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Publicidad en Motores de IA: Estrategias y Tendencias Actuales

Los nuevos motores de búsqueda y asistentes con IA generativa (como Google con su Search Generative Experience, Bing Chat de Microsoft, ChatGPT de OpenAI, Perplexity AI, entre otros) están transformando la forma en que los usuarios obtienen información. Esto plantea una pregunta clave para el ecosistema publicitario digital: ¿cómo se insertará la publicidad en estas experiencias de IA? A continuación, investigamos las estrategias conocidas de los principales actores (Google, Microsoft, OpenAI/ChatGPT, Perplexity, etc.), sus planes a corto y medio plazo, y qué implicaciones tienen para los anunciantes y el modelo de negocio publicitario en esta nueva era.

Google: Integración de Anuncios en la Búsqueda con IA

Google ha incorporado IA generativa en su buscador (la Experiencia Generativa de Búsqueda o SGE), pero mantiene la presencia de anuncios patrocinados de forma similar a la búsqueda tradicional. Según Google, “en esta experiencia de búsqueda generativa, los anuncios de Búsqueda seguirán apareciendo de manera similar en espacios publicitarios dedicados a lo largo de toda la página”, siempre distinguidos claramente de los resultados orgánicosblog.google. De hecho, Google ha expandido recientemente la inclusión de anuncios tanto de búsqueda como de Shopping dentro de las nuevas respuestas generativas en EE.UU., con planes de extenderlos a más paísesdigiday.com. Esto asegura que, aunque la respuesta inicial la genere la IA, el usuario siga viendo anuncios relevantes en la página (p. ej. enlaces patrocinados o listados de productos).

Desde el punto de vista del back-end, Google está “reconstruyendo agresivamente todo su stack publicitario alrededor de la IA”digiday.com. En publicidad de performance, la compañía ha potenciado sus campañas de Performance Max con más automatización e integración de datos. Por ejemplo, ahora permiten objetivos de retención de clientes y muestran métricas como el Coste de Adquisición de Cliente (CAC) directamente en Google Adsintegratecnologia.es. Además, Google enfatiza la integración de datos propios (first-party) del anunciante: ha mejorado las opciones para importar conversiones offline desde CRM (ventas en tienda, leads cerrados, etc.), exigiendo incluir un campo “entorno de conversión” (conversion_environment) al subir estos datosintegratecnologia.es. Esta medida mejora la atribución multicanal y distingue si una venta provino de la web, app, llamada telefónica o tienda físicaintegratecnologia.es, cerrando así el ciclo de medición. En la misma línea, Google Cloud ofrece integraciones como Looker para enviar segmentos de audiencia basados en datos CRM directamente a Google Adscloud.google.com. Esto permite, por ejemplo, crear públicos personalizados desde la base de datos de clientes de la empresa y utilizarlos en campañas publicitarias de forma automatizada y trazable.

En cuanto a la creación y optimización de anuncios, Google también está usando IA generativa para ayudar a los anunciantes. La nueva experiencia conversacional de Google Ads (impulsada por el modelo Gemini) permite generar borradores de textos publicitarios e incluso sugerir imágenes para anuncios a partir del sitio web del anuncianteblog.googleblog.google. Aunque esta herramienta se enfoca en facilitar la gestión de campañas más que en la inserción de anuncios al usuario final, demuestra cómo Google está aplicando IA tanto de cara al usuario buscador como de cara al anunciante que crea la campaña.

En resumen, la estrategia de Google es evolucionar sin romper el modelo existente: la búsqueda con IA seguirá mostrando anuncios en lugares dedicados de la páginablog.google, mientras la compañía usa la IA para mejorar la relevancia de esos anuncios y la eficacia de las campañas. Para el anunciante, Google apuesta por conectar todos sus servicios (Ads, Analytics, Cloud, CRM) para una trazabilidad total del recorrido del cliente, manteniendo la publicidad efectiva y medible en un entorno más automatizado.

