ChatGPT Ads: El nacimiento del Answer Engine Marketing (AEM)
El lanzamiento de anuncios en ChatGPT marca la transición del Search Engine Marketing (SEM) al Answer Engine Marketing (AEM). Este cambio impactará la medición del performance, especialmente en Latinoamérica, donde el despliegue se espera para finales de 2026. El éxito dependerá de la capacidad de las marcas para ser la respuesta sugerida, priorizando la influencia semántica sobre la puja por clics tradicionales.
El ecosistema de pauta está cambiando su motor de combustión. Mientras Google Ads perfecciona una máquina de 25 años basada en la coincidencia de términos, ChatGPT Ads introduce una lógica de asistencia contextual.
- La transición técnica: A diferencia de los anuncios de búsqueda que interrumpen la lista de resultados, la publicidad en el chat se integra como una fuente de autoridad. Esto significa que el "ad" es parte de la respuesta. Si un usuario en Ciudad de México pregunta por "opciones de inversión seguras", la IA no mostrará banners; citará a una entidad financiera que haya pagado por esa relevancia contextual.
- El despliegue en LATAM: La llegada del soporte publicitario para el español neutro y modismos regionales es el parte del cuello de botella. Se espera que los primeros testeos en la región ocurran hacia finales de 2026. Las marcas que ya tengan sus sitios optimizados para ser leídos por LLMs (usando esquemas de datos estructurados y APIs claras) tendrán una ventaja competitiva inmediata.
- Medición y Atribución: Aquí es donde el modelo tradicional se rompe. El Answer Engine reduce la necesidad del usuario de hacer clic. Creemos que la métrica reina no será el CTR, sino la Tasa de Recomendación. Imaginamos un escenario donde las marcas paguen por estar en el "Top 3 de soluciones sugeridas" de la IA, midiendo el impacto mediante modelos de incrementalidad en ventas totales, no solo tráfico directo.
El AEM no es el futuro, es el presente técnico. No se trata de esperar a que OpenAI abra su dashboard de anuncios en Buenos Aires o San Pablo; se trata de auditar hoy si tu infraestructura de datos es capaz de alimentar a una IA. Si hoy no puede entender qué vendés, mañana no habrá presupuesto que te compre un lugar en la respuesta.