Hace poco asistí a una ponencia de un profesional de Google centrada en publicidad digital y cómo están evolucionando las campañas dentro de sus plataformas.
No era una charla teórica sobre herramientas, sino bastante enfocada a cómo los sistemas actuales están decidiendo qué mostrar, a quién y por qué.
Prefiero no mencionar su nombre por precaución, ya que en algunas diapositivas aparecía la indicación de confidencial. Él no dijo explícitamente que no se pudiera citar, pero por si a caso prefiero hacerlo así y me quedo con compartir solo las ideas generales que sí pueden ser útiles para la comunidad SEO.
Hubo varios puntos interesantes sobre pujas, audiencias, intención y visibilidad. La charla no era específicamente sobre SEO ni sobre YouTube, estaba más enfocada a campañas y ecosistema publicitario.
Aun así, como creador, SEO profesional y nichero, intenté «colar» una pregunta que mezclaba ese contexto con algo que nos afecta directamente a los que producimos contenido.
Carlos: Si en vídeos o anuncios usamos presentadores generados por IA, o creamos contenido masivo con IA, ¿eso puede afectar al posicionamiento en YouTube o a la entrega de anuncios?
La respuesta fue más directa de lo que esperaba.
El contexto que lo cambia todo: la escala y el ecosistema de Google
Antes de entrar en IA o creatividades, hubo una parte muy interesante sobre el tamaño real del entorno en el que estamos jugando.
Comentó que:
- Se hacen más de 5 trillones de búsquedas al año en Google
- Aproximadamente 8,5 mil millones de búsquedas al día solo en Google Search
Pero lo más importante no era solo el volumen, sino la diferencia estructural frente a otras plataformas.
Mientras que en muchas plataformas el usuario se mueve dentro de un entorno más cerrado (una o dos apps principales), en el ecosistema de Google el usuario atraviesa múltiples productos a lo largo del día:
- Search
- YouTube
- Maps
- Gmail
- Google Play
- y ahora también herramientas como Gemini
Eso significa que Google no solo ve entretenimiento o navegación social, sino intención, acciones, recorridos y momentos concretos del usuario a lo largo de su día.
Aquí entra la transición que mencionó entre lo que conocíamos como machine learning y lo que ahora está funcionando como IA aplicada de forma mucho más activa:
Antes el sistema podía pensar:
“Esta persona podría estar interesada”.
Ahora el enfoque es más parecido a:
“Esta persona probablemente necesita esto ahora”.
Y eso cambia completamente cómo se construyen campañas, contenidos y páginas.
El giro con la IA: de entusiasmo a freno
Volviendo a la pregunta que le hice, comentó que el año pasado se empujó muchísimo contenido con IA, creatividades, páginas y materiales promocionales.
Pero que ahora está viendo lo contrario: más revisiones y suspensiones en negocios cuyos materiales y páginas están hechos casi totalmente con IA.
Pero dijo algo, desde el ser consciente de ello, que resume muy bien el momento actual y la paradoja:
Reconoció que parece una locura porque impulsan productos y herramientas de IA, pero al mismo tiempo no se está “recompensando” a los negocios que usan demasiado IA.
Es decir, no se trata de que la IA esté prohibida. El problema es cuando todo parece sintético.
El consejo práctico que dio (muy concreto)
No habló en abstracto. Dio un ejemplo muy claro para quien promociona algo:
👉 “Una foto real y dos generadas por IA.”
La idea no era una proporción mágica, sino el concepto detrás:
- usar IA como apoyo
- pero incluir material real, verificable, tangible
Lo mismo con vídeo: mejor mostrar algún fragmento donde se vea algo funcionando en el mundo real, en lugar de que todo sean avatares, renders o escenas generadas.
El mensaje de fondo era este:
cuando todo (texto, imágenes, vídeos, presentadores) parece creado por IA, el sistema puede interpretarlo como falta de credibilidad del negocio, no solo como eficiencia.
