Dirigir la máquina: nuestra visión del cambio hacia el enfoque agencial en Google Marketing Live 2026

Resumen ejecutivo: Lasbarreras entre la búsqueda de texto, la IA conversacional y YouTube se han derrumbado oficialmente. Ahora se trata de un único ecosistema. Estas nuevas experiencias publicitarias llegan en un momento crucial para el marketing de motores de respuesta (AEM) y para la búsqueda en general. Google está introduciendo bloques publicitarios contextuales e inmersivos y, gracias al poder de los asesores autónomos, los usuarios nunca tendrán que salir de su vídeo o de su búsqueda para comprar. En última instancia, con este cambio hacia los productos «agentes», tu arquitectura de datos y tu posicionamiento creativo siguen siendo la clave definitiva para el rendimiento: el «combustible» necesario para un enfoque de embudo completo en la compra algorítmica.

Google Marketing Live 2026 dejó una cosa muy clara: Google apuesta por la automatización a toda máquina, enmarcando sus últimas actualizaciones bajo el lema: «Nuestra ventaja de Gemini es tu ventaja empresarial». En los ámbitos de la búsqueda, las compras, el vídeo y la medición, la plataforma está pasando de un sistema de controles rígidos a un ecosistema «agente» impulsado por el deseo y la orientación expresados en lenguaje natural.

Pero, aunque estas actualizaciones reducen drásticamente las barreras de entrada para lanzar campañas, al mismo tiempo aumentan la importancia de la supervisión estratégica humana. Las marcas que triunfen no serán simplemente aquellas que pulsen los nuevos botones, sino las que comprendan cómo dirigir los modelos de IA subyacentes.

Google ha estructurado los anuncios de este año en torno a varias apuestas importantes:

• Transformar la búsqueda a lo largo del recorrido de compra
• Impulsar el comercio «agente»
• Impulsar una nueva era de rendimiento en YouTube
• ROI real y verificado

A continuación, te ofrecemos el análisis en profundidad de nuestro equipo sobre lo anunciado, lo que significa para tus resultados financieros y los aspectos en los que recomendamos precaución.

Transformando la búsqueda y la creatividad con Agentic AI

1. Anuncios en el Modo IA

Tras anunciar que el Modo IA había superado recientemente los mil millones de usuarios activos mensuales, Google reveló que se introducirán nuevas ubicaciones publicitarias en la interfaz de búsqueda conversacional. En lugar de parecer anuncios de búsqueda tradicionales simplemente insertados en la respuesta, estos anuncios se parecerán mucho más a una respuesta conversacional nativa, solo que con la etiqueta «Patrocinado». Para ello, utilizan Gemini para generar respuestas conversacionales de texto a las consultas de cola larga de los usuarios, basándose en bibliotecas de recursos y en las directrices de marca. Las marcas pueden aprovechar estos espacios publicitarios a través de AI Max y Performance Max.

Junto con los anuncios del día anterior en Google I/O sobre la posibilidad de formularpreguntas de seguimiento directamente desde los resúmenes de IA y la funcionalidad ampliada de búsqueda «Pregúntale a YouTube», Google está dejando claro que, en todos sus productos, está ayudando a los consumidores a pasar de las consultas a las conversaciones.

2. AI Brief (Directrices de texto 2.0)
Google ha presentado AI Brief, una nueva interfaz de lenguaje natural impulsada por Gemini que permite a los anunciantes utilizar sus propias palabras para guiar a AI Max. En lugar de depender por completo de los ajustes tradicionales, los anunciantes pueden describir el contexto de su negocio, indicar en qué debe centrarse su mensaje, identificar qué deben evitar y definir las búsquedas específicas con las que desean alinearse. La función se está implementando a nivel mundial en inglés, primero para las campañas de Búsqueda, y más adelante se integrará con Performance Max.

