Si te desplazas por LinkedIn, te resultará difícil no ver una publicación, un vídeo o un anuncio sobre IA, independientemente de la industria en la que trabajes.
En el caso del marketing digital, está completamente asumido y se ha integrado en casi todos los aspectos de la vida cotidiana, especialmente en la publicidad PPC.
Desde ofertas automáticas hasta creatividades publicitarias generadas por inteligencia artificial, plataformas como Google Ads y Microsoft Advertising han estado duplicando esto durante años.
Naturalmente, este cambio genera preguntas y preocupaciones entre los anunciantes, con un lado afirmando que está fuera de control y tomando el control, el otro lado alardeando del tiempo ahorrado y de los resultados revolucionarios, y luego está el término medio tratando de descubrir exactamente cuál es el impacto y hacia dónde se dirige.
Es un tema difícil de responder con un simple sí o no, con tantas opiniones y plataformas para compartirlas; está en todas partes, y aunque ciertamente no es un tema que esté en su infancia, sí se siente así en 2025.
En este artículo, exploraremos cómo se utiliza la IA en PPC hoy en día, los beneficios que ofrece, las preocupaciones que genera y cómo los anunciantes pueden adaptarse mejor.
¿Qué papel juega hoy la IA en el PPC?
La mayoría de los anunciantes ya utilizan algún tipo de herramienta impulsada por IA en su flujo de trabajo: el 74% de los especialistas en marketing informaron que utilizaron herramientas de IA el año pasado, frente a solo el 21% en 2022.
Luego, dentro de las plataformas, las campañas de PPC invierten mucho en inteligencia artificial, tanto por encima como por debajo del capó. Las áreas clave son:
Automatización de ofertas
Atrás quedaron los días de las ofertas manuales para cientos de palabras clave o grupos de productos (en la mayoría de los casos).
Las ofertas automáticas de Google y Microsoft utilizan el aprendizaje automático para establecer ofertas óptimas para cada subasta en función de la probabilidad de conversión.
Estos algoritmos analizan innumerables señales (dispositivo, ubicación, hora del día, patrones de comportamiento del usuario, etc.) en tiempo real para ajustar las ofertas con mucha más precisión que un ser humano.
En este escenario, el papel del anunciante es alimentar estas estrategias de puja con los mejores datos posibles para luego avanzar en la toma de decisiones.
Luego, a nivel estratégico, los anunciantes deberán determinar la estructura, la orientación, los objetivos, etc., y aquí es donde Google ha llevado aún más la IA a manos de los equipos de PPC.
Por parte de Google, es una indicación de confianza en que la IA encontrará coincidencias relevantes y manejará las ofertas por ellas, y he visto que esto funciona increíblemente bien, pero también he visto que funciona terriblemente, y todo depende del contexto.
Creativos dinámicos y recursos
Los anuncios de búsqueda receptivos (RSA) permiten a los anunciantes ingresar múltiples titulares y descripciones, que luego la IA de Google mezcla y combina para ofrecer las combinaciones de mejor rendimiento para cada consulta.
Con el tiempo, el algoritmo aprende qué mensajes resuenan más.
Google incluso ha introducido herramientas de inteligencia artificial generativa para crear activos publicitarios (títulos, imágenes, etc.) automáticamente en función del contenido de su sitio web y los objetivos de su campaña.
De manera similar, la plataforma de Microsoft ahora ofrece una función Copilot que puede generar variaciones de textos de anuncios, imágenes y sugerir palabras clave utilizando IA.
De todos los cambios relacionados con la IA en Google Ads, en mi experiencia, este fue el que más acogieron los anunciantes, ya que ahorra tiempo y crea una buena forma de probar diferentes mensajes, llamadas a la acción, etc.
Tipos de concordancia de palabras clave
La receta para Google Ads en 2025 que Google ofrece a los anunciantes es combinar concordancia amplia y ofertas automáticas.
¿Por qué es esto? Según Google, el aprendizaje automático intenta comprender la intención del usuario y hacer coincidir los anuncios con consultas que no son coincidencias exactas pero que se consideran relevantes.
Piénselo de esta manera: ha investigado para su nueva campaña de búsqueda, ha creado sus grupos de anuncios y está seguro de haber cubierto todas las bases.
¿Cómo cambiará esto con el tiempo y cómo puede garantizar que no se perderá subastas relevantes? Esta es la retórica que utiliza Google para la concordancia amplia, ya que se apoya en las estadísticas con miles de millones de búsquedas por día, con aproximadamente el 15% de consultas nuevas, lo que empuja a los anunciantes a flexibilizar la orientación para permitir que el aprendizaje automático funcione sin restricciones.