Microsoft: Bing Chat con Respuestas Patrocinadas

Microsoft, con el nuevo Bing potenciado por ChatGPT, también se mueve rápidamente para monetizar la búsqueda conversacional. La empresa confirmó que está “explorando colocar anuncios en la experiencia de chat” de Bingtheverge.com. De hecho, ya en la versión preliminar integró anuncios dentro de las respuestas del chatbot: por ejemplo, ciertas respuestas muestran referencias numeradas que, al pasar el cursor, revelan un pequeño recuadro con la etiqueta “Ad” indicando contenido patrocinadotheverge.com. Estos anuncios aparecen como enlaces patrocinados citados junto a la información proporcionada por la IA (por ejemplo, si el usuario pregunta por coches asequibles, el chat podría incluir un enlace patrocinado de un concesionario, marcado como Ad en la cita). Microsoft asegura que, al igual que en la búsqueda tradicional, los anuncios en Bing Chat estarán claramente identificados y separados visualmente del contenido orgánico de la respuesta.

Un aspecto innovador de la estrategia de Microsoft es su propuesta de repartir ingresos publicitarios con los editores de contenido. Yusuf Mehdi (VP en Microsoft) indicó que buscan “compartir los ingresos de anuncios con los socios cuyos contenidos contribuyeron a la respuesta del chat”theverge.com. Es decir, si el chatbot de Bing se nutre del contenido de cierto sitio web para responder al usuario, parte del ingreso generado por un clic en un anuncio relacionado podría distribuirse al publisher de ese contenido. Esta iniciativa intenta alinear incentivos con los generadores de información (medios, creadores web) para que la IA del buscador no “canibalice” su tráfico sin compensación.

Microsoft también está pensando más allá de su propia plataforma: ha lanzado una API de anuncios para chats que permite a otros servicios, aplicaciones o editores integrar publicidad en sus experiencias de chat con IAabout.ads.microsoft.comabout.ads.microsoft.com. En mayo de 2023 anunció esta solución, donde terceros pueden elegir formatos de anuncio que se ajusten a su chat y monetizar sus experiencias conversacionales con la red publicitaria de Microsoftabout.ads.microsoft.com. Esto posiciona a Microsoft no solo monetizando Bing Chat, sino también suministrando infraestructura publicitaria a cualquier chatbot o asistente que desee mostrar anuncios. Desde la perspectiva del anunciante, significa que Bing Ads podría ofrecer alcance no solo en el buscador de Bing, sino en un ecosistema más amplio de aplicaciones con IA (por ejemplo, chats integrados en sitios web o en software de terceros).

En definitiva, Microsoft ve la publicidad como “un modelo clave para impulsar la innovación en una web abierta y gratuita”about.ads.microsoft.com, y está adaptando sus soluciones para que la búsqueda conversacional sea sostenible. Para los anunciantes, Bing Chat representará una nueva oportunidad de llegar a usuarios mientras conversan y buscan información de forma natural, mediante formatos nativos (integrados en la respuesta) que la compañía irá refinando conforme obtiene feedback. Es un enfoque experimental pero decidido: Microsoft fue de los primeros en probar anuncios en chat a escala masiva, y está calibrando cuántos mostrar, en qué casos y cómo equilibrarlos con respuestas orgánicas de calidad.

OpenAI (ChatGPT): Monetización en el Horizonte

OpenAI, la empresa detrás de ChatGPT, hasta ahora ha monetizado su popular chatbot principalmente mediante suscripciones (ChatGPT Plus) y cobrando por acceso a su API. Actualmente ChatGPT no muestra publicidad en sus respuestas. Sin embargo, con una base de usuarios enorme (más de 500 millones de usuarios semanales, de los cuales se estima que 96% usan la versión gratuita)digiday.com, OpenAI enfrenta costos operativos gigantescos (los modelos de IA son costosos de ejecutar) y ha señalado que no espera ser rentable hasta 2029, acumulando pérdidas de $44 mil millones hasta entoncesdigiday.com. Esto ha llevado a la publicidad al centro de la conversación como vía de ingresos a mediano plazo.

Diversas informaciones sugieren que OpenAI planea introducir anuncios en ChatGPT para los usuarios gratuitos en 2026, con proyecciones de hasta $1.000 millones de dólares en ingresos publicitarios ese añodigiday.com. De hecho, recientes movimientos estratégicos apuntan en esa dirección: OpenAI contrató a Fidji Simo (ex-ejecutiva de Meta responsable de la monetización de Facebook) para liderar su división de productos de consumo, señal de que “no traes a la arquitecta del motor de monetización de Meta si no planeas construir uno propio”digiday.com. En otras palabras, OpenAI se está preparando para que la publicidad pase de ser una idea secundaria a ser parte central de su modelo de negocio.

