Google Search es la gallina de los huevos de oro de Alphabet, Inc (NDAQ:GOOGL). Se trata de la mayor empresa de publicidad del mundo con unos ingresos anuales de ~$200bn en 2024; y del mayor motor de búsqueda del mundo, con una cuota de mercado superior al 90%.
Google Search se convirtió en el epicentro de la búsqueda de información en el siglo XXI. Sin embargo, la situación parece estar cambiando. Y es que, por primera vez en más de una década, Google Search está enfrentando competencia. Y no se trata de una competencia de motores de búsqueda tradicionales, se trata de una competencia de LLMs (Large Language Models), o más comúnmente conocidos como chatbots de IA.
Desde la irrupción de ChatGPT en a finales de 2022, la forma en la que se busca información ha cambiado por completo. Gracias a los chatbots, todas las búsquedas son instantáneas y completamente personalizadas a lo que el usuario demanda. Ya no hace falta buscar en diferentes páginas para encontrar la respuesta a lo que buscamos. Por lo tanto, la forma de buscar información en Google Search está quedando obsoleta. Nunca antes en la historia se había puesto tan en duda el futuro de la compañía a la que Warren Buffett denominó “la empresa con el mayor MOAT del mundo”.
Desde entonces, han surgido una amplia variedad LLMs como ChatGPT o Perplexity que están tratando de acabar con la dinastía de Google Search.
Esa es la razón por la que muchos aseguran que el final de Google Search está más cerca de lo que parece. El dilema que plantean es el siguiente:
Si Google no hacía nada, los LLMs acabarían con su negocio de Google Search de manera natural.
Si Google lanza su propio LLM (como es el caso), este canibalizará por completo Google Search, ya que no tiene sentido seguir buscando información de la manera tradicional cuando existen estos chatbots.
Sin embargo... ¿Qué tan probable es que sea el fin de Google Search?
No cabe ninguna duda en que los LLMs se han convertido en el epicentro de la forma en la que se busca información en el día de hoy. Sin embargo, hay una cosa que se están pasando por alto y, además, es muy obvia: hay que valorar qué clase de búsquedas se realizan en este tipo de chatbots.
Los chatbots están diseñados para manejar preguntas complejas, conversacionales y completamente personalizadas, ofreciendo respuestas sintetizadas e interactivas. Por esta razón, los usuarios tienden a realizar preguntas que siguen la siguiente temática:
Preguntas abiertas o complejas: Los chatbots pueden desglosar conceptos complejos o proporcionar respuestas detalladas y adaptadas. Por ejemplo, “¿Puedes explicarme la teoría de la relatividad como si tuviera 10 años?”.
Buscar respuestas personalizadas: Los usuarios pueden pedir recomendaciones específicas o sugerencias. Por ejemplo, “¿Qué series me recomendarías basándote en que me gustó Breaking Bad?”.
Solicitar tareas específicas: Los chatbots pueden generar contenido (textos, código), resolver problemas matemáticos, o incluso analizar datos subidos por el usuario (como PDFs o imágenes).
Mantener conversaciones continuas: Los usuarios pueden hacer preguntas de seguimiento, profundizar en un tema, marcando siempre el ritmo y pauta de la conversación.
Preguntas que requieren síntesis o razonamiento: Por ejemplo, “¿Qué impacto tendría una recesión global?”.
Por otro lado, Google Search está optimizado para encontrar información específica, basada en palabras clave, y suele ser el punto de partida para usuarios que buscan bienes o servicios, sitios web, noticias, imágenes o datos concretos. Las preguntas que se realizan en Google Search tienden a:
Ser directas y específicas: Por ejemplo: “Receta original de paella valenciana” o “Página oficial de la Seguridad Social”.
Estar orientadas a navegación: Se trata del ejercicio de búsqueda de información que realiza el usuario a través de los diferentes enlaces a las páginas web que aparecen el el SERP (página de resultados).
Ser transaccionales: Búsquedas como “Comprar iPhone 16” o “Vuelos baratos a Roma” están diseñadas para llevar al usuario a plataformas de compra de bienes o servicios.
Como podemos comprobar, podemos destacar notables diferencias en el enfoque entre el Google Search tradicional y los chatbots:
Formato de respuesta: Los chatbots generan respuestas originales, sintetizando información en un formato conversacional, mientras que Google proporciona enlaces a contenido externo.
Interactividad: Los chatbots permiten diálogos, refinando respuestas según el contexto o preguntas adicionales, mientras que Google requiere nuevas búsquedas o navegación para ajustar resultados.
Profundidad vs. amplitud: Los chatbots profundizan en una sola respuesta coherente, ideal para aprendizaje o análisis, mientras que Google ofrece amplitud, mostrando múltiples fuentes para que el usuario elija la que más se adapte a sus necesidades de búsqueda.
Intención del usuario: Los chatbots son ideales para usuarios que buscan orientación, creatividad o aprendizaje, mientras que Google es más eficaz para usuarios que buscan bienes, servicios o saben exactamente qué quieren, en especial un producto o servicio.
Y esto último es la clave de todo…
Todo el mundo está valorando a Google Search como un simple motor de búsqueda que sucumbirá ante la IA. Sin embargo, Google Search es una empresa de publicidad digital que funciona como un motor de búsqueda.
Google Search no gana dinero con cada búsqueda que procesa, Google Search gana dinero a través de:
Vender espacios publicitarios en su buscador (Google Search)
Vender espacios publicitarios en páginas web y aplicaciones de terceros (Google Network)
De hecho, si profundizamos aún más en el epicentro del negocio de Google Search, la mayoría de las búsquedas que se realizan en su motor de búsqueda no son monetizadas por publicidad. Se estima que tan solo entre el 20-40% de las búsquedas que se realizan en Google Search son comerciales. Es decir, más de la mitad de las búsquedas que se realizan en Google Search no son comerciales, las denominadas “zero clicks”.
