Durante años, una parte importante del marketing digital se construyó alrededor de una pregunta aparentemente sencilla: ¿cómo conseguimos que el consumidor nos encuentre?
Las empresas invirtieron en buscadores, marketplaces, publicidad, redes sociales, contenido, ecommerce y optimización de fichas de producto para aparecer justo cuando alguien comenzaba a investigar qué comprar.
La noticia anunciada hoy por Google y NielsenIQ sugiere que esa pregunta puede estar evolucionando.
El 29 de octubre, ambas compañías anunciaron una alianza para desarrollar nuevas capacidades alrededor del denominado agentic commerce, un modelo en el que la inteligencia artificial no solamente responde preguntas sobre productos, sino que puede intervenir directamente en descubrimiento, comparación, recomendación, disponibilidad y eventualmente compra.
Google aporta una infraestructura extraordinariamente grande: su Shopping Graph contiene más de 60,000 millones de listados de productos. NielsenIQ añadirá inteligencia sobre más de 250 millones de productos y datos de tiendas y ventas en 90 países. La intención es que los sistemas de inteligencia artificial puedan comprender mejor qué producto existe, cuáles son sus características, dónde está disponible y qué opción resulta relevante para determinada necesidad.
La consecuencia para las empresas puede ser mucho mayor que otra innovación tecnológica.
Estamos empezando a pasar de un mercado donde las marcas competían por ser encontradas por personas a uno donde también tendrán que competir por ser comprendidas y seleccionadas por sistemas de inteligencia artificial.
La IA está pasando de recomendar a intervenir en la compra
Hasta hace relativamente poco, utilizar IA durante una compra significaba principalmente hacer preguntas.
“¿Cuál es el mejor televisor para una habitación pequeña?”
“¿Qué crema funciona para piel sensible?”
“¿Qué computadora necesito para editar video?”
El consumidor obtenía información y posteriormente continuaba el proceso por su cuenta.
El comercio agéntico intenta reducir esa distancia.
Un agente puede recibir una necesidad, analizar productos, considerar restricciones, comprobar disponibilidad y ayudar a ejecutar una acción. En otras palabras, la inteligencia artificial empieza a desplazarse desde la etapa de información hacia la etapa de decisión.
La alianza entre Google y NIQ apunta precisamente a construir parte de la infraestructura necesaria para que eso funcione con mayor precisión.
Y existe una razón comercial para hacerlo.
NIQ reportó en septiembre que 51% de los consumidores estadounidenses ya había utilizado al menos una herramienta de inteligencia artificial relacionada con compras durante el mes anterior. La compañía describe ese porcentaje como un punto de inflexión en el comportamiento de compra.
Ya no estamos hablando únicamente de early adopters experimentando con una tecnología.
Estamos hablando de un comportamiento que empieza a adquirir escala.
El nuevo anaquel puede no ser una página de resultados
Durante décadas, conseguir una buena posición dentro de una tienda tuvo enorme importancia.
Una marca quería estar a la altura de los ojos.
Quería una cabecera.
Quería mayor espacio.
Después apareció el ecommerce y surgió otra batalla por aparecer en la primera página de resultados.
Más tarde llegó Google y el objetivo pasó a incluir posiciones dentro del buscador.
Ahora aparece una nueva superficie competitiva: la respuesta de la inteligencia artificial.
Imaginemos que una persona pregunta a un asistente:
“Necesito alimento para un perro de siete años, 25 kilos, con sensibilidad digestiva, que pueda llegar mañana a mi domicilio y cueste menos de US$70.”
El consumidor podría no revisar veinte productos.
El agente puede filtrar decenas o cientos y presentar tres.
En ese escenario, existir dentro del mercado ya no garantiza entrar dentro de la consideración.
La pregunta comercial se convierte en otra:
¿por qué debería la IA incluir nuestro producto entre esas tres opciones?
La calidad de los datos del producto empieza a convertirse en una variable comercial
Éste es probablemente uno de los puntos más importantes del anuncio.
Google no está aliándose con NielsenIQ únicamente porque necesite más productos.
Google ya dispone de decenas de miles de millones de listados.
Lo que necesita es información suficientemente confiable para ayudar a distinguirlos.
Ashish Gupta, vicepresidente y gerente general de Merchant Shopping en Google, explicó que los agentes autónomos son tan confiables como los datos que los alimentan. Precisamente por eso la colaboración busca combinar el catálogo de Google con información de productos, tiendas y disponibilidad procedente de NIQ.