¿Cómo podrían ser los anuncios en ChatGPT? Es probable que no veamos banners tradicionales ni interrupciones al estilo antiguo, sino formatos nativos integrados en la conversación. Expertos del sector anticipan “formatos de anuncios integrados por intención, que se sientan más como recomendaciones que como banners”, por ejemplo “respuestas patrocinadas” transparentemente marcadas como tales, u ofertas de productos prioritarias alineadas con el contexto de lo que el usuario preguntadigiday.com. Sam Altman, CEO de OpenAI, inicialmente descartó la idea de anuncios directos en ChatGPT, insinuando en cambio un modelo de afiliación (es decir, que OpenAI gane una comisión si el usuario compra algo tras una recomendación de ChatGPT)digiday.com. De hecho, ya se han visto atisbos de esto: recientemente OpenAI añadió a ChatGPT funciones de búsqueda de productos con recomendaciones personalizadas, precios y enlaces para comprar en sitios de terceros, todo dentro de la interfaz de chatdigiday.com. Por ahora, esas recomendaciones no son pagadas (son orgánicas), pero demuestran el potencial de convertir a ChatGPT en un canal de descubrimiento de productos. OpenAI podría empezar probando un esquema de comisiones por transacción (affiliate), aunque muchos analistas señalan que eso sería solo el primer paso y que para escalar realmente necesitarán un modelo publicitario más ampliocontentgrip.com.

Para los anunciantes y marketers, ChatGPT representa un posible “nuevo Google” en términos de alcance masivo pero con dinámicas diferentes. Un beneficio es la riqueza de las señales de intención: cada conversación con el chatbot revela gustos, dudas, necesidades del usuario en tiempo real, lo cual es “oro puro” para segmentacióncontentgrip.com. A diferencia de la búsqueda web tradicional, aquí no hay cookies ni palabras clave aisladas, sino contexto conversacional. OpenAI podría ofrecer a anunciantes la posibilidad de orientar anuncios según la intención inferida del usuario (por ejemplo, si en la conversación ha mostrado interés en cierto tipo de producto o destino turístico)contentgrip.com, todo ello sin violar la privacidad, ya que la segmentación se basaría en el contexto inmediato de la conversación más que en historiales de navegación. No obstante, este enfoque debe manejarse con cuidado: introducir publicidad en un asistente conversacional plantea retos de confianza (el usuario debe saber qué parte de la respuesta es orgánica y cuál es publicidad) y de integridad de la respuesta. Altman ha reconocido que hay que evitar que los anuncios erosionen la experiencia o la objetividad de ChatGPT. Por eso es de esperar que OpenAI implemente los anuncios de forma gradual y “sensible a la calidad de la experiencia de usuario”, quizás primero con pruebas tipo recomendaciones patrocinadas muy relevantes y claramente etiquetadasdigiday.comdigiday.com.

En resumen, OpenAI se encamina a un modelo freemium con publicidad: mantendrá seguramente un nivel de servicio gratuito amplio (para seguir ganando usuarios y datos) y monetizará esa enorme atención vía anuncios integrados. A corto plazo (2024-2025) no se esperan anuncios visibles en ChatGPT mientras siguen afinando la tecnología y la moderación, pero para 2026 la compañía proyecta ya un importante ingreso publicitariodigiday.com. Para los anunciantes, esto significa que en un futuro cercano ChatGPT podría convertirse en un nuevo canal de marketing, donde aparecer con “respuestas patrocinadas” o influir en las recomendaciones que la IA ofrece a consumidores altamente interesados. Estar atentos a cómo OpenAI diseñe esta plataforma publicitaria será clave, ya que podría suponer un cambio de paradigma en la publicidad digital similar a lo que fue en su día la irrupción de la búsqueda de Google.

