Batalla por la búsqueda con IA: nuevas reglas para la publicidad programática

La competencia entre ChatGPT, Gemini y Claude redefine la búsqueda digital

La expansión de los asistentes de inteligencia artificial ha diversificado las opciones disponibles para consultar información. ChatGPT mantiene una presencia relevante en las búsquedas conversacionales, mientras que Gemini cuenta con la ventaja de su integración en el ecosistema de Google. Claude, por su parte, se ha posicionado como una alternativa para tareas que requieren análisis de documentos, redacción y razonamiento sobre información compleja.

La competencia no se limita a determinar qué plataforma acumula más usuarios. También depende de la frecuencia de uso, la profundidad de las consultas, la capacidad de retener a las audiencias y la integración de cada servicio en las actividades cotidianas. Un mismo usuario puede recurrir a una plataforma para investigar un producto, utilizar otra para resumir información y acudir a una tercera para desarrollar una comparación detallada.

Por ello, la pérdida de participación relativa de ChatGPT debe interpretarse con cautela. Una disminución en su cuota no implica necesariamente una caída equivalente en usuarios, consultas o valor comercial. Para establecer el alcance real del fenómeno, resulta indispensable distinguir entre visitas web, usuarios activos, sesiones, volumen de consultas y participación dentro del mercado de asistentes de IA. Estas métricas describen comportamientos diferentes y no siempre son comparables entre proveedores.

La fragmentación también evidencia que la búsqueda con IA no constituye un mercado homogéneo. Las plataformas compiten mediante experiencias, funcionalidades y ecosistemas distintos, lo que dificulta aplicar un único modelo para comprender el comportamiento de las audiencias.

¿Qué significa la fragmentación de la búsqueda para la publicidad programática?

En la publicidad programática, la fragmentación de la búsqueda con IA obliga a reconsiderar cómo se distribuyen las inversiones digitales. Durante años, una parte importante de las estrategias se organizó alrededor de motores de búsqueda, redes sociales, sitios editoriales y plataformas de compra automatizada. Ahora, los asistentes conversacionales introducen nuevas formas de descubrir marcas, obtener recomendaciones y evaluar alternativas antes de visitar un sitio web.

El principal cambio consiste en que una parte del proceso de investigación puede ocurrir dentro de una conversación, sin generar necesariamente un clic inmediato hacia una página comercial. Esto puede reducir la visibilidad de algunas interacciones en los modelos tradicionales de analítica y complicar la identificación del canal que influyó en una conversión.

Sin embargo, no debe asumirse que cada consulta realizada mediante inteligencia artificial constituye una impresión publicitaria disponible para compra programática. La presencia de usuarios en una plataforma no equivale a inventario publicitario accesible, y la posibilidad de incorporar anuncios depende de las decisiones comerciales, los formatos y las integraciones habilitadas por cada proveedor.

Para los anunciantes, la oportunidad consiste en anticipar cómo se conectarán estos entornos con el resto del ecosistema digital. La planificación deberá considerar tanto los espacios publicitarios existentes como las nuevas rutas de descubrimiento que influyen en la decisión de compra, sin confundir presencia orgánica en respuestas generadas por IA con publicidad pagada.

De las palabras clave a la intención: el nuevo reto de segmentar audiencias

La búsqueda conversacional permite formular preguntas extensas, añadir contexto y modificar una solicitud a lo largo de una interacción. En lugar de limitarse a introducir palabras clave, los usuarios pueden explicar sus necesidades, restricciones, preferencias y criterios de comparación.

Esta dinámica abre posibilidades para interpretar mejor la intención, aunque no garantiza que los anunciantes tengan acceso a los datos de las conversaciones. La privacidad, el consentimiento y las políticas de cada plataforma determinan qué información puede utilizarse y bajo qué condiciones.

Desde la publicidad programática, la respuesta no consiste en intentar replicar indiscriminadamente las capacidades de los asistentes, sino en fortalecer las señales propias y autorizadas. Los datos de primera mano, las audiencias consentidas, el contexto de navegación disponible legalmente y la calidad de los eventos de conversión adquieren mayor relevancia cuando el recorrido de compra se distribuye entre múltiples entornos.

También será necesario complementar la segmentación basada en intereses con estrategias contextuales. La afinidad entre el contenido, la necesidad del usuario y el mensaje publicitario puede ayudar a mantener la relevancia sin depender exclusivamente de identificadores individuales o de información sensible.

