Google Ads sigue funcionando, pero la inteligencia artificial está cambiando cómo aparecen los anuncios, qué decisiones toma la plataforma y cómo debemos medir los resultados. El reto para las empresas es adaptarse sin sacrificar su rentabilidad.
La compañía que construyó uno de los negocios publicitarios más rentables del mundo está invirtiendo cantidades extraordinarias de dinero en una tecnología que transforma la manera en que las personas utilizan su principal producto: el buscador. Un poco irónico.
Y lo más interesante es que Google ya reconoció que esa transformación está afectando la monetización de Search.
En octubre de 2026, durante la presentación de resultados del tercer trimestre de Alphabet, sus directivos admitieron que las consultas realizadas en AI Mode todavía generan menos ingresos publicitarios que las búsquedas tradicionales.
Al mismo tiempo, la empresa registró aproximadamente US$9.100 millones de flujo de caja libre negativo, en medio de inversiones masivas en inteligencia artificial e infraestructura.
Conviene hacer una precisión: esos US$9.100 millones no son una pérdida causada directamente por AI Overviews. Alphabet continuó siendo rentable y reportó beneficios netos de US$26.170 millones.
Sin embargo, las cifras reflejan el costo de una transición tecnológica que la compañía considera necesaria para proteger su posición en el mercado.
Google está dispuesto a asumir enormes inversiones y presiones temporales sobre su modelo de negocio para asegurar su futuro.
Pero ¿qué ocurre con las empresas que dependen de Google Ads para conseguir clientes hoy?
Esa es la pregunta que más nos interesa desde Gulupa Digital.
Google está transformando la principal ventaja de su negocio publicitario
Durante años, la advertising on Google Ads tuvo una ventaja extraordinaria frente a otros canales de publicidad digital: la intención de búsqueda.
Cuando una persona necesitaba contratar un servicio, podía buscarlo directamente.
Un empresario interesado en desarrollar una tienda virtual buscaba proveedores. Una persona que necesitaba representación jurídica buscaba un abogado especializado. Un paciente que necesitaba atención odontológica investigaba clínicas y tratamientos.
Esa intención explícita permitía construir campañas altamente relevantes.
El anunciante podía seleccionar palabras clave, excluir búsquedas irrelevantes, adaptar anuncios y dirigir a las personas hacia páginas diseñadas para resolver necesidades específicas.
Google siempre utilizó algoritmos para determinar qué anuncios mostrar. Pero durante los últimos años ha ampliado considerablemente el papel de la automatización.
Las concordancias ya no dependen exclusivamente de las palabras escritas por el usuario. Google interpreta significados, utiliza señales contextuales y puede identificar búsquedas que el anunciante no definió directamente.
Herramientas como AI Max y Performance Max amplían todavía más esa capacidad.
Esto tiene ventajas evidentes. Un algoritmo puede encontrar oportunidades que una persona no habría identificado manualmente.
Pero también introduce un problema comercial.
Que Google considere relevante una búsqueda no significa que esa búsqueda represente un posible cliente.
Pensemos en una firma de abogados.
Una persona que busca representación penal en Medellín puede necesitar contratar un servicio.
Otra que busca información sobre cómo presentar una denuncia puede estar intentando resolver un trámite que no requiere contratar esa firma.
Ambas consultas están relacionadas con asuntos jurídicos. Sin embargo, sus intenciones comerciales pueden ser completamente diferentes.
Cuando las campañas amplían automáticamente las búsquedas, esta distinción se vuelve especialmente importante.
La automatización puede descubrir demanda valiosa. También puede ampliar el alcance hacia personas que nunca tuvieron intención de comprar.
Por eso no basta con observar cuántos contactos llegan. Necesitamos entender cuáles corresponden realmente al negocio.
AI Overviews está cambiando el comportamiento de búsqueda
Mientras Google automatiza sus campañas, también está transformando la experiencia de los usuarios.
AI Overviews permite obtener respuestas generadas por inteligencia artificial directamente en los resultados de búsqueda.
En lugar de revisar varios enlaces para comprender un tema, una persona puede recibir un resumen elaborado por Google.
AI Mode lleva esa experiencia hacia conversaciones más extensas, comparaciones y preguntas de seguimiento.
Para los usuarios, estas herramientas pueden representar una mejora.
Pero desde la perspectiva publicitaria, modifican un elemento fundamental: el camino que recorre una persona desde que expresa una necesidad hasta que visita el sitio de una empresa.
Antes, una búsqueda podía conducir directamente a revisar anuncios y resultados.