Esto convierte algo que muchas organizaciones todavía consideran una tarea técnica o administrativa en un elemento estratégico.
Nombre del producto, categoría, atributos, tamaño, ingredientes, materiales, disponibilidad, ubicación, precio y otra información estructurada pueden empezar a influir directamente en si una máquina entiende correctamente lo que una empresa vende.
Una descripción incompleta deja de ser solamente una mala ficha de ecommerce.
Puede convertirse en una desventaja dentro de un proceso de selección automatizado.
Tener una buena marca seguirá importando, pero ya no será suficiente
Existe una interpretación extrema según la cual la inteligencia artificial terminará haciendo irrelevantes las marcas.
No parece razonable.
Las personas continuarán teniendo preferencias, recuerdos, experiencias y vínculos con determinadas compañías. La reputación seguirá funcionando como una reducción de riesgo dentro de una decisión.
Sin embargo, la marca tendrá que convivir con otra capa.
La IA puede incorporar variables adicionales dentro de la elección: precio, disponibilidad inmediata, especificaciones, compatibilidad, opiniones, ubicación y restricciones determinadas por el usuario.
Esto significa que una marca muy conocida puede quedar fuera de una recomendación concreta si sus datos no permiten demostrar que satisface la necesidad.
Y una marca menos conocida podría entrar si existe información suficientemente precisa para establecer su relevancia.
El branding no desaparece.
Se suma una nueva condición: ser interpretable.
La descripción vaga de marketing puede convertirse en un problema
Durante años, muchas fichas de productos fueron escritas principalmente para persuadir.
“Calidad excepcional.”
“Una experiencia inigualable.”
“Diseñado para ti.”
“Tecnología de última generación.”
El problema es que estas expresiones aportan muy poca información verificable.
Un agente necesita atributos.
¿Qué material utiliza?
¿Qué dimensiones tiene?
¿Para qué casos sirve?
¿Qué limitaciones posee?
¿Cuánto cuesta?
¿Dónde está disponible?
¿Cuándo puede entregarse?
¿Con qué es compatible?
Cuando la IA participa en la comparación, la precisión puede adquirir tanto valor como la creatividad.
Esto no significa escribir contenido frío o mecánico.
Significa separar dos funciones que durante mucho tiempo se mezclaron: emocionar al consumidor y describir correctamente el producto.
Las empresas necesitarán hacer ambas cosas.
La disponibilidad física también entra dentro de la respuesta
Existe otro detalle especialmente interesante en el acuerdo.
NIQ aportará información de tiendas y ventas para ayudar a que los sistemas identifiquen disponibilidad local.
Eso conecta mundo digital y mundo físico de una manera muy concreta.
Una recomendación excelente pierde valor si el producto no puede comprarse.
Para determinadas necesidades, disponibilidad puede incluso tener más peso que marca.
Si alguien pregunta dónde conseguir un producto esta tarde, la IA necesita saber no solamente cuál debería recomendar, sino dónde existe realmente.
Esto hace que inventario, ecommerce, logística y marketing dejen de funcionar como sistemas completamente independientes.
El inventario puede terminar influyendo en visibilidad.
La logística puede terminar influyendo en recomendación.
Y la información de tienda puede terminar siendo parte de la experiencia digital.
La publicidad también tendrá que adaptarse a un recorrido menos lineal
Existe otra parte del anuncio que merece atención.
NIQ está integrando Meridian, el modelo abierto de Marketing Mix Modeling de Google, dentro de NIQ Cadence. El objetivo es combinar datos reales de ventas con medición de marketing, experimentación y optimización de inversión.
Esto ocurre porque el recorrido de compra se está volviendo cada vez más difícil de reconstruir utilizando únicamente clics.
Un consumidor puede descubrir un producto en TikTok, investigarlo con Gemini, compararlo en Google, verlo en una tienda física y comprarlo días después dentro de otro canal.
En un entorno así, atribuir toda la venta al último clic ofrece una imagen incompleta.
NIQ señala que 74% de los CMO siente mayor presión para demostrar ROI de marketing, mientras solamente 9% considera disponer de acceso adecuado a información en tiempo real para hacerlo.
La respuesta de la industria parece dirigirse hacia modelos donde marketing necesita conectarse con resultados reales de negocio y no únicamente con métricas intermedias.
La competencia puede desplazarse desde captar el clic hacia ganar la recomendación
Hasta ahora, muchas estrategias digitales funcionaban bajo una lógica relativamente clara.
Conseguir impresiones.
Generar clics.
