Publicado: octubre 26, 2026, 9:00 pm
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Las empresas comienzan a destinar más recursos para aparecer en las recomendaciones de ChatGPT, Gemini y otros asistentes de inteligencia artificial, pero todavía enfrentan dificultades para determinar cuántas ventas generan esas estrategias. En entrevista exclusiva para Expansión, Andrés Kloster , fundador y CEO de Eleven, explica que la fragmentación del recorrido del consumidor dificulta atribuir las conversiones a las recomendaciones de inteligencia artificial. Aunque estos sistemas ya participan en el descubrimiento y la comparación de productos, la mayoría de las transacciones todavía ocurre fuera de sus interfaces.
La inversión por visibilidad en agentes de IA crece, pero el retorno sigue sin estar claro
“Lo que sucede es que la última parte de la compra se sigue realizando a la vieja usanza (…) y si bien hay todo un desarrollo de compra agéntica y la posibilidad de que los agentes directamente realicen la compra, eso hoy no está sucediendo a gran escala”, señala. El especialista explica que un consumidor puede consultar a ChatGPT sobre qué producto comprar y después ingresar directamente al sitio de una marca para adquirirlo. En ese caso, la tienda registra la transacción, pero no necesariamente identifica la influencia de la IA en la decisión. La incertidumbre contrasta con el interés de las empresas por estos canales. La investigación internacional State of AI Search Optimization 2026 , de SEOFOMO, reporta que el 69% de los profesionales consultados cuenta con presupuesto asignado a estrategias de visibilidad en inteligencia artificial, frente al 38% en 2025. Además, el 61% señaló un incremento de inversión durante 2026. La dificultad para medir resultados también aparece en otras investigaciones, por ejemplo, el informe State of GEO 2026 , presentado por WPP, The Cocktail y la Asociación de Marketing de España, encontró que el 52% de las organizaciones que aplican estrategias de posicionamiento en IA reporta mejoras de visibilidad, pero solo el 19% observa un incremento del tráfico hacia sus sitios y apenas el 3% consigue cuantificar el impacto real en su negocio. A pesar de estas limitaciones, el 60% de las organizaciones consultadas prevé aumentar su presupuesto para estas actividades durante 2027. El estudio, que incluye 36 casos empresariales completos, también encontró que el 54% financia sus iniciativas con recursos del posicionamiento tradicional en buscadores, mientras que el 26% dispone de un presupuesto específico para IA. La práctica recibe el nombre de GEO ( Generative Engine Optimization ) y reúne estrategias para mejorar la presencia de empresas, productos y contenidos en las respuestas de los sistemas de inteligencia artificial. A diferencia del posicionamiento tradicional en buscadores, donde las empresas pueden seguir posiciones, clics y conversiones, una parte de la influencia comercial de la IA ocurre dentro de la conversación y no necesariamente genera una visita inmediata.