Perplexity AI: Pioneros en Publicidad dentro de la Búsqueda Conversacional

Perplexity es un motor de búsqueda conversacional impulsado por IA que ha ganado notoriedad como uno de los primeros en probar un modelo de negocio publicitario en este ámbito. En noviembre de 2024, Perplexity anunció que comenzaría a “experimentar con anuncios” para construir un negocio sostenible y seguir financiando su crecimientoperplexity.ai. A diferencia de Google o Bing, que integran anuncios en sus resultados principalmente como enlaces en la página, Perplexity introdujo formatos nativos propios de la conversación: “preguntas de seguimiento patrocinadas” y elementos de “contenido patrocinado al costado” de la respuestaperplexity.ai. En la práctica, cuando un usuario hace una pregunta en Perplexity, la respuesta generada por IA puede venir acompañada de una sugerencia de pregunta relacionada marcada como sponsored (por ejemplo: “¿Quieres saber cómo [cierto producto/servicio] puede ayudarte en este tema?”), la cual si el usuario pulsa desplegará una respuesta sobre ese patrocinador. También pueden aparecer recuadros con información de marca o producto a un lado de la ventana de chat. Importante: Perplexity enfatiza que el contenido de las respuestas en sí no está influenciado por anunciantes; es decir, la IA sigue dando respuestas objetivas, y la publicidad se presenta separada y claramente etiquetada para que el usuario la identifique sin ambigüedadperplexity.aiperplexity.ai. Incluso las respuestas a las preguntas patrocinadas son generadas por la IA de Perplexity, no redactadas por las marcas, preservando cierta neutralidad (la marca paga por la pregunta sugerida, pero no dicta la respuesta).

Un ejemplo de partners iniciales de Perplexity en esta beta publicitaria incluye a Indeed, Whole Foods Market y agencias como Universal McCannperplexity.ai, lo que demuestra el interés de grandes marcas en experimentar con esta nueva vía. La filosofía de Perplexity es evitar reproducir las prácticas de SEO “opaco” en las que las empresas tratan de manipular respuestas orgánicas. En lugar de eso, prefieren “dar a las marcas una forma transparente de publicitarse” en su plataformaperplexity.ai, antes que estas intenten colarse en las respuestas por otros medios. Además, los fundadores de Perplexity señalan que los ingresos por suscripción (Perplexity ofrece un plan pro sin anuncios) no son suficientes para sostener un programa de reparto de ingresos con los proveedores de contenido, el cual consideran crucial para el ecosistemaperplexity.ai. Por ello, “la publicidad es la mejor manera de asegurar un flujo de ingresos constante y escalable” que les permita compartir ganancias con los editores cuyos contenidos aparecen citados en las respuestasperplexity.ai – un modelo similar al que propone Microsoft con Bing.

Tras medio año de andadura con anuncios, Perplexity ha obtenido aprendizajes valiosos pero también se enfrenta a retos. Hoy por hoy, su base de usuarios (~22 millones activos mensuales) es modesta comparada con gigantes como ChatGPT (~400 millones) o Googledigiday.com. Esto significa que, para anunciantes grandes, la escala de Perplexity aún es limitada. Muchos anunciantes pilotos han visto estas inserciones más como acciones de branding o awareness (para posicionar su marca innovadoramente) que como campañas de performance inmediatasdigiday.comdigiday.com. De hecho, ejecutivos de agencias han expresado reservas debido a “escala limitada de la plataforma, falta de ROI demostrado, consideraciones de seguridad de marca y eficiencia de CPM”digiday.com. En otras palabras, aunque Perplexity ha abierto un camino, los presupuestos fuertes de publicidad aún no se han volcado allí hasta ver resultados tangibles y un alcance mayor.

No obstante, Perplexity ha sido pionera en integrar comercio electrónico en la búsqueda por IA. Ha lanzado un Merchant Program donde retailers grandes y pequeños pueden aparecer cuando usuarios buscan recomendaciones de compra en la plataforma, sin cobrar comisiones por ahoradigiday.com. Por ejemplo, si alguien pregunta «¿Cuál es el mejor portátil calidad-precio?», Perplexity podría mostrar productos relevantes de comerciantes asociados. Este enfoque de shopping se suma a sus anuncios para crear un ecosistema donde el usuario pueda descubrir productos y servicios durante su proceso de búsqueda conversacional. Los analistas reconocen que “Perplexity fue la primera plataforma de IA en causar sensación con la publicidad y lidera integrando comercio en la búsqueda con IA”, pero enfatizan que “sigue siendo un pez pequeño en un estanque de IA muy grande”digiday.com. En comparación, Google ya reportó 1.500 millones de usuarios mensuales de sus vistas generativas (AI Overviews)digiday.com, lo cual pone en perspectiva el desafío de escalar que tiene Perplexity.

