Introducción
El tsunami tecnológico que estamos viviendo ha cambiado radicalmente el Marketing Mix para empresas de cualquier tamaño y sector. Durante décadas, las empresas han afinado sus estrategias digitales para escalar campañas, captar leads y optimizar conversiones. Sin embargo, la irrupción de los modelos de lenguaje (LLMs), los agentes autónomos de IA y las nuevas interfaces conversacionales están cambiando radicalmente el terreno de juego. Lo que antes era una cuestión de presupuestos y herramientas, hoy se convierte en una carrera por comprender cómo se comportan los nuevos motores de recomendación, respuesta y descubrimiento.
1. Ecosistema Digital en transformación: De Google a los motores de respuesta.
Durante dos décadas, Google fue el epicentro del marketing digital. El SEO, el SEM y el contenido web giraban en torno a sus algoritmos. Pero en 2024, algo cambió. La explosión de los motores de respuesta basados en IA, como ChatGPT, Gemini, Claude o Perplexity, ha comenzado a erosionar ese monopolio.
Los datos lo reflejan con claridad: los LLMs están creciendo entre un 10% y un 20% mensual como fuente de tráfico referenciado. Si antes las startups crecían gracias a la búsqueda en Google y el tráfico directo, hoy deben comenzar a monitorear y optimizar su visibilidad en los motores de respuesta. Algunos LLMs ya están incluyendo enlaces en sus respuestas, generando un nuevo tipo de “referidos” con un patrón de comportamiento muy diferente al SEO tradicional, pero que nos permiten medir mejor el impacto de nuestra estrategia GEO en la visibilidad de nuestras páginas Web.
2. Presentación técnica del contenido: Menos es más
A medida que el contenido se vuelve más técnico, su presentación debe volverse más clara. En un ecosistema donde los usuarios consultan respuestas breves y altamente contextualizadas, la capacidad de estructurar bien el contenido se vuelve un diferenciador clave. Esto no es solo un consejo editorial: tiene consecuencias estratégicas.
Un buen contenido técnico no es solo preciso, sino también fácil de «interpretar» por las propias IAs que indexan o responden. Cuanto mejor se estructura un artículo en formato pregunta-respuesta, con claridad semántica, títulos informativos y beneficio explícito para el lector, mayor será su probabilidad de ser citado por modelos como ChatGPT, Bing Copilot o Perplexity.
3. De tareas humanas a tareas automáticas: ¿Quién hace qué?
.La IA ya puede asumir buena parte de las tareas repetitivas o analíticas del marketing digital:
- Redacción de copys iniciales para emails o anuncios.
- Generación de variaciones de creatividades para A/B testing.
- Segmentación predictiva de audiencias.
- Clasificación automática de leads por intención.
- Detección de tendencias en redes sociales.
- Adaptación de contenido a distintos formatos o idiomas.
Sin embargo, otras funciones siguen siendo humanas (al menos por ahora):
- Estrategia creativa y narrativa.
- Comprensión profunda del comportamiento del consumidor.
- Definición de posicionamiento diferencial.
- Gestión emocional de comunidades.
- Toma de decisiones éticas en campañas complejas.
La frontera se vuelve difusa. En realidad, hablamos de sistemas híbridos donde la IA amplifica el trabajo del humano. Lo importante no es tanto lo que se automatiza, sino cómo se coordina y supervisa.
4. ¿Cómo crear un Departamento de Marketing potenciado por IA?
Diseñar un equipo de marketing hoy exige nuevas competencias y nuevos roles:
- Chief Automation Officer: responsable de integrar herramientas de IA en los procesos.
- Ingeniero/a de Growth: mezcla de analista, desarrollador y marketero ágil.
- Social Creative: experto/a en tendencias culturales y formatos virales, más cercano a la figura de un publicista de agencia que a un diseñador tradicional.
- Prompt Architect: persona experta en redactar instrucciones efectivas para los agentes de IA generativa.
- Especialistas en atribución y analítica multicanal: necesarios para entender el impacto en entornos donde el tráfico no siempre deja huella directa.
Empresas como Graphite, con solo 140 empleados atendiendo a 50 clientes, están comenzando a escalar su productividad precisamente gracias al uso de agentes IA en áreas como redacción, seguimiento, segmentación y personalización.
4. El nuevo mapa de fuentes como herramienta de marketing.
Una de las claves más útiles —y menos exploradas— es analizar qué fuentes cita la IA para responder preguntas. Plataformas como TechCrunch, Business Insider, DemandSage, Exploding Topics o incluso los blogs de herramientas SaaS son continuamente referenciados por LLMs.
¿Qué implica esto para el marketing?
- Descubrimiento directo: Si ChatGPT u otro modelo menciona un sitio web como fuente, los usuarios acaban visitándolo.
- Transferencia de autoridad: Estar citado junto a fuentes fiables mejora tu reputación.
- Surfear la ola: Si un artículo aparece en los primeros resultados de los LLMs, su difusión orgánica se dispara.
Convertir esas fuentes en un “Target Media Map” para campañas de PR o contenido es una forma de alinear el marketing con lo que realmente está influyendo en la conversación digital actual. Es una especie de «lista de la compra» de sitios web con la suficiente relevancia para las IAs para que me plantee publicar contenido en ellas.
4. El nuevo Marketing Mix: IA, Marketplaces, Social Commerce, Quick Commerce y Retail Media
La disrupción provocada por la IA no se limita a cómo buscamos información o generamos contenido: afecta de lleno a cómo se distribuyen los productos, dónde se publicitan y quién tiene el control del punto de contacto con el cliente final.