Aparecer en una IA no garantiza visibilidad en las demás
Kloster compara esta dificultad con la publicidad exterior, donde las empresas pueden conocer la exposición aproximada de un anuncio, pero no identificar a todas las personas que decidieron comprar después de verlo. “Es difícil de medir cuánta gente lo vio, cuánta gente fue influenciada”, explica al comparar lo que sucede con los canales de IA con un anuncio colocado en una autopista. La falta de atribución no significa que ninguna empresa pueda medir ventas procedentes de estos asistentes, asegura el especialista, los enlaces permiten identificar determinadas visitas y conversiones, pero dejan fuera las compras que ocurren después de consultas realizadas en otros dispositivos, plataformas o establecimientos físicos. De hecho, el estudio de SEOFOMO encontró que el 19% de los profesionales encuestados atribuye más del 5% de los ingresos de sus sitios a las búsquedas con IA, mientras que el 35% desconoce cuánto aportan. Los resultados reflejan distintos niveles de madurez en la medición, no una ausencia absoluta de retorno comercial. Las diferencias entre los asistentes complican todavía más el panorama, comenta Kloster. El informe Radar IA eCommerce México 2026 , elaborado por Eleven y LLM Pulse, encontró que ante una misma consulta, dos sistemas comparten apenas entre el 4% y el 7% de los sitios citados. Una empresa puede destacar en ChatGPT sin conseguir una presencia equivalente en Gemini o Google AI Overviews. “Cada LLM tiene un poco su propia personalidad”, afirma Kloster, quien reconoce que las diferencias entre los sistemas fueron uno de los resultados más sorprendentes de la investigación. El estudio analizó 19,950 consultas de compra en 13 categorías y encontró que Mercado Libre aparece con enlaces en el 17.1% de las respuestas de ChatGPT, el 27% de AI Overviews y el 9.8% de Gemini. Amazon, por su parte, registra apenas 0.3% en ChatGPT, ninguna aparición con enlace en Gemini y 16.9% en AI Overviews. Aunque ambas plataformas mantienen una presencia importante entre las tiendas mencionadas, la diferencia aumenta cuando se analizan los enlaces que utilizan los asistentes como fuentes de información. “No tenemos, digamos, una explicación concreta de por qué se comporta de esa forma”, reconoce Kloster al referirse a la disparidad entre Mercado Libre y Amazon. La investigación también identificó una separación entre reconocimiento de marca y tráfico potencial . Apple, Samsung, Adidas y Nike figuran entre las marcas más mencionadas por los tres asistentes, pero sus sitios oficiales reciben menos enlaces que menciones. En el caso de Apple, el estudio registró 990 menciones en ChatGPT y 173 respuestas con enlaces a su dominio; en Gemini, contabilizó 916 menciones y apenas ocho respuestas con enlaces.
La IA devuelve al marketing digital un problema de la publicidad tradicional
Para Kloster, esta diferencia es importante porque los asistentes pueden mencionar una empresa sin dirigir al usuario hacia su sitio. En esos casos, la marca gana presencia en la conversación, aunque no necesariamente recibe una visita. “Sin embargo, esa mención es lo más importante que puede tener un e-commerce o una tienda porque es lo que genera ese awareness, ese reconocimiento”, explica. Durante años, las empresas utilizaron herramientas de analítica digital para seguir el recorrido de sus clientes, desde el primer clic hasta el pago. Sin embargo, la aparición de los asistentes de inteligencia artificial introduce una dificultad que Kloster compara con los anuncios en televisión o los espectaculares: conocer cuántas personas estuvieron expuestas a un mensaje no permite determinar necesariamente cuántas compraron por su influencia. “Lo que faltaba era como un instrumento. Aquí no es que falte un instrumento sino que más bien la naturaleza de la interacción del usuario con su inteligencia artificial hace que sea muy difícil esa medición”, explica. Para el fundador de Eleven, esta situación obliga a las empresas a reconsiderar la manera en que evalúan sus estrategias comerciales. Mientras las herramientas tradicionales permiten seguir clics, carritos abandonados y otras acciones dentro de una tienda digital, las recomendaciones de IA pueden influir en el consumidor sin dejar un registro que vincule directamente la consulta con la compra. “Los marketers digitales venimos de alguna forma mal acostumbrados a tener muy claro el camino que realiza un usuario”, reconoce. Pese a esa incertidumbre, Kloster considera que las empresas no necesitan destinar grandes presupuestos para comenzar a explorar estos canales. Su recomendación consiste en realizar pruebas de bajo costo, evaluar los cambios en la presencia de sus marcas y ajustar las estrategias conforme evolucionen los sistemas. “Creo que no es necesario grandes inversiones como en otros canales. Al ser un canal nuevo también hay menos empresas trabajando”, afirma. El directivo considera que la medición de la influencia comercial podría volverse todavía más compleja conforme los consumidores utilicen distintas plataformas para descubrir, comparar y validar productos. Además, señala que las empresas deben prestar atención a las consultas que realizan los usuarios cuando ya eligieron una marca y buscan confirmar si es confiable o conocer las experiencias de otros compradores.
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