El futuro del marketing y la publicidad con IA generativa (2026+): de “buscar y hacer clic” a “preguntar y decidir”

El futuro del marketing y la publicidad con IA generativa

Durante dos décadas, el marketing digital se ha apoyado en una mecánica estable: usuarios que buscan, plataformas que ordenan resultados, marcas que pujan por visibilidad y un embudo que termina en el clic.

La IA generativa está rompiendo esa lógica. El usuario ya no solo “busca”: conversa, compara, decide y actúa dentro de una interfaz.

Esto cambia tres cosas críticas:

1. Cómo se descubre una marca (menos navegación, más recomendación asistida).

2. Cómo se distribuye la atención (menos páginas, más respuestas).

3. Cómo se monetiza (la publicidad se integra en la conversación).

A continuación tienes un mapa claro de lo que está cambiando y cómo prepararte.

1) El gran cambio: de motores de búsqueda a motores de respuesta

Google ya empujó la transición con AI Overviews, llevando respuestas generadas por IA directamente a la página de resultados. En paralelo, los asistentes conversacionales (ChatGPT, Gemini, Copilot, etc.) se están convirtiendo en la “pantalla principal” para resolver dudas, elegir productos y tomar decisiones.

Impacto directo para marketing:

• Menos visitas “exploratorias” a webs (la IA resume antes).

• Más valor en ser citado, recomendado o referenciado por la IA.

• El SEO tradicional (keywords + enlaces) no desaparece, pero se desplaza hacia autoridad, consistencia y utilidad real.

2) “Publicidad en IA generativa”: qué significa de verdad

La frase “publicidad en ChatGPT” no es un eslogan: OpenAI ha publicado su enfoque y confirma planes de probar anuncios en EE. UU. para usuarios adultos en planes Free y Go, ubicados al final de las respuestas, claramente etiquetados, separados del contenido orgánico y con controles para que el usuario entienda por qué ve el anuncio o lo descarte.

Este detalle es clave: la publicidad deja de ser un “interrupter” y pasa a ser un módulo contextual dentro de un flujo de decisión.

Y OpenAI también afirma que, en ese planteamiento, los anuncios no deben influir en las respuestas orgánicas.

3) Los nuevos formatos: no es “un banner”, es “una intervención en la decisión”

En un entorno conversacional, los formatos tienden a evolucionar hacia:

• Anuncios al final de la respuesta (cuando hay intención relevante).

• Recomendaciones patrocinadas o “productos sugeridos” en contextos de compra.

• Preguntas patrocinadas (modelo ya testado por motores de respuesta como Perplexity), donde el anuncio aparece como una sugerencia de seguimiento, pero la respuesta la genera el sistema, no el anunciante.

• En buscadores: anuncios integrados en respuestas generativas (Ads in AI Overviews), algo que Google ya anunció y documenta como formato publicitario dentro de sus resultados generativos.

Qué implica: el valor ya no está en “hacer que te vean”, sino en aparecer cuando el usuario está decidiendo.

4) Lo que cambia en la estrategia: de campañas a sistemas

Con IA generativa y automatización, muchas organizaciones están pasando de “campañas aisladas” a sistemas continuos:

• Generación y test de creatividades a escala (pero con control editorial).

• Segmentación dinámica basada en intención (no solo demografía).

• Personalización contextual (el mensaje cambia según la conversación).

• Optimización orientada a “decisión” (no solo a clic).

En este entorno, gana quien construye un motor de aprendizaje (datos + creatividad + medición) y no solo quien “lanza campañas”.

5) El nuevo “Quality Score”: confianza + evidencia + consistencia

En IA generativa, la confianza se vuelve infraestructura.

¿Por qué? Porque la IA tiende a:

• sintetizar información,

• valorar consistencia entre fuentes,

• preferir señales de autoridad y claridad,

• y penalizar ambigüedad o promesas vacías.

En paralelo, la industria se está moviendo hacia marcos de transparencia y disclosure específicos para el uso de IA en publicidad (por ejemplo, iniciativas y frameworks de IAB orientados a la divulgación responsable).

Traducción práctica: en 2026 no compites solo por “atención”, compites por credibilidad operacional.

6) La medición cambia: menos clic, más “impacto asistido”

Con respuestas generativas, el clic puede perder protagonismo en etapas tempranas (la IA resuelve dudas sin salir de la interfaz).

Esto empuja a medir distinto:

• Incremental lift (impacto real frente a control).

• Assisted conversions (la conversación influye, aunque no haya clic).

• Share of Answers / Share of Recommendations (cuántas veces apareces como opción).

• Calidad de lead (menos volumen, más intención).

La publicidad deja de optimizarse solo por CTR y pasa a optimizarse por calidad de decisión.

7) Riesgos y reglas del juego: transparencia, saturación y regulación

El riesgo obvio es repetir la historia: si el canal se satura, el usuario pierde confianza. Por eso veremos tres fuerzas a la vez:

1. Controles del usuario (explicar por qué ve un anuncio, ocultarlo, reportarlo).

2. Políticas estrictas sobre categorías sensibles.

3. Regulación de transparencia en publicidad con contenido generado o performers sintéticos (ya hay legislación moviéndose en esta línea, como normas de disclosure para anuncios con elementos generados por IA).

8) Checklist: cómo prepararte desde hoy para publicidad en IA generativa

A) Activos y “pruebas” que la IA pueda confiar

• Mensajes de marca consistentes (sin contradicciones).

• Contenidos útiles (no solo promocionales): guías, comparativas, FAQs.

• Evidencia: casos, datos, reseñas verificables, garantías claras.

B) Datos estructurados y catálogo preparado

• Producto/servicio definido con atributos, beneficios y restricciones.

• Información fácil de reutilizar por sistemas (catálogo limpio, descripciones coherentes).

C) Creatividad modular

• Piezas adaptables por contexto (frases, claims, ejemplos, formatos).

• Control editorial: la IA ayuda, pero tú decides el estándar.

D) Medición enfocada a decisión

• Modelos de atribución que contemplen influencia sin clic.

• Experimentos incrementales (test & control).

E) Gobernanza y transparencia

• Política interna: qué se genera con IA, qué se revisa, qué se etiqueta.

• Cumplimiento de disclosure cuando aplique (cada vez más importante).

La publicidad en IA generativa no es “otro placement”: es el inicio de un mercado donde las marcas compiten por ser recomendables dentro de una conversación, no solo “visibles” en una página.

Las empresas que ganen serán las que:

• construyan confianza (marca + evidencia),

• preparen su información para ser usada en sistemas generativos,

• y midan impacto en decisiones, no solo en clics