La inteligencia artificial está modificando el recorrido hacia la compra con mayor rapidez que los sistemas utilizados por las marcas para medirlo. El consumidor puede descubrir un producto, compararlo con alternativas, evaluar sus características y formar una preferencia dentro de un buscador generativo o un asistente sin visitar necesariamente la web de ninguna de las compañías implicadas. Para el marketing, el problema que plantea este comportamiento es considerable: ¿cómo atribuir valor a una influencia que ya no siempre produce un clic?
Esa es una de las principales conclusiones de “From Clicks to Influence: The New Economic Model of AI-Driven Commerce”, un estudio elaborado por Emarketer en colaboración con Partnerize a partir de una encuesta realizada en abril de 2026 a 100 responsables de marketing de Estados Unidos, con cargos de director o superiores y pertenecientes a compañías con al menos 20 millones de dólares de ingresos anuales.
Los datos dibujan una transición todavía mal resuelta. El 91% de los responsables de marketing consideran que la búsqueda y el descubrimiento impulsados por IA ya están modificando la manera en que sus organizaciones abordan el marketing. Sin embargo, los sistemas de medición continúan respondiendo en buena medida a una arquitectura diseñada alrededor de tráfico, clics y conversiones observables. La consecuencia es una creciente distancia entre los lugares en los que se produce la influencia y aquellos en los que las empresas son capaces de reconocerla.
El consumidor avanza más rápido que la medición
Los canales tradicionales continúan concentrando buena parte de la actividad de descubrimiento de las marcas. El 68% de los responsables consultados señalan las plataformas sociales entre los canales de los que dependen para impulsar el descubrimiento de productos y servicios, y un 53% mencionan los buscadores tradicionales. Los resultados generados mediante IA aparecen ya para un 33%, mientras que los chatbots de IA se sitúan todavía en el 8%.
El 64% de los usuarios de IA a escala mundial ya han utilizado estas herramientas para comparar productos
Pero el comportamiento del consumidor apunta hacia un cambio de mayor profundidad. Según las previsiones recogidas por Emarketer, 106,2 millones de personas utilizarán la búsqueda generativa en Estados Unidos este año y 79,6 millones emplearán IA generativa para actividades relacionadas con las compras, lo que representa un incremento del 25%. Otro estudio citado en el informe señala que el 64% de los usuarios de IA a escala mundial ya han utilizado estas herramientas para comparar productos y el 53% para descubrir una nueva marca.
Nate Elliott, analista principal de Emarketer, señala además un fenómeno que amplía el alcance de esta transformación: el usuario ni siquiera necesita modificar deliberadamente sus hábitos para exponerse a respuestas generadas mediante inteligencia artificial. Según los datos de Advanced Web Ranking recogidos en el informe, más del 60% de las búsquedas comerciales de Google incluyen ya AI Overviews.
El clic, por tanto, pierde parte del protagonismo que ha tenido durante décadas como señal para reconstruir el recorrido del consumidor. La investigación, comparación y consideración pueden producirse en entornos que sintetizan información procedente de distintas fuentes antes de que exista una visita directa a la marca.
Ahí aparece uno de los datos más significativos del estudio. Solo el 8% de las organizaciones pueden seguir de principio a fin la influencia del descubrimiento mediante IA sobre los ingresos y las conversiones, mientras que únicamente un 15% disponen de una forma fiable de medir los ingresos generados por consumidores que han sido influidos por la IA fuera de los entornos propios de la marca.
La distancia respecto al resto de canales es notable: la IA aventaja en 21 puntos porcentuales a la televisión conectada y en 23 a las redes sociales orgánicas.
La explicación está relacionada con el momento del recorrido en el que actúa. Elliott señala que, aunque para muchos profesionales la IA pueda parecer una evolución de la búsqueda, los consumidores recurren a ella con frecuencia en etapas mucho más tempranas. Eso reduce precisamente las señales que tradicionalmente permitían medir el rendimiento: clics, leads y conversiones.
La incertidumbre ya está afectando a la confianza en las herramientas disponibles. El 54% de los responsables de marketing consideran que el auge del descubrimiento mediante IA ha debilitado su confianza en su actual modelo de atribución, frente a solo un 14% que discrepan.
Del problema de atribución al problema económico
La cuestión adquiere otra dimensión cuando se observa quién produce la información de la que se nutren los sistemas de IA. Medios, webs de afiliación, creadores, comunidades y otras fuentes pueden participar en la construcción de una decisión de compra aunque el usuario nunca visite directamente esos contenidos. El informe identifica aquí una paradoja: el valor de determinados contenidos para influir en el consumidor puede aumentar al mismo tiempo que disminuye su capacidad para generar el tráfico con el que tradicionalmente se monetizaba esa influencia.
La IA abre una nueva brecha entre generar influencia, poder medirla y ser capaz de remunerarla
El modelo basado en el último clic resulta especialmente problemático en ese escenario. Una fuente puede contribuir a que una marca aparezca en una recomendación de un modelo, pero el sistema de atribución de la compañía puede ser incapaz de reconocer esa intervención.
