Los anuncios de AI Mode de Google subieron al embudo superior. La investigación de palabras clave debe seguirlos

Introducción

Durante veinte años, la investigación de palabras clave siguió una gravedad simple: encuentra la frase que la gente escribe cuando está lista para comprar, y luego cómprala o posiciona para ella. Ganaban los términos de embudo inferior; todo lo demás era «notoriedad»: bueno tenerlo, difícil de probar, fácil de recortar.

Esa gravedad se ha invertido, y Google lo dijo en voz alta dos veces en una misma tarde.

El 28 de octubre, el responsable de ciencia de datos de búsqueda de Google dijo a los anunciantes que la gente ahora llega a Google mucho antes en el recorrido de compra, haciendo preguntas largas y detalladas que empiezan muy lejos de una compra. Esa misma tarde, el chief business officer de Alphabet dijo a Wall Street que las consultas de AI Mode que impulsan ese cambio le generan a Google menos dinero que las búsquedas tradicionales.

Enmarcando esas declaraciones, Google lanzó la plomería comercial para ese comportamiento: anuncios multiturno dentro de las preguntas de seguimiento de AI Mode, anuncios de AI Mode ampliados a diez países más, enlaces de reserva para servicios del hogar y feeds de producto convertidos en creatividades publicitarias. Mientras tanto, un nuevo informe de Adthena contó más de 175,000 ubicaciones pagadas dentro de las respuestas de IA de Google en EE. UU. entre junio y septiembre.

Las consultas subieron por el embudo, los anuncios las siguieron y la mayor parte de la investigación de palabras clave sigue apuntando al fondo. Esto es lo que cambió, lo que dicen los números y cómo reconstruir una estrategia de palabras clave capaz de ver el nuevo inventario.

Qué cambió en las últimas dos semanas

Las piezas llegaron lo bastante rápido como para que el patrón sea fácil de perder. La cronología que importa:

• 28 de octubre — Google anunció anuncios multiturno en AI Mode en Estados Unidos, de modo que un anuncio puede aparecer en consultas de seguimiento dentro de la misma conversación. Shashi Thakur, VP y GM de Google Search Ads, confirmó el despliegue en EE. UU.
• 28 de octubre — Google dijo que los anuncios en AI Mode se amplían a diez países adicionales, incluidos Canadá y Australia, con Brasil, México y el Reino Unido previstos para el cuarto trimestre de 2026.
• 28 de octubre — En la llamada del tercer trimestre de Alphabet, el CBO Philipp Schindler atribuyó parte de la desaceleración de ingresos a «el fuerte crecimiento de las consultas de AI Mode... por la menor monetización que veíamos en AI Mode».
• 4 de noviembre — Google AI Mode añadió enlaces de reserva para servicios del hogar, convirtiendo una respuesta en una superficie de transacción.
• 4 de noviembre — La cobertura confirmó que los feeds de producto se están convirtiendo en la nueva creatividad publicitaria en AI Mode: el feed, no el titular, es ahora lo que persuade.
• 9 de noviembre — La cobertura del despliegue señaló el problema de medición: la actividad de búsqueda con IA es casi invisible en los informes de términos de búsqueda de Google Ads.

Google no está siendo sutil. El tipo de consulta que más rápido crece en su superficie es conversacional, larga, de fase de investigación y ahora monetizable en más mercados que hace tres semanas.

Qué dijo Google realmente sobre esas consultas

La fuente primaria más útil de la quincena es el episodio del 28 de octubre del propio pódcast de Google Ads Decoded, donde la presentadora Ginny Marvin entrevistó a Shivani Mohan, VP de Ciencia de Datos e Investigación de Experiencia de Usuario para Búsqueda de Google. Sus equipos entrevistan a usuarios uno a uno y estudian registros de lo que hacen miles de millones de personas, lo que convierte sus declaraciones en lo más parecido a una especificación de hacia dónde va el comportamiento de las consultas.

Las consultas son tres veces más largas

Mohan dijo que la longitud de las consultas se ha multiplicado por tres, y Marvin lo repitió en el cierre. El propio informe de AI Mode de Google de mayo de 2026 lo enmarca de forma estrecha: las consultas en AI Mode son en promedio tres veces más largas que las búsquedas tradicionales, y esa es la versión que hay que citar, porque es una comparación de AI Mode, no una afirmación sobre todo Google.

Las consultas son nuevas en neto, no refinadas

El detalle con la mayor consecuencia estratégica es uno que Mohan dijo que no había explicado públicamente antes. Los usuarios, en sus palabras, «hacen tipos de consultas totalmente nuevos que nunca habrían pensado en hacer antes». Cuando Marvin preguntó si las preguntas de seguimiento ocurren porque la primera respuesta falló, Mohan dijo que no, y explicó cómo lo mide Google: «En nuestra práctica de ciencia de datos, penalizamos las consultas, que llamamos man refs, refinamientos manuales».