De hecho, en el juicio antimonopolio que está enfrentando Google con el DOJ, se publicó por primera vez en la historia un listado en exclusiva en el que se detallaban que búsquedas eran las que proporcionaban más ingresos a Google Search. Cabe resaltar que es durante el periodo de septiembre de 2018.
Durante este periodo, los términos más buscados fueron, ordenados por ingresos, los siguientes: iPhone 8, iPhone 8 plus, seguro de vehículos, vuelos baratos, TV por cable, educación Online, empresas de telefonía, iPhone y Uber, entre otros.
Cabe resaltar la dominancia de Apple en aquellas fechas, aunque no es nada extraño, ya que coincide con el periodo en el que realiza habitualmente sus lanzamientos de dispositivos móviles. Seguramente si la lista fuera más actual, se verían algunos cambios, pero la tecnología, la industria automotriz y las ofertas de vacaciones, son una constante en las búsquedas más rentables de Google Search.
Las preguntas que se hacen a chatbots como ChatGPT o Perplexity difieren de las realizadas en Google Search debido a la naturaleza interactiva, conversacional y contextual de los chatbots. Estas diferencias impactan cómo los usuarios buscan e interactúan con la información, pero no necesariamente amenazan el núcleo del negocio de Google Search, que es la publicidad digital.
Google Search es un motor de búsqueda que opera bajo un modelo de navegación web para encontrar la información. Sin embargo, ahora Google Search debe de cambiar este modelo hacía un modelo hibrido de LLM+Navegación. Desde mi punto de vista, no creo que el modelo de navegación vaya a llegar a su fin. De hecho, la búsqueda de información humana es, en su esencia, un modelo de navegación.
Los LLM se ocuparán de realizar el “trabajo sucio” que Google Search tradicionalmente no ha podido resolver debido a su modelo de navegación. Ahora que Google Search se está transformando por completo, la IA se integrará en el modelo tradicional de Google Search para redefinir, una vez más, la forma en la que el ser humano busca información. Como ya he dicho, no creo que esta búsqueda de información vaya a ser blanco o negro, sino gris. Y esto es LLM+Navegación, es decir, LLM + Google Search.
Todo el mundo está pendiente de que la IA destruya el negocio de Google Search, la gallina de los huevos de oro de Alphabet, Inc. Sin embargo, lo que está ocurriendo en realidad es muy diferente. Y lo peor de todo, parece que nadie le presta atención…
Desde que Google ha empezado a desplegar masivamente las funcionalidades IA en su ecosistema, el crecimiento está siendo exponencial. En la conferencia anual “Google IO” de 2025, los datos que arrojó Google eran una absoluta barbaridad:
AI Overviews cuenta con más de 1.500 millones de usuarios mensuales (MAUs) en más de 140 países a lo largo del mundo.
Gemini cuenta con más de 400 millones de usuarios mensuales (MAUs).
Y es en este punto donde se encuentra la verdadera ventaja de Google: su enorme ecosistema. El dato es muy simple (e inalcanzable para la competencia): Google cuenta con 9 servicios con más de 1bn de usuarios mensuales. Cabe resaltar que estos datos son de 2023, en la actualidad, el número de servicios con +1bn usuarios activos habrá aumentado con total seguridad:
De hecho, en el Google IO 2024, se reveló que Google posee 7 servicios con más de 2bn de usuarios: Chrome, Google Search, Drive, Android, Google Play, YouTube y Google Maps.
Desplegar funcionalidades IA que mejoran la productividad y la eficiencia en un ecosistema tan gigantesco es prácticamente una garantía de éxito. Gracias a este enorme ecosistema, Google no necesitaría tener la “mejor IA del mundo” o la “IA más potente del mundo” ya que los propios efectos de escala y de red harían el trabajo por sí solo. Pero, para colmo, Google tiene una de las mejores IA del mundo, en mi opinión, la mejor gracias a su despliegue masivo.
Y, por otro lado, en mi opinión, Google Search es la única empresa en el mundo capaz de desplegar publicidad digital de manera masiva y rentable en su ecosistema de IA.
A diferencia de sus competidores, como ChatGPT o Perplexity, donde su fuente de ingresos proviene exclusivamente de suscripciones de pago o inyecciones de capital, aunque hay planes en ChatGPT de desplegar publidad, Google Search es la única empresa en el mundo capaz de desplegar publicidad digital de una manera mucho más personalizada y efectiva a como lo hacía anteriormente con su modelo tradicional de búsqueda.
Entonces, la verdadera cuestión es la siguiente:
¿Cómo podría Google Search monetizar su transición hacía un modelo híbrido (LLM + Motor de Búsqueda) sin condicionar su enorme negocio de publicidad digital ni condicionar la experiencia del usuario?
Google está comenzando a integrar anuncios en AI Overviews y AI Mode de manera que maximicen la relevancia y personalización, utilizando la capacidad multimodal de Gemini para crear experiencias publicitarias conversacionales y visuales. Los anuncios se colocan estratégicamente para no interferir con la experiencia del usuario, apareciendo debajo o junto a las respuestas generadas por su IA, y se optimizan mediante herramientas como Google Ads y Shopping Graph.
AI Overviews: Anuncios contextuales
AI Overviews, o "Vistas creadas con IA" en español, son los resúmenes generados por IA que aparecen en la parte superior de los resultados de búsqueda. Estos resúmenes están diseñados para proporcionar respuestas directas a las consultas de los usuarios, combinando información de múltiples fuentes confiables y reduciendo la necesidad de navegar por múltiples enlaces como se hacía en Google Search tradicionalmente.
