Cómo la búsqueda generativa amenaza el modelo económico del marketing digital

La escena actual: cuando la IA responde en lugar de derivar

Hoy es habitual abrir un chatbot o activar un modo de búsqueda generativa, escribir una pregunta y recibir una respuesta directa: un texto resumido, recomendaciones o una sugerencia de compra sin pasar por una página web tradicional. Esa comodidad, sin embargo, tiene un coste potencial para el ecosistema que ha sustentado la web comercial durante décadas. La búsqueda ha sido una de las grandes máquinas de generación de ingresos de la industria tecnológica; si la IA comienza a contestarlo todo, cambia quién recibe la atención, el tráfico y, en última instancia, el dinero.

Durante el último Black Friday, los modelos de lenguaje empezaron a enviar tráfico real a comercios electrónicos establecidos. Según datos de Semrush citados por The Wall Street Journal, una veintena de grandes retailers recibió una media de 183.000 visitas diarias procedentes de herramientas de IA, casi ocho veces más que el año anterior. El volumen aún es marginal frente a la búsqueda tradicional, pero la tendencia es clara y obliga a replantear estrategias.

Antecedentes: cómo llegamos hasta aquí

El ecosistema de marketing digital se edificó sobre dos pilares: optimización para motores de búsqueda (SEO) y publicidad ligada a resultados de búsqueda (search ads). Desde la generalización de los enlaces patrocinados y las plataformas de subasta (como el sistema que popularizó Google en los años 2000) hasta las prácticas modernas de SEO, la distribución del tráfico y la monetización dependieron de que los usuarios hicieran clic y visitaran sitios externos.

En los últimos años ya se observó una tendencia previa: las respuestas destacadas y los «zero-click searches» hicieron que una parte significativa de las consultas no resultara en un clic hacia un sitio web. La búsqueda generativa amplifica esa dinámica porque puede ofrecer una respuesta completa en la interfaz que controla el modelo, reduciendo aún más la necesidad de derivar usuarios hacia páginas comerciales.

Impactos y riesgos para marcas y agencias

La sustitución del clic por una respuesta cerrada altera varios elementos del negocio digital y plantea riesgos concretos:

• Concentración de intermediación: donde antes había miles de sitios compitiendo por tráfico, la interacción puede concentrarse en la plataforma que genera la respuesta, con poder para priorizar contenidos o productos.
• Pérdida de atribución y datos: si la interacción ocurre en la caja negra del modelo, las marcas pierden métricas convencionales (origen de la compra, comportamiento on-site) y, con ello, la capacidad de optimizar campañas.
• Exposición a errores de modelo: las recomendaciones de IA pueden ser incorrectas, desactualizadas o sesgadas, afectando reputación y ventas.
• Desafío para modelos de ingresos existentes: agencias, herramientas SEO y publishers que dependen de tráfico orgánico verán erosionada su base de negocio si no encuentran nuevas vías de monetización.

La pregunta pasa de «cómo atraer visitas» a «cómo ganar dinero cuando la intermediación cambia de manos».

Qué pueden hacer los profesionales: análisis y recomendaciones prácticas

Para quienes trabajan en marketing, e‑commerce y medios, la llegada de la búsqueda generativa exige adaptar tácticas y modelos de negocio. A continuación, medidas concretas y accionables:

• Medir y monitorizar nuevas fuentes de tráfico: instrumentar analíticas para detectar referencias desde APIs o plataformas de IA y crear eventos que permitan atribuir conversiones producidas indirectamente.
• Diversificar canales y fortalecer first‑party data: invertir en canales directos (email, apps, CRM), programas de fidelización y datos propios que permitan mantener la relación con el cliente aunque cambie la intermediación.
• Optimizar contenido para respuestas: estructurar información con datos claros, usar FAQ, resúmenes y datos marcados con schema.org para facilitar que los modelos recuperen y citen correctamente la fuente.
• Fomentar señales sociales y UGC: la búsqueda generativa parece apoyarse más en contenidos sociales y de usuarios; invertir en comunidades, reseñas y foros aumenta la presencia en la “materia prima” que los modelos usan.
• Explorar asociaciones y licenciamiento: negociar acuerdos con proveedores de modelos para aparecer dentro de respuestas (vía APIs, product feeds o acuerdos de datos), en lugar de esperar visitas orgánicas.
• Invertir en verificación y gobernanza de información: establecer procesos para corregir rápidamente resultados erróneos y monitorizar menciones y respuestas generadas por IA.
• Rediseñar la monetización: estudiar modelos alternativos como suscripciones, servicios de valor añadido, comercio conversacional integrado o ventas directas desde plataformas de IA.

Casos comparables y señales del mercado

Hay precedentes útiles para entender la magnitud del cambio. La introducción de respuestas destacadas y paneles de conocimiento por parte de motores de búsqueda ya provocó una redistribución del tráfico y la aparición del fenómeno “zero‑click”. Las empresas que anticiparon esto diversificaron ingresos y reforzaron marcas con presencia directa (apps, listas de correo, marketplaces propios).

Asimismo, la reciente observación durante Black Friday —citado por Semrush y recogido por The Wall Street Journal— muestra que la influencia de la IA en flujos de tráfico, aunque todavía pequeña en volumen global, puede crecer rápidamente en picos comerciales. Startups y plataformas como Evertune o Profound están surgiendo para ofrecer métricas y herramientas específicas para optimizar frente a sistemas que funcionan como cajas negras, lo que indica la creación de un nuevo mercado de servicios B2B orientados a ese desafío.

Implicaciones regulatorias y riesgos sistémicos

La dependencia creciente de modelos de IA para mediación de la información plantea cuestiones públicas y regulatorias:

• Concentración de poder: pocas plataformas con acceso a grandes modelos pueden controlar qué respuestas reciben miles de usuarios, con impacto en competencia y diversidad de oferta.
• Transparencia y responsabilidad: la naturaleza opaca de muchos modelos dificulta auditar prioridades y sesgos en recomendaciones comerciales.
• Protección del consumidor: respuestas erróneas en contextos de compra pueden inducir a errores de consumo o fraude si no hay mecanismos claros de responsabilidad.

Ante esto, es probable que reguladores y asociaciones sectoriales reclamen estándares de transparencia, atribución y derechos de acceso a datos que permitan a terceros entender y auditar cómo se prioriza contenido comercial en respuestas generativas.

Conclusión

La búsqueda generativa no es solo una cuestión técnica: es una reconfiguración del punto de intermediación entre usuario y oferta. Para el sector del marketing digital esto implica riesgo —pérdida de tráfico, erosión de modelos publicitarios y dependencia de plataformas— pero también oportunidades: nuevas formas de integrarse con modelos, monetizar directamente y construir relaciones de primera mano con clientes. La estrategia inmediata para empresas y agencias debe combinar medición, diversificación de canales, optimización de contenido para extracción por modelos y exploración de acuerdos comerciales con proveedores de IA. El plazo para reaccionar es corto: las cifras del último Black Friday muestran que la adopción puede acelerarse en picos comerciales y cambiar la economía de la atención con rapidez.

Source: www.xataka.com