Se siguen dos implicaciones. Primera, Google optimiza contra las consultas que necesitan un segundo intento, así que la recompensa va a las respuestas que resuelven la intención de un solo tiro: un problema de cobertura antes que un problema de puja. Segunda, el crecimiento conversacional no son personas reformulando la misma palabra clave de tres maneras; es demanda que nunca apareció en tu herramienta de palabras clave porque nadie la escribió en una caja de búsqueda hace un año.

Están en el embudo superior, y Google lo sabe

Mohan describió consultas «que suben por el embudo», con más preguntas de lluvia de ideas y más preguntas sobre cómo pensar una categoría en conjunto. El marco de Schindler coincidió con precisión: «En AI Mode, muchas de estas consultas son consultas de embudo superior, lo que nos permite capturar nueva intención comercial de alto valor», y añadió que «la mayoría de las consultas de AI Mode son incrementales».

Ese es el regalo estratégico de la quincena. Google ha dicho, en lenguaje claro, que la oferta incremental de consultas es de fase de investigación y tiene forma de pregunta. Si tu plan de palabras clave es una lista de términos producto-más-modificador, estás pujando por la mitad del mercado que se encoge.

Por qué esto rompe la investigación de palabras clave clásica

Tres mecánicas hacen que los viejos hábitos sean ahora activamente contraproducentes.

La trampa de elegibilidad: el exact match no puede comprar la nueva ubicación

Los anuncios dentro de AI Overviews y AI Mode se emparejan tanto con la consulta como con el contenido de la respuesta de IA. Según la documentación de Google, solo las palabras clave de broad match o la segmentación sin palabras clave —AI Max for Search, Performance Max, Shopping y Dynamic Search Ads— pueden servirse dentro del resumen. El exact match todavía puede aparecer arriba o abajo, y una palabra clave de exact match no impide que una versión de broad match se active dentro.

Lee eso como un plan de medios. Una campaña de marca no propia construida enteramente sobre exact y phrase match —la estructura que se enseñó a construir a la mayoría de los equipos de performance— queda estructuralmente fuera de la ubicación que Google está ampliando a diez países nuevos este trimestre. El rendimiento en superficies de IA puede ser cero no porque haya fallado, sino porque nunca entraste en la subasta.

Los prompts de investigación dominan el inventario existente

El Holiday AI Paid Search Report de Adthena contó aproximadamente 175,100 ubicaciones publicitarias pagadas dentro de los paneles de AI Overview y AI Mode de Google en EE. UU. entre junio y septiembre de 2026: moda unos 111,000, electrónica de consumo unos 55,000, viajes alrededor de 6,500, belleza aproximadamente 2,100, y juguetes y juegos alrededor de 685.

El mismo informe clasificó los prompts contra los que se ejecutaban esos anuncios. En belleza, 83% de los anuncios se ejecutaron en consultas de investigación y descubrimiento: personas comparando o preguntando qué es mejor en lugar de nombrar un producto. Viajes estaba en 69%, juguetes y juegos en 67%, mientras que moda (48%) y electrónica de consumo (42%) se situaban justo por debajo de la mitad.

Si cuatro de cada cinco impresiones publicitarias de una categoría se vinculan a «qué es mejor para X» en lugar de «comprar X», el activo que vale la pena construir no es una lista de nombres de producto. Es un mapa organizado del lenguaje de comparación y de pregunta.

Tu informe de términos de búsqueda ya no separa las superficies

Google incluye las búsquedas que activan anuncios en AI Overviews y AI Mode de forma agregada dentro de los informes estándar de toda la Búsqueda, así que las consultas de superficies de IA quedan entremezcladas en tu informe de términos de búsqueda. Combina eso con un volumen incremental mayoritariamente largo y conversacional, y un CPA combinado se vuelve casi sin sentido: una consulta de investigación de 25 palabras y una consulta transaccional de tres palabras conviven en una misma hoja de cálculo, juzgadas por un solo número.

La solución es mecánica. Exporta los términos de búsqueda, segmenta por número de palabras —de una a tres, de cuatro a siete, ocho o más— y luego compara la tasa de conversión, el coste por adquisición o el ROAS, y con qué frecuencia aparece cada segmento en los recorridos de conversión. Las consultas largas que parecen débiles en el último clic pero aparecen pronto en los recorridos son tu evidencia de embudo superior; las consultas que no aparecen en ningún sitio son gasto de descubrimiento que todavía no puedes justificar.