«Hoy en día, la mayoría de la gente utiliza los modelos de lenguaje grande (LLM) dando instrucciones vagas y se frustra con resultados mediocres», señala Manny Delamota, director de SEM. «Si el briefing de tu marca es genérico, la segmentación y las creatividades de AI Max serán igual de genéricas. Con AI Brief, Google nos está dando parte del “control” que pedíamos, pero ahora tenemos que demostrar que realmente conocemos a nuestros clientes lo suficientemente bien como para guiar a la máquina».
 

3. Actualizaciones multimodales de Asset Studio
Asset Studio ha evolucionado hasta convertirse en un espacio de trabajo creativo unificado que combina las últimas herramientas de creación de imágenes y vídeos con GenAI de Google. Los profesionales del marketing ahora pueden describir los requisitos de los recursos en lenguaje sencillo, generar rápidamente conceptos de vídeo a partir de indicaciones de texto y utilizar un nuevo flujo de pruebas con un solo clic para comparar los recursos de marca recién generados con los que mejor rendimiento han tenido históricamente en una cuenta durante la elaboración de la campaña.

Aunque las capacidades automatizadas suenan impresionantes sobre el papel, Ezra Sackett, director de búsqueda de pago, insta a las marcas a distinguir entre la conceptualización creativa y la gestión creativa. «Será fundamental saber cuándo recurrir al lenguaje natural y cuándo evitarlo», señala Sackett. «Probablemente, la producción de un vídeo totalmente nuevo quede mejor en manos de un equipo creativo potenciado por la IA. ¿Pero los ajustes en los activos, como el doblaje de vídeos, el cambio de tamaño y el empalme para probar diferentes duraciones de vídeo? Ese es un uso excelente de la IA en Asset Studio que no ocupará el valioso tiempo de tu equipo creativo».

Además, la proliferación de contenidos creativos generados exclusivamente por IA introduce un riesgo macro a nivel de las relaciones con los clientes. Delamota advierte de una crisis de confianza inminente: «Uno de los mayores retos para la confianza en la marca en este entorno es gestionar el escepticismo de los consumidores ante contenidos generados por IA que no son un reflejo directo del producto real. La forma en que proliferen estas capacidades de la IA de última generación afectará en gran medida a la confianza de los consumidores a largo plazo».
 

4. Ask Advisor
Para los anunciantes que prefieren llevar las riendas, el nuevo Ask Advisor de Google se posiciona como un útil copiloto a la hora de desarrollar y ejecutar su estrategia de marketing. El asistente puede responder a preguntas y ofrecer recomendaciones para su negocio en toda una gama de productos de marketing de Google (Google Ads, Google Analytics, Google Merchant Center y Google Marketing Platform).

Actualmente, tanto marcas como agencias están sacando partido a esta información a través de servidores MCP vinculados a otros modelos de lenguaje grande (LLM). Esto simplifica la experiencia al integrar directamente al «analista» de IA dentro de la plataforma. «Ask Advisor supone un cambio importante hacia una coordinación impulsada por la IA en todos los productos de Google, un colaborador siempre activo diseñado para ofrecer recomendaciones de forma proactiva, resolver problemas y orientar las decisiones sobre las campañas», afirma Suzanne Taylor, directora de grupo de Búsqueda de Pago. «Los anunciantes de las marcas se beneficiarán del ahorro de tiempo que podrán invertir en la estrategia, en lugar de en la optimización manual. Esto también cambia las expectativas de las agencias colaboradoras: nuestro valor debe provenir de traducir los datos impulsados por la IA en decisiones empresariales más inteligentes, validar lo que realmente importa y vincular las recomendaciones de la plataforma con resultados empresariales reales».

Impulsando el comercio agentico y la optimización de beneficios

1. El carrito universal y el Protocolo de Comercio Universal
El carrito universal ( anunciado el día anterior en Google I/O) supuso otro gran paso adelante en la consolidación de todo el recorrido del cliente en un único centro de experiencia. Gracias al Protocolo de Comercio Universal, que permite el comercio asistido, los consumidores ahora pueden añadir productos a un único carrito común en todo el ecosistema de Google (desde la búsqueda hasta YouTube y Gmail). Desde allí, los agentes ayudan automáticamente a encontrar ofertas, confirman la compatibilidad de tus productos basándose en el razonamiento contextual y comparan ofertas de fidelización y promociones por ti; a continuación, una experiencia de pago nativa completa la transacción sin que tengas que salir de la página de Google en la que te encuentras.

