IA en publicidad: ROI inmediato o construcción de marca

La trampa del último clic en la era de la IA

La inteligencia artificial no inventó la tensión entre resultados inmediatos y construcción de marca, pero la volvió más cara. La facilidad para medir conversiones de último clic creó una inercia operativa: presupuestos, herramientas y hasta ascensos dentro de equipos de marketing optimizados para exprimir el fondo del embudo, donde todas las marcas terminan compitiendo por los mismos espacios con las mismas creatividades. El problema, como lo señala la nota original de NEO, es que el valor de marca se construye arriba: en reconocimiento, consideración y diferenciación, zonas donde el clic no existe o llega tarde.

La paradoja es operativa: cuanto más fácil es medir el retorno inmediato, más se descuida el activo que lo sostiene en el tiempo. Y con la IA, esa paradoja se acelera porque las plataformas premian señales cada vez más granulares y automatizadas.

¿Cuánto dinero se está moviendo realmente en publicidad con IA?

Las cifras que compartieron medios especializados en 2026 ayudan a dimensionar el fenómeno. Según reportó Forbes citando a EMARKETER, el gasto en y alrededor de plataformas de IA en Estados Unidos pasará de US$32.030 millones en 2026 a US$68.250 millones en 2030, más que duplicándose en cuatro años. El detalle importante: más del 80% de esa cifra de 2026 se concentra junto a contenido de IA (anuncios de búsqueda junto a AI Overviews, por ejemplo), no dentro de conversaciones con asistentes. El gasto estrictamente dentro de chatbots se mantendría por debajo de US$1.000 millones este año, alrededor del 3% del total.

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Esto significa que, para la mayoría de startups, la pregunta correcta no es «¿cómo anuncio dentro de ChatGPT?», sino «¿estoy optimizando correctamente los anuncios de búsqueda que ya aparecen junto a respuestas de IA?». El presupuesto conversacional todavía es un terreno experimental, no un canal principal.

Lo que dice la investigación sobre el sesgo publicitario en IA

Un estudio reciente de la Universidad de Princeton con 2.012 participantes comparó dos formatos: una interfaz de búsqueda convencional y un agente conversacional que recomendaba productos patrocinados. Cuando el agente promovía títulos patrocinados, el 61,2% de los participantes eligió uno, frente al 22,4% en la colocación tradicional de búsqueda. Etiquetarlos como «patrocinados» no cambió significativamente el resultado, y la mayoría de los participantes reportó no haberse dado cuenta de que estaba siendo guiada. La investigación, recogida por Forbes, es un experimento controlado, no un producto en producción, pero describe una propiedad del formato: dentro de una respuesta escrita, la influencia se esconde en el orden y en la elección de palabras, mientras que en una página de resultados el bloque pagado es visible.

El consumidor ya desconfía (y eso cambia la ecuación)

La confianza del usuario es otro factor que aparece en los datos. Una encuesta de Ipsos a 1.085 adultos estadounidenses en enero de 2026 mostró que el 63% coincide en que los anuncios en resultados de búsqueda con IA les harían confiar menos en esos resultados. Las plataformas lo saben: han publicado principios sobre etiquetado claro, separación visual respecto a la respuesta y compromiso de que la colocación pagada no alterará el contenido. Lo relevante para un founder es que la confianza es el activo que la IA puede erosionar más rápido, justamente el activo que el marketing de último clic no protege.

Nuevos puntos de contacto: del feed al chat

El recorrido del consumidor se está fragmentando. Criteo, en su Commerce Forum India 2026, reportó que casi la mitad de los consumidores ya utiliza asistentes de IA para investigar productos y tomar decisiones de compra, y que el 56% de quienes usan esas herramientas busca productos relacionados más allá de su consulta original. La consecuencia operativa: la conversación con un asistente se convierte en una nueva superficie de descubrimiento, no en un canal más.

Plataformas como Snap ya están reaccionando. Según MediaPost, Snapchat lanzó un «Snap Smart Assistant» para anunciantes y abrió su plataforma publicitaria a agentes de IA externos mediante su propio servidor MCP (Model Context Protocol), con el objetivo de que anunciantes y socios conecten sus herramientas de campaña a Snapchat. La empresa también presentó formatos de anuncios conversacionales donde el consumidor puede interactuar con la marca directamente en el chat. Meta y Pinterest hicieron movimientos similares en los últimos doce meses, según el mismo reporte.

El caso Kellogg’s: medir más allá del clic

Un caso presentado en el Criteo Commerce Forum sirve como ejemplo concreto. Driv Vohra, Head of Digital Marketing de Mars Snacking, explicó cómo la relación de la marca con Criteo evolucionó desde campañas centradas en clics hacia una activación full-funnel. Para un nuevo cereal multigrano, el equipo usó señales de plataformas de quick-commerce para identificar audiencias relevantes y luego extendió la campaña a OTT, televisión conectada, open internet y Meta. El objetivo no se limitó a la conversión: se diseñó para llevar al consumidor desde awareness hasta compra. Según el caso, la campaña alcanzó entre 2,1 y 2,5 millones de alcance semanal con un 97% de consumidores nuevos para la marca, métricas que rara vez aparecen en reportes de performance puro.

¿Por qué el último clic sigue muriendo?

Las superficies conversacionales rompen la lógica de atribución basada en clics. Un usuario puede leer una comparación, formarse una preferencia y comprar una semana después sin haber hecho clic en el anuncio que influyó en la decisión. Como señala Forbes, los reportes se agregan por diseño y las plataformas se han comprometido a no pasar el contenido de la conversación al anunciante. Por eso, las métricas tradicionales (CPA, ROAS de último clic) pierden precisión justo cuando más presupuesto se está moviendo.

Qué significa esto para tu startup

La tensión entre ROI inmediato y construcción de marca no se resuelve eligiendo un lado, sino reasignando presupuesto y medición con criterio. Tres acciones concretas para aplicar esta semana:

Separa el presupuesto de IA conversacional como línea experimental. Trátalo como canal de discovery y validación: fúndalo desde un presupuesto de prueba, juégalo por alcance, lift en búsqueda de marca y conversiones asistidas. Mantén tu benchmark de CPA para los canales que sí lo soportan. No lo absorbas en una métrica blended de búsqueda.
Audita tus cuentas de búsqueda actuales antes de abrir una nueva. Dado que más del 80% del gasto publicitario en torno a IA en 2026 sigue cayendo junto a AI Overviews y resultados de búsqueda con IA, revisar cobertura de queries, relevancia de copys y calidad del feed de productos suele rendir más que abrir una línea nueva.
Instrumenta antes de gastar. Instala el píxel de la plataforma, añade conversión server-side, aplica una convención única de UTM en cada URL de destino de IA y amplía tu ventana de lookback. Agrega un campo «¿cómo nos encontraste?» en checkout o formularios de contacto. Para influence sin clic, el dato auto-reportado es la única vía práctica.

La construcción de marca no compite con la IA: la necesita. Lo que cambia es la métrica. Quien siga midiendo solo el último clic verá una caída que en realidad es un cambio de embudo; quien mida reconocimiento, consideración y atribución asistida podrá sostener ROI y marca al mismo tiempo.