Un playbook de cinco pasos para reconstruir la investigación de palabras clave

Paso 1: Reconstruye la lista semilla en torno a cadenas de preguntas

Deja de sembrar con términos cabeza y modificadores. Siembra con cadenas: qué es, cuál es mejor, X frente a Y, vale la pena X, qué encaja con mi situación. Para cada cadena, captura la pregunta de seguimiento que una persona real haría después, porque con los anuncios multiturno cada paso es su propio espacio publicitario, y en orgánico cada paso es una página que posees o cedes.

Paso 2: Agrupa por etapa de decisión en lugar de por volumen de búsqueda

Ordenar por volumen te devuelve al fondo del embudo. Agrupa el mismo conjunto por etapa —orientación, comparación, validación, compra— y encontrarás que tanto el contenido como las campañas están sobreponderados al final. Los datos de prompts de Adthena dicen que el inventario está al principio.

Paso 3: Da al broad match o a AI Max una porción definida, con datos limpios detrás

Dado que solo el broad match y la segmentación sin palabras clave pueden servirse dentro de las respuestas de IA, reserva una porción deliberada del presupuesto de marca no propia para ellos, respaldada por Smart Bidding y un seguimiento de conversiones en el que confíes. Mantén el exact match donde necesites control. El modo de fallo no es el broad match en sí; es el broad match con datos de conversión turbios y sin disciplina de palabras clave negativas.

Paso 4: Alimenta a la máquina con los atributos que ahora lee

Para el comercio electrónico, Google lanzó seis atributos conversacionales opcionales en Merchant Center en Google Marketing Live en mayo: question_and_answer, document_link, related_product, item_group_title, variant_option y popularity_rank. No afectan a la aprobación de productos, y Google recomienda añadirlos mediante una fuente de datos complementaria para que el feed principal quede intacto. La observación de Mohan de que los compradores comparadores «realmente no quieren solo ver el resumen» —quieren reseñas y vídeos de personas en sus propias circunstancias— es efectivamente para lo que sirven esos campos. Para los equipos de contenido el equivalente es poco glamuroso: pon en la página la tabla comparativa, el detalle de tallas y el lenguaje de casos de uso.

Paso 5: Instrumenta las superficies de IA como su propia línea de prueba

Hasta que Google informe del rendimiento de los anuncios de AI Mode con el mismo estándar de robustez que aplica a las estadísticas de usuarios, trata el alcance de AI Mode y AI Overview como una línea de prueba con su propio presupuesto y su propia métrica de éxito, en lugar de algo que arrastra silenciosamente el CPA combinado hacia abajo. Vigila la cuota de clics en consultas largas, las conversiones asistidas y el coste por conversión incremental, no el ROAS de último clic.

Usa la búsqueda social como tu laboratorio de prompts

Aquí está el problema práctico de construir un conjunto de cadenas de preguntas: las buenas preguntas todavía no están en las herramientas de palabras clave, porque son nuevas y están formuladas de forma conversacional. Las bases de datos de palabras clave van meses por detrás del comportamiento; las plataformas sociales no.

La búsqueda social es el corpus vivo de lenguaje de fase de investigación más barato disponible. Los hilos de comentarios, las preguntas en vídeos y las publicaciones de comunidad son donde la gente escribe la formulación larga y circunstancial —«tengo una cocina pequeña y dos perros, ¿vale la pena un robot aspirador?»— que nunca acaba en un planificador de palabras clave pero cada vez acaba más en una caja de IA. Extraer ese lenguaje te da las formas de prompt que hay que atacar, las objeciones que responder en la página y los ejes de comparación que tus atributos de feed deberían cubrir.

Para eso está construido SocialKeywordGenerator: extraer lenguaje de palabras clave y hashtags de plataformas sociales, agruparlo por intención y tipo de pregunta, y luego entregar esos grupos a los equipos de contenido y de pago como conjuntos listos para prompts en lugar de listas planas de palabras clave. Empieza con SocialKeywordGenerator y construye el mapa de cadenas de preguntas antes de tu próximo ciclo de planificación, no después.

Los números que te mantienen honesto

La historia del embudo superior es real, pero no es una licencia para reescribirlo todo este trimestre. Los datos de medición de la misma quincena son contundentes sobre la escala.

El análisis de Marie Haynes de 12 meses de datos de GA4 en 100 sitios web y más de 145 millones de sesiones encontró que ChatGPT envió 0.62% del volumen de tráfico que envió el orgánico de Google, y todos los LLM combinados enviaron 0.73%: el orgánico seguía entregando 39 veces más tráfico. Los visitantes de ChatGPT convirtieron a 13.8% frente a 3.02% del orgánico de Google, la estadística que citan los proveedores, pero Google siguió impulsando 96.5% de las conversiones totales, y el orgánico de Google impulsó 27 veces más conversiones que todos los LLM combinados.