Marketplaces y su peso en el funnel de conversión
Amazon, Miravia, Aliexpress, ManoMano o Zalando ya no son solo plataformas de venta: se han convertido en motores de descubrimiento y decisión. En algunos sectores (tecnología, cosmética, hogar), el 60–70% de las búsquedas de producto ya se inician dentro del propio marketplace, sin pasar por Google. La visibilidad en estas plataformas exige estrategias optimizadas de:
- Contenido A+ semánticamente estructurado.
- Vídeos adaptados a los criterios de búsqueda interna.
- Testing de títulos y bullets enfocados a IA (ej. Rufus en Amazon).
La IA cambia aquí el juego porque los algoritmos de búsqueda (como Amazon Search o ChatGPT con plug-ins) ya no funcionan solo por palabras clave, sino por intención, contexto y modelo conversacional. El SEO tradicional se reemplaza por lo que podríamos llamar «Search Experience Optimization» (SXO) dentro de cada plataforma.
Social Commerce o la fusión entre Redes sociales y Ecommerce.
En un entorno donde la línea entre descubrimiento y compra se difumina, el Social Commerce se consolida como un pilar estratégico dentro del marketing mix.
Según el índice 2025 de Sprout Social, esta modalidad reduce notablemente la fricción al permitir al usuario comprar sin salir de la app, impulsando conversiones mucho más rápidas y fusionando el descubrimiento con la conversión.
Los datos son claros: a nivel económico, el mercado global de social commerce alcanzará aproximadamente 924 000 M USD en 2025, con un crecimiento anual del 11,8 %.
En Estados Unidos, solo este año superará los 114 700 M USD, y a escala mundial, se espera que crezca desde los 1 300 M USD de 2023 hasta 8 500 M USD para 2030.
Fuente: (datos globales de diferentes estudios de AmazonScout, Barrons, Statista y otros)
En este contexto, integrar Social Commerce en el marketing mix no solo mejora la ratio de conversión, sino que también maximiza el ROI, ya que facilita el viaje completo del cliente —descubrimiento, engagement, prueba e impulso de compra— dentro del mismo entorno social, optimizando canales como top of funnel y retargeting con recursos de bajo coste y alta personalización.
Quick Commerce: datos en tiempo real y microsegmentación instantánea
Empresas como Glovo, Rappi o Uber Eats trabajan con ventanas temporales de minutos. Su ventaja competitiva está en la inmediatez, pero también en el uso intensivo de IA para la predicción de demanda, precios dinámicos y promociones personalizadas por usuario o zona geográfica.
Integrar Quick Commerce en el marketing mix es fundamental para marcas que buscan cubrir la expectativa del consumidor hiperconectado, que valora no solo el producto, sino la inmediatez de su entrega (ideal para empresas que quieren diferenciarse vía calidad y no precio, puesto que éste es un canal cuyo buyer persona privilegia la conveniencia, no el precio). Este canal acelera el funnel de ventas, ofreciendo una experiencia de conveniencia que refuerza la fidelización y maximiza la frecuencia de compra.
Sectores como alimentación, productos de cuidado personal, farmacia, y bienes de conveniencia encuentran en el Quick Commerce la vía ideal: entregas en 15–30 minutos, compras impulsivas o necesidades de última hora, presentan una oportunidad estratégica para fortalecer la propuesta de valor y diferenciarse a través de la rapidez y comodidad.
Glovo, líder junto con Uber Eats en Europa, aunque no publica el número de «usuarios» activos ha reportado procesar desde su creación más de 1 000 millones de pedidos, y experimenta un crecimiento sostenido desde su adquisición por Delivery Hero, lo que indica un ecosistema cada vez más robusto. Y el propio Uber Eats tenía ya a nivel global alrededor de 95 millones de usuarios en 2024.
Estas plataformas ya no se limitan a la logística del reparto, sino que gestionan auténticos entornos publicitarios dentro de su app. Marcas de alimentación, bebidas, cuidado personal o gran consumo invierten crecientes presupuestos para posicionar sus productos en los primeros resultados de búsqueda, banners o recomendaciones personalizadas, aprovechando la trazabilidad completa del comportamiento del usuario. Este modelo permite a las plataformas monetizar cada punto de contacto —búsqueda, clic, compra— y ofrecer a las marcas acceder a audiencias segmentadas por localización, hábitos de consumo y recurrencia.
Retail Media: el nuevo campo de batalla publicitario
Walmart, Carrefour, El Corte Inglés o Amazon están invirtiendo en sus propias redes publicitarias, donde los fabricantes pagan por aparecer mejor posicionados… dentro del propio entorno de compra. Este modelo representa la mayor evolución del marketing mix desde el auge de Google Ads.
Los motores de IA aquí permiten:
- Segmentación predictiva por comportamiento de compra.
- Automatización de bids en campañas publicitarias dentro del retail.
- Medición cerrada del ROI, porque toda la trazabilidad ocurre en el mismo ecosistema (búsqueda, clic, compra).
En conjunto, estos cuatro frentes —Marketplaces, Social Commerce, Quick Commerce y Retail Media— están absorbiendo gran parte del presupuesto de marketing digital tradicional. Si además se combinan con herramientas IA (como generadores automáticos de contenido, optimización semántica o chatbots conversacionales), el impacto en la estrategia es total.