Cómo la IA de Google está transformando las búsquedas de compra: datos y estrategias para 2025

La inteligencia artificial ha irrumpido en el panorama del comercio electrónico de una forma que pocos anticiparon. Los AI Overviews de Google, esas respuestas generadas por IA que aparecen en la parte superior de los resultados de búsqueda, están redefiniendo completamente cómo los consumidores investigan, comparan y finalmente compran productos online. Pero lejos de ser un despliegue caótico, la última investigación de BrightEdge revela que Google está tomando decisiones deliberadas y estratégicas sobre dónde y cuándo mostrar estas respuestas impulsadas por IA.

Como especialista en marketing digital con años de experiencia analizando el comportamiento del buscador, puedo confirmar que estamos ante uno de los cambios más significativos en la forma en que Google presenta la información comercial. Este artículo profundiza en los datos más recientes, analiza las implicaciones para marcas y negocios, y ofrece estrategias concretas para adaptarse a esta nueva realidad.

Los datos de BrightEdge correspondientes al periodo entre el 1 de septiembre y el 15 de octubre de 2025 revelan un patrón fascinante. Google retuvo solo el 30% de las palabras clave que mostraban AI Overviews en su punto máximo de cobertura. Sin embargo, lo verdaderamente revelador no es la reducción en sí, sino qué keywords se mantuvieron y cuáles desaparecieron.

A diferencia de 2024, cuando Google eliminaba principalmente búsquedas de alto volumen, en 2025 las palabras clave retenidas tienen mayor volumen de búsqueda que las eliminadas. Este cambio representa un giro estratégico fundamental: Google no está simplemente retirándose de la IA, sino refinando su uso para las búsquedas que realmente se benefician de ella.

El cambio más dramático que hemos visto en la SERP es la aparición de los resúmenes de IA, que resumen información de múltiples fuentes directamente en la parte superior. Esto obliga a replantearse todo el concepto de clic y tráfico. Para ganar visibilidad, ya no basta con un buen snippet, sino que hay que entender cómo la IA prioriza y sintetiza la información, lo cual nos lleva a preguntarnos por el impacto de los resúmenes de IA en los clics.

Volatilidad controlada: el experimento continúa

La investigación documentó un incremento dramático en la cobertura de AI Overviews, saltando del 9% al 26% el 18 de septiembre, para luego regresar al 9% poco después. Esta volatilidad no es accidental. Refleja un proceso activo de prueba y optimización por parte de Google, que está constantemente evaluando qué búsquedas se benefician verdaderamente de las respuestas generadas por IA.

Aún más revelador es el dato de que solo el 18% de las palabras clave con AI Overviews se mantienen año tras año. Este «reajuste masivo», como lo describe BrightEdge, subraya que estamos en un periodo de experimentación activa. Para los profesionales del marketing digital, esto significa que la flexibilidad y la capacidad de adaptación no son opcionales, son esenciales.

Uno de los hallazgos más importantes de la investigación es que los AI Overviews funcionan principalmente como una herramienta educativa y comparativa, no transaccional. Google ha encontrado el equilibrio perfecto: utiliza la IA para ayudar a los usuarios durante las fases de investigación y evaluación, pero se retira estratégicamente cuando el consumidor está listo para comprar.

El recorrido del comprador en tres actos

Veamos cómo funciona esto en la práctica con ejemplos concretos:

1. Fase de Investigación: Cuando un usuario busca «mejor televisor para gaming», Google despliega un AI Overview completo. La IA sintetiza información de múltiples fuentes, explica características técnicas clave como la tasa de refresco, el tiempo de respuesta y la compatibilidad con tecnologías como VRR o HDMI 2.1. Esta es la IA en su mejor momento: agregando valor real al ofrecer una visión panorámica que ahorra tiempo al usuario.

2. Fase de Evaluación: La búsqueda evoluciona a «Samsung vs LG gaming TV». Aquí, el AI Overview continúa presente, proporcionando comparaciones directas entre modelos específicos, destacando ventajas y desventajas de cada marca. La IA actúa como un asesor imparcial que ayuda al consumidor a afinar su decisión.

3. Fase de Compra: Finalmente, el usuario busca «Samsung S95C precio» o «comprar Samsung S95C». Aquí es donde Google retira los AI Overviews y permite que los resultados tradicionales, incluyendo anuncios de shopping y enlaces orgánicos a tiendas, tomen el protagonismo. La lógica es clara: cuando el usuario sabe exactamente qué quiere y está listo para comprar, el valor de la IA disminuye y los resultados transaccionales directos son más útiles.

Esta segmentación no es arbitraria. Google ha identificado que la IA aporta mayor valor en las fases superiores del embudo de conversión, donde los consumidores necesitan orientación, no en las inferiores, donde necesitan acceso directo a opciones de compra.

La investigación de BrightEdge revela diferencias sustanciales en cómo los AI Overviews se comportan según la categoría de producto. Este matiz es crucial para desarrollar estrategias de contenido efectivas.