La redistribución de la inversión exige nuevas métricas de rendimiento

La evolución de la búsqueda con IA también obliga a revisar los indicadores utilizados para evaluar el rendimiento de las campañas. Las impresiones, los clics, el costo por adquisición y el retorno de la inversión publicitaria continúan siendo relevantes, pero pueden ofrecer una visión incompleta cuando parte del proceso de descubrimiento sucede dentro de asistentes conversacionales.

Los datos de Similarweb ilustran la magnitud del cambio. Entre junio de 2025 y mayo de 2026, la participación de ChatGPT dentro del tráfico web mundial de los principales asistentes de IA pasó de aproximadamente 76% a 53%, mientras Gemini avanzó de menos de 9% a cerca de 27-28% y Claude se aproximó al 9%. Estas cifras corresponden a visitas web dentro de la categoría analizada, no al total de las búsquedas digitales ni a la participación de mercado de los buscadores tradicionales.

Para los equipos de marketing, la lectura es clara: conviene evitar que la evaluación de la visibilidad en inteligencia artificial dependa de una sola plataforma. El seguimiento de menciones de marca, referencias hacia sitios propios, calidad del tráfico referido y conversiones asistidas puede complementar los indicadores tradicionales, siempre que las herramientas de medición permitan obtener estos datos de forma fiable.

La atribución multicanal adquiere especial importancia. Una persona puede conocer una marca mediante una respuesta generada por IA, buscar posteriormente el nombre de la empresa en Google y completar la compra tras recibir un anuncio de retargeting. Si el análisis considera únicamente el último clic, la contribución de los primeros puntos de contacto podría quedar subestimada.

Cómo preparar una estrategia programática para un entorno de búsqueda fragmentado

La adaptación requiere combinar tecnología, análisis y planificación. En primer lugar, resulta conveniente auditar la presencia digital de las marcas y comprobar cómo aparecen en distintas plataformas cuando se consultan categorías, productos y necesidades relevantes para el negocio. La calidad de los contenidos, la consistencia de los datos comerciales y la disponibilidad de información verificable pueden favorecer el descubrimiento, aunque no garantizan una recomendación por parte de los modelos.

En segundo lugar, la estrategia de medios debe conservar una distribución equilibrada entre búsqueda pagada, publicidad programática, canales sociales y otros puntos de contacto pertinentes. La asignación presupuestaria debería responder a resultados observables, costos incrementales y objetivos comerciales, en lugar de trasladar automáticamente la inversión hacia una plataforma por su crecimiento de tráfico.

También conviene realizar pruebas controladas para identificar qué segmentos, contextos y formatos generan mejores resultados. La experimentación con grupos de control, el análisis de conversiones incrementales y la evaluación de la calidad de las audiencias ayudan a distinguir entre crecimiento real y simples cambios en la distribución del tráfico.

Finalmente, la privacidad debe mantenerse como criterio central. La inteligencia artificial puede contribuir a mejorar los procesos de planificación y optimización, pero el uso de datos debe respetar los permisos aplicables y las políticas de cada plataforma. La automatización, por sí sola, no sustituye una estrategia de medición sólida ni garantiza mejores resultados comerciales.

Tenx: inteligencia estratégica para la nueva publicidad digital

La fragmentación de la búsqueda con IA anticipa un entorno en el que la atención de las audiencias se distribuirá entre más plataformas, formatos y experiencias. Para la publicidad programática, el desafío será conectar esos nuevos comportamientos con decisiones de inversión eficientes, mediciones confiables y estrategias capaces de adaptarse a un ecosistema en constante evolución.

En este contexto, Tenx puede posicionarse como un aliado estratégico para las marcas que buscan evolucionar sus estrategias de publicidad digital mediante una visión orientada a los datos, la optimización de medios y el aprovechamiento inteligente de la tecnología. Comprender dónde se descubre una marca, cómo se construye la intención de compra y qué puntos de contacto contribuyen a la conversión será fundamental para mantener la competitividad.

La ventaja no dependerá de apostar por un único asistente, sino de desarrollar una estrategia de medios flexible, medible y preparada para responder a una audiencia cada vez más distribuida. La publicidad programática seguirá siendo una herramienta clave para conectar datos, audiencias e inversión, siempre que su evolución se acompañe de análisis, experimentación y objetivos de negocio claramente definidos.