A las nueve y un minuto de la mañana, OpenAI me escribió para venderme espacio publicitario. El asunto era casi doméstico: «ChatGPT Anuncios ya está disponible para ti». Dentro, la promesa de siempre, redactada con la misma sintaxis con la que Google vendía AdWords en 2001 y Meta vendía alcance en 2013: llega a tus clientes mientras investigan, comparan y deciden. Mil millones de personas usando el producto cada semana. Un gestor de campañas. Un botón para empezar hoy.
No es una anécdota. Es una fecha.
Llevo dos años defendiendo, en aulas y en consejos de administración, una tesis que hasta hace poco sonaba especulativa: entre una empresa y su comprador se ha instalado una capa de intermediación algorítmica que decide quién entra en la conversación antes de que ningún humano tenga la ocasión de elegir. La llamé Algorithm Journey. Lo incómodo del modelo era que esa capa no se podía comprar. No había a quién llamar para pagar por estar dentro de una recomendación. Eso obligaba a mantener con la alta dirección una conversación distinta: sobre coherencia, sobre datos, sobre qué dice de una compañía el resto de internet cuando ella no está mirando.
Ese periodo ha terminado. Y la pregunta ya no es si conviene anunciarse en los asistentes —se anunciará todo el mundo, como siempre—, sino qué compra exactamente ese dinero y qué sigue sin poder comprarse.
La velocidad es el argumento
Conviene medirla, porque explica por qué tantas organizaciones van a llegar tarde a esto.
En mayo de 2024 Sam Altman describía la publicidad como un modelo de negocio de último recurso y advertía del riesgo que suponía para la confianza del usuario. El 16 de enero de 2026 OpenAI anunció formalmente su enfoque publicitario. El 9 de febrero empezó a mostrar anuncios en Estados Unidos, a usuarios adultos de los planes gratuito y Go, con una inversión mínima de doscientos mil dólares. En abril la bajó a cincuenta mil. El 5 de mayo la eliminó por completo y abrió el gestor self-serve: en Estados Unidos, las agencias dejaron de ser la puerta de entrada. El 24 de agosto llegó a España y a otros treinta mercados europeos.
Veinte meses del «último recurso» al anuncio formal. Cuatro más, y cualquiera con una tarjeta de crédito podía comprar. Google tardó dos años en lanzar AdWords y una década larga en saturar el formato. Aquí no va a haber periodo de adaptación.
Un matiz conviene conocerlo antes de prometerle nada a un comité de dirección: en Europa la contratación todavía pasa por el equipo comercial de OpenAI, por agencias asociadas y por socios tecnológicos. La barrera de entrada cayó primero al otro lado del Atlántico; aquí está cayendo con unos meses de retraso, y ese desfase es exactamente el tiempo que queda para prepararse.
La prisa tiene una explicación numérica. OpenAI ha trasladado a sus inversores que espera dos mil quinientos millones de dólares de ingresos publicitarios en 2026 y cien mil millones en 2030. Merece
la pena leer esas cifras con frialdad: eMarketer calcula que todo el mercado publicitario de los asistentes —OpenAI, Google, Microsoft y Amazon juntos— no llegará este año a mil millones. Estamos, por tanto, ante una categoría cuya narrativa va muy por delante de su tamaño real. Eso no la vuelve irrelevante. La vuelve cara.
Un anuncio junto a un veredicto
Aquí es donde el paralelismo con la historia deja de servir y hay que pensar de nuevo.
En el buscador clásico, anuncio y resultado orgánico competían en el mismo plano: diez enlaces, unos comprados y otros ganados, y una persona eligiendo entre ellos. El anuncio interrumpía una búsqueda. En el asistente, el anuncio aparece junto a una respuesta ya sintetizada, en un bloque separado y etiquetado, después de que el sistema haya evaluado el mercado y haya emitido algo muy parecido a un juicio. OpenAI insiste —y en esto le conviene ser escrupulosa— en que los anuncios no influyen en las respuestas.
Si esa separación se mantiene, y se mantendrá mientras la confianza sea el activo que sostiene el producto, entonces hay dos inventarios distintos en la misma pantalla. Uno se compra. El otro no.
El que se compra es el bloque publicitario: contexto conversacional, puja, coste por clic. Con una particularidad europea que casi nadie ha subrayado: en esta primera fase no hay personalización publicitaria en el Espacio Económico Europeo. Sin perfilado, el peso recae sobre el contexto de la conversación y sobre la relevancia semántica del anunciante. Durante unos meses, en Europa, el buen posicionamiento semántico vale más que la buena segmentación. Es una ventana, y es corta.
El que no se compra es la respuesta. La recomendación. El párrafo donde el sistema dice «para este caso, las opciones sensatas son estas tres». Ese espacio se gana exactamente como se ganaba antes de que existiera el gestor de anuncios: siendo citable, coherente, verificable y mencionado en los lugares que el modelo considera fiables.
Confundir ambos inventarios va a ser, en mi opinión, el error de gestión más caro de los próximos veinticuatro meses. Y se cometerá con convicción y con presupuesto aprobado.
Lo que cuesta no estar en la respuesta
Hay un dato que ordena toda la discusión presupuestaria. Seer Interactive comparó, dentro de los resúmenes generados por IA de Google, marcas citadas frente a marcas no citadas en la misma consulta. Las citadas obtienen alrededor de un 35 % más de clics orgánicos. Y un 91 % más de clics en sus propios anuncios.
