La publicidad en buscadores con IA ha cambiado de sitio, literalmente. Los anuncios que durante años ocuparon posiciones fijas y predecibles en la parte superior de los resultados de Google han empezado a aparecer en lugares que hace tres años nadie hubiera anticipado: dentro de las respuestas generadas por IA, en los resúmenes de SGE (Search Generative Experience) y en formatos que mezclan contenido editorial con promoción comercial de una forma que antes era imposible. Entender dónde están esos anuncios ahora, y por qué han llegado ahí, es una de las preguntas más urgentes para cualquier equipo de marketing.
El mapa cambió: dónde aparecen los anuncios en 2025
Google empezó a integrar anuncios dentro de su experiencia generativa en la segunda mitad de 2024. No se trata de los clásicos anuncios de texto en la parte superior de los resultados orgánicos. Ahora algunos de esos anuncios se incrustan directamente en el resumen que genera la IA, marcados con una etiqueta discreta de «Patrocinado», a menudo sin salir del bloque de respuesta. El usuario puede obtener una recomendación de producto, un precio y un enlace a la tienda sin bajar la vista hacia los resultados tradicionales.
Bing, que apostó antes que Google por integrar modelos de lenguaje en su buscador (con Copilot), sigue una lógica similar. Los anuncios en su interfaz de chat conviven con las respuestas del asistente, aunque Microsoft ha sido más explícito a la hora de señalizarlos. En ambos casos, la posición del anuncio no depende únicamente de la puja ni del Quality Score clásico: la relevancia semántica y la correspondencia entre el anuncio y la intención de búsqueda analizada por la IA pesan cada vez más.
Esto tiene consecuencias directas para los anunciantes. Las métricas de impresión han variado porque un anuncio que aparece dentro de un bloque generativo puede verse sin que el usuario haga ningún clic en él, y el modelo de atribución tradicional por último clic deja de reflejar la realidad. Si tu equipo sigue midiendo el rendimiento de campañas solo con esas métricas, conviene revisar cómo medir el impacto real de la IA en la inversión publicitaria.
Qué hace diferente a la subasta de anuncios con IA
El sistema de subastas de Google Ads lleva años incorporando aprendizaje automático: Smart Bidding existe desde 2016. Pero lo que ha cambiado en el último año es más profundo que una capa de optimización de pujas. La IA ahora determina qué anuncio es el más adecuado para cada momento concreto del usuario, teniendo en cuenta señales que van mucho más allá del historial de búsqueda: el contexto de la sesión, el dispositivo, la hora, la ubicación y, en entornos de búsqueda generativa, el hilo completo de la conversación.
Esto significa que dos usuarios que escriben exactamente la misma consulta pueden ver anuncios completamente distintos. La promesa, al menos en teoría, es que el anuncio mostrado es el que mejor encaja con la intención real de cada persona. En la práctica, implica que el anunciante cede más control al algoritmo y necesita confiar en que las señales que alimenta al sistema son correctas: creatividades relevantes, listas de audiencia limpias y datos de conversión fiables.
Aquí es donde muchos anunciantes se equivocan. Delegan las pujas y los formatos pero descuidan la calidad de los datos que alimentan al modelo. Saber qué delegar al algoritmo y qué mantener bajo control humano es una de las decisiones más importantes que puede tomar un equipo de paid media en este momento.
Los nuevos formatos publicitarios que trae la búsqueda generativa
Google ha introducido varios formatos nuevos que merece la pena conocer por separado:
- Product ads en SGE: fichas de producto que aparecen dentro del bloque de respuesta generativa. Se nutren del feed de Google Merchant Center y se muestran cuando la consulta tiene intención comercial clara.
- Anuncios de texto incrustados en resúmenes de IA, visualmente integrados con el contenido generado pero etiquetados como patrocinados.
- Formatos de respuesta directa con clic para llamada o clic para formulario, pensados para búsquedas locales o de servicios donde el usuario quiere actuar de inmediato.
- Anuncios en el panel lateral de Copilot en Bing, que se activan en función de la intención detectada durante la conversación, no solo de las palabras clave de la consulta inicial.
Todos estos formatos comparten una característica: la IA decide cuándo y cómo mostrarlos. El anunciante aporta las piezas (creatividades, pujas máximas, audiencias) y el sistema ensambla el anuncio en tiempo real. Esto conecta directamente con la lógica de los agentes autónomos que ya están tomando decisiones de compra en nombre de los usuarios. Si te interesa ese ángulo, el artículo sobre cómo funciona la publicidad para agentes de compra explica bien hacia dónde va la siguiente fase.