Google ha implementado anuncios en AI Overviews, los resúmenes generados por IA que aparecen en la parte superior de los resultados de búsqueda de Google Search. Estos anuncios se muestran principalmente debajo o junto al bloque de resumen de IA, enfocándose en productos o servicios relacionados con la consulta del usuario. Por ejemplo, una búsqueda sobre equipos deportivos podría incluir anuncios de tiendas relevantes al final del resumen.
Google asegura que estos anuncios son útiles, ya que conectan a los usuarios con empresas en el momento exacto de su interés. De hecho, desde octubre de 2024, esta estrategia de publicidad ha aumentado las consultas comerciales en un 10% en EE.UU, y los anunciantes que utilizan esta función han reportado un 42% más de probabilidades de lograr campañas calificadas como "buenas" o "excelentes" en la métrica "Ad Strength" de Google.
Los anuncios no están incrustados directamente en el texto del resumen, pero Google está probando incluir enlaces a sitios web relevantes dentro del contenido para mejorar la visibilidad, manteniendo los anuncios separados para mejorar la claridad.
Los anuncios están etiquetados claramente para mantener la transparencia y se activan según la intención comercial de la consulta del usuario, la relevancia y la disponibilidad de inventario publicitario.
Los anunciantes no necesitan crear campañas específicas para AI Overviews, ya que los anuncios existentes se adaptan automáticamente a este formato, lo que facilita la transición y mantiene el flujo de ingresos publicitarios. Aunque, como veremos más adelante, deben adaptarse a como desarrollan su contenido para aparecer con más frecuencia en los anuncios de AI Overviews.
Google destaca que los clics provenientes de AI Overviews son más intencionados, ya que los usuarios reciben un contexto previo del resumen de IA, lo que puede mejorar las tasas de conversión para los anunciantes.
AI Mode: la búsqueda comercial del futuro
AI Mode es la respuesta directa de Google a los LLMs.
Anunciado en el Google IO 2025, esta nueva funcionalidad permite realizar búsquedas más complejas y conversacionales. Funciona como un asistente de IA que responde a las preguntas, permite profundizar en los temas y facilita la toma de decisiones utilizando las capacidades avanzadas de razonamiento, pensamiento y multimodalidad de Gemini 2.5 que, por otro lado, se integra con el gigantesco Shopping Graph, una base de datos que indexa más de 50.000 millones de productos actualizados constantemente y que, a diario, actualiza más de 2.000 millones de productos.
Shopping Graph es una herramienta de IA que tiene el objetivo de conectar a los consumidores con muchos más productos. Gracias a esta tecnología, el público que busque en Google cualquier artículo puede también observar en un solo vistazo toda la información de este, como: sus reseñas, funcionalidades, características, vídeos sobre él, su precio, cantidad en el inventario y dónde encontrarlo.
Esta sinergia puede transformar a Google Search en un auténtico asistente de compras conversacional, potenciando la experiencia del usuario desde la inspiración hasta la transacción final y permite a los usuarios realizar búsquedas complejas y obtener resultados altamente personalizados.
¿Por qué AI Mode es tan importante para el futuro de Google?
Los anuncios en AI Mode aparecen directamente dentro de los resultados generados por IA. No están a un lado ni claramente marcados en un recuadro. Todo lo contrario, forman parte del flujo de contenido, con la intención de ser más útiles y no que interrumpan el proceso.
El gran cambio radica en cómo se seleccionan los anuncios. Google selecciona los anuncios según su relevancia para la pregunta e intención del usuario. Ya no se trata de las palabras clave exactas (SEO), ahora se trata de cómo el contenido se ajusta a la intención del usuario.
Este es un cambio importante. Los anuncios ahora podrán aparecer en la parte más visible y leída de Google: dentro del cuadro de respuestas.
Por el momento, el AI Mode solo está disponible en EE.UU, pero Google ha dejado en claro que pronto estará disponible en más mercados.
¿Por qué los anuncios en AI Mode son tan revolucionarios?
Porque cambia donde y como los usuarios interactúan con los anuncios.
AI Mode no es una página de búsqueda como Google Search. Cuando un usuario busca algo en AI Mode, no solo obtiene una lista de enlaces. En su lugar, AI Mode muestra una respuesta más completa y compleja que integra imágenes, vídeos y contenido generado por IA que contextualiza la consulta, todo en una sola vista. Se trata de un auténtico escaparate virtual basado en la búsqueda.
Y mejor aún, la conversación no termina ahí. Los usuarios pueden seguir haciendo preguntas de seguimiento y Google continúa la conversación. Esto significa que los anuncios podrían aparecer más de una vez, formando parte de una experiencia de búsqueda continua y dinámica.
Esto cambia el verdadero significado de la visibilidad de la publicidad digital en Google Search. En lugar de esperar a que el usuario se desplace para ver los anuncios, estos ahora forman parte del área principal del contenido, donde los usuarios interactúan activa y constantemente.
Y aquí está la clave de todo: en la experiencia del usuario. Google debe de asegurar esta experiencia y no convertirla en una cascada de anuncios que generen saturación al usuario.
AI Mode no es solo un experimento: AI Mode se convertirá en una parte fundamental del funcionamiento de Google Search. A medida que los resultados impulsados por IA reemplazan a las SERP tradicionales (Search Engine Results Page), los anuncios comienzan a aparecer dentro de estos diseños conversacionales. Esto significa que el contenido de pago y el contenido orgánico se están fusionando de una manera nunca antes vista. Se trata de una autentica revolución en la búsqueda. La línea entre "anuncio" y "respuesta" se está difuminando, lo que representa tanto oportunidades como riesgos para las marcas.
