Cuando la IA se convierte en canal publicitario

_{Tiempo estimado de lectura: 8-9 minutos} 

En enero de 2026 la pregunta ya no es si las plataformas de inteligencia artificial conversacional integrarán modelos publicitarios, sino cómo gestionarán el equilibrio crítico entre monetización y confianza del usuario.

Solo hace unos días, OpenAI confirmó oficialmente lo que la industria anticipaba: ChatGPT comenzará a mostrar publicidad en las próximas semanas para usuarios del tier gratuito y del nuevo tier Go ($8/mes). Google ya tiene anuncios operativos en AI Overviews desde 2025, alcanzando 1.5 mil millones de usuarios mensuales. Microsoft Copilot integra formatos publicitarios similares a los de búsqueda tradicional. Perplexity lanzó su programa publicitario en noviembre de 2024, aunque lo pausó diez meses después por problemas de escala y medición.

En definitiva, la publicidad en sistemas conversacionales no es una posibilidad futura, es una realidad presente que está redefiniendo las reglas del marketing digital.

El modelo publicitario tradicional ya no “encaja” en los nuevos entornos conversacionales

La publicidad digital tradicional se construyó sobre la interrupción controlada: banners en espacios definidos, vídeos pre-roll con duración predecible, resultados patrocinados claramente separados del contenido orgánico. Cada formato tiene su propio «espacio publicitario» donde la separación entre contenido y publicidad es evidente.

Sin embargo, en una conversación con IA, esos espacios desaparecen. No hay scroll que permita distinguir claramente entre contenido y anuncio. No hay jerarquía visual de impactos, no hay separación física entre la respuesta del sistema y la recomendación comercial. Cada mensaje forma parte de un flujo conversacional continuo donde introducir un mensaje patrocinado no equivale a mostrar un anuncio tradicional: es condicionar una recomendación.

OpenAI ha optado por mostrar anuncios en la parte inferior de las respuestas, claramente etiquetados como «sponsored». Google integra anuncios directamente en AI Overviews cuando son relevantes para la consulta. El formato exacto varía, pero el desafío fundamental es el mismo: ¿cómo preservar la percepción de objetividad cuando existe una transacción comercial detrás de la recomendación?

De la visibilidad a la relevancia: el nuevo paradigma para las marcas

El cambio fundamental para las marcas es que la publicidad en entornos conversacionales no opera bajo las reglas del marketing tradicional. Te cuento por qué:

• Ya no se compra visibilidad, se busca relevancia. No basta con el presupuesto más alto; la marca debe aportar valor real a la conversación específica.
• El mensaje creativo es secundario a la utilidad contextual. Una marca puede tener la mejor campaña creativa del año, pero si no resuelve la necesidad concreta del usuario en ese momento, no aparecerá.
• La marca deja de «aparecer» para ser recomendada. Este matiz lo cambia todo: cuando un sistema de IA recomienda una marca, el usuario asume que es la mejor opción disponible, no simplemente la que pagó más.

Las proyecciones internas de OpenAI anticipan que la «monetización de usuarios gratuitos» generará $1 mil millones en 2026, escalando hasta casi $25 mil millones en 2029. Estas cifras asumen que aproximadamente el 8.5% de usuarios convertirán a suscripciones de pago, mientras que el 90%+ restante será monetizado vía publicidad y affiliate revenue.

Para poner esto en perspectiva: solo 20 millones de los 800 millones de usuarios semanales activos de ChatGPT pagan actualmente por tiers premium, una tasa de conversión inferior al 3%. Es decir, la publicidad no es una opción para OpenAI; es una necesidad económica.

El riesgo existencial: erosionar la credibilidad del sistema

El activo más valioso de herramientas como ChatGPT no es la velocidad de respuesta ni la eficiencia operativa. Es la neutralidad percibida. Los usuarios confían en que la respuesta que reciben es la más adecuada para su pregunta, no la más rentable para la plataforma, entonces, si esa frontera se difumina, el valor del sistema completo se resiente.