Ciertamente hay valor en esto, y se informa que el 62% de los anunciantes que utilizan Smart Bidding de Google han hecho de la concordancia amplia su principal tipo de concordancia de palabras clave, una estrategia que estuvo prácticamente prohibida durante años; sin embargo, entregar todo el control a la IA no se alinea completamente con lo más importante (rentabilidad, LTV, márgenes, etc.) y tiene que haber un término medio.
Orientación y optimización de la audiencia
Tanto Google como Microsoft aprovechan la IA para crear audiencias y dirigirse a ellas.
Los tipos de campaña como Máximo rendimiento se basan casi en su totalidad en IA; asignan automáticamente su presupuesto entre búsqueda, display, YouTube, Gmail, etc., para encontrar conversiones dondequiera que se produzcan.
Los anunciantes simplemente proporcionan recursos creativos, temas de búsqueda, objetivos de conversión, etc., y la IA hace el resto.
Cuanto mejor sea la calidad de los datos introducidos, mejor será en gran medida el rendimiento.
De todos los temas de IA para Google Ads, PMax es muy debatido dentro de la industria, pero es revelador que el 63% de los expertos en PPC planean aumentar el gasto en las campañas Performance Max basadas en feeds de Google este año.
Recomendaciones, solicitudes automáticas y optimización del presupuesto
Si trabaja dentro o alrededor de PPC, habrá visto, cerrado, gritado y tal vez en raras ocasiones, tomado medidas a raíz de estos.
Las plataformas analizan continuamente el rendimiento de la cuenta y sugieren optimizaciones.
Algunas son básicas, pero otras (como la reasignación del presupuesto o el cambio a diferentes estrategias de oferta) se basan en conocimientos de aprendizaje automático en miles de cuentas.
Por muy buenos que puedan parecer, son tan buenos como los datos que se introducen en la cuenta y carecen de contexto, lo que, en algunos casos, si se aplica, puede ser perjudicial para el rendimiento de la cuenta.
En resumen, los anunciantes han tenido que adoptar en gran medida la IA en la gestión diaria de sus campañas.
Pero con esta aceptación surge una pregunta natural: ¿toda esta IA está mejorando o empeorando las cosas para los anunciantes, o es simplemente una forma para que las plataformas publicitarias aumenten su participación de mercado?
¿Cuáles son los beneficios de la IA en PPC?
La IA ofrece algunas ventajas claras para los especialistas en marketing de búsqueda paga.
Cuando se usa correctamente, la IA puede hacer que las campañas sean más eficientes y efectivas y puede ahorrar una gran cantidad de tiempo que antes se dedicaba a tareas monótonas.
Éstos son algunos de los beneficios clave:
Eficiencia y ahorro de tiempo
Una de las mayores ventajas es la automatización de tareas que requieren mucha mano de obra.
La IA puede analizar conjuntos de datos masivos y ajustar ofertas o anuncios las 24 horas del día, los 7 días de la semana, mucho más rápido que cualquier ser humano.
Esto libera a los especialistas en marketing para centrarse en la estrategia en lugar de tareas repetitivas.
La IA puede realizar tareas mundanas como ajustes de ofertas, ritmo presupuestario, rotación creativa, etc., para permitir que los equipos de PPC se concentren en estrategias y análisis de alto nivel, mirando el panorama más amplio.
Ciertamente no es un caso de configurarlo y olvidarlo, pero el equilibrio ha cambiado.
La IA ahora puede encargarse del trabajo pesado de ejecución, mientras que los humanos guían la estrategia, interpretan los matices y toman decisiones que las máquinas no pueden.
Gestión Estructural
Un claro beneficio de la IA en muchas facetas de la búsqueda paga es la consolidación de estructuras de cuentas.
Los grandes anunciantes pueden tener millones de palabras clave o cientos de anuncios, que en algún momento fueron mapeados y administrados manualmente grupo por grupo.
Con estrategias de ofertas automáticas que ajustan las ofertas en tiempo real, ofrecen la mejor creatividad posible y duplican las palabras clave, los grupos de productos y los SKU que funcionan, los equipos de PPC pueden reducir las estructuras de cuentas demasiado complejas en temas consolidados donde pueden alimentar sus datos.
