El retail media no muere con los agentes, pero sí pierde el monopolio del momento de intención

El retail media ha vendido una promesa casi perfecta para un mercado cansado de atribuciones difusas: inversión cerca de la compra, first-party data, medición cerrada y una relación más directa entre medios y ventas. No es solo un canal nuevo, es una forma de decirle al anunciante: “aquí el dinero se acerca al ticket”. Todo esto ha funcionado, quizá demasiado bien, pero el problema de todo modelo que crece rápido es que el mercado empieza a tratar sus condiciones actuales como si fueran estructurales, y en retail media hay una condición especialmente importante: buena parte del valor se ha construido porque el consumidor seguía empezando muchas búsquedas dentro de entornos retail.

Amazon, Walmart, Target, Macy’s o cualquier marketplace con suficiente tráfico no solo vende productos, vende intención y eso en publicidad, es una forma muy elegante de cobrar caro.

El “agentic commerce” introduce una variable incómoda: ¿qué ocurre si esa intención empieza a formarse fuera del retailer? Existe un riesgo real de que los LLMs se conviertan en una primera parada del shopping journey. En un podcast de Digiday hemos escuchado a Kimeko McCoy y Tim Peterson conectando el cambio con una posible presión sobre el mercado de retail search. También mencionan que el gasto en search dentro de retail media en Estados Unidos se esperaba cerca de los 38.000 millones de dólares en 2025, según eMarketer, y que los search ads representan aproximadamente el 60% del gasto en retail media, según Mike Feldman, de Flywheel.

Este dato es importante porque la amenaza no se reparte por igual: una cosa es que el retail media crezca hacia offsite, CTV, social, DOOH o partnerships de data y otra muy distinta es que se erosione su capa más rentable y natural: la búsqueda dentro del propio entorno de compra. Si una parte creciente de consumidores pregunta a ChatGPT qué sartén comprar, qué cafetera elegir o qué comida preparar esta semana, el retailer puede seguir cerrando la venta, pero quizá ya no controla la fase inicial de descubrimiento.

Este desplazamiento no mata a las RMN, pero cambia su centro de gravedad: hasta ahora, muchas redes podían decir: “tenemos el tráfico, tenemos el dato y tenemos la conversión” pero en un escenario agéntico, puede que tengan la conversión, parte del dato y menos control sobre el tráfico; la diferencia parece pequeña pero no lo es.

La ironía es que los retailers han enseñado al mercado a valorar precisamente lo que ahora otros quieren capturar: intención declarada, contexto de compra y señales transaccionales. Los agentes de IA no necesitan replicar todo el retailer para volverse peligrosos. Les basta con convertirse en la interfaz donde el consumidor compara, filtra, pide recomendación y reduce opciones. La compra puede terminar en Walmart, Carrefour, Amazon o donde corresponda, pero si la decisión se forma antes, la monetización publicitaria puede empezar a moverse antes.

No obstante, conviene no comprar el apocalipsis antes de leer la letra pequeña. Las RMN’s siguen teniendo algo que los LLMs no poseen por defecto: datos de compra reales, histórico transaccional, programas de fidelización, relaciones comerciales con marcas, acceso a inventario, capacidad de fulfillment y medición ligada al ticket. Para competir de verdad, los chatbots de IA necesitarían APIs, herramientas de medición y datos transaccionales, que hoy controlan los retailers. Y ahí precisamente está la defensa real del retail media: no en repetir que tiene first-party data, como si fuese un mantra que espanta a los consultores, sino en demostrar que ese dato sigue siendo indispensable cuando la interfaz cambia. Si el agente recomienda, pero el retailer sabe si se compró, cuándo, con qué recurrencia, junto a qué productos y si fue incremental, entonces la RMN conserva poder, menos vistoso, quizá pero poder al fin y al cabo.

Por eso estamos viendo movimientos hacia el offsite, streaming y alianzas con plataformas. Walmart Connect adquirió Vizio, e Instacart ha trabajado con Roku en integraciones que conectan retail data con TV conectada con una lógica muy clara: si el onsite se queda corto, el dato retail debe viajar, primero a la Open Web y Social y después a CTV. Ahora quizá, a interfaces conversacionales.