La experiencia de Perplexity es ilustrativa. A pesar de lanzar su programa publicitario con grandes ambiciones y partners prestigiosos (Indeed, Whole Foods, Universal McCann, PMG), la plataforma pausó la aceptación de nuevos anunciantes en octubre de 2025. Las razones citadas por los compradores de medios incluyen: escala limitada, ausencia de datos de ROI, y falta de herramientas de medición que cumplan los estándares de las plataformas establecidas.

Un ejecutivo de medios lo resumió: «Nuestra vacilación surge de preocupaciones clave: escala limitada en la plataforma, falta de ROI demostrado, consideraciones de brand safety, y eficiencia de CPM.»

Cualquier modelo publicitario en entornos conversacionales debe cumplir condiciones extremadamente exigentes:

1. Transparencia absoluta
    El usuario debe saber, sin ambigüedad, cuándo una respuesta incluye una recomendación patrocinada.
2. Contexto real, no forzado
    El mensaje comercial solo puede aparecer si aporta valor claro e inmediato a la conversación. Forzar mensajes irrelevantes destruye la confianza.
3. Presión comercial mínima
    Una conversación no tolera saturación. La repetición o insistencia comercial que funciona en otros medios es tóxica en contextos conversacionales.
4. Separación clara entre respuesta y anuncio
    Los reportes internos de OpenAI sugieren que algunos empleados han discutido dar «tratamiento preferencial» a resultados patrocinados sobre no patrocinados. Si esto se materializa sin transparencia total, será el fin de la confianza del usuario.

Si estos principios no se cumplen, no solo las marcas verán afectada su reputación, sino que la adopción del sistema completo estará en riesgo.

Medición: el desafío técnico crítico que determinará el éxito

Si hay un área donde la publicidad en IA conversacional enfrenta su mayor obstáculo operativo, es la medición. Las métricas tradicionales no solo son insuficientes, en muchos casos, son directamente inaplicables.

En publicidad display o search tradicional, las unidades de medición son claras:

• Impresión: el anuncio se mostró
• Clic: el usuario interactuó
• Conversión: el usuario realizó la acción objetivo

En una conversación con IA, estas definiciones colapsan:

• ¿Es una «impresión» cuando el sistema menciona una marca en la respuesta? ¿Y si la menciona, pero con valoración negativa?
• ¿Es un «clic» cuando el usuario pregunta más sobre el producto recomendado? ¿Y si pregunta para compararlo con competidores?
• ¿Cómo atribuimos una conversión que ocurre días después, tras múltiples conversaciones donde la marca fue mencionada en contextos diferentes?

La industria necesita desarrollar frameworks de medición completamente nuevos, construidos específicamente para entornos conversacionales. Algunos componentes emergentes incluyen:

1. Medición de Influencia Conversacional

Métricas que capturen el impacto de una mención dentro del flujo conversacional:

• Mention Quality Score: valoración del contexto y sentimiento de la mención (positivo, neutral, negativo, comparativo)
• Conversation Depth: número de giros conversacionales posteriores donde la marca permanece relevante
• Recommendation Strength: posición y tono de la recomendación (única, entre opciones, condicional, desaconsejada)

2. Attribution Multi-Touch Conversacional

Los modelos de atribución actuales más habituales (first-click, last-click, linear, time-decay) asumen un customer journey lineal a través de touchpoints discretos. Las conversaciones con IA rompen este paradigma:

• Un usuario puede tener múltiples conversaciones sobre el mismo tema a lo largo de días o semanas
• La misma conversación puede tocar múltiples categorías de producto
• Las «micro-conversiones» (guardar una recomendación, preguntar por especificaciones) no tienen equivalente directo en funnels tradicionales

Solución emergente: modelos de atribución basados en «Conversational Sessions» que agrupan interacciones por intención temática, no por proximidad temporal. Similar a cómo se implementan modelos de Marketing Mix Modeling (MMM) para canales offline, pero con granularidad conversacional.