Google ha confirmado que insertará anuncios en esta función, inicialmente en EE.UU e India, utilizando el contexto de las consultas para ofrecer publicidad altamente relevante. Por ejemplo, AI Mode puede responder preguntas detalladas sobre productos y mostrar anuncios personalizados basados en el historial de búsqueda o datos demográficos del usuario, integrados de forma natural en la experiencia conversacional. Esta integración se apoya en la capacidad de Gemini para analizar texto, imágenes y otros datos, lo que permite generar anuncios visuales y textuales adaptados a las necesidades del usuario. Los anuncios aparecerán en la parte inferior de las respuestas generadas por IA, asegurando que no interrumpan la información principal.
Gemini en Google Ads: Creación de anuncios optimizados
Gemini está transformando Google Ads al integrarse en la plataforma para crear campañas publicitarias más efectivas. A través de una experiencia conversacional, los anunciantes pueden interactuar con un chatbot impulsado por Gemini para generar contenido publicitario, incluyendo textos, palabras clave e imágenes personalizadas.
Google ha integrado Gemini en Google Ads para mejorar la creación y gestión de campañas publicitarias. Esto incluye una experiencia conversacional que sugiere palabras clave, contenido creativo y estrategias, además de la generación de imágenes personalizadas para anuncios. Estas funcionalidades buscan aumentar la eficacia de las campañas y atraer a más anunciantes al ecosistema.
Por otro lado, Gemini se integra en otras plataformas de Google, como Google Workspace, Gmail y Chrome, donde los anuncios se personalizan según el contexto del usuario. Por ejemplo, en Gmail, Gemini puede generar respuestas automáticas a correos electrónicos y sugerir anuncios basados en el contenido de los mensajes, siempre respetando las políticas de privacidad (los datos de Workspace no se usan para entrenar modelos ni segmentar anuncios). En Chrome, Gemini puede resumir páginas web y ofrecer anuncios relevantes según el contenido visualizado. Además, funciones como Google Shopping Graph y la prueba virtual de ropa en el AI Mode permiten a los anunciantes mostrar productos de manera interactiva, con opciones de compra directa a través de Google Pay.
La integración de Gemini en Google Ads transforma la publicidad digital al ofrecer una experiencia conversacional intuitiva, optimización automatizada y generación de contenido personalizado. Según Google, las mejoras más determinantes incluyen el aumento en la calidad de los anuncios (Ad Strength), mayor eficiencia en la creación de campañas, personalización avanzada y un mejor ROI. Estas capacidades posicionan a Gemini como una herramienta clave para anunciantes que buscan destacar en un mercado competitivo.
GOOGLE LENS: Busca, identifica y compra lo que ves
Google Lens es una herramienta de búsqueda visual impulsada por IA que permite a los usuarios obtener información mediante análisis visual basado en redes neuronales sobre objetos, textos, lugares y más a través de la cámara de un dispositivo móvil o utilizando imágenes existentes.
El potencial de Google Lens radica en su capacidad para transformar la forma en que interactuamos con el mundo físico y digital, simplificando las búsquedas y ofreciendo experiencias más intuitivas.
Básicamente se trata de una app que funciona como un escáner inteligente de gran precisión que permite acceder a información de objetos.
Google Lens también facilita la compra y comparación de precios gracias a la integración de información útil del producto (reseñas, comparación de precios en diferentes tiendas y la opción de compra directa).
La última actualización de usabilidad de Google Lens la tuvimos en octubre de 2024, cuando se reveló que Google Lens procesa más de 20bn de búsquedas visuales al mes. De todos ese volumen de búsquedas, el 20 % están relacionadas con compras o conversiones directas.
Al igual que AI Mode, Google Lens también se combina con Shopping Graph, la herramienta que contiene información sobre más de 50.000 millones de productos para identificar el producto exacto.
Lens está integrado en aplicaciones clave para su uso como Google Search, Chrome, Google Maps y Google Fotos, lo que amplía su accesibilidad y funcionalidad.
Más allá de identificar objetos, Google Lens ofrece una enorme versatilidad en aplicaciones prácticas del día a día: desde traducir textos en cientos de idiomas en tiempo real hasta digitalizar documentos, leer códigos QR, identificar productos para compras o resolver ecuaciones matemáticas.
En lugar de depender de palabras clave, Lens permite buscar información directamente desde imágenes, eliminando barreras lingüísticas y haciendo que las búsquedas sean más naturales.
Sin embargo, el verdadero valor de Google Lens, en mi opinión, es su valor comercial.
Lens permite buscar e identificar productos en imágenes, comparar precios y encontrar tiendas donde comprarlos, lo que agiliza el proceso de compra. Esto es especialmente útil para marcas que optimizan su presencia en búsquedas visuales, mejorando su visibilidad en el comercio electrónico.
Su capacidad mejora con el tiempo gracias al aprendizaje automático. En el futuro, con modelos de IA más avanzados, podría integrarse aún más en dispositivos inteligentes, como gafas de realidad aumentada, y ofrecer experiencias de búsqueda más inmersivas. Además, su capacidad para analizar comportamientos de búsqueda puede proporcionar datos valiosos para empresas, mejorando la personalización de anuncios y servicios.
Recientemente, se ha revelado que YouTube permitirá a los espectadores usas Google Lens para buscan lo que ven mientras ven Shorts. Los usuarios pueden pausar un Short, seleccionar la opción “Lens” y tocar, resaltar o dibujar (Circle-to-Search) sobre un elemento en la pantalla. Esto hace que la experiencia de descubrimiento sea más fluida y directa, eliminando la necesidad de escribir consultas o cambiar de app.