Categorías con alta retención de AI Overviews

Alimentación y supermercado, televisores y home cinema, y pequeños electrodomésticos mantienen altos niveles de presencia de IA. ¿Qué tienen en común estas categorías?

Todas ellas se benefician enormemente de información textual estructurada: comparativas de características técnicas, explicaciones sobre diferencias entre modelos, guías de uso e instrucciones. Un consumidor que busca «mejor batidora para smoothies» necesita entender potencia, capacidad, durabilidad de las cuchillas y facilidad de limpieza. La IA puede sintetizar esta información de forma coherente y útil.

Categorías con baja retención de AI Overviews

Por el contrario, muebles y decoración del hogar muestran una retención mucho menor de AI Overviews. La razón es evidente: estas categorías dependen fundamentalmente de la exploración visual. Un sofá, una lámpara o una alfombra se evalúan principalmente por su estética, sus dimensiones en relación con el espacio disponible y cómo encaja con el estilo personal. Las descripciones textuales tienen un valor limitado comparado con galerías de imágenes y visualizadores 3D.

Esta diferenciación por categorías tiene implicaciones directas para las estrategias de contenido. No todas las categorías de producto requieren la misma inversión en contenido optimizado para IA.

BrightEdge identifica un patrón estacional claro en el comportamiento de los AI Overviews durante la temporada de compras navideñas:

Noviembre – Investigación: Los consumidores están explorando opciones, leyendo reseñas y construyendo su lista de deseos. Los AI Overviews tienen su máxima influencia aquí, ayudando a los usuarios a entender categorías de productos y refinar sus preferencias.

Principios de Diciembre – Evaluación y Comparación: Los compradores han reducido sus opciones y están comparando activamente entre marcas y modelos específicos. La IA continúa siendo relevante, proporcionando comparativas detalladas.

Finales de Diciembre – Compra: Con las decisiones ya tomadas, los consumidores buscan la mejor oferta o disponibilidad inmediata. Aquí los AI Overviews pierden relevancia y los resultados tradicionales de compra dominan.

Esta progresión temporal significa que noviembre es el momento crítico para asegurarse de que tu contenido de evaluación y comparación esté indexado, optimizado y visible para que la IA pueda citarlo. Una vez llegado diciembre, la ventana de oportunidad para influir a través de AI Overviews se cierra rápidamente.

El análisis de las palabras clave retenidas frente a las eliminadas revela la precisión con la que Google está segmentando por intención de búsqueda:

Palabras clave retenidas (con AI Overviews)

Aproximadamente una cuarta parte de las búsquedas retenidas son evaluativas o comparativas:

• «Mejor [producto]»
• «Mejores [productos] para [uso específico]»
• «[Marca A] vs [Marca B]»
• «Diferencias entre [producto X] y [producto Y]»
• «Cómo elegir [categoría de producto]»
• «Qué considerar al comprar [producto]»

Estas búsquedas tienen en común que el usuario necesita contexto, orientación y educación antes de tomar una decisión.

Palabras clave eliminadas (sin AI Overviews)

Google retira sistemáticamente los AI Overviews de búsquedas de embudo inferior:

• «[Producto específico] precio»
• «Comprar [producto]»
• «Ofertas [producto]»
• «[Producto] barato»
• «Tiendas que venden [producto]»
• «[Marca y modelo específico]» (búsquedas de navegación)

La lógica es transparente: cuando el usuario tiene clara su intención de compra, los AI Overviews se interponen entre el usuario y su objetivo en lugar de facilitarlo.

Basándome en estos datos y en mi experiencia optimizando contenido para búsquedas comerciales, estas son las estrategias más efectivas para 2025:

1. Mapea tu contenido al recorrido del comprador

Identifica y categoriza claramente tus páginas según su función en el embudo:

• Contenido de investigación: Guías completas, artículos educativos sobre categorías de productos
• Contenido de evaluación: Comparativas entre productos, análisis de pros y contras, reseñas detalladas
• Contenido transaccional: Páginas de producto, páginas de categoría con filtros de compra, landing pages de ofertas

Optimiza agresivamente los dos primeros tipos para que sean citables por la IA. Esto significa estructura clara con encabezados descriptivos, respuestas directas a preguntas comunes, y datos comparativos en formato estructurado.

La búsqueda ya no es solo un motor, es un motor de respuestas, transformando el SEO tradicional en lo que se conoce como Answer Engine Optimization (AEO). Esto implica una estrategia de contenido mucho más precisa y estructurada, diseñada para alimentar y satisfacer las consultas conversacionales y de compra de la IA. Es vital empezar a optimizar para motores de respuestas (AEO) si queremos competir en 2025.

2. Timing: indexación temprana en noviembre

No esperes a que comience la temporada de compras para publicar tu contenido de comparación y evaluación. Asegúrate de que esté indexado y establecido en las SERPs antes de noviembre. Google necesita tiempo para evaluar la calidad y relevancia de tu contenido antes de que la IA lo considere como fuente.