Ahora, en determinadas consultas, Google responde primero una parte de la pregunta.
Eso puede cambiar la cantidad de clics, las expectativas de los usuarios y la información que necesitan encontrar cuando finalmente visitan una página.
¿Qué dicen las investigaciones?
Seer Interactive analizó miles de consultas informativas para estudiar el impacto de AI Overviews en los clics orgánicos y pagados.
En una actualización de 2025 encontró que, dentro de la muestra estudiada, el CTR pagado de las búsquedas con AI Overviews pasó del 19,7% al 6,34% entre junio de 2024 y septiembre de 2025.
Una caída aproximada del 68%.
Es un resultado relevante, pero no significa que todas las campañas de Google Ads hayan perdido ese porcentaje.
La investigación se concentró en determinadas búsquedas informativas. Además, también se observaron reducciones del CTR en consultas sin AI Overviews.
Esto impide atribuir todo el deterioro exclusivamente a las respuestas generadas por IA.
Las actualizaciones posteriores de Seer también encontraron estabilización y recuperación parcial en algunos segmentos.
La conclusión más razonable es que la experiencia de búsqueda está cambiando y puede modificar el rendimiento de determinados tipos de campañas, pero sus efectos no son iguales para todos los anunciantes.
Esto obliga a analizar el desempeño con mayor profundidad.
Una campaña puede perder clics porque sus anuncios son menos competitivos, porque aumentó la competencia o porque cambió la intención de los usuarios.
Pero también puede verse afectada por modificaciones en la propia interfaz de Google.
Y estas últimas no dependen directamente del anunciante.
3. Google puede cambiar dónde aparece un anuncio sin permitirnos medir completamente el efecto
Hay otro aspecto que merece especial atención.
Google ya permite que determinadas campañas de Search, Shopping y Performance Max participen en ubicaciones publicitarias dentro de AI Overviews y AI Mode.
En los países y formatos donde están habilitadas, estas ubicaciones pueden utilizar las campañas existentes.
El anunciante no necesita crear una campaña independiente para participar.
Pero tampoco puede seleccionar exclusivamente esas ubicaciones ni excluirlas por separado del resto de Search.
Además, Google incorpora sus métricas dentro de los informes habituales.
Esto significa que no existe un desglose convencional que permita comparar directamente el rendimiento de los anuncios dentro de AI Overviews frente al de los anuncios de búsqueda tradicionales.
La diferencia importa.
Si una campaña pierde CTR o cambia su tasa de conversión, una agencia puede investigar anuncios, palabras clave, términos de búsqueda, páginas de destino y múltiples variables adicionales.
Pero no siempre puede determinar cuánto del cambio proviene de una nueva experiencia publicitaria introducida por Google.
Hay que aclarar también que los anuncios dentro de AI Overviews y AI Mode todavía tienen disponibilidad geográfica y lingüística limitada. En noviembre de 2026, Colombia no aparece entre los mercados habilitados para anuncios dentro de esas respuestas, aunque sí pueden mostrarse anuncios tradicionales por encima o debajo de AI Overviews.
Por tanto, no sería correcto atribuir automáticamente cambios en campañas colombianas a anuncios insertados dentro de AI Overviews.
La preocupación es más amplia: Google está evolucionando hacia experiencias donde el contexto, la presentación y la interpretación algorítmica adquieren mayor importancia.
Cuanto más automatizada se vuelve la plataforma, más transparencia necesitamos para evaluar nuestras inversiones.
Tus leads malos también pueden enseñarle a Google…
Este es uno de los problemas que más nos interesa desde la perspectiva comercial.
Google Ads puede optimizar campañas para generar conversiones.
Pero una conversión no necesariamente equivale a un cliente.
Puede ser un formulario enviado, una llamada telefónica, una solicitud de cotización o un clic en WhatsApp.
Imaginemos una empresa que recibe 100 contactos durante un mes.
Google registra 100 conversiones.
El equipo comercial revisa los contactos y descubre que solamente 25 corresponden a oportunidades reales.
Los otros 75 incluyen consultas ajenas al servicio, personas sin presupuesto, solicitudes informativas o contactos que nunca responden.
Si Google recibe únicamente la señal de que ocurrieron 100 conversiones, no necesariamente puede distinguir cuáles 25 tuvieron valor comercial.
Sus sistemas pueden seguir optimizando para conseguir más contactos similares a los que ya registraron conversiones.
Esto no significa que el algoritmo esté fallando.
Puede estar cumpliendo correctamente el objetivo que configuramos.