La capacidad de buscar elementos visuales convierte la visualización pasiva en una experiencia interactiva. Los espectadores pueden explorar temas relacionados con lo que ven, como traducir subtítulos en tiempo real o aprender más sobre un producto o lugar.
Los resultados de búsqueda de Lens, que aparecen superpuestos en el video, pueden incluir resúmenes generados por IA (AI Overviews) que proporcionan contexto adicional, como información sobre un destino turístico o un objeto. Durante muchos años, Lens ha podido identificar miles de millones de objetos diferentes, como plantas, productos o lugares emblemáticos, comparándolos con una base de datos de imágenes indexadas de la web. Pero ahora, con la ayuda los modelos avanzados de IA, Lens puede ir mucho más allá y proporcionar información sobre el contenido de las imágenes. Para este tipo de consultas visuales, AI Overviews aparecerá con más frecuencia en los resultados de Lens, sin necesidad de añadir una pregunta a la búsqueda visual.
La integración de Lens en YouTube Shorts ofrece una ventaja competitiva sobre plataformas como TikTok y Reels (Instagram), que actualmente no cuentan con una función de búsqueda visual similar. Esto posiciona a YouTube como un líder en la integración de búsqueda visual en videos cortos, atrayendo a usuarios que buscan experiencias más interactivas.
Aunque actualmente no hay anuncios en los resultados de Lens, es probable que Google integre enlaces de compras o anuncios patrocinados en el futuro, lo que podría transformar a Lens en una herramienta clave para el comercio electrónico y el marketing digital.
Con toda esta transición hacía una búsqueda basada en IA, es inevitable que surja una una cuestión importante.
¿Cómo afectará está transformación radical de Google Search a los anunciantes?
Y no es para menos, si el core de de los ingresos Google Search es el negocio de la publicidad digital, la base del negocio son los anunciantes.
Como ya sabemos, Google está implementando publicidad en AI Overviews y AI Mode. Con este movimiento, Google no solo pretende preservar su modelo publicitario, sino que busca potenciarlo al ofrecer anuncios más relevantes y de mayor valor de conversión a los usuarios mediante el uso de la IA.
Google afirma que AI Overviews y AI Mode mejoran la búsqueda al ofrecer respuestas más relevantes y contextualizadas, ampliando los tipos de preguntas que los usuarios pueden hacer. La compañía sostiene que estas funciones hacen que la web sea “más saludable y útil para los usuarios”, y que los enlaces incluidos en las respuestas generativas de AI Overviews y AI Mode seguirán dirigiendo tráfico a los sitios web.
El modelo tradicional del marketing digital dentro de Google Search se basa en dos estrategias: SEO y SEM. Ambos son términos relacionados con el marketing digital dentro del buscador Google Search:
SEO (Search Engine Optimization) se centra en optimizar un sitio web para mejorar su posicionamiento orgánico en los resultados de búsqueda. Implica mejorar la calidad del contenido, la estructura del sitio web, la experiencia del usuario y la construcción de enlaces para que los motores de búsqueda entiendan y valoren positivamente tu sitio.
SEM (Search Engine Marketing) engloba el conjunto de estrategias utilizadas para aumentar la visibilidad de un sitio web en los resultados de los motores de búsqueda a través de publicidad pagada por las palabras clave en Google Ads, mediante un sistema de subasta en tiempo real.
Los anunciantes deben adaptarse a este nuevo paradigma de búsqueda impulsado por IA. Los clics serán menos frecuentes pero más valiosos, por lo que las campañas deben priorizar la conversión sobre el volumen de clics.
El SEO tradicional no desaparece, pero evoluciona. Los sitios con una sólida base de SEO (optimización técnica, contenido relevante) tienen más probabilidades de aparecer en las respuestas generativas.
La optimización para motores de búsqueda (SEO) ha evolucionado rápidamente en los últimos años, y con la irrupción de los motores de búsqueda generativos, ha surgido un nuevo concepto: Generative Engine Optimization (GEO). Aunque el SEO sigue siendo la metodología actual, GEO representa el futuro de cómo los contenidos serán descubiertos y utilizados.
GEO es la práctica que trata de optimizar el contenido digital para que sea entendido, citado y referenciado por motores de búsqueda impulsados por inteligencia artificial generativa. Esta estrategia busca maximizar la visibilidad de los contenidos en plataformas impulsadas por IA. Ya no se trata solo de posicionarse en la primera página de Google Search, sino de estar presente en la "respuesta instantánea" que da la IA cuando un usuario formula una pregunta.
GEO se está posicionando como una capa complementaria, y cada vez más importante, del marketing digital. GEO no reemplaza al SEO, pero sí lo redefine. Es una evolución natural hacia una web más conversacional, contextual y centrada en respuestas.
En SEM, los clics pueden ser más costosos, pero mucho más calificados, ya que los usuarios que hacen clic tras ver un resumen de IA suelen estar más cerca de la conversión. Los anunciantes deben ajustar sus estrategias para enfocarse en conversiones en lugar de solo clics.
¿Cuál es la narrativa bajista en Google Search?
Desde mi punto de vista, he podido observar 3 argumentos que se repiten continuamente justificando el fin de Google Search:
Los LLMs acabarán con el negocio de Google Search
ChatGPT destruirá a Google Search
Pérdida de tráfico de Google Search
Los KPIs de Google Search y Google Network se están deteriorando, vaticinando el fin del buscador
Sin embargo, mi opinión difiere mucho de estos argumentos bajistas en Google Search. A continuación, contraargumentaré todos estos pensamientos con datos reales y un poco de sentido común.