El caso de Roundel, la red de retail media de Target, es particularmente relevante: Target fue parte de una primera ola de marcas que probó anuncios en los niveles Free y Go de ChatGPT, promocionando tanto su propio negocio como algunos partners de Roundel. Los placements se alineaban con keywords en prompts de usuario, intentando trasladar la lógica de búsqueda a una interfaz conversacional. No se trata de un experimento decorativo sino de una maniobra defensiva y ofensiva a la vez. Defensiva, porque permite a Target observar qué ocurre si parte de la intención migra a ChatGPT y ofensiva, porque le da un asiento temprano en la mesa donde podrían definirse nuevas reglas de discovery, medición y formatos. Matt Drzewicki, SVP de Roundel, comentó a Digiday que el éxito implicaría acelerar cómo los consumidores encuentran lo que necesitan de forma fluida, personalizada y útil. También señaló que, con el tiempo, buscarían capacidades más cercanas al funcionamiento actual de las RMN’s, como integración de first-party data, medición closed-loop y modelos de compra más flexibles. Traducido a un idioma entendible: Target no quiere que ChatGPT se convierta en otro escaparate donde simplemente se compran impresiones, quiere que, si ese entorno crece, se parezca lo suficiente a retail media como para que Roundel conserve una función relevante: First-party data, product feeds, medición, formatos dinámicos y atribución, es decir, el vocabulario de siempre, pero en una interfaz nueva.

Aquí aparece el gran problema: la incrementalidad. Las RMN’s ya arrastraban dudas sobre si muchas campañas capturaban demanda existente o generaban ventas nuevas. El movimiento offsite complicó esa conversación porque alejó la impresión del punto de compra. El agentic commerce puede complicarla todavía más porque si un consumidor pregunta a un agente, recibe una recomendación, ve un anuncio conversacional, hace click, compara en otro entorno y compra en un retailer. ¿Quién ha generado el valor? ¿El agente? ¿La RMN? ¿La marca? ¿El retailer? ¿El histórico de compra? ¿La oferta? ¿El modelo que ordenó las opciones? Bonita pregunta para una reunión de atribución… de esas que empiezan con “lo vemos con calma” y terminan con tres dashboards incompatibles. Las respuestas a esas preguntas determinarán cuánto presupuesto pueden defender las RMN’s en este nuevo escenario. Si demuestran que su dato mejora la recomendación, que su medición prueba ventas incrementales y que su relación con el shopper aporta algo que el agente no puede replicar, seguirán capturando inversión pero si no, parte del presupuesto podría desplazarse hacia nuevas superficies de intención, especialmente si esas superficies ofrecen escala, simplicidad y una narrativa de performance suficientemente convincente.

El informe de Adobe Digital Insights sobre tráfico de IA aporta otra señal relevante: en Q1 de 2026, el tráfico impulsado por IA hacia sites de retail en Estados Unidos creció un 393% interanual, y el 39% de consumidores encuestados dijo haber usado asistentes de IA para compras online. Esto no significa que el agentic commerce ya haya sustituido al retail media, pero sí algo más sutil: el comportamiento está cambiando lo suficiente como para que ignorarlo sea mala estrategia. El error de muchas RMN’s es pensar que el agente es simplemente otro canal donde extender su media business, que quizá puede serlo, pero también puede convertirse en una capa que desintermedia parte de su valor. La diferencia dependerá de quién controle tres cosas: la relación con el usuario, la señal transaccional y la medición del resultado. Para los retailers, el mensaje es duro: el retail media no puede seguir descansando en que el consumidor irá siempre primero a su web o App. Tendrá que llevar su dato allí donde se forme la decisión, sin regalar la relación ni convertirse en mero proveedor de señal para plataformas más grandes. Este equilibrio será difícil, caro y políticamente incómodo.

El agentic commerce no viene a destruir las RMN’s de un día para otro, pero sí que viene a hacerles una gran pregunta: ¿su valor está en el inventario que venden o en la inteligencia comercial que pueden aportar cuando la compra se desplaza a cualquier interfaz? Si la respuesta es lo primero, el problema es serio… si es lo segundo, el retail media tiene futuro, pero tendrá que competir por él fuera de casa.

Puntos clave:

• El retail media construido sobre search onsite puede verse presionado si los consumidores empiezan su journey en interfaces como ChatGPT, Gemini o Claude.

• Las RMN’s no desaparecen: conservan una ventaja crítica en datos transaccionales, medición cerrada, relación con shopper y acceso al punto de venta.

• La batalla real será por quién controla la intención: el retailer, el agente de IA o una nueva capa de intermediarios entre ambos.

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.