El problema de la visibilidad y el nuevo concepto de posición
Durante más de veinte años, «estar en posición 1» tuvo un significado claro. Con la búsqueda generativa, ese concepto se ha vuelto ambiguo. Un anuncio puede aparecer dentro de un bloque de respuesta que el usuario lee sin llegar nunca a ver los resultados orgánicos tradicionales. Otro anuncio puede estar «técnicamente» en posición 1 pero quedar por debajo del pliegue porque el resumen de IA ocupa toda la pantalla inicial.
Google ha respondido a esto con nuevas métricas, entre ellas la tasa de impresiones en la parte superior absoluta del resumen de IA (que aún está en fase experimental para la mayoría de anunciantes) y el share of voice dentro de los bloques generativos. Son datos que todavía no están disponibles con la misma granularidad que las métricas de Search clásico, lo que complica la toma de decisiones.
Una consecuencia práctica: las empresas que solo hacen publicidad en buscadores y no trabajan su presencia orgánica se están quedando sin referencias para calibrar si sus anuncios están funcionando bien o no. La publicidad y el SEO han vuelto a estar más entrelazados que en muchos años.
Qué significa esto para la estrategia de contenidos y el SEO
La aparición de anuncios dentro de los resúmenes generativos ha reactivado un debate que parecía resuelto: si la IA responde directamente la pregunta del usuario, los clics orgánicos caen, y la única forma de mantener visibilidad es pagar. Algunos estudios de agencias especializadas publicados en 2024 apuntaban a caídas de entre el 15 y el 30 % en el tráfico orgánico en sectores con alta cobertura de SGE.
Eso no significa que el contenido de calidad haya perdido valor. Al contrario: la IA de búsqueda se nutre de fuentes para construir sus respuestas, y las marcas que producen contenido fiable, bien estructurado y semánticamente rico tienen más posibilidades de ser citadas dentro de esos resúmenes. No es tráfico directo en el sentido clásico, pero sí visibilidad de marca. Para entender cómo la IA construye sus respuestas a partir de fuentes externas, el concepto de recuperación aumentada de información explica el mecanismo con detalle.
La estrategia más sensata en este momento combina inversión en paid search con una producción de contenido que piense en ser fuente para la IA, no solo en posicionar palabras clave. Automatizar la producción de contenido sin sacrificar rigor es una de las palancas que más están usando los equipos con recursos ajustados.
Señales de datos y privacidad en la publicidad generativa
Una tensión que no siempre se menciona en las discusiones sobre publicidad en buscadores con IA es la que existe entre la personalización extrema que permite la inteligencia artificial y las restricciones crecientes en el uso de datos de terceros. Con la eliminación progresiva de las cookies de terceros (Chrome tiene previsto completar este proceso en 2025), los modelos de targeting basados en datos de comportamiento externo pierden precisión.
Google responde a esto con su Privacy Sandbox y con un enfoque en datos propios del anunciante (first-party data). La IA entra aquí como herramienta de enriquecimiento: los modelos pueden inferir intenciones y comportamientos a partir de señales contextuales, compensando parcialmente la pérdida de las cookies. Pero para que funcione, el anunciante necesita tener sus propios datos en orden: listas de clientes, historial de conversiones, datos de CRM bien estructurados.
Las empresas que no han trabajado su base de datos propia van a notar el impacto más que las que llevan tiempo construyéndola. Este es un área donde auditar qué datos usa realmente la IA en tus campañas puede revelar dependencias que conviene corregir antes de que sea urgente.
Qué vigilar en los próximos meses para no perder posición
El ritmo de cambios en este sector es alto. Hay tres movimientos concretos que vale la pena seguir de cerca:
- La expansión de los anuncios dentro de los resúmenes de IA de Google en mercados fuera de Estados Unidos. España aún no ha recibido el despliegue completo de SGE con anuncios integrados, pero la hoja de ruta apunta a 2025.
- Los cambios en las políticas de etiquetado de contenido patrocinado en entornos de IA. Las regulaciones europeas sobre transparencia publicitaria van a afectar a cómo deben identificarse estos anuncios. Hay implicaciones legales que ya están en discusión a nivel de directiva.
- La evolución de los formatos de respuesta de voz, donde la publicidad todavía no tiene una forma consolidada pero donde Google y Amazon están experimentando activamente. Los asistentes de voz con IA que recomiendan productos sin pantalla de por medio plantean preguntas de atribución que nadie ha resuelto del todo.
Para los equipos que trabajan con múltiples canales de forma simultánea, coordinar la presencia en búsqueda de texto, búsqueda por voz y atención automatizada exige una visión integrada. El enfoque de presencia multicanal con IA que ya aplican muchas marcas en atención al cliente está llegando también a la publicidad.
