La paradoja del tráfico LLM: menos clicks, pero tampoco mejores conversiones

Durante meses, el relato dominante ha sido que la inteligencia artificial generativa, y en particular los Large Language Models (LLMs), está llamada a sustituir a Google como puerta de entrada a Internet. Pero por primera vez disponemos de datos serios que contradicen esa visión.

Un estudio académico reciente, basado en 973 webs de e-commerce con más de 20.000 millones de dólares en ingresos combinados, ha analizado durante 12 meses más de 160 millones de transacciones. Su objetivo: comparar el rendimiento del tráfico procedente de LLMs (como ChatGPT) frente a los canales digitales tradicionales.

Los resultados son contundentes: el tráfico orgánico de LLMs representa menos del 0,2% del total y rinde peor que cualquier otro canal salvo el paid social.

Un rendimiento prometedor… pero aún insuficiente

El informe desmonta varias de las suposiciones que se habían instalado en el discurso del sector. Sí, los usuarios que llegan desde ChatGPT muestran tasas de rebote más bajas que los de Google, lo que indica relevancia. Pero esa calidad aparente no se traduce en conversiones.

El estudio muestra que el tráfico LLM genera menores conversion rates y menor revenue por sesión que tanto el tráfico orgánico como el de pago de Google. Además, aunque las conversiones mejoraron durante el periodo analizado, el valor medio por pedido (AOV) cayó, neutralizando buena parte de esos avances. Es decir, los usuarios que llegan desde ChatGPT navegan mejor, pero compran peor.

La ilusión del “tráfico cualitativo”

Muchos responsables de marketing digital habían abrazado el argumento de que los LLMs traerían menos volumen pero más calidad: usuarios más informados, con intención más clara y menor tasa de rebote. El problema es que el dato no confirma la hipótesis.

El informe demuestra que menos clicks no implican mayor calidad de tráfico, al menos no en términos de monetización. Los consumidores consultan a ChatGPT para informarse o comparar, pero verifican los productos en otros canales antes de convertir: motores de búsqueda, marketplaces o redes sociales. La confianza, el activo que sostiene toda decisión de compra, sigue residiendo en los canales tradicionales, no en la interfaz conversacional.

La trampa de la atribución

Aquí surge una cuestión clave para la industria publicitaria: ¿cómo se atribuye el valor del tráfico LLM? Si ChatGPT actúa como primer punto de contacto, pero la conversión se materializa días después a través de Google o de una campaña de retargeting, la medición convencional subestima su influencia. Sin embargo, incluso con modelos de atribución ajustados, el estudio muestra que el impacto financiero directo de los LLMs es marginal. La ausencia de trazabilidad granular, sin píxeles, sin cookies, sin ID persistentes, dificulta medir la contribución real de cada sesión. En la práctica, los LLMs operan más como canales de descubrimiento asistido que como verdaderos motores de conversión.

Lo que esto significa para el ecosistema publicitario

Para los publishers y los profesionales del marketing, la conclusión es doble:

Primero, los LLMs no sustituyen el modelo publicitario actual; lo reconfiguran. La interacción conversacional no elimina la publicidad, pero desplaza su momento de influencia: de la búsqueda activa a la recomendación guiada. Segundo, el tráfico LLM todavía carece de escalabilidad, consistencia y trazabilidad, tres condiciones esenciales para que un canal sea considerado relevante en inversión publicitaria.

Los medios que ya están experimentando con estrategias de contenido adaptado a prompts conversacionales deben hacerlo con expectativas realistas: el retorno será lento, y el aprendizaje, costoso.

El principio de una nueva curva de adopción

Nada en el estudio sugiere que los LLMs estén condenados al fracaso. De hecho, las tendencias apuntan a una mejora gradual de las tasas de conversión y a una progresiva convergencia con los canales tradicionales. Pero el ritmo no invita al triunfalismo. Según las proyecciones del informe, la paridad con el tráfico orgánico de Google no se alcanzará antes de un año, como mínimo. En otras palabras: no estamos ante el “Google killer”, sino ante un nuevo canal en fase beta. Uno que exige reconstruir métricas, rediseñar modelos de atribución y repensar la relación entre contenido, recomendación y conversión.

El tráfico procedente de ChatGPT y otros LLMs no está rompiendo el modelo digital existente, pero sí está obligando a repensar su arquitectura. Su bajo volumen y sus limitaciones de medición lo alejan, por ahora, del core del performance marketing. El desafío y la oportunidad para las marcas y los medios consiste en entender cómo integrar esta nueva capa de descubrimiento sin repetir los errores del pasado: dependencia, opacidad y falta de trazabilidad.

Porque si algo demuestra este estudio es que la atención puede ser conversacional, pero el negocio sigue siendo transaccional.

Puntos clave:

• Un estudio de 973 webs y 20B$ en ingresos revela que el tráfico LLM (<0,2%) convierte peor que cualquier canal salvo el paid social, pese a menor rebote.

• Las conversiones crecen, pero el valor medio por pedido cae, neutralizando el impacto financiero.

• LLMs no son “Google killers”: funcionan como canales de descubrimiento, no de conversión, y aún están lejos de la madurez comercial.

Este resumen lo ha creado una herramienta de IA basándose en el texto del artículo, y ha sido chequeado por un editor de PROGRAMMATIC SPAIN.