Alicia Pachucki, directora de grupo de SEM, señala que las marcas premium o emergentes podrían perder una exposición crucial ante el público en esta experiencia de compra totalmente consolidada. «En el modelo anterior, el “coste de la investigación” —esas 15 pestañas abiertas cuando un consumidor está comprando— era precisamente donde las marcas generaban valor de marca, demostraban su valor y ganaban gracias a los matices», explica Pachucki. «Esa fricción era un amortiguador que permitía a las marcas de alto precio justificar sus precios o a las marcas emergentes diferenciarse. Eliminar el trabajo de investigación significa eliminar el espacio en el que las marcas realmente convencen a la gente. Dado que Google controla la experiencia de principio a fin y los agentes realizan comparaciones y evaluaciones en nombre del consumidor, tanto el valor de marca como el tráfico impulsivo pasarán a tener un coste aún mayor».

2. AI Max para campañas de Shopping
Con el fin de preparar a las marcas minoristas para el comportamiento de búsqueda conversacional, Google ha anunciado una opción de actualización con un solo clic denominada «AI Max para campañas de Shopping ». Esta función permite a los minoristas transformar dinámicamente sus feeds estándar de Merchant Center en creatividades publicitarias ágiles y conversacionales, capaces de responder a consultas de cola larga y con alta intención de compra antes incluso de que los compradores busquen un SKU de producto específico. Para las marcas con grandes feeds de productos, «esto no solo ahorrará tiempo en la optimización de los feeds, sino que aumentará rápidamente la elegibilidad para el inventario de cola larga y conversacional que, de otro modo, habría quedado sin explotar sin recurrir a una cantidad insostenible de relleno de palabras clave», afirma Eileen Lorenzo, directora de búsqueda de pago.

Sin embargo, esta automatización introduce un entorno potencialmente saturado de tipos de campañas que se solapan. Si tanto AI Max for Shopping como Performance Max amplían el alcance de los anuncios de compras, existe el riesgo de canibalización. Necesitaremos más experimentación práctica para comprender mejor el valor único que cada uno aportará en este contexto y cómo utilizarlos estratégicamente de forma conjunta.
 

3. Ajustes del valor delproducto (PVA)
Un anuncio táctico clave para el sector minorista es el de los Ajustes del valor del producto (PVA), una función piloto que permite a los anunciantes aplicar multiplicadores porcentuales a los valores de conversión de artículos específicos dentro de Smart Bidding. Esta configuración ofrece a los minoristas la posibilidad de incorporar información empresarial —como los niveles de stock o los márgenes de beneficio— directamente en el algoritmo de puja, lo que les permite pujar de forma más agresiva por productos de alto margen o con exceso de stock. El objetivo final de Google es animar a las marcas a consolidarse en un número menor de campañas, al tiempo que recurren a los ajustes de valor para gestionar las variaciones a nivel de producto.
 

4. Commerce Media Suite e informes de oportunidades perdidas
Para completar su estrategia de comercio minorista, Google ha presentado Commerce Media Suite, que conecta redes minoristas para ofrecer mediciones a nivel de SKU en DV360, informes entre minoristas y entre marcas en SA360, y pujas omnicanal en tienda. Junto a esta suite se encuentra el nuevo panel de control «Informes de oportunidades perdidas», una herramienta de visualización que utiliza la IA de Google para destacar el valor de conversión perdido como consecuencia de pujas o presupuestos restringidos, y que ofrece ajustes «con un solo clic» para captar al instante ese tráfico.