Y todavía existe una distancia mayor entre reconocerla y remunerarla. Solo el 13% de los responsables de marketing disponen actualmente de un mecanismo claro para conectar la visibilidad obtenida mediante IA con la compensación de sus partners. Otro 22% pueden detectar la influencia, pero carecen de una forma de traducirla en valor económico.
Esta circunstancia introduce una cuestión que trasciende la analítica: si determinados contenidos ayudan a una marca a ganar presencia en los sistemas de IA, ¿quién debe recibir el valor económico generado por esa influencia y bajo qué criterios?
El presupuesto empieza a seguir a la influencia
La industria comienza a responder mediante una reasignación de recursos. Si el tráfico procedente de los buscadores tradicionales disminuye como consecuencia del descubrimiento mediante IA, el 51% de los responsables de marketing prevén trasladar presupuesto hacia contenido y SEO durante los próximos dos años.
Un 38% lo destinarían a partnerships basados en rendimiento vinculados a visibilidad o resultados; un 23%, a marketing de influencers y creadores; un 21%, a canales propios de las marcas; un 13%, a programas de afiliación y partnerships; y un 11%, a redes de commerce media.
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El movimiento responde a una nueva dinámica de descubrimiento. Si los sistemas generativos proporcionan respuestas en lugar de limitarse a ofrecer enlaces, la presencia de una marca depende también de contenidos fiables y de voces externas capaces de generar autoridad y relevancia alrededor de ella.
Max Willens, analista principal de Emarketer, apunta que determinados sitios de contenido de afiliación aparecen habitualmente entre los dominios más citados por los modelos de lenguaje, mientras que el contenido generado por creadores y usuarios en dominios consolidados puede modificar rápidamente la visibilidad de una marca ante la IA.
Los propios publishers están reaccionando. Según otro estudio recogido en el informe, el 37% de publishers y anunciantes a escala mundial están ampliando la distribución mediante afiliación y partnerships para diversificar sus fuentes de tráfico ante el crecimiento de las herramientas de descubrimiento mediante IA y sin clics.
La capacidad de medir la influencia en IA puede condicionar qué marcas priorizan publishers y creadores
La investigación plantea además una derivada competitiva. Dos tercios de los responsables de marketing manifiestan algún grado de preocupación ante la posibilidad de que publishers o partners de contenido prioricen a competidores capaces de medir y recompensar mejor el impacto producido sin clic o influido por IA.
La hipótesis es relevante porque transforma la medición en un posible mecanismo de incentivo. Si un publisher o creador sabe que una compañía puede reconocer económicamente su contribución a la visibilidad dentro de los sistemas generativos y otra no, esa diferencia podría acabar condicionando dónde dedica sus recursos.
La infraestructura de atribución dejaría así de limitarse a explicar qué ocurrió después de una campaña. También podría influir en qué relaciones conserva una marca y, con ellas, en su capacidad futura para formar parte de las fuentes que alimentan el descubrimiento mediante IA.
El problema es que las compañías parten de una infraestructura fragmentada. El 41% de los responsables consultados utilizan varios sistemas sin disponer de una única fuente de verdad para medir y reportar el rendimiento del marketing. Un 24% utilizan principalmente almacenes internos de datos o herramientas de inteligencia de negocio; un 14%, plataformas de atribución; y un 10%, herramientas de analítica web. No sorprende, por tanto, que el 73% tengan previsto aumentar este año su inversión en analítica o adoptar nueva tecnología.
De medir clics a medir influencia
El informe no presenta una solución estandarizada -de hecho, reconoce que esa estandarización todavía no existe-, pero sí identifica cuatro prioridades para las compañías:
- Auditar primero su presencia en las distintas superficies de IA
- Identificar los partners cuya pérdida supondría un mayor riesgo
- Experimentar ya con modelos de atribución capaces de recorrer todo el customer journey
- Probar mecanismos de compensación aunque la medición todavía sea imperfecta
Entre las posibilidades de compensación que señala figuran bonificaciones negociadas vinculadas al seguimiento de citas en IA, modelos multitáctiles que concedan parte del mérito a partners situados en fases altas del funnel o acuerdos de licencia de contenidos que remuneren la propia visibilidad y no únicamente el clic. El documento recalca que ninguno de estos modelos está plenamente consolidado.
Y es que la cuestión de fondo es más amplia que encontrar una nueva métrica. Durante buena parte de la era digital, el marketing construyó su sistema económico alrededor de señales: una impresión, un clic, una visita, un lead o una venta. La IA introduce una capa de intermediación capaz de generar influencia sin producir necesariamente ninguna de ellas.. Y ese desplazamiento obliga a reconsiderar cómo se distribuye su valor. La batalla de la atribución en la era de la IA puede terminar siendo, en realidad, una discusión sobre algo mucho más fundamental: quién contribuyó a una decisión de compra y quién merece cobrar por haberlo hecho.