3. Métricas Longitudinales vs. Inmediatas

La medición en publicidad conversacional requiere:

Métricas Inmediatas (In-Conversation):

• Mention Rate: % de respuestas relevantes que incluyen la marca
• Click-Through to Detail: % de usuarios que solicitan más información
• Comparative Position: ranking cuando se presenta junto a competidores

Métricas Longitudinales (Post-Conversation):

• Brand Lift en búsquedas directas 7-30 días post-mención
• Conversion Rate en canales propios (web, app) atribuible a sesiones conversacionales
• Incrementalidad vía tests A/B con grupos de control (usuarios expuestos vs. no expuestos a menciones patrocinadas)

4. Integración con Infraestructura de Medición Existente

El verdadero desafío técnico es que las plataformas de IA conversacional deben integrarse con el stack de medición existente de los anunciantes:

Desafíos técnicos actuales:

• Falta de píxeles o tags equivalentes: No hay forma de «pixelar» una conversación como se pixela una web
• Ausencia de IDs persistentes: Las conversaciones son efímeras; los user IDs no siempre son rastreables cross-session
• Vacíos en plataformas de medición enterprise: Google Analytics, Adobe Analytics, y otras plataformas no tienen módulos nativos para «conversational attribution»

Soluciones en desarrollo:

• Server-Side Tracking Conversacional: eventos estructurados enviados vía S2S cuando ocurren menciones y follow-ups
• Unified Customer Profiles enriquecidos con señales conversacionales: CDPs (Customer Data Platforms) que ingesten eventos conversacionales junto a eventos web/app tradicionales
• Custom Attribution Models basados en Probabilistic Matching: cuando no hay ID determinista, usar señales contextuales (timing, contenido temático, device fingerprinting respetando privacy) para atribución probabilística.

5. Reporting y Transparencia de Datos

Actualmente, la opacidad de datos es el mayor impedimento para la adopción masiva:

Perplexity:

• No ofrece datos de CTR
• No hay integración con Google Analytics o Adobe Analytics
• Imposibilidad de trackear cost-per-acquisition
• No permite construir custom audiences u optimizar basado en performance

OpenAI:

• Ha indicado que los anuncios tendrán «controles» y permitirán «feedback” de usuario
• No ha especificado qué nivel de granularidad de datos compartirá con anunciantes
• Modelo CPV (coste por visualización) sugiere focus en awareness más que en conversión directa

Google AI Overviews:

• Integración nativa con Google Ads
• Reporting de placement específico (AI Overview vs. traditional SERP)
• Capacidades de bidding y optimización, aunque todavía limitadas

Para que la publicidad conversacional sea viable a escala enterprise, las plataformas deben:

• Proveer APIs de reporting granular que permitan a anunciantes ingestar datos en sus propios data warehouses
• Implementar conversion tracking verificable con metodologías auditables
• Ofrecer test/control frameworks para medir incrementalidad de manera rigurosa
• Transparencia sobre algoritmos de matching ad-to-query para validar relevancia

Métricas cualitativas y su papel crítico

A diferencia de canales tradicionales donde todo se reduce a números, la medición conversacional requiere componentes cualitativos:

• Sentiment Analysis de menciones: Una mención con contexto negativo («Marca X es cara pero funcional») tiene impacto diferente a una positiva, aunque ambas cuenten como «mención»
• Contextual Relevance Scoring: ¿La marca fue mencionada porque era genuinamente la mejor opción, o porque simplemente apareció en un listado genérico?
• Brand Safety en entornos conversacionales: Monitoreo de en qué tipos de conversaciones aparece la marca (evitar asociaciones con temas sensibles como política, salud mental, etc.)