Redefinición del rendimiento de YouTube y de la generación de demanda

1. Optimización de la conversión por visualización (VTC) y atribución por tipo de campaña
Para los formatos visuales de la parte media del embudo, Google ha lanzado una beta abierta para las campañas de generación de demanda que permite al algoritmo de puja optimizar activamente las conversiones por visualización (VTC) junto con las señales tradicionales de clics. El objetivo es acelerar el proceso de aprendizaje de optimización de la plataforma y maximizar la utilidad general del presupuesto, además de ayudar a que los datos de «Demand Gen» parezcan más (y con mayor precisión) competitivos sobre el papel frente a las plataformas sociales.

Sackett considera esta actualización como una solución funcional, pero advierte contra el riesgo de dejar que los datos de la plataforma dicten decisiones empresariales más amplias: «La generación de demanda no debe compararse directamente con la búsqueda de alta intención o con PMax en la parte inferior del embudo. Pero, al fin y al cabo, realmente no importa si Meta y TikTok están inflando las cifras dentro de la plataforma y la generación de demanda está subestimando los resultados… porque los datos de la plataforma no son la mejor fuente de información en este caso», explica Sackett. «Sí, hará que parezcan más comparables con los informes de las plataformas en redes sociales, pero las marcas inteligentes no se basan únicamente en los informes de las plataformas para tomar estas decisiones. Los datos de las plataformas deben utilizarse para informar y optimizar dentro de la propia plataforma, no como la única fuente de información fiable sobre la salud del negocio. Para medir los medios visuales de la fase intermedia del embudo de conversión, las marcas necesitan una combinación de datos de las plataformas, pruebas de incrementalidad y modelos de mezcla de medios (MMM)».
 

2. Experimentos «Affiliate Partnerships Boost» y «Demand Gen Uplift»
Para que el comercio visual resulte más práctico, el programa piloto «Affiliate Partnerships Boost» permite a los comerciantes descubrir vídeos orgánicos de creadores afiliados a YouTube Shopping y potenciarlos directamente dentro de campañasde generación de demanda de pago. Monks ha observado que el contenido de los creadores en YouTube ha marcado una diferencia significativa para las marcas. En el caso de un cliente, Coursera, una serie de vídeos de «sketches» de creadores impulsó a los usuarios hacia la parte final del embudo de conversión, aumentando la consideración y el volumen de búsquedas: los usuarios que vieron el anuncio eran un 24 % más propensos a buscar «Coursera» que aquellos que no lo vieron, lo que demuestra que YouTube no solo construye una marca, sino que impulsa todo el ecosistema de adquisición.

Además, para justificar la inversión, Google también ha lanzado los «Demand Gen Uplift Experiments», un marco de pruebas A/B llave en mano diseñado para aislar y cuantificar el aumento estadístico exacto que la generación de demanda aporta a las combinaciones de campañas estándar (como PMax, Vídeo o Display) en métricas clave como los ingresos, el CPA y el ROAS. Aunque esta información es fundamental para los anunciantes, Lorenzo también advierte de que no puede ser la panacea para la medición: «Aislar el aumento dentro del ecosistema de Google nos deja un punto ciego respecto a otros canales altamente visuales, como las redes sociales de pago. Puede que Google muestre un aumento, pero las herramientas de atribución multicanal podrían ofrecer una visión diferente y más completa».

ROI real y verificado: medición y resiliencia de la señal

1. Atribución por tipo de campaña
Partiendo del seguimiento de conversiones por «view-through» mencionado anteriormente, Google ha redoblado sus esfuerzos para demostrar el impacto de las campañas de generación de demanda con el lanzamiento de una solución de atribución específica que aísla los efectos de los distintos tipos de campaña. Al eliminar la influencia de la mayoría de los tipos de campaña que favorecen el último clic, los anunciantes pueden comprender y pujar por las causas que preceden a las conversiones, así como seguir alimentando el embudo.