Las campañas como Máximo rendimiento se escalan automáticamente en todos los canales y encuentran inventario adicional (como YouTube o Display) sin que el anunciante cree manualmente campañas separadas, lo que facilita aún más la vida de los anunciantes que deciden utilizarlas.
Optimización de la creatividad y las pruebas de anuncios
En lugar de publicar un puñado de variaciones de anuncios, los anuncios responsivos impulsados por IA pueden probar docenas de combinaciones de titulares y descripciones al instante.
El algoritmo aprende qué mensajes funcionan mejor para cada término de búsqueda o segmento de audiencia.
Además, las nuevas funciones de IA generativa pueden crear textos de anuncios o variaciones de imágenes que no había considerado, ampliando las posibilidades creativas, pero verifíquelas antes del lanzamiento y, si está configurado para que se apliquen automáticamente, tal vez elimine y revise primero, ya que estos resultados pueden ser interesante.
El objetivo general de las plataformas publicitarias es trabajar para resolver el problema que enfrentan muchos equipos con respecto a lograr que las creatividades se produzcan y sean rápidas, lo cual hacen hasta cierto punto, pero aún queda un camino por recorrer.
Orientación y personalización de audiencia
La IA puede identificar patrones de usuario a los que apuntar con mayor precisión que las ofertas manuales.
Los algoritmos de Google pueden aprender que es más probable que ciertas consultas de búsqueda o datos demográficos del usuario conviertan y ajusten automáticamente las ofertas o muestren activos publicitarios específicos para esos segmentos y, a medida que estos cambian con el tiempo, también lo hacen las estrategias de oferta.
Este tipo de microoptimización de quién ve qué anuncio fue muy difícil de hacer manualmente y tiene grandes limitaciones.
En esencia, la máquina encuentra a sus clientes potenciales utilizando señales complejas que ajustan las ofertas en tiempo real en función del usuario en lugar de establecer una oferta para un término/grupo de productos para publicar en cada conjunto de anuncios, esencialmente tratando cada subasta de la misma manera.
¿Cuáles son las preocupaciones de la IA en PPC?
A pesar de toda la promesa, es natural que los anunciantes se preocupen por el avance de la IA en las búsquedas pagas.
Entregar el control a algoritmos y sistemas de caja negra conlleva sus desafíos.
En la práctica, ha habido contratiempos y preocupaciones válidas que explican por qué algunos en la industria son cautelosos.
Pérdida de control y transparencia
Una queja común es que a medida que la IA toma el control, los anunciantes pierden visibilidad del “por qué” detrás de los cambios de rendimiento.
Tomemos como ejemplo PMax. Estas campañas totalmente automatizadas proporcionan solo datos limitados en comparación con una estructura segmentada, lo que dificulta comprender qué impulsa las conversiones y coloca a los anunciantes en una posición difícil a la hora de informar sobre el rendimiento a las partes interesadas que alguna vez tuvieron una gran cantidad de datos para explorar.
Casi la mitad de los especialistas de PPC dijeron que la gestión de campañas se ha vuelto más difícil en los últimos dos años debido a la pérdida de conocimientos y datos debido a tipos de campañas automatizadas como PMax, y una encuesta de la industria encontró que la confianza en las principales plataformas publicitarias ha disminuido durante el año pasado, y Google experimentó una disminución neta del 54% en el sentimiento de confianza.
Los encuestados citaron como una cuestión clave la priorización de la automatización de la caja negra por parte de las plataformas sobre dar control a los usuarios, y muchos sintieron que estaban volando parcialmente a ciegas, una gran preocupación considerando los presupuestos y la importancia de Google Ads como canal publicitario para millones de marcas en todo el mundo.
Compensaciones entre rendimiento y eficiencia
He mencionado esto un par de veces hasta ahora, pero como ocurre con la mayoría de la IA en el contexto de Google Ads, los datos que se introducen en la plataforma determinan qué tan bien se desempeña la IA, y la adopción de la IA en PPC no da como resultado mejoras inmediatas en el rendimiento de cada cuenta, por mucho que Google impulse esta narrativa.
Los algoritmos se optimizan para el objetivo que usted establece (por ejemplo, lograr este ROAS), a veces a expensas de otras métricas como el costo por conversión o el retorno de la inversión (ROI).
Utilice palabras clave de concordancia amplia combinadas con Smart Bidding; Esto podría generar más tráfico, pero parte de ese tráfico podría ser de baja calidad o no verdaderamente incremental, lo que afectaría el resultado final y la forma en que administra sus presupuestos.