3. Estructura de datos y marcado schema

Implementa marcado Schema relevante:

• Product Schema: Para páginas de producto individuales
• FAQ Schema: Para preguntas frecuentes sobre categorías y productos
• HowTo Schema: Para guías de uso o instrucciones
• Comparison tables: Utiliza HTML semántico claro para tablas comparativas

La IA de Google favorece contenido estructurado que puede interpretar y sintetizar fácilmente.

4. Adapta la estrategia por categoría

Si tu categoría es visual (muebles, moda, decoración): No descuides los AI Overviews, pero invierte proporcionalmente más en SEO de imágenes, galerías de alta calidad, contenido en video y experiencias de realidad aumentada.

Si tu categoría es técnica o comparativa (electrónica, electrodomésticos, herramientas): Maximiza tu inversión en contenido textual rico, comparativas detalladas y guías educativas que la IA pueda citar.

5. Monitorización continua

Dado que solo el 18% de las keywords con AI Overviews se mantienen año tras año, la monitorización constante no es opcional. Implementa:

• Seguimiento semanal de qué búsquedas en tu nicho muestran AI Overviews
• Análisis de qué contenido está siendo citado por la IA
• Evaluación de cómo cambian los patrones estacionales en tu categoría específica

6. No abandones las búsquedas transaccionales

Aunque Google retire los AI Overviews de las búsquedas de compra, estas búsquedas siguen siendo cruciales. De hecho, representan la mayor parte de las conversiones. Continúa optimizando:

• Páginas de producto para búsquedas de marca y modelo específico
• Google Shopping feed con información completa y actualizada
• Estrategias de PPC para búsquedas de alta intención de compra
• Experiencia de usuario optimizada para conversión rápida

Basándome en los datos y en mi análisis del comportamiento histórico de Google, considero que el buscador está respondiendo activamente a las reacciones de los usuarios frente a los AI Overviews. La volatilidad documentada sugiere un proceso de:

1. Despliegue amplio: Google muestra AI Overviews en un conjunto extenso de búsquedas
2. Recopilación de datos: Analiza métricas de engagement, satisfacción del usuario y comportamiento posterior (clics, tiempo en página, refinamiento de búsqueda)
3. Refinamiento: Retiene AI Overviews donde los datos muestran reacción positiva, los elimina donde no aportan valor o generan frustración

Esta hipótesis explicaría por qué las búsquedas retenidas tienen mayor volumen: Google tiene más datos de comportamiento de usuario en búsquedas populares, lo que le permite tomar decisiones más informadas sobre dónde la IA realmente ayuda.

Aunque la predicción en SEO es notoriamente difícil, algunos patrones parecen consolidarse:

Mayor sofisticación en la detección de intención: Espero que Google continúe refinando su capacidad para distinguir entre búsquedas informativas, evaluativas y transaccionales, aplicando AI Overviews con mayor precisión.

Personalización: Es probable que los AI Overviews comiencen a personalizarse más según el historial de búsqueda, preferencias conocidas y etapa en el recorrido del comprador de cada usuario individual.

Integración con Google Shopping: Podríamos ver una integración más fluida entre AI Overviews informativos y elementos de compra directa, difuminando las líneas actuales entre investigación y transacción.

Expansión a más idiomas y mercados: Aunque los AI Overviews ya están presentes en español, la sofisticación y cobertura seguirá mejorando, especialmente en mercados no anglosajones.

Los datos de BrightEdge nos ofrecen algo invaluable: claridad sobre cómo y dónde la IA está transformando las búsquedas de compra. Lejos de ser un despliegue caótico, Google está tomando decisiones estratégicas basadas en utilidad real para el usuario.

Para marcas y profesionales del marketing digital, el mensaje es claro: la IA no reemplaza el SEO tradicional, sino que añade una nueva dimensión que requiere estrategias específicas. Las empresas que inviertan en contenido de investigación y evaluación de alta calidad, estructurado para ser citable por IA, y que mantengan simultáneamente sólidas estrategias de conversión para búsquedas transaccionales, estarán mejor posicionadas para prosperar en este nuevo panorama.

El cambio es constante, la experimentación continúa, pero los principios fundamentales permanecen: crear contenido genuinamente útil que responda a las necesidades reales de los usuarios en cada etapa de su recorrido de compra. Eso es lo que Google busca premiar, ya sea a través de resultados tradicionales o de AI Overviews.

Ante la explosión de contenido generado por IA, Google está poniendo un énfasis sin precedentes en la calidad y la verificación de la fuente. Las marcas deben ahora más que nunca invertir en autores expertos bajo el paraguas del EEAT (Experiencia, Autoridad, Confianza), demostrando un expertise verificable que la IA pueda reconocer. Esta confianza se construye en parte al saber cultivar las menciones de marca de sitios relevantes, ya que actúan como señales de autoridad para los algoritmos.

• De la citación a la mención: cómo construir autoridad en la era de los LLMs
• Las 10 herramientas imprescindibles para la automatización del contenido que ahorran horas
• Cómo crear un calendario editorial a prueba de fallos y nunca quedarte sin ideas
• La guía definitiva de marketing de contenidos: de la estrategia a la conversión