«Esperamos que la atribución por tipo de campaña ayude a mostrar el papel exacto que desempeñan productos como Demand Gen en los recorridos de los usuarios, relacionándolo con lo que realmente impulsa los KPI empresariales, en lugar de intentar compararlo erróneamente con otros tipos de campañas de la parte inferior del embudo», señala Taylor. «No obstante, seguiría recomendando a las marcas que validen estos resultados con modelos MMM para basar sus decisiones de asignación presupuestaria en sus datos empresariales generales, y que traten estos datos de la plataforma como orientativos».
 

2. Conversiones futuras cualificadas
Esta nueva métrica utiliza la IA para proyectar el valor futuro basándose en señales recopiladas anteriormente en el recorrido del consumidor. Google posiciona las «Conversiones futuras cualificadas» como el puente «desde el descubrimiento hasta la decisión», ayudando a los profesionales del marketing a demostrar cómo las búsquedas de marca y el tráfico comprometido en el sitio web se traducirán en ingresos a largo plazo. A medida que la búsqueda de texto, la IA conversacional y YouTube se fusionen en un único ecosistema, seguiremos observando cómo el comportamiento de los consumidores sin clics se va extendiendo por los recorridos de compra y el consumo de contenidos. «Se trata de un anuncio emocionante para los profesionales del marketing especializados en la generación de clientes potenciales», explica Andrea Cruz, vicepresidenta de estrategia de medios para el sector B2B. «Las conversiones futuras cualificadas pueden ayudar a los profesionales del marketing a comprender los recorridos que siguen los consumidores y los compradores, y a elaborar argumentos comerciales para invertir en campañas en la parte media y superior del embudo de conversión».

3. Avances en el etiquetado y en Data Manager
Consciente de que los modelos de IA requieren datos propios y limpios para funcionar correctamente, Google ha ampliado su centro Data Manager con el lanzamiento de conectores API de bajo código y sin código para las principales plataformas de tecnología de marketing, entre las que se incluyen Klaviyo, Mailchimp, ActiveCampaign y Google Drive. Esta actualización consolida la correspondencia de clientes propios y la configuración del flujo de datos de conversión en una única interfaz visual.

Además, en respuesta al continuo deterioro del seguimiento del lado del cliente, Google ha presentado la fase piloto de Google Tag Gateway (GTG) en EE. UU. y Canadá. GTG actúa como un mecanismo de enrutamiento del lado del servidor que actualiza las configuraciones de etiquetas existentes sin necesidad de reescribir el código de la página. Al enrutar los scripts de seguimiento directamente a través de la CDN integrada en un sitio web o de una plataforma en la nube —como Cloudflare, Akamai, Fastly, Google Cloud o Webflow—, las marcas pueden salvaguardar la integridad de los datos, preservar la fidelidad del seguimiento de señales y eludir de forma segura los bloqueadores de anuncios a nivel del navegador.

El impacto de GML 2026 en el futuro

Para los consumidores, Google Marketing Live 2026 representa un cambio hacia experiencias más conversacionales y multimodales, en las que cada vez más el descubrimiento de productos y las compras pueden tener lugar íntegramente dentro del ecosistema de Google, con el apoyo de agentes que se basan en el contexto. Para los profesionales del marketing, esto confirma que la búsqueda ya no es «solo una búsqueda». Los conocimientos técnicos y las habilidades estratégicas que se aprovechan para destacar en el ecosistema de Google Ads exigen cada vez más que los profesionales del marketing adopten un enfoque más holístico y humano.

Además, Google ha demostrado claramente que las dificultades de ejecución están desapareciendo de la publicidad. A medida que las indicaciones en lenguaje natural y los controles de optimización con un solo clic se conviertan en norma en todas las cuentas, la capacidad técnica para crear una campaña ya no supondrá una ventaja competitiva para las marcas ni para las agencias (lo que podría incluso revolucionar el modelo tradicional de agencia). En su lugar, el éxito dependerá de los aportaciones estratégicas del anunciante: la riqueza de sus ciclos de datos propios, el carácter distintivo de sus estrategias creativas dirigidas por personas y la inteligencia empresarial aplicada a los parámetros de puja automatizada y a las metodologías de medición.

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