El problema es que estamos enseñándole a optimizar una métrica que no representa suficientemente el éxito del negocio.
Y cuanto mayor sea la automatización, más importante se vuelve la calidad de las señales que recibe.
Por eso una campaña puede mejorar su costo por conversión mientras empeora su costo por cliente adquirido.
El primer indicador mide cuánto cuesta generar una acción.
El segundo se acerca mucho más a lo que realmente le importa al empresario.
El problema de celebrar cualquier contacto
Supongamos que una campaña consigue 100 leads a $30.000 cada uno.
La inversión publicitaria es de $3.000.000.
Si solamente 25 son oportunidades calificadas, el costo por oportunidad real es de $120.000.
Y si finalmente se consiguen cinco clientes, el costo publicitario de adquisición es de $600.000 por cliente, sin incluir otros costos comerciales.
La campaña puede parecer exitosa si únicamente revisamos los 100 formularios.
Pero la interpretación cambia cuando observamos las ventas.
Esta es una de las razones por las que resulta indispensable conectar Google Ads con la información del proceso comercial.
Google ofrece herramientas para importar conversiones posteriores y utilizar señales de valor más cercanas a los resultados reales.
No siempre es sencillo implementarlas. Requieren datos consistentes, seguimiento comercial y una integración técnica adecuada.
Pero ignorar esa información puede ser más costoso que implementarla.
A veces, mejorar una campaña significa decirle que NO a Google
Google recomienda frecuentemente utilizar más automatización.
Ampliar concordancias, activar determinadas funciones, incorporar nuevas señales y permitir que sus algoritmos encuentren oportunidades adicionales.
Muchas de estas recomendaciones pueden ser útiles.
Pero una recomendación de Google no debería convertirse automáticamente en una decisión de inversión.
La pregunta correcta es si mejora los resultados comerciales del anunciante.
Una expansión de consultas puede generar más conversiones y, al mismo tiempo, reducir la proporción de contactos calificados.
Una estrategia de pujas puede mejorar el costo por lead, pero concentrar presupuesto en personas con menor probabilidad de comprar.
Una automatización de recursos puede aumentar la variedad de anuncios, pero producir mensajes que no representan adecuadamente la oferta.
Nada de esto implica que debamos rechazar toda automatización.
Implica que debemos evaluarla.
Desde la perspectiva de una agencia, el criterio profesional consiste en saber cuándo delegar decisiones y cuándo establecer límites.
Cómo responder a estos cambios
En Gulupa Digital consideramos que la gestión de Google Ads debe orientarse a proteger la rentabilidad de nuestros clientes, incluso cuando eso exige cuestionar las configuraciones recomendadas por la plataforma.
La respuesta requiere trabajar en varios frentes.
Primero: revisar qué estamos midiendo.
Los contactos deben clasificarse según su calidad comercial. No basta con saber que alguien escribió por WhatsApp; necesitamos saber si preguntó por el servicio correcto y si existe una oportunidad real de venta.
Segundo: revisar las consultas que activan anuncios.
Las concordancias amplias y la expansión automática pueden descubrir oportunidades, pero también requieren supervisión. Las palabras negativas y los controles disponibles siguen siendo herramientas fundamentales.
Tercero: evaluar las automatizaciones con resultados comerciales.
Antes de ampliar el uso de AI Max, Performance Max o determinadas recomendaciones, conviene establecer indicadores, periodos de prueba y criterios claros para mantener o revertir cambios.
Cuarto: mejorar los anuncios y las páginas de destino.
Si Google responde una parte de las preguntas antes de que el usuario haga clic, los anuncios necesitan aportar valor adicional: experiencia, diferenciadores, pruebas, condiciones comerciales y próximos pasos concretos.
Quinto: conectar marketing y ventas.
Una campaña no termina cuando alguien envía un formulario. La calidad de la atención, el tiempo de respuesta y el seguimiento comercial también determinan su rentabilidad.
Estas son líneas de trabajo que consideramos necesarias para enfrentar la transformación de Google Ads. Su aplicación concreta debe ajustarse a los datos, objetivos y capacidades de cada cliente.
6. El costo comercial de las recomendaciones equivocadas de IA
La transformación de Google también tiene consecuencias fuera de los anuncios pagados.
En nuestra experiencia con empresas de servicios profesionales, hemos observado contactos que llegan por necesidades ajenas a la especialidad del negocio.
Por ejemplo, una firma de abogados en Medellín ha recibido consultas sobre servicios jurídicos que no presta. Algunas personas indican haber encontrado la firma mediante respuestas generadas por IA.