La segunda cifra es la importante. No dice que la visibilidad orgánica sustituya al medio pagado. Dice que estar dentro de la respuesta casi duplica el rendimiento del mismo euro invertido en pauta sobre la misma consulta. La propia Seer advierte que el estudio no demuestra causalidad: cabe que las marcas con más autoridad sean también las que el sistema tiende a citar. A efectos de gestión, la conclusión no cambia, porque la autoridad y la citabilidad se construyen con el mismo trabajo y se pierden por la misma vía.
Dos competidores con idéntico presupuesto y creatividad equivalente obtendrán resultados muy distintos si uno está en la respuesta y el otro no. El segundo estará financiando, con su propio gasto, la
validación implícita del primero: quien lee tres nombres recomendados y a continuación ve el anuncio de un cuarto interpreta ese anuncio a la luz de la recomendación que acaba de leer.
Quien trabaje en B2B industrial reconocerá el problema. En un proceso con comité, pliego y seis meses de ciclo, la pauta en un asistente no cierra nada; garantiza que el nombre aparezca mientras el equipo de compras construye su universo de proveedores. Después vendrán las referencias, las certificaciones, los casos, la comparación. Si en ese recorrido la empresa no está presente de forma orgánica, el anuncio habrá comprado una impresión y habrá financiado la credibilidad del competidor que sí estaba en la respuesta.
El agujero de medición
Hay un motivo por el que muchos consejos siguen tratando esto como un asunto de marketing digital: no lo ven en sus cuadros de mando. En los primeros cuatro meses de 2026, el 68 % de las búsquedas realizadas en Estados Unidos terminaron sin ningún clic. Y cuando alguien pregunta a un asistente, lee tres nombres y tres días después teclea uno de ellos en el buscador, la analítica registra una búsqueda de marca: la recomendación que originó todo el proceso no recibe crédito alguno.
Un consejo que evalúe su presencia en IA mirando la fila «referral» de su panel de analítica está midiendo el trozo más pequeño y menos representativo del fenómeno.
El primer ejecutivo
Este es el punto que más resistencia genera en la sala y el que más rápido se comprueba. Cuando un sistema construye una recomendación sobre una compañía mediana o una firma profesional, lo que encuentra con más facilidad no son los materiales corporativos, que suelen ser genéricos e intercambiables. Son las declaraciones, entrevistas, artículos e intervenciones de las personas que la representan.
El primer ejecutivo funciona simultáneamente como nodo emisor de señales para las máquinas y como ancla de confianza para las personas. Y es ahí donde la incoherencia se paga más rápido: si el discurso dice una cosa y los datos de ejecución dicen otra, la relevancia cae, la confianza algorítmica se erosiona y el sistema deja de recomendar. La llegada del inventario pagado no cambia esto. Lo agrava, porque introduce la tentación de resolver con presupuesto un problema que es de identidad. Y esa es, con diferencia, la forma más cara de no resolverlo.
Cuatro decisiones para los próximos doce meses
Medir antes de gastar. Un panel de cincuenta a cien consultas que reproduzcan las preguntas reales del comprador —situaciones completas, no palabras clave—, ejecutadas mensualmente en las plataformas que importan en cada mercado, registrando si la compañía aparece, en qué lugar del razonamiento y citando qué fuentes. Sin esa línea base, cualquier inversión posterior será indefendible ante el consejo.
Construir citabilidad fuera de casa. Presencia sostenida en las fuentes que los modelos privilegian, datos comparables publicados, documentación técnica accesible, casos verificables, terceros que hablen de la compañía. La confianza algorítmica se construye fuera del propio dominio, lo cual resulta incómodo para organizaciones acostumbradas a controlar su mensaje. Es lento, es poco glamuroso y es lo único que compone.
Entrar en la subasta europea con una hipótesis, no con un plan de medios. Los costes por clic están hoy por debajo de los americanos y subirán cuando llegue la competencia. El valor de estos meses es aprender qué conversaciones convierten en cada categoría, no comprar volumen.
Reconstruir la atribución. Incorporar búsqueda de marca, tráfico directo y preguntas de origen declarado en formularios y llamadas comerciales. El panel de analítica ha dejado de ser el instrumento principal.
Y una quinta que en realidad es la primera: decidir quién responde de todo lo anterior, con nombre y apellidos. Hoy la visibilidad algorítmica suele estar repartida entre marketing, comunicación y ventas, lo que en la práctica significa que no está en ninguna parte.
Coda
Hace un año, cuando explicaba el Algorithm Journey en una sala llena de directores generales, la objeción habitual era que aquello sonaba a futurismo. La objeción de este otoño será la contraria: que ya está resuelto, porque ya se puede comprar.
No está resuelto. Se ha vuelto más caro equivocarse.
La publicidad conversacional resuelve un problema real —la presencia inmediata en el momento exacto en que alguien está decidiendo— y no resuelve el que determina el resultado: si el sistema, cuando nadie le paga por decirlo, tiene motivos para nombrarte.
La visibilidad se compra. La credibilidad se compone. Y las máquinas, en esto, se han vuelto notablemente parecidas a las personas: recomiendan aquello sobre lo que ya han oído hablar bien en otros sitios.
Lo demás es inventario.
Federica Ilaria Fornaciari es fundadora y CEO de NoBrainer Partners y de SenYours Consulting, consejera, profesora e investigadora. Es autora de y creadora de los modelos Algorithm Journey e IES–BBPP. La versión extensa de este análisis se ha publicado como estudio en Huete & Co, firma de la que es asociada.