Para los anunciantes que han probado Perplexity, la lección principal es que estas plataformas ofrecen aprendizajes tempranos valiosos, pero “no van a ser una compra obligada hasta que ganen un uso más extendido”digiday.com. La recomendación de expertos es monitorear estas pruebas y quizás participar con pequeñas inversiones para entender cómo interactúan los usuarios con anuncios en entornos de IA. Perplexity misma admite que su oferta publicitaria “está en etapas muy iniciales, es algo aún conceptual y orientado por el producto”digiday.com. La empresa está iterando y podría tardar en construir un sistema publicitario plenamente desarrollado (posiblemente esperando también crecer su base de usuarios con la inyección de capital que ha recibido). Mientras tanto, la presión competitiva es alta: si otras plataformas de IA logran mayor adopción y presentan opciones publicitarias más sólidas, Perplexity deberá moverse rápido para no quedarse como experimento de nicho.

Tendencias Generales y Perspectiva para Anunciantes

La evolución del modelo publicitario en plataformas de IA generativa ya está en marcha y presenta varias tendencias claras:

  • Convergencia hacia el modelo “freemium” con anuncios: Los grandes jugadores están adoptando un patrón familiar en tecnología: ofrecer servicios de IA poderosos gratis para ganar escala, y luego monetizar esa atención con publicidad. Lo que empezó como experimentos, rápidamente se está convirtiendo en el nuevo estándar de la industriadigiday.com. Google y Microsoft están integrando anuncios en búsquedas con IA, OpenAI planea hacerlo en ChatGPT, y startups como Perplexity han seguido el mismo camino. Es de esperar que, a corto-medio plazo, todas las plataformas populares de IA de consumo ofrezcan algún formato publicitario (salvo quizá aquellas que opten por solo suscripción de pago).
  • Formatos nativos y experiencias no intrusivas: Coinciden en que la publicidad debe integrarse de forma orgánica en la experiencia de IA para no espantar a los usuarios. Esto implica ads que parecen parte de la conversación o de la interfaz, siempre con transparencia. Por ejemplo, respuestas patrocinadas, recomendaciones de productos dentro del chat, preguntas sugeridas por anunciantes, etc., en vez de banners gráficos o pop-ups. Amazon ya nos acostumbró a los “product placements” y Google a los featured snippets; en el entorno conversacional veremos equivalentes conversacionales. Un experto lo resume así: “formatos integrados por intención que se sientan más como recomendaciones que como banners”digiday.com. Para los anunciantes, esto significa que la creatividad publicitaria deberá aportar valor informativo real (ej. resolver una duda del usuario) para encajar en estas respuestas. Probablemente habrá que redactar anuncios que suenen como consejos útiles más que como slogans publicitarios, y las plataformas podrían ayudar generando ese contenido con IA a partir de los objetivos del anunciante.
  • Segmentación por contexto e intención en tiempo real: La desaparición de cookies de terceros y la naturaleza misma de las IA (que no dependen de historiales de navegación) están llevando a formas nuevas de targeting. La IA genera una gran cantidad de señal en vivo – lo que el usuario pregunta, su tono, sus preferencias mencionadas – y eso permite una segmentación muy fina en el momento. Por ejemplo, si en una sesión de chat queda claro que el usuario busca planificar un viaje con niños, esa intención podría detonar una recomendación patrocinada de, digamos, un hotel familiar, sin necesidad de haber perfilado previamente al usuariocontentgrip.comcontentgrip.com. Esto respeta más la privacidad y a la vez ofrece relevancia instantánea. Los anunciantes deberán pensar en términos de intents (intenciones) más que en demographics: es un marketing más contextual. Herramientas de prompting o palabras clave podrían emerger para indicar a la plataforma en qué contextos debería aparecer cierta oferta (similar a pujar por keywords, pero ahora sería pujar por consultas o temáticas conversacionales).
  • Importancia de los datos propios y la trazabilidad de las conversiones: En un entorno donde la interacción con el usuario puede no terminar en un clic directo (p.ej., el usuario podría leer la recomendación en el chat y luego comprar más tarde vía otro canal), medir el impacto de la publicidad en IA es un reto crucial. Por eso, las plataformas están fomentando la integración profunda con los sistemas de los anunciantes. Conectar el CRM, bases de datos y analytics permitirá cerrar el círculo: si un usuario expuesto a una respuesta patrocinada en un chat termina comprando días después (online u offline), ese dato debe volver a la plataforma para atribuir correctamente la conversión. Google ya exige a los anunciantes indicar el origen de cada conversión offline importada (web, app, tienda, etc.)integratecnologia.esintegratecnologia.es, y recomienda vincular CRM y herramientas de analítica para alimentar sus algoritmosintegratecnologia.es. Esta trazabilidad total será un elemento diferenciador de éxito en campañas sobre IA. Desde el punto de vista del anunciante, implicará trabajar más de cerca con equipos de datos: configurar etiquetas invisibles, usar identificadores comunes (por ejemplo, hashes de email para hacer match de usuarios entre la interacción en IA y la base de clientes) y acordar métricas de atribución quizá multifacéticas (influencia de vista en chat + clic posterior, etc.).
  • Transparencia y confianza del usuario: Todas las compañías destacan que mantendrán la transparencia en los anuncios, etiquetándolos claramenteblog.googleperplexity.ai. Esto no solo es por cumplimiento de políticas, sino porque en un entorno conversacional la línea entre contenido y publicidad puede difuminarse más peligrosamente. Un usuario que le hace trust a un asistente espera información veraz; si descubre que fue influido por publicidad no señalizada, la confianza podría romperse. Por tanto, veremos probablemente indicadores visuales o textuales muy obvios (“Anuncio”, “Patrocinado por…”) integrados en la interfaz del chat o búsqueda. La experiencia de usuario es el activo a proteger – ninguna plataforma querrá espantar a su base por monetizar agresivamente. Los anunciantes, a su vez, deberán acostumbrarse a estas etiquetas y entender que los usuarios podrían saltarse contenido patrocinado si no les convence la fuente. La creatividad aquí estará en cómo ser útil y relevante, más que en esconder la intención comercial.
  • Nuevas métricas y modelos de negocio híbridos: Es posible que surjan modelos de pago alternativos junto a los anuncios. Por ejemplo, OpenAI ha insinuado un modelo tipo affiliate (cobrar cuando se genera una venta)digiday.com combinado con anuncios nativos (cobrar por impresión o interacción). Microsoft explora repartir ingresos con publishers. Perplexity de momento no cobra comisión a merchants por ventas referidas, pero podría hacerlo en el futuro. Para anunciantes, esto implica que el clásico CPC (coste por clic) quizás coexista con CPM por impresiones en chat (Perplexity, por ejemplo, opera con CPM alto >$50 según reportesokoone.com) o modelos de coste por acción más cercanos a afiliación. Habrá que evaluar la eficacia real: algunas informaciones iniciales señalan que los clics en anuncios dentro de Bing Chat tenían un CTR hasta 1,8 veces mayor que en búsqueda tradicionalseroundtable.com, posiblemente por la mayor relevancia/contexto; pero también hay el riesgo de “banner blindness” si el usuario ignora sistemáticamente lo marcado como publicidad. En cualquier caso, las marcas deberán prepararse para experimentar y comparar resultados en estos nuevos canales versus los tradicionales.