Así que la lectura correcta no es «la IA es el nuevo canal». Es «la mezcla de consultas está cambiando antes que el volumen de clics», que es precisamente cuando las decisiones de investigación de palabras clave se fijan para el año siguiente. Construye el mapa de cadenas de preguntas ahora, mientras el inventario es barato y la competencia sigue comprando términos de tres palabras. Las superficies crecen rápido: Adthena contó apariciones de AI Overview en EE. UU. subiendo de 304 millones a 575 millones entre agosto de 2025 y agosto de 2026, un aumento de 89%, con el Reino Unido y la UE subiendo 160% y Australia 536%.

Conclusiones clave

• Google ya monetiza AI Mode con anuncios multiturno, diez países más, enlaces de reserva para servicios del hogar y creatividad de feeds de producto: la capa comercial se apoya en consultas conversacionales de fase de investigación.
• La propia ciencia de datos de Google dice que las consultas de AI Mode son tres veces más largas, a menudo nuevas en neto y sesgadas al embudo superior; Google incluso penaliza los «man refs», consultas que necesitaron refinamiento manual.
• Solo el broad match o la segmentación sin palabras clave pueden servir anuncios dentro de AI Overviews, así que las campañas solo de exact match quedan excluidas de la ubicación que Google está ampliando.
• Los prompts de investigación y descubrimiento llevaron 83% de los anuncios de IA en belleza, 69% en viajes y 67% en juguetes, frente a 48% en moda y 42% en electrónica de consumo.
• Segmenta los términos de búsqueda por número de palabras para ver la contribución del embudo superior; un CPA combinado ahora oculta tanto la superficie como la etapa.
• ChatGPT sigue enviando menos de 1% del volumen de tráfico del orgánico de Google, así que financia las superficies de IA como una línea de prueba medida, no como un reemplazo.

Preguntas frecuentes

P: ¿Qué son los anuncios multiturno en Google AI Mode?

R: Anuncios que pueden aparecer en consultas de seguimiento dentro de la misma conversación de AI Mode, no solo en la primera consulta. Google empezó a desplegarlos en EE. UU. el 28 de octubre de 2026, lo que significa que cada paso de una cadena de preguntas se convierte en su propio espacio publicitario.

P: ¿Pueden las palabras clave de exact match servirse dentro de AI Overviews?

R: No. Solo el broad match o la segmentación sin palabras clave —AI Max for Search, Performance Max, Shopping y Dynamic Search Ads— pueden servirse dentro de AI Overviews y AI Mode. El exact match todavía puede aparecer arriba o abajo de la respuesta de IA, y no impide que una palabra clave de broad match se active dentro.

P: ¿Tengo que abandonar las palabras clave de embudo inferior?

R: No, pero deja de tratarlas como el plan completo. La oferta incremental de consultas es de fase de investigación, así que un plan sin una capa de cadenas de preguntas compite por la mitad más pequeña de la demanda.

P: ¿Cómo mido las superficies de IA si Google las mezcla en los informes de términos de búsqueda?

R: Segmenta por longitud de consulta: de una a tres, de cuatro a siete y ocho palabras o más, y luego compara la tasa de conversión, el CPA o el ROAS y la aparición en los recorridos de conversión. Combínalo con informes de conversiones asistidas para que los toques de embudo superior sigan visibles en lugar de quedar aplanados en un número combinado.

P: ¿Qué mercados tienen ya anuncios de AI Mode?

R: Los anuncios en AI Mode se ampliaron a diez países adicionales a finales de octubre de 2026, incluidos Canadá y Australia, con Brasil, México y el Reino Unido previstos para el cuarto trimestre de 2026.

Conclusión

La parte incómoda de esta quincena no es que Google haya cambiado un formato publicitario. Es que Google describió, de forma inusualmente directa, de dónde vienen sus consultas incrementales —largas, conversacionales, de fase de investigación, a menudo nuevas en neto— y luego construyó anuncios para sentarse dentro de esa conversación en diez países más. La investigación de palabras clave construida sobre términos comerciales cortos ahora apunta a la parte del mercado que no está creciendo.

La respuesta no es un presupuesto mayor en cada superficie de IA. Es cambiar qué cuenta como activo de palabras clave: cadenas de preguntas en lugar de términos cabeza, etapas de decisión en lugar de niveles de volumen, lenguaje de prompts extraído de la búsqueda social en lugar de solo bases de datos heredadas, e informes que separan consultas largas de cortas para que el trabajo de embudo superior pueda defenderse con evidencia.

Empieza por el movimiento más barato: para tus diez principales categorías, escribe las cinco preguntas que un comprador real hace antes de escribir el nombre de un producto, y luego comprueba si posees una página y una palabra clave para cada paso. En la mayoría de las cuentas, faltan dos de las cinco. Construye ese mapa con SocialKeywordGenerator, y estarás comprando el inventario que Google está ampliando en lugar de pujar contra el inventario que está dejando atrás.