Cómo preparar tus campañas para la búsqueda generativa ahora mismo
No hay que esperar a que el despliegue sea completo para empezar a adaptar las campañas. Lo más concreto que puede hacer un equipo de publicidad en este momento es revisar sus Creative Assets en Google Ads (antes llamados RSA) y asegurarse de que las descripciones y titulares son lo suficientemente variados y semánticamente ricos como para que el sistema de IA pueda ensamblar anuncios relevantes en contextos distintos. Los anunciantes que siguen usando tres titulares fijos y dos descripciones iguales en todas sus campañas están limitando la capacidad del algoritmo para optimizar.
El segundo paso es conectar correctamente las conversiones. Sin datos de conversión fiables y granulares, la IA de pujas trabaja a ciegas. Implementar el etiquetado mejorado (Enhanced Conversions) y, si es posible, el modelo de atribución basado en datos (data-driven attribution) en lugar del de último clic da al sistema la información que necesita para tomar buenas decisiones.
Por último, revisar las audiencias de remarketing y las listas de clientes. Alimentar las campañas con señales de first-party data de calidad es, en este momento, la ventaja competitiva más directa que tiene un anunciante sobre otro que depende solo de las palabras clave y las pujas automáticas sin datos propios detrás.
Preguntas frecuentes
¿Los anuncios que aparecen dentro de los resúmenes de IA de Google se gestionan igual que los anuncios de búsqueda tradicionales?
No exactamente. Aunque se crean desde Google Ads con la misma cuenta y estructura de campaña, los anuncios dentro de los bloques generativos siguen una lógica diferente: la IA decide cuándo y cómo mostrarlos en función del contexto completo de la sesión del usuario, no solo de la palabra clave introducida. Esto significa que el anunciante aporta las creatividades, las pujas y las audiencias, pero el ensamblaje final del anuncio lo hace el sistema en tiempo real. Para aprovechar bien este formato, los Creative Assets deben ser variados y semánticamente ricos, con múltiples titulares y descripciones que permitan al algoritmo construir combinaciones relevantes.
¿Cómo afecta la búsqueda generativa al tráfico orgánico de mi web?
Estudios de agencias especializadas publicados en 2024 apuntan a caídas de entre el 15 y el 30 por ciento en el tráfico orgánico en sectores con alta cobertura de SGE, porque los usuarios obtienen la respuesta directamente en el resumen sin necesidad de hacer clic. Sin embargo, las marcas que producen contenido fiable, bien estructurado y semánticamente rico tienen más posibilidades de ser citadas dentro de esos resúmenes, lo que genera visibilidad aunque no siempre tráfico directo. La estrategia más sensata en este momento combina inversión en paid search con una producción de contenido orientada a convertirse en fuente para la IA, no solo a posicionar palabras clave.
¿Qué métricas debo revisar ahora que los anuncios aparecen en bloques generativos?
El modelo de atribución por último clic deja de reflejar la realidad en entornos de búsqueda generativa, porque un anuncio puede ser visto y tener influencia en la decisión del usuario sin que este haga ningún clic directamente desde ese bloque. Conviene migrar hacia un modelo de atribución basado en datos, conocido como data-driven attribution, que distribuye el valor de conversión entre todos los puntos de contacto. Google está desarrollando nuevas métricas como la tasa de impresiones en la parte superior absoluta del resumen de IA y el share of voice dentro de los bloques generativos, aunque todavía no están disponibles con la misma granularidad que las métricas de Search clásico.
¿Qué puedo hacer ahora mismo para preparar mis campañas antes de que SGE llegue completamente a España?
Hay tres acciones concretas que se pueden poner en marcha sin esperar al despliegue completo. Primero, revisar los Creative Assets en Google Ads para asegurarse de que los titulares y descripciones son suficientemente variados y ricos en matices semánticos, evitando repetir los mismos textos en todas las campañas. Segundo, implementar el etiquetado mejorado, conocido como Enhanced Conversions, para proporcionar al sistema datos de conversión fiables y granulares que mejoren la toma de decisiones automática. Tercero, actualizar y limpiar las listas de remarketing y los datos de clientes propios, ya que el first-party data es en este momento la ventaja competitiva más directa frente a anunciantes que solo trabajan con palabras clave y pujas automáticas sin datos propios.
¿Cómo afecta la desaparición de las cookies de terceros a la publicidad en buscadores con IA?
Con la eliminación progresiva de las cookies de terceros, los modelos de targeting basados en comportamiento externo pierden precisión, lo que obliga a los anunciantes a depender más de sus propios datos. Google responde a esto con su Privacy Sandbox y un enfoque en first-party data, usando la IA para inferir intenciones y comportamientos a partir de señales contextuales que compensan parcialmente esa pérdida. Las empresas que ya han construido una base de datos propia ordenada, con listas de clientes, historial de conversiones y datos de CRM bien estructurados, van a notar mucho menos el impacto que las que dependen casi exclusivamente de datos externos. Auditar qué datos utiliza realmente la IA en las campañas actuales es un buen punto de partida para detectar dependencias que conviene corregir antes de que se vuelvan urgentes.