Herramientas necesarias:

• NLP (Natural Language Processing) para análisis de sentimiento a escala
• Human review de una muestra estadísticamente significativa de menciones para calibrar modelos automatizados
• Sistemas de alerta para violaciones de brand safety

El futuro: modelos de medición híbridos

La realidad es que ninguna métrica individual será suficiente. La medición efectiva de publicidad conversacional requerirá:

1. Modelos de Marketing Mix Modeling (MMM) extendidos que incluyan «Conversational AI» como canal adicional junto a TV, search, social, etc.
2. Multi-Touch Attribution (MTA) conversacional para marcas con customer journeys complejos donde las conversaciones con IA son uno de múltiples touchpoints.
3. Testing de Incrementalidad riguroso mediante geo-tests, user-based holdouts, o synthetic controls para aislar el impacto real de inversión en ads conversacionales
4. Business Outcome Metrics directas: dado que la atribución nunca será perfecta, las marcas inteligentes también mirarán cambios en revenue, market share, brand equity scores o notoriedad en períodos donde escalan o reducen inversión conversacional.

En mi experiencia implementando sistemas de medición para clientes enterprise (desde retail media hasta Marketing Mix Modeling para banca y seguros), la lección clave es: las métricas deben alinearse con objetivos de negocio, no con lo que es técnicamente fácil de trackear.

Las plataformas conversacionales que triunfarán serán aquellas que ofrezcan no solo ad inventory, sino también los instrumentos de medición que permitan a CFOs y CMOs justificar la inversión con datos rigurosos.

Implicaciones para equipos de marketing y agencias

El cambio estructural que representa la publicidad conversacional redefine el rol de los equipos de marketing y las agencias:

Antes: Comprar espacios, optimizar formatos, maximizar impactos
Ahora: Diseñar presencia de marca en sistemas inteligentes

Nuevas competencias críticas:

• Arquitectura de contenido para IA: Preparar los datos para que los sistemas de IA puedan procesar, citar y recomendar. Aquí disponer de una buena capa semántica es fundamental
• Entendimiento de los modelos de lenguaje: Conocer cómo funcionan los LLMs para anticipar qué tipo de información priorizan
• Data strategy para medición conversacional: Implementar infraestructura de tracking que capture eventos conversacionales y los integre con customer data platforms
• Narrative design: Construir narrativas de marca coherentes que funcionen en contextos fragmentados y conversacionales

La ventaja competitiva no estará en quién consigue más impactos, sino en quién aporta más valor cuando la conversación lo requiera.

Conclusión: confianza como moneda de cambio

La incorporación de modelos publicitarios en plataformas conversacionales es un hecho. ChatGPT lo confirmó oficialmente en enero de 2026. Google lo tiene operativo desde 2025. Microsoft lo integró en Copilot. El debate ya no es si habrá anuncios, el verdadero debate es cómo se preserva la confianza en un entorno donde cada respuesta tiene peso estratégico.

Porque en una conversación, la publicidad deja de ser un impacto y se convierte en una recomendación. Y cuando eso ocurre, el marketing ya no compite por atención, compite por credibilidad.

Las marcas que prosperen en este nuevo paradigma serán aquellas que:

• Inviertan en crear contenido genuinamente útil y experto
• Implementen sistemas de medición rigurosos que demuestren ROI conversacional
• Prioricen la relevancia contextual sobre la visibilidad masiva
• Preserven la coherencia entre lo que prometen en conversaciones y lo que entregan en experiencias reales

Para las plataformas (OpenAI, Google, Perplexity, Microsoft), el desafío es aún mayor: deben monetizar sin comprometer el activo que les dio razón de existir. Si fallan en este equilibrio, no solo perderán usuarios; perderán el momentum de una revolución tecnológica.

El futuro de la publicidad no será determinado por quien tenga los modelos de IA más avanzados. Será determinado por quien pueda integrar comercio y conversación sin romper la confianza.

Alex Masip
Data & Martech Director – MIO Group

Alex Masip Data & Martech Director – MIO Group