Vayamos uno por uno:
1. Los LLMs acabarán con el negocio de Google Search.
ChatGPT vs. Google Search
Como hemos visto anteriormente, mientras que Google Search tiene una finalidad comercial que se materializa a través de la publicidad (core del negocio). Sin embargo, ChatGPT y el resto de LLMs están más enfocado a la adquisición de conocimientos o la mejora de la eficiencia y productividad a través de la personalización de la búsqueda.
Ahora, Google Search también ofrece esas funcionalidades exclusivas de los LLMs pero, a diferencia de estos, cuenta con la enorme baza de la publicidad digital integrada de manera vertical y natural.
Google recopila datos comerciales de los numerosos servicios que posee y que utilizan miles de millones de personas en todo el mundo. Ya no se trata solo de Google Search, sino que se trata también de los datos comerciales que recopila Google de sus otros servicios como YouTube, Google Play, Google Maps, entre otros.
Google, Meta y Amazon son los actores dominantes en la publicidad digital. Este dominio no solo se debe a su consolidación en el mercado, sino también a la integración de grandes bases de usuarios, su propia tecnología y datos únicos que recolectan. Estos datos son el resultado de las principales actividades de sus usuarios en estas plataformas. En el caso de Google: búsquedas comerciales, vídeos y navegación.
Los mecanismos de escalamiento que emplea cada plataforma, si bien son distintos, comparten fundamentos comunes. Aprovechan potentes efectos de red, donde el crecimiento de usuarios atrae a más anunciantes, cuya inversión publicitaria impulsa el crecimiento de usuarios, los clics y las compras, creando un ciclo que se retroalimenta.
Esta discrepancia entre los datos de consulta de LLM y la intención comercial de los usuarios es, en mi opinión, el mayor obstáculo para OpenAI. No basta con crear una pila de anuncios y ya. Snap, Pinterest y Reddit siguen el ejemplo de las principales plataformas publicitarias en cuanto a la creación de su pila de anuncios, pero siguen siendo actores menores en la publicidad digital dirigida a nichos específicos.
Además, es probable que cualquier cambio importante en los presupuestos de los anunciantes se produzca en un período de varios años debido a la inercia y la eficacia demostrada de las principales plataformas publicitarias. Se estima que por cada $1 invertido por los anunciantes en Google Search se obtienen $2 de retornos.
Google, a diferencia de los LLMs, posee una sólida base de datos propios, cultivada mediante la interacción de los usuarios dentro de sus ecosistemas, lo que proporciona capacidades de segmentación publicitaria inigualables, especialmente potentes en una era de disminución de la recopilación de los datos de terceros (cambios en el IDFA de Apple y las leyes de privacidad de datos de la UE).
En esencia, los datos que ChatGPT recopila sobre sus usuarios carecen en gran medida de eficacia publicitaria.
Por otro lado, replicar un ecosistema tan gigante como el de Google presenta enormes desafíos. Replicar estos ecosistemas presenta enormes desafíos. Las barreras de entrada son excepcionalmente altas, abarcando los enormes requisitos de capital para la infraestructura global y la adquisición de usuarios, la casi imposibilidad de igualar la escala de datos propios y efectos de red de los operadores tradicionales, y los años de desarrollo iterativo invertidos en sus complejas plataformas de tecnología publicitaria.
Además, OpenAI podría no contar con los recursos necesarios para desarrollar y escalar una plataforma publicitaria importante. Las ventajas de Google en cuanto a costos de infraestructura, impulsada por sus propias TPUs, le han permitido ofrecer precios mucho más bajos que OpenAI y un mayor rendimiento, lo que podría generar riesgos para OpenAI, ya que los usuarios de pago podrían optar por la oferta más económica.
2. Pérdida de tráfico en Google Search
Una de las de las grandes preocupaciones que existen en el negocio de Google Search es la migración de usuarios hacía otras plataformas que se están convirtiendo en plataformas de búsqueda.
Existe el argumento de que Google Search está siendo desintermediada por este tipo de plataformas desde hace años. Y esto es cierto si partimos de la base de que cuando se lanzó Google Search hace más de 20 años todas las búsquedas se realizaban en el buscador. Actualmente, servicios como Booking, Airbnb, Spotify, Netflix o Amazon se han convertido en buscadores verticales en su respectivo nicho. Estas plataformas no solo proporcionan resultados de búsqueda, sino que integran todo el proceso: descubrimiento, comparación, compra y, en muchos casos, experiencia postventa.
Sin embargo, esto es una consecuencia directa del crecimiento de Internet y de las necesidades específicas de los usuarios en línea. Google Search sigue y seguirá siendo el núcleo de la experiencia en Internet por su amplitud, accesibilidad y capacidad de dirigir el tráfico hacía estos buscadores específicos. En mi opinión, lejos de ser una amenaza, estos buscadores verticales a menudo dependen de Google para atraer usuarios, lo que refuerza su posición dominante.
De hecho, Google Search sigue siendo muy relevante y los usuarios no paran de crecer como podemos comprobar en estas gráficas ofrecidas por Bank of America (BofA):
En el primer caso, tenemos el crecimiento de los usuarios diarios (DAUs) de Google Search en todo el mundo. Como podemos comprobar, el número de usuarios diarios que utilizan Google Search se encuentran en máximos, incluso el crecimiento se está acelerando, coincidiendo justamente con el despliegue de funcionalidades IA en Google Search, en este caso, AI Overviews (recordemos que AI Mode está únicamente disponible en EE.UU e India por el momento).
