significativas.
2. Segmentación predictiva y previsión
Al analizar miles de millones de puntos de datos, la IA identifica patrones de intención del consumidor y momentos óptimos de interacción.
Permite a los profesionales del marketing:
- Prever tendencias para una asignación de presupuesto más inteligente
- Dirigirse a audiencias con mayor probabilidad de compra
- Optimizar el momento de las campañas para lograr el máximo impacto.
La IA convierte el marketing reactivo en una estrategia proactiva, guiando las decisiones antes de que se produzcan los cambios del mercado.
3. Automatización y eficiencia operativa
La automatización impulsada por IA agiliza tareas repetitivas y con gran carga de datos, como:
- La compra programática de medios
- La segmentación de audiencias
- El seguimiento del rendimiento
Esta eficiencia libera a los equipos de marketing para centrarse en objetivos estratégicos en lugar de en la ejecución manual, mejorando tanto la precisión como la velocidad.
4. Inteligencia predictiva para maximizar el ROI
Más allá de la automatización, la IA aporta precisión predictiva al rendimiento del marketing. Las aplicaciones clave incluyen:
- Puntuación predictiva de leads: Ayuda a priorizar a los prospectos de alto valor.
- Precios dinámicos: Determina precios óptimos en tiempo real para la competitividad y la rentabilidad.
- Predicción de abandono: Utiliza algoritmos de ML para identificar a los usuarios con probabilidad de desvincularse, permitiendo una reactivación proactiva mediante contenido y ofertas dirigidos.
Estas herramientas predictivas garantizan que los recursos se inviertan donde el ROI es más alto, reduciendo el desperdicio y mejorando la retención.
5. El impacto estratégico
La integración de la IA está transformando la forma en que las marcas interactúan con los consumidores.
Mejora la eficiencia, impulsa la personalización a escala y fomenta conexiones más profundas y basadas en datos.
Los profesionales del marketing que dominan estas capacidades de IA obtienen no solo una ventaja de rendimiento, sino también una ventaja sostenible en la relación con el cliente en un panorama digital competitivo.
Navegar el futuro de la publicidad en motores de búsqueda con IA
El futuro de la búsqueda de pago es increíblemente complicado. Trastoca los tres pilares de la búsqueda de pago en los que hemos confiado durante décadas: la intención predecible, la transparencia y la medibilidad; con todo el sector, incluidos Microsoft Copilot y las respuestas patrocinadas de OpenAI, TODOS empujando hacia “recorridos asistidos por IA”, la adaptación es obligatoria.
Para sobrevivir a esto, los profesionales del marketing deberían replantear sus prioridades:
1.) Estrategia de recorrido: Piense en recorridos, no en palabras clave. Campañas que asuman recorridos de cliente de varias etapas (para una aseguradora, esto exige pensar más allá de “comparar tarifas” hasta anticipar “cómo cambiar de proveedor”).
2.) Automatizar con barreras de seguridad: Utilice los motores de elegibilidad para las superficies de IA, como Performance Max y la concordancia amplia, con barreras de seguridad. Debe usar palabras clave negativas y asegurarse de tener feeds de producto limpios, junto con señales de audiencia, para minimizar el presupuesto publicitario desperdiciado sin perder a la audiencia.
3.) La calidad de los datos importa: En la era de la atribución, la calidad de sus activos importa más que nunca. Sus datos estructurados, su marcado schema y sus feeds de producto ricos en entidades determinan su elegibilidad para aparecer dentro de las respuestas de la IA. Unos datos deficientes significan, en última instancia, una visibilidad deficiente.
4.) Medir el mercado: ir más allá del coste por adquisición (CPA) al último clic: Los líderes de marketing deben empezar a medir señales de mitad del embudo, como la velocidad del ciclo de ventas, la calidad de los leads prospectos y los ingresos asistidos, para determinar si las impresiones de IA realmente hacen avanzar a los clientes.
Las marcas que integren con éxito el GEO como capacidad central y ajusten de forma proactiva sus estrategias publicitarias a las realidades de las AI Overviews obtendrán una ventaja competitiva. Porque cuando los anuncios se convierten en la respuesta, las marcas que se preparen pronto serán las que sigan siendo encontradas. La transición puede ser disruptiva, pero la oportunidad de definir cómo descubrirán los consumidores las marcas mañana reside en dominar hoy la publicidad en motores de búsqueda con IA.