🧵En una ponencia reciente de un profesional de Google sobre publicidad digital, #IA y campañas, le pregunté si hacer vídeos con presentadores generados por IA puede afectar al posicionamiento en YouTube o a la entrega de anuncios. 👇
— Carlos Jiménez (@carlosjiga) January 31, 2026
Menos audiencia, más intención (y más competencia)
Otro punto importante de la charla, más ligado a campañas y visibilidad, fue cómo están cambiando las audiencias.
Explicó que los sistemas actuales están reduciendo el “pool” de personas a las que se muestra un anuncio o resultado promocionado, pero afinando mucho más por intención real.
Antes podías llegar a mucha gente “posiblemente interesada”.
Ahora se filtra más:
- menos volumen potencial
- más competencia por cada usuario cualificado
- mayor presión por encajar muy bien con lo que el sistema interpreta como intención
Esto cambia la mentalidad. No se trata solo de producir más contenido o más anuncios, sino de ser claramente relevante para un tipo de usuario en un momento concreto.
AI Overview, SEO y señales de confianza
Aunque como digo, la ponencia estaba más centrada en campañas y ecosistema de plataformas, es difícil no ver el paralelismo con orgánico.
El SEO ya no compite solo contra otras webs. Compite por ser una fuente válida para sistemas de respuesta basados en IA.
Si tu contenido no transmite:
- información y utilidad clara
- estructura comprensible
- datos de contacto
- contexto real
- reviews
- señales de confianza
es como si no existiera para ese nuevo entorno.
Cómo encajan los tipos de campañas dentro de la estrategia
Este esquema resume cómo encajan los diferentes tipos de campañas de Google Ads según la fase del usuario dentro del recorrido hacia la conversión.
| Tipo de campaña | Rol en la estrategia | Tipo de usuario | Nivel de intención | Objetivo principal | Características clave |
|---|---|---|---|---|---|
| Search | Base / punto de partida | Personas que ya están buscando | Muy alta | Capturar demanda existente | Keywords directas, tráfico con intención clara, alta eficiencia |
| Performance Max | Extensión de captación | Usuarios similares a los que convierten | Alta–media | Ampliar conversiones a escala | Usa múltiples canales automáticamente; la IA decide ubicaciones |
| Demand Gen | Generación de interés | Usuarios que aún no buscan activamente | Media–baja | Crear demanda | Formatos visuales (vídeo e imágenes); empuja a la acción desde contenido |
| Video / Awareness | Parte más alta del embudo | Audiencia amplia | Baja | Notoriedad y marca | Impacto masivo, branding, preparación de futuras conversiones |
La lógica que se desprende es:
- Primero se trabaja la intención directa → Search
- Luego se amplía la captación → Performance Max
- Después se estimula el interés → Demand Gen
- Y finalmente se construye marca a gran escala → Video / Awareness
A medida que se avanza:
- aumenta el alcance
- baja la intención inmediata
- pesa más la creatividad
- cambia la forma de optimizar
Aprendizajes y puntos a tener en mente en nuestro trabajo
Las plataformas están priorizando intención + confianza + coherencia por encima de volumen y automatización masiva.
La IA se está quedando como un acelerador de producción, no como sustituto total de las señales humanas que sostienen la credibilidad de un proyecto.
Automatizar ayuda. Escalar ayuda.
Pero si todo tu proyecto parece “fabricado” sin contexto real detrás, eso cada vez pesa más a nivel de cómo los sistemas te tratan.
Y esto no es solo para un tipo de negocio. Afecta a:
- YouTube
- afiliación
- nichos
- e-commerce
- cualquier proyecto que dependa de tráfico de plataformas
No es solo “usar IA”, sino cómo encaja eso dentro de algo que parezca real, sólido y coherente.
No es una idea que nos pille por sorpresa ni algo que no supiéramos ya en el fondo, pero va bien escucharlo así de claro de alguien que trabaja directamente dentro del ecosistema de Google.