A continuación, en este mismo artículo, tenemos los mismos datos pero esta vez se basa exclusivamente en el crecimiento de los usuarios diarios en Estados Unidos.
Como podemos comprobar, al tratarse de un mercado más pequeño en comparación con todo el mundo, podemos comprobar los verdaderos estragos del ascenso de LLMs: Google Search registró una pérdida de usuarios desde finales del Q1’ 2023 hasta principios del Q2’ 2024. Sin embargo, de la misma forma que el el gráfico de DAUs globales, está tendencia se revierte en el momento en el que Google Search integra AI Overviews en su buscador.
Por otro lado, en esta gráfica realizada por Morgan Stanley junto con AlphaWise, se recoge la cuota de mercado en base a los usos comerciales que le dan los usuarios globales a diferentes plataformas. Estos usos se segmentan en:
Búsqueda de productos
Comparación de precios
Búsquedas del producto o servicio exacto que se va a comprar.
Según los datos recogidos por podemos comprobar que Google Search no solo es líder absoluta en las dos primeras categorías, sino que además mejora su cuota de mercado respecto al año anterior.
Sin embargo, la verdadera revelación ocurre cuando se segmentan estos usos según la franja de edad, en concreto, de 16 a 24 años.
¿Por qué pienso esto?
Porque la generación joven es la más acostumbrada a los cambios tecnológicos rápidos y la que más rápido adapta e integra las nuevas tecnologías en su estilo de vida.
Como podemos comprobar en esta gráfica, los jóvenes están aumentando considerablemente el uso Google Search en todas sus categorías. Incluso le está robando cuota a Amazon en la categoría principal de esta plataforma, la de compra del producto exacto que se busca.
3. Los KPIs de Google Search y Google Network se están deteriorando, vaticinando el fin del buscador
El cambio hacia la navegación asistida por IA trae consigo otro desafío importante: menos clics e impresiones en el buscador.
GOOGLE SEARCH KPIs:
Google Search posee 2 KPIs fundamentales:
PAID CLICKS CHANGE: Se trata de la cantidad monetaria que los anunciantes pagan única y exclusivamente cuando un usuario hace clic en su anuncio
COST-PER-CLICK CHANGE: Es el precio que un anunciante paga por cada clic que recibe en su anuncio, el cual es establecido mediante un mecanismo de puja en Google Ads.
Como podemos comprobar, los “Paid clicks” se están desacelerando trimestralmente desde 2023. Esta es una de los argumentos que se utilizan para argumentar el fin de Google Search.
Sin embargo, la desaceleración de los clics de pago se debe principalmente a un cambio en la composición del negocio.
Si los usuarios obtienen lo que necesitan del propio asistente, la necesidad de visitar sitios web disminuye, lo que debilita las bases del modelo de negocio tradicional. Ya no se trata del volumen de clicks, sino de la calidad de estos clicks.
Los clicks serán más relevantes para los usuarios porque, a diferencia del pasado, un click representaba la exploración inicial de la oferta por parte del usuario. Sin embargo, ahora estarán mejor informados y con mayor contexto en su navegación cuando visiten su sitio por primera vez.
Para mantener su relevancia, los anuncios deben sentirse parte de la conversación y no comprometer la experiencia de usuario. Estos anuncios deben de estar integrados, ser receptivos, útiles y aparecer cuando y donde tengan más sentido.
Por lo tanto, los “clicks” serán más costosos. Esto se debe a la mayor calidad y tasa de conversión que proporcionarán a sus anunciantes, por lo que los precios aumentarán debido a la alta competencia entre estos anunciantes en las subastas de Google Ads.
Google Search está explotando la búsqueda: el coste por click aumenta más rápido que el crecimiento de los clicks.
Otro argumento que se suele utilizar es que Google Search sigue creciendo debido a que aumenta los precios de sus “clicks” (cost-per click) para contrarrestar la pérdida de volumen de los clicks pagados. Sin embargo, este argumento no tiene ningún tipo de sentido ya que no tiene en cuenta cómo funciona fundamentalmente la monetización de la búsqueda.
Google Search no fija el precio de sus “clicks”, lo fijan los anunciantes. El inventario publicitario se asigna mediante subastas donde los anunciantes pujan por diversas franjas presupuestarias, lo que significa que el precio final pagado depende del anunciante. Google no fija los precios de las pujas. De hecho, el aumento del coste por clic refleja una mayor competencia de los anunciantes en la puja por las palabras clave, lo que se traduce en un precio más elevado de la puja. Esto es común en industrias con alta demanda, como los seguros, servicios financieros o comercio minorista, casualmente, algunas de las industrias más rentables para Google Search.
Por lo tanto, una mayor demanda y competencia en el mismo mercado de palabras clave eleva el cost-per click de Google Search, donde estos anunciantes determinan cuanto están dispuestos a pagar por un click.
GOOGLE NETWORK KPIs:
Google Network también posee 2 KPIs fundamentales:
IMPRESSIONS CHANGE: Se trata de la variación en el número de veces que un anuncio se muestra en la Red de Display de Google
COST-PER-IMPRESSION CHANGE: Se trata del mecanismo de puja donde se paga por cada mil impresiones (visualizaciones) de un anuncio.
Para las búsquedas que incluyen AI Overviews, los usuarios a menudo no necesitan desplazarse hasta los diez enlaces azules para responder a su consulta, lo que naturalmente se traduce en menos clics pagados (ya que los usuarios no hacen clic en los enlaces), pero más impresiones (ya que los usuarios buscan más).
