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Durante años, una de las recomendaciones habituales para optimizar campañas de Google Search fue trabajar sobre búsquedas cada vez más específicas.
La lógica tenía sentido: cuanto más precisa era la búsqueda, mejor podíamos interpretar la intención del usuario y mostrar un anuncio relevante.
La aparición de las respuestas generadas por inteligencia artificial en Google está modificando parte de esa lógica.
Los AI Overviews (esa “visión general creada por IA” que Google te muestra en determinadas búsquedas) ocupan una porción importante de tu página de resultados y, en muchos casos, te responden la consulta sin que tengas que visitar ningún sitio.
Esto está afectando tanto a los resultados orgánicos como a los patrocinados.
Según datos citados por Search Engine Land, el CTR (que es el indicador que mide la cantidad de clics sobre la cantidad de visualizaciones del anuncio) en búsquedas donde aparecieron AI Overviews cayó un 68%, del 19,7% al 6,34%, entre junio de 2024 y septiembre de 2025.
¿Qué quiere decir esto? que los anuncios se muestran, pero que las personas hacen menos veces clic en ellos.
Para graficar esto de las “IA Overviews” te dejo un ejemplo con una búsqueda de una agencia como la nuestra, especializada en ABM (Marketing para Empresas de venta consultiva).
Fíjate que la búsqueda es bastante específica y que, por suerte y por años de trabajo en SEO, aparecemos primeros en las recomendaciones…pero eso hace también que los anuncios relacionados a esa búsqueda se vayan para abajo, y el usuario no los vea.
Ejemplo de resultado de búsqueda “long tail”“busco una agencia especializada en account based marketing con oficinas en buenos aires” |
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Menos clics disponibles
El problema económico es relativamente sencillo.
Si Google responde una parte de las consultas directamente dentro del buscador, disminuye la cantidad de usuarios que necesitan hacer clic en los anuncios.
Pero los anunciantes siguen compitiendo por esos clics.
Entonces tenemos:
Menos clics disponibles y más anunciantes compitiendo por ellos. Resultado = mayor presión sobre el CPC (el costo por clic).
Search Engine Land describe precisamente este fenómeno como una compresión del inventario disponible. En un período analizado, la inversión en Google Search creció 9% interanual mientras los clics aumentaron solamente 4%.
En tecnología, además, datos de Adthena mostraron CPCs (Costos por clics) consistentemente más altos en consultas que presentaban AI Overviews que en aquellas que no los tenían.
La IA, por lo tanto, no solamente está cambiando el SEO.
También está cambiando la economía de Google Ads.
Cuanto más específica es la pregunta, más interviene la IA
Acá aparece una cuestión especialmente relevante para las empresas B2B.
Las búsquedas específicas, informativas y de bajo volumen tienen una alta presencia de respuestas generadas por inteligencia artificial.
Un análisis citado por Search Engine Land encontró que las keywords más largas y específicas presentan mayor tendencia a activar AI Overviews, especialmente en búsquedas de más de cinco palabras. Aproximadamente el 60% de las keywords que activaban estas respuestas tenían 100 búsquedas mensuales o menos. Claramente es lo que se llaman búsquedas “long tail” o de larga cola, las búsquedas bien de “nicho”.
Veámoslo en un caso concreto: una empresa que vende infraestructura tecnológica.
Una búsqueda relativamente amplia podría ser:
- “virtualización empresarial”
Pero durante el proceso de investigación aparecen búsquedas como:
- “alternativas a VMware para nube privada”
- “cómo reducir costos de virtualización”
- “migrar máquinas virtuales sin downtime”
Es justamente en este tipo de preguntas donde una respuesta generada por IA puede resolver buena parte de la necesidad informativa directamente en Google.
Entonces, ¿hay que dejar de pagar por keywords long-tail?
No necesariamente.
Y esta distinción me parece importante.