En conclusión, el ecosistema publicitario digital está entrando en una nueva fase impulsada por la IA generativa. Las prácticas de SEM y SEO se están ampliando hacia lo que algunos llaman GEO (Generative Engine Optimization) – optimizar para motores generativos. Los gigantes tecnológicos están moviendo ficha rápida: “lo que solía ser una serie de experimentos se está convirtiendo en el nuevo predeterminado de la industria”digiday.com. Para un experto en marketing digital esto significa un doble esfuerzo: por un lado, seguir aprovechando las fortalezas existentes (la integración de datos, el conocimiento de cliente, la medición de ROI); por otro, innovar en las estrategias creativas y de segmentación para encajar en experiencias conversacionales. Los anunciantes que se adelanten a entender estos formatos (aunque hoy tengan escala limitada) podrán recoger aprendizajes tempranos valiosos e influir en cómo se desarrolla este nuevo terreno. Como señaló el CBO de Perplexity, “quien desplace a Google hará exactamente lo que estamos haciendo ahora: experimentar constantemente, con un enfoque implacable en la experiencia del usuario”digiday.com. En última instancia, la publicidad en motores de IA tendrá que reinventar las prácticas de búsqueda sin perder de vista lo fundamental: la atención del usuario sigue siendo el activo y los anuncios, el motor que financiará la siguiente generación de servicios de IAdigiday.comdigiday.com. Mantener el equilibrio entre monetización, relevancia y confianza será la clave del éxito en este apasionante panorama que se dibuja.

Fuentes:

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