El crecimiento de las impresiones tocó fondo en el segundo trimestre de 2024 y está acelerando rápidamente hacia terreno positivo. Parte del motivo por el cual el crecimiento de las impresiones ha sido negativo probablemente se deba a la pérdida de participación de mercado de las LLM, pero la tasa de cambio claramente se ha vuelto positiva. El motivo de este crecimiento desde mínimo en el segundo trimestre de 2024 se debe al lanzamiento de AI Overviews en mayo de 2024, pese a que el crecimiento ha seguido siendo negativo, está mejorando desde entonces.
Sin embargo, yo no soy muy optimista con esta parte del negocio. Me parece que es la que menos valor publicitario ofrece a los usuarios y su crecimiento depende exclusivamente del volumen y no tanto de una oportunidad de conversión de compra. De hecho, pienso que los ingresos deberían de seguir cayendo a medida que mejoran los resultados de búsqueda gracias a la IA.
El deterioro de las impresiones en Google Network vaticina el fin del negocio de Google Search
Este argumento lo he escuchado bastante y, para aquellas personas que no comprendan como funciona fundamentalmente el negocio de Google Search, les puede parecer un argumento lógico.
El negocio de Google Search se enfoca en los “clicks” y en la inversión que realizan los anunciantes en su SERP o páginas de resultados a través del modelo de negocio de SEM.
El negocio de Google Network se enfoca en las impresiones de publicidad que aparecen en las páginas web de terceros (a través de AdSense) y aplicaciones móviles ( a través de AdMob). Esta publicidad aparece en forma de banners, imágenes o vídeos.
Por lo tanto, según este argumento, si cada vez hay menos impresiones en las páginas web o aplicaciones es porque cada vez hay menos “clicks” en los enlaces de la página de resultados. Además, como hemos podido comprobar en los KPIs de Search y Network, esto cobra aún más sentido.
Sin embargo, nada más lejos de la realidad. Básicamente, se está omitiendo la naturaleza publicitaria que diferencia a Google Search y Google Network.
La publicidad en Google Network no tiene nada que ver con la publicidad en Search y tampoco están directamente relacionadas.
Los anuncios que se visualizan en la Google Network (impresiones) no aparecen en páginas oficiales, es decir, en páginas web de empresas que venden bienes o servicios. Este tipo de publicidad aparece en páginas web como blogs, páginas de infoproductos, portales, entretenimiento... es decir, en aquellas web relacionadas con anunciantes que viven de la publicidad y no de la venta de bienes o servicios, que precisamente es de donde viene la mayor parte de los ingresos de Google Search.
¿Te imaginas a Apple implementando anuncios de terceros en su web? No tiene ningún tipo de sentido. Las empresas que se posicionan en Google Search, por muy grandes o pequeñas que sean:
Buscan controlar la experiencia de usuario, por lo que los anuncios externos son intrusivos y restan profesionalismo a la propia empresa. Las páginas web de las empresas suelen estar diseñadas para maximizar lo máximo posible las conversiones de compra.
Tienen una estrategia de monetización propia. Las empresas que se posicionan en Google Search quieren vender bienes o servicios, no dependen de la publicidad de terceros para generar ingresos, todo lo contrario, invierten en publicidad para vender.
CONCLUSIÓN
Los riesgos para el negocio de Google Search son evidentes. Los LLMs han cambiado por completo la forma en la que se busca información y se han convertido en el epicentro de la búsqueda en la actualidad. El Google Search tradicional que todos conocemos está quedando obsoleto.
Sin embargo, considero que Google Search está tomando el camino adecuado en términos de innovación e implementación de IA. Como hemos podido comprobar, Google Search se está transformando por completo. AI Overviews y AI Mode han llegado para revolucionar por completo la búsqueda tradicional.
Sridhar Ramaswamy, quien desarrolló el negocio publicitario de Google durante 15 años, señaló lo siguiente:
“Resulta que persuadir a las personas para que realicen más consultas es prácticamente imposible. Todos tenemos cierta propensión a usar Google Search, y varía de persona a persona … pero, es muy difícil persuadirlas para que busquen más”.
Así que, en lugar de depender casi exclusivamente del crecimiento de los ingresos por consulta, Google está consiguiendo otro impulso al hacer que los usuarios busquen más gracias a la IA.
En mi opinión, la verdadera cuestión será la siguiente:
¿Logrará Google Search monetizar su ecosistema IA de manera sostenible a través de la publicidad digital sin perjudicar la experiencia del usuario?
Este será el tema a abordar y monitorizar en el futuro para poder comprobar.
Está claro que Google no va a renunciar a su gallina de los huevos de oro de una manera tan sencilla. Recordemos que se trata de un negocio que genera ~$200bn en publicidad digital y se trata de la principal fuente de ingresos de la empresa y la encargada de financiar al resto de líneas de negocio de la empresa.
Según datos de la propia Google, en AI Overviews, los usuarios buscan con mayor frecuencia, las consultas son más detalladas y la frecuencia de los clicks han aumentado.
Los anuncios en en AI Overviews ya se están monetizando al mismo ritmo que los anuncios de búsqueda tradicionales. Por lo tanto, podemos esperar que en el futuro AI Overviews genere tasas de conversión publicitaria más altas y eficaces.
AI Mode ha comenzado a desplegarse en Estados Unidos e India y supone la mayor revolución de búsqueda publicitaria en Google Search.
Google Lens está comenzando a utilizarse masivamente y cada vez tiene mayor sentido en el contexto comercial de Google Search.
Como ya he comentado, la evolución de la integración publicitaria de estas nuevas funcionalidades serán el determinante clave que dictaminará si el negocio de Google Search ha llegado a su fin.
En este punto finaliza el artículo. Muchas gracias por el interés y espero haberte ayudado a profundizar en esta maravillosa compañía.
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Excelente artículo y con mucho detalle. Gracias!