Es importante diferenciar los fenómenos.
Estos contactos no necesariamente provienen de Google Ads ni generan un costo publicitario directo.
Tampoco basta con la declaración del usuario para comprobar que AI Overviews produjo técnicamente la recomendación.
Sin embargo, existe un costo operativo: alguien debe recibir el contacto, entender la necesidad y explicar que la empresa no ofrece ese servicio.
Además, puede afectar la percepción de la calidad del canal.
Para muchos clientes, Google Ads, los resultados orgánicos y las recomendaciones de IA forman parte de una misma experiencia.
Por eso, como agencia, necesitamos investigar el origen de los contactos con mayor precisión y no atribuir todos los problemas a una sola causa.
También debemos revisar cómo están descritos los servicios de una empresa en su sitio web y en otras fuentes públicas.
Una información ambigua puede dificultar que tanto las personas como los sistemas automatizados comprendan qué ofrece realmente el negocio.
Google Ads sigue funcionando por ahora…
Sería equivocado concluir que Google Ads está dejando de ser rentable.
Google Search continúa siendo uno de los canales publicitarios más importantes del mundo.
En el tercer trimestre de 2026, Google Search y otras actividades relacionadas generaron aproximadamente US$63.350 millones en ingresos, con un crecimiento interanual del 12%.
La plataforma sigue creciendo.
Muchas empresas continúan consiguiendo clientes a través de sus campañas.
El problema estratégico es otro: depender demasiado de una plataforma cuyas reglas, algoritmos y experiencias de usuario pueden cambiar sin que el anunciante controle esas decisiones.
Una empresa que obtiene casi todos sus clientes de Google Ads queda expuesta a cambios de subastas, costos, competencia, formatos publicitarios y comportamiento de búsqueda.
La diversificación deja de ser una recomendación secundaria y se convierte en una herramienta para reducir riesgos.
Pero diversificar tampoco significa invertir en todos los canales disponibles.
Cada alternativa debe tener un propósito comercial y una forma razonable de medir sus resultados.
SEO: reforzar la presencia en búsquedas con intención comercial
El posicionamiento orgánico sigue siendo importante, incluso con la aparición de AI Overviews.
De hecho, los cambios del buscador hacen necesario diferenciar mejor las consultas informativas de las transaccionales.
Una empresa puede perder clics en búsquedas donde Google responde directamente preguntas generales, pero conservar oportunidades en consultas donde el usuario necesita comparar proveedores o contratar un servicio.
Por eso el SEO debe concentrarse en páginas que respondan a necesidades comerciales concretas.
Para una firma jurídica, esto puede significar páginas especializadas por servicio, información verificable sobre experiencia profesional y respuestas claras sobre los procesos de contratación.
Para una empresa de software, puede implicar páginas por solución, sector, integración y necesidad empresarial.
El objetivo es que el sitio web tenga valor para las personas que todavía necesitan acudir a un proveedor.
SEO también ayuda a reducir la dependencia del tráfico pagado, aunque requiere tiempo, inversión y seguimiento.
GEO: hacer que las inteligencias artificiales comprendan correctamente tu negocio
La optimización para motores generativos, conocida como GEO, busca mejorar la manera en que una marca puede ser encontrada, interpretada y citada en respuestas generadas por inteligencia artificial.
No existe una fórmula garantizada para aparecer en AI Overviews, ChatGPT u otros asistentes.
Pero sí existen prácticas razonables.
Una empresa debe explicar con claridad qué servicios presta, a quién atiende, en qué lugares opera y qué necesidades resuelve.
Su información debe ser consistente entre el sitio web, sus perfiles empresariales y otras fuentes públicas relevantes.
También resulta útil publicar contenido original, demostrar experiencia, documentar casos y facilitar que los sistemas encuentren información precisa.
Esto tiene especial importancia para negocios especializados.
Una firma de abogados no necesita aparecer en cualquier consulta jurídica. Necesita que los sistemas comprendan sus áreas de práctica y eviten asociarla con servicios que no ofrece.
GEO debe complementar el SEO y la estrategia de contenidos. No debería convertirse en una colección de trucos para intentar manipular respuestas de IA.
ChatGPT Ads y otros canales: probar nuevas oportunidades sin repetir los mismos errores
La aparición de nuevas plataformas publicitarias también abre posibilidades para las empresas.
The anuncios en ChatGPT pueden convertirse en un canal complementario para explorar oportunidades comerciales en entornos conversacionales, según su disponibilidad, condiciones y capacidades de medición.
Pero sería prematuro presentarlos como un sustituto universal de Google Ads.