Sin embargo, hay que tomarlo con cautela debido al contexto: un análisis de más de 2600 cuentas de Google Ads encontró que el 72% de los anunciantes obtuvieron un mejor retorno de la inversión publicitaria (ROAS) con la tradicional orientación por palabras clave de concordancia exacta, mientras que solo ~26% de las cuentas lograron un mejor ROAS utilizando la automatización de concordancia amplia.
Los anunciantes están preocupados, con razón, de que seguir ciegamente las recomendaciones de la IA pueda generar un desperdicio de dinero en clics irrelevantes o rendimientos decrecientes.
Luego, está el período de aprendizaje de estrategias automatizadas, que también puede ser costoso (pero necesario) donde el algoritmo puede gastar mucho dinero en descubrir qué funciona, algo que no todas las empresas pueden permitirse.
Errores, calidad y seguridad de la marca
La IA no es infalible.
Ha habido casos de textos de anuncios generados por IA que no dan en el blanco o incluso violan las pautas de la marca.
Por ejemplo, si permite que la IA generativa cree anuncios de búsqueda, podría producir declaraciones que sean objetivamente incorrectas o que no tengan el tono deseado.
Después de haber trabajado extensamente en la búsqueda paga de marcas de moda de lujo, el riesgo de que la IA produzca mensajes y creatividades fuera de la marca es a menudo un obstáculo para incorporar nuevos tipos de campañas.
En una encuesta de Salesforce, el 31% de los profesionales de marketing citaron como barrera las preocupaciones sobre la precisión y la calidad de los resultados de la IA.
Para agregar más complejidad a esto, muchas de las funciones, como la aplicación automática en Google Ads, no son las más fáciles de detectar dentro de las cuentas y dependen del nivel de experiencia del equipo que administra PPC; Ciertos activos o mejoras generados por IA podrían estar disponibles sin que los equipos lo sepan, lo que puede generar fricciones dentro de empresas con pautas de marca estrictas.
Exceso de dependencia y erosión de habilidades
Otra preocupación sutil es que los especialistas en marketing que dependen en gran medida de la IA podrían ver que sus propias habilidades se vuelven redundantes.
Los profesionales de PPC solían enorgullecerse de la optimización granular de sus cuentas, pero si la máquina lo hace todo, ¿cómo cambiarán sus trabajos?
Un estudio de HubSpot encontró que más del 57% de los especialistas en marketing de EE. UU. se sienten presionados a aprender herramientas de inteligencia artificial o corren el riesgo de volverse irrelevantes en sus carreras.
Con PPC, todo esto significa que cada vez se dedica menos tiempo dentro de las cuentas a realizar tareas repetitivas, algo que he defendido durante años.
Cada equipo de búsqueda paga es diferente y está formado por diferentes niveles de experiencia; sin embargo, el verdadero valor que aportan los equipos de PPC no deberían ser las complejidades de la gestión de campañas, sino la comprensión del valor que genera su canal y todo lo que influye en el rendimiento.
Entonces, ¿deberían preocuparse los anunciantes por la IA en PPC?
Como ocurre con la mayoría de los temas de PPC (y la mayoría de los artículos que escribo), no hay una respuesta simple de sí o no, y depende en gran medida del contexto.
Los anunciantes de PPC no deberían entrar en pánico; deben estar conscientes, informados y preparados, y esto no significa conocer los entresijos exactos de los modelos de IA, ni mucho menos.
En lugar de preguntar si confía en ella o no, o si realmente debería dejar las riendas de la gestión manual de campañas, pregúntese cómo puede utilizar la IA para facilitar su trabajo y generar mejores resultados para su empresa/clientes.
Durante mi última década y media en marketing de resultados, trabajando internamente, con independientes, redes y dirigiendo mi propia agencia de medios pagos, he visto muchas tendencias ir y venir, cada una cambiando el rol del equipo de PPC ligeramente.
Ciertamente, la IA no es una tendencia, y está cambiando fundamentalmente el mundo en el que vivimos, y dentro del mundo de PPC, está cambiando la forma en que trabajamos, empujando a los anunciantes a dedicar menos tiempo a las cuentas que antes, liberando tiempo para dedicarlo a lo que realmente mueve la aguja en la gestión de medios pagos.
En mi opinión, esto es algo bueno, pero definitivamente hay que lograr un equilibrio, y cómo se vea ese equilibrio depende de usted y de sus equipos.
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Imagen de portada: Roman Samborskyi/Shutterstock