Llevar tráfico.
Convertir.
Cuando un agente puede completar una parte mayor del recorrido, algunos de esos pasos pueden desaparecer para determinados compradores.
La persona podría formular una intención y recibir una selección.
Eso significa que una empresa puede perder la oportunidad antes de recibir una visita a su página.
La batalla por la conversión empieza entonces más arriba.
¿Qué señales utiliza el agente?
¿Qué información encuentra?
¿Qué tan confiables son nuestros datos?
¿Qué reputación posee el producto?
¿Existe inventario?
¿Nuestra propuesta resulta competitiva para esa necesidad específica?
Estas preguntas empiezan a formar parte del marketing aunque tradicionalmente hayan pertenecido a tecnología, ecommerce, operaciones o producto.
Google tiene una razón enorme para intentar liderar esta transición
También es importante observar la noticia desde el negocio de Google.
Alphabet acaba de reportar resultados trimestrales donde los ingresos publicitarios quedaron por debajo de las expectativas, mientras los inversionistas siguen preguntándose cómo afectará la inteligencia artificial al negocio histórico de búsqueda. Reuters señaló que parte de la preocupación está precisamente en el crecimiento de experiencias de IA que todavía no monetizan del mismo modo que el buscador tradicional.
El comercio agéntico representa simultáneamente una amenaza y una oportunidad.
Si un agente puede resolver una compra sin que la persona visite numerosos resultados patrocinados, parte del modelo tradicional puede verse alterado.
Por eso Google tiene fuertes incentivos para construir la infraestructura comercial de la nueva experiencia.
Durante su reciente llamada de resultados, Alphabet explicó que su Universal Commerce Protocol ya permite checkout directo para cientos de miles de marcas dentro de Google, incluyendo empresas como Chewy, Nike y Tapestry.
Google no quiere observar cómo la IA reemplaza partes del recorrido comercial que ayudó a construir.
Quiere ser la infraestructura sobre la cual ocurra esa transición.
Para las marcas, esto significa que ecommerce ya no puede vivir aislado de marketing
Uno de los errores frecuentes dentro de las organizaciones consiste en separar demasiado las responsabilidades.
Marketing maneja campañas.
Ecommerce administra catálogo.
Tecnología gestiona integraciones.
Operaciones controla inventario.
Ventas observa ingresos.
En el comercio agéntico, esos sistemas empiezan a encontrarse dentro de la misma decisión.
Un anuncio puede crear interés.
Una ficha determina si el producto puede comprenderse.
El inventario determina si puede recomendarse.
La logística determina cuándo puede llegar.
Las reseñas aportan confianza.
El precio condiciona competitividad.
El CRM puede aportar información sobre el cliente.
Si esas piezas están desconectadas, la experiencia también lo estará.
La nueva infraestructura obliga a pensar marketing como parte de un sistema comercial completo.
La próxima ventaja competitiva puede estar escondida en información que hoy parece aburrida
Existe algo fascinante en esta transición.
Muchas de las empresas que mejor se adapten quizá no sean necesariamente aquellas que produzcan la campaña más espectacular.
Pueden ser aquellas que tengan los mejores datos.
Catálogos limpios.
Atributos consistentes.
Inventario actualizado.
Precios sincronizados.
Buenas reseñas.
Información confiable.
Disponibilidad correcta.
Identificadores claros.
Todo aquello que históricamente parecía trabajo administrativo puede convertirse en materia prima para que un sistema automatizado determine qué recomendar.
La creatividad seguirá creando demanda.
Pero la infraestructura ayudará a capturarla.
Esto también cambia la manera de medir presencia digital
Durante años, una empresa podía revisar rankings de Google, tráfico web, share of voice, impresiones sociales y participación dentro de marketplaces.
Ahora aparecerá una pregunta adicional:
¿con qué frecuencia nos recomienda la inteligencia artificial cuando alguien describe una necesidad que nuestro producto debería resolver?
Esa respuesta será mucho más compleja de medir porque las recomendaciones pueden variar según contexto, usuario, restricciones y disponibilidad.
Precisamente por eso empresas como NIQ están desarrollando nuevos sistemas de medición alrededor del comercio agéntico. En septiembre, NIQ también anunció una colaboración con Similarweb para intentar conectar descubrimiento mediante IA con intención, tráfico y ventas verificadas.
La industria ya está intentando construir métricas para un comportamiento que todavía está comenzando.
Eso debería ser suficiente para que las empresas empiecen a prepararse.