Un canal nuevo necesita demostrar que puede generar oportunidades calificadas a un costo competitivo.
Lo mismo ocurre con Meta Ads, LinkedIn Ads, TikTok Ads y otras alternativas.
Cada plataforma tiene comportamientos de usuario, niveles de intención y modelos publicitarios diferentes.
Lo importante es evitar repetir el mismo error: evaluar el éxito únicamente por clics o contactos.
Una prueba debería establecer cuánto se invierte, qué resultados se esperan, cómo se identificarán las oportunidades calificadas y qué condiciones justificarían ampliar o detener la inversión.
En una estrategia de adquisición más resistente, Google Ads puede seguir capturando demanda de alta intención, SEO puede fortalecer la presencia orgánica, GEO puede mejorar la comprensión y visibilidad de la marca en respuestas de IA, y otros canales pueden abrir nuevas fuentes de oportunidades.
La distribución del presupuesto debe responder a evidencia, no a entusiasmo tecnológico.
El verdadero papel de una agencia en esta nueva etapa
La inteligencia artificial está cambiando el trabajo de las agencias.
Configurar campañas puede ser más sencillo que antes. Google automatiza tareas que anteriormente requerían ajustes manuales constantes.
Pero comprender el negocio, interpretar los resultados y proteger la inversión exige un criterio cada vez más profundo.
Una agencia debe conocer qué servicios son rentables para su cliente, cuáles tienen mayor potencial comercial y qué características distinguen a un contacto valioso.
También debe comprender cómo se comportan los algoritmos, cuáles son sus limitaciones y qué decisiones conviene supervisar.
Y necesita reconocer cuándo un problema proviene de la campaña, cuándo del proceso comercial y cuándo de cambios externos en el mercado publicitario.
Esto exige transparencia con los clientes.
No sería responsable atribuir cualquier resultado negativo a Google o a la inteligencia artificial.
Pero tampoco sería correcto prometer que todas las dificultades pueden resolverse aceptando más automatización.
Nuestro trabajo es conseguir clientes rentables, no demostrar que estamos utilizando todas las funciones que Google quiere vendernos.
La pregunta que deberíamos hacernos hoy
Google está apostando una parte importante de su futuro a la inteligencia artificial.
Tiene recursos financieros, infraestructura y una posición de mercado que le permiten asumir inversiones extraordinarias mientras redefine su producto principal.
Las empresas que pagan publicidad tienen una realidad diferente.
Necesitan generar oportunidades comerciales, convertirlas en ventas y mantener una rentabilidad sostenible.
No pueden asumir indefinidamente que más automatización significa mejores resultados.
Por eso, el camino más razonable es utilizar Google Ads donde siga siendo rentable, cuestionar las decisiones que no produzcan valor, mejorar la calidad de los datos y construir fuentes complementarias de adquisición.
Google puede permitirse sacrificar rentabilidad hoy para proteger su negocio del mañana.
Nuestros clientes no necesariamente pueden hacer lo mismo.
Y esa diferencia debería estar en el centro de cualquier estrategia publicitaria responsable.
La pregunta final es inevitable:
¿Estamos utilizando la inteligencia artificial de Google para conseguir mejores clientes o estamos permitiendo que Google tome cada vez más decisiones sobre un negocio cuyo riesgo económico seguimos asumiendo nosotros?
Fuentes y referencias
- Alphabet Inc. Resultados financieros del tercer trimestre de 2026, 28 de octubre de 2026. https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1652044/000165204426000080/googexhibit991q32026.htm
- Reuters. Cobertura de resultados de Alphabet, inversión en IA y flujo de caja libre, 28 de octubre de 2026. https://www.reuters.com/business/alphabets-google-cloud-unit-beats-quarterly-revenue-estimates-steady-ai-demand-2026-10-28/
- Seer Interactive. Google AI Overview Study – SEO & PPC CTR Impact. https://www.seerinteractive.com/insights/ctr-aio
- Google Ads Help. About ads in AI-powered experiences in Google Search. https://support.google.com/google-ads/answer/18826097
- Google Ads Help. About AI Max for Search campaigns. https://support.google.com/google-ads/answer/15910187
- Video de referencia: How to get your Google Ads in AI Overviews. https://www.youtube.com/watch?v=aN9ez-G_F4Y
Nota editorial: las cifras de Alphabet corresponden a resultados financieros oficiales. Los estudios de CTR describen muestras específicas. Las recomendaciones de Gulupa representan criterios estratégicos cuya implementación debe evaluarse según cada cuenta.
