Adsmurai en MC LATAM: la IA ya decide qué marcas se compran

La tesis de Adsmurai en MC LATAM: la IA ya no solo informa, decide

En el marco de Marketing Conference LATAM (MC LATAM), Sebastián González, Country Manager Latam, y Cristina Martínez, Head of Growth & New Business Latam de Adsmurai, plantearon una idea incómoda para los equipos de marketing: la pelea por aparecer en una búsqueda dejó de ser el objetivo final. La conversación, sintetizada por la revista P&M, gira en torno a un nuevo recorrido del consumidor en el que los sistemas de inteligencia artificial interpretan, sintetizan y comparan información antes de que el usuario toque un botón de comprar.

Para los equipos de growth y marca esto significa una mudanza profunda: si la IA ya puede reducir la incertidumbre de la elección, ser citado, recomendado y comprendido por esos sistemas pasa a ser tan estratégico como rankear en Google. El reto no termina cuando una marca aparece en una respuesta generada: empieza cuando esa respuesta convence al usuario o a su agente.

Del SEO al GEO: por qué la marca tiene que ser legible para la IA

Adsmurai identificó tres frentes de trabajo que se han vuelto inseparables: contenido, búsqueda y medición. La pieza más comentada del bloque es la convivencia entre SEO y GEO (Generative Engine Optimization). No compiten, según la propia Google: en mayo de 2026 la empresa publicó su primera guía oficial para optimizar funciones generativas en Search y concluyó que, como las AI Overviews y AI Mode se apoyan en los mismos sistemas de ranking, «optimizar para búsqueda generativa sigue siendo SEO» (Search Engine Journal, citado por TechTimes).

La diferencia práctica es de unidad de optimización. Donde el SEO clásico peleaba por la página, el GEO pelea por el fragmento extractable: el párrafo, la lista o la respuesta corta que un motor generativo puede citar. Un análisis de Ahrefs recogido por Forbes encontró que, cuando aparece un AI Overview, el resultado orgánico número uno puede perder alrededor del 58% del CTR, aunque conserve la misma posición. En la misma línea, la guía de TechTimes reporta que las sesiones referidas por IA subieron 527% entre enero y mayo de 2025 según Previsible, sobre una base que aún representa menos del 1% del tráfico web total.

Para una marca en LATAM eso obliga a tres cosas concretas:

• Front-loading: la respuesta a la pregunta del usuario debe estar en los primeros 200 caracteres del contenido, no enterrada en el tercer párrafo.
• Estructura extractable: subtítulos claros, listas, tablas, Q&A explícito y datos schema para que el modelo pueda parsear el contenido sin ambigüedad.
• Autoridad verificable: menciones en medios, citas a fuentes primarias y firmas con credenciales (E-E-A-T), porque los motores generativos citan a quienes ya son citados.

La medición ya no entiende de canales aislados

Otro punto de la charla de Adsmurai que merece atención es la crisis de la medición por canal. Cuando un usuario investiga en Google, valida con ChatGPT, mira un reel en Instagram y termina comprando tras un email, repartir el mérito entre plataformas con modelos last-click oculta la realidad. La propuesta pasa por combinar atribución, experimentación y Marketing Mix Modelling (MMM) para entender cómo funciona el sistema entero, no qué canal se quedó con la conversión final.

La urgencia no es teórica. Adobe Analytics, citado en el anuncio de Gladly del 5 de octubre, reportó que el tráfico de IA a sitios de retail en Estados Unidos creció 393% interanual en el primer trimestre de 2026 sobre una base de más de un billón de visitas, y que en marzo ese tráfico convirtió 42% mejor y generó 37% más ingresos por visita que el tráfico no-IA. Cuando el mix se vuelve así de heterogéneo, optimizar cada canal por separado es mirar el mapa equivocado.

Agentic Commerce: cuando la IA no solo recomienda, también compra

La parte más adelantada de la conversación de Adsmurai toca el Agentic Commerce: agentes de IA que ya no se limitan a encontrar y resumir, sino que comparan, eligen y actúan. Esto empuja la vara un escalón más arriba: la marca necesita datos de producto estructurados, feeds limpios y autoridad suficiente para que un agente la incluya en su shortlist automático.

El movimiento ya es tangible. El 5 de octubre de 2026, el mismo día de esta nota, TikTok presentó Buy Direct y un Shopping Assistant conversacional construido con Shopify, Salesforce, Stripe y Shoplazza, según Unite.ai. Y el 9 de septiembre, Visa publicó su Trust Index para agentic commerce: el 72% de los consumidores ya usó un asistente de IA, pero solo el 23% confía en que la GenAI pague por ellos; cuando entra un actor de pagos con marca, la confianza sube a 61% con Visa entre adultos de 18 a 34.

Para un founder hispanohablante la lectura es directa: si tu producto no se entiende bien en una conversación entre un agente y tu ficha de producto, no entra al embudo. Y si tu checkout no soporta pago agéntico con la confianza suficiente, el agente descarta la opción antes de que el usuario la vea.

¿Qué significa esto para tu startup?

El planteo de Adsmurai confirma algo que varios reportes venían insinuando: el marketing digital está dejando de ser una carrera por clics para convertirse en una carrera por citaciones. Las marcas chicas y medianas de LATAM tienen una ventana corta para subirse antes de que el GEO se sature del mismo modo que el SEO en 2015.

Tres acciones para implementar esta semana:

• Audita 10 preguntas reales de tus clientes y reescribe la página que las responde empezando con la contestación directa, no con la introducción. Es el ejercicio más barato para entrar a AI Overviews.
• Mide citaciones, no solo rankings: rastrea con qué frecuencia tu marca aparece en respuestas de ChatGPT, Gemini, Perplexity y Google AI Overviews para tus cinco consultas de mayor valor. Herramientas como Semrush AI Visibility Toolkit o Ahrefs Brand Radar ya lo permiten.
• Conecta contenido, producto y datos: alinea al equipo de contenido, al de producto y al de analytics para que feeds de producto, descripciones y casos de uso hablen el mismo idioma estructurado. Si tu agente interno (CRM, help center, data lake) no cuenta la misma historia, los agentes externos no la van a contar por ti.

La conclusión que dejó MC LATAM es clara: cuando un sistema de IA decide qué marcas recomienda, la marca que gana no es la que más aparece, sino la que mejor se entiende.

Fuentes

• Adsmurai en el MC LATAM analiza cómo la IA está cambiando las decisiones de compra – Revista P&M
• Generative Engine Optimization (GEO) in 2026 – TechTimes
• The Death Of Rank 1: Why CMOs Need A Generative Engine Optimization Strategy – Forbes
• Gladly Launches Agentic Commerce to End Retail’s Two-Bot Era – Yahoo Finance / PR Newswire
• New Visa Research Finds Consumer Trust is Accelerating the Path to Agentic Commerce – Visa / Business Wire via FT Markets

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