No hay que abandonar Google, Meta ni los canales actuales
Nada de esto significa que mañana desaparecerán los buscadores tradicionales, Meta Ads, marketplaces o ecommerce.
Sería una conclusión exagerada.
Los hábitos de compra evolucionan gradualmente y los consumidores utilizarán diferentes recorridos dependiendo de categoría, precio, urgencia y nivel de involucramiento.
Para determinadas compras seguirán investigando durante horas.
Para otras delegarán una parte importante de la decisión.
El error sería plantear el futuro como un reemplazo inmediato.
La lectura más útil consiste en entender que aparece una nueva capa de intermediación entre la marca y el consumidor.
Y las empresas necesitan estar preparadas para funcionar dentro de ella.
El consumidor puede delegar la comparación, pero la empresa no puede delegar la estrategia
Un agente puede analizar miles de opciones mucho más rápido que una persona.
Puede comparar características.
Puede verificar precios.
Puede filtrar restricciones.
Puede encontrar disponibilidad.
Eso aumenta la eficiencia del consumidor.
Pero también aumenta la exigencia para las empresas.
Cuando comparar cuesta menos esfuerzo, sobrevivir solamente gracias a la dificultad que tenía el cliente para encontrar alternativas deja de funcionar.
El producto necesita justificar mejor su elección.
La información necesita ser correcta.
El valor necesita ser demostrable.
La marca necesita seguir construyendo confianza.
Y la organización necesita comprender qué señales intervienen en la decisión.
La pregunta ya no será únicamente si Google te encuentra
Durante años, aparecer correctamente en internet fue una prioridad creciente para cualquier empresa.
Después llegó la necesidad de ser visible en redes.
Después en marketplaces.
Ahora emerge otra pregunta:
¿puede una inteligencia artificial entender exactamente qué vendes, para quién sirve, cuánto cuesta, dónde está disponible y por qué debería recomendarlo?
Google y NielsenIQ anunciaron hoy una alianza que busca hacer precisamente eso a una escala enorme: conectar un universo de más de 60,000 millones de listados con inteligencia sobre cientos de millones de productos, disponibilidad y datos de mercado.
No sabemos todavía qué porcentaje del comercio terminará siendo completamente agéntico ni con qué velocidad cambiarán las distintas categorías.
Pero una cosa resulta cada vez más clara.
La inteligencia artificial está dejando de ser únicamente una herramienta que ayuda al consumidor a informarse.
Está empezando a convertirse en un nuevo participante dentro de la decisión.
Y cuando una máquina comienza a decidir qué productos entran en consideración, marketing necesita hacerse una pregunta nueva:
si el próximo comprador no busca nuestra marca por su nombre, ¿tenemos suficiente información, valor y relevancia para que una IA decida incluirnos entre las mejores opciones?
Sobre COMEVE•asociados
COMEVE•asociados es una consultora de marketing especializada en investigación de mercados, comportamiento del consumidor, estrategia, CRM, ecosistemas digitales, publicidad y crecimiento empresarial. Ayudamos a las empresas a convertir información de mercado y comportamiento del cliente en decisiones comerciales capaces de conectar producto, datos, comunicación, canales y crecimiento.
En un entorno donde el consumidor puede delegar una parte creciente de la búsqueda y comparación a sistemas de inteligencia artificial, construir demanda seguirá siendo fundamental. Pero también será necesario asegurarse de que productos, datos y ecosistemas comerciales estén preparados para ser comprendidos, evaluados y elegidos.
Fuentes
Google Cloud y NielsenIQ anunciaron el 29 de octubre de 2026 una colaboración para desarrollar capacidades de comercio agéntico. El acuerdo combina el Shopping Graph de Google, con más de 60,000 millones de listados, con inteligencia de NIQ sobre más de 250 millones de productos y datos de tiendas y ventas en 90 países.
NIQ informó el 24 de septiembre que 51% de los consumidores estadounidenses había utilizado alguna herramienta de IA para apoyar sus compras durante el mes anterior, señalando una creciente influencia de estas herramientas sobre descubrimiento y evaluación de productos.
NIQ también está integrando Meridian, el framework de Marketing Mix Modeling de Google, dentro de NIQ Cadence para conectar datos reales de ventas con medición, experimentación y optimización de inversión publicitaria.
Alphabet explicó esta semana que el Universal Commerce Protocol ya facilita checkout directo para cientos de miles de marcas dentro del ecosistema Google, una señal de que la compañía está construyendo infraestructura para que la IA avance desde recomendación hacia transacción.