Los usuarios también están haciendo búsquedas cada vez más largas y están usando el buscador como un chat (más que como un buscador). Datos publicados por Search Engine Land en septiembre de 2026 muestran que las “queries” de 3 o 4 palabras ya concentran una proporción creciente de impresiones y conversiones, y las búsquedas todavía más largas también están aumentando su participación.
Por eso no utilizaría la longitud de la keyword como único criterio para decidir dónde invertir.
Me parece mejor usar estas dos variables para decidir: intención comercial y presencia de respuestas de IA.
Tres tipos de búsquedas
Podemos pensar las búsquedas B2B en tres grupos.
- Búsquedas con alta intención comercial
- “software gestión logística”
- “ERP para industria X”
- “proveedor cloud privada”
- “consultora desarrollo fintech”
Si existe intención concreta de evaluar o contratar una solución, Search Ads sigue teniendo un rol importante. Ahí tiene sentido competir por aparecer.
- Búsquedas específicas principalmente informativas
- “cómo calcular TCO de infraestructura”
- “diferencias entre Kubernetes y OpenShift”
- “cómo reducir costos de infraestructura cloud”
En estas consultas, si Google ya responde mediante IA, pagar sistemáticamente por el clic puede ser menos atractivo.
En estos casos la estrategia debe ser lograr formar parte de la respuesta haciendo que la IA nos mencione.
Ahí entran SEO y AEO: desarrollar contenido suficientemente relevante y autorizado para aumentar las posibilidades de aparecer como fuente o marca mencionada dentro de las respuestas generativas. Search Engine Land plantea justamente esta estrategia de “influenciar” la respuesta para consultas donde la IA realiza buena parte de la educación del comprador.
- Búsquedas específicas (long tail) con alta intención de compra
Este tercer grupo es importante porque rompe la regla anterior.
Una búsqueda puede ser muy larga y, al mismo tiempo, extremadamente comercial.
Por ejemplo:
- “alternativa a VMware para 100 servidores en Argentina”
Que sea long-tail no significa que debamos entregársela automáticamente al SEO.
Si la búsqueda denota intención de compra, siempre tendrá sentido pagar por esa keyword.
SEO, AEO y Ads empiezan a complementarse
Todo esto lleva a una forma diferente de pensar la estrategia de búsqueda.
Durante años pensamos principalmente en la lógica “SEO (aparecer en los resultados de búsqueda sin pagar publicidad) + Google Ads (aparecer pagando)”
Ahora hay un tercer componente: “SEO + AEO + Google Ads”
AEO es la evolución del SEO que trajo la IA. Vieron más arriba cuando decíamos que los buscadores ahora le dan mayor espacio a los AI Overviews…Bueno, eso es lo que hace “AEO” (Answer Engine Optimization).
Una estrategia de marketing en buscadores debe considerar los 3 escenarios. Nuestra marca querrá aparecer en cada una de las etapas del proceso de compra. Y eso implica responder a preguntas diversas: algunas muy específicas que requieren información detallada y técnica, otras más superficiales y rápidas y otras implicarán poner un formulario de consulta para hablar con un comercial.
La propia Search Engine Land propone clasificar las consultas según intención y presencia de IA para decidir dónde competir con publicidad, dónde intentar influir en la respuesta generativa y dónde generar demanda por otros canales.
El cambio más importante
La IA no está haciendo desaparecer Google Search Ads cómo se insinuaba hace dos años. Aunque sí está re-definiendo los roles.
No todos los clics tienen el mismo valor. Cuando Google responde directamente una consulta, quedan menos clics disponibles. Y cuando muchos anunciantes quieren competir por esos clics, el precio puede aumentar.
Por eso quizá la pregunta ya no debería ser solamente:
¿Por qué keyword quiero aparecer?
Sino:
¿En qué búsquedas quiero pagar por aparecer y en cuáles quiero lograr que la IA me incluya en su respuesta?
Esa distinción es una parte central de cualquier estrategia de marketing por buscadores en entornos B2B.
Fuente principal: Search Engine Land, 2026.
Artículo de Search Engine Land sobre AI Overviews y Paid Search
