Google presenta en DMEXCO 2026 su visión de la nueva era de Search con IA
La inteligencia artificial está transformando la forma en la que los consumidores buscan información, descubren productos y toman decisiones. En el marco de DMEXCO 2026, Google ha centrado su discurso en esta evolución en su ponencia “New Era of AI Search: Helping Brands Turn Intelligence into Action”, protagonizada por Dan Taylor, Vice President, Global Ads de Google, y Dr. Nicolai Johannsen, CMO de Bonprix. La compañía defendió que el cambio no consiste únicamente en incorporar IA a las herramientas existentes, sino en una transformación de la propia experiencia de Search. Las consultas son ahora más largas, conversacionales y multimodales, mientras que los usuarios pueden utilizar texto, voz o imágenes para expresar necesidades cada vez más específicas.
Taylor abrió la sesión destacando que el crecimiento de las experiencias de búsqueda basadas en IA está ampliando el recorrido del consumidor. Según los datos compartidos por Google durante la ponencia, los usuarios que utilizan plataformas de IA a lo largo de su journey interactúan con casi tres veces más puntos de contacto que aquellos que no las utilizan. La compañía sitúa esta evolución dentro de lo que denomina un momento de expansión para Search. Google afirma que recibe más de cinco billones de búsquedas al año, mientras que AI Overviews supera los 2.500 millones de usuarios mensuales y AI Mode ha superado ya los 1.000 millones de usuarios mensuales.
Uno de los principales cambios señalados por Google es la forma en la que los consumidores formulan sus consultas. En AI Mode, las búsquedas son, de media, tres veces más largas que las consultas tradicionales. Este cambio permite a los usuarios explicar con mayor precisión qué necesitan, en lugar de limitarse a introducir unas pocas palabras clave. Para Taylor, esta evolución elimina fricción del proceso de descubrimiento y permite a los consumidores tomar decisiones con mayor rapidez y confianza. Google asegura que tres de cada cuatro usuarios consideran que sus funcionalidades de IA les ayudan a tomar decisiones más rápidas y con mayor confianza.
Para las marcas, esta expansión del proceso de búsqueda supone también más oportunidades de aparecer ante los consumidores, pero plantea una cuestión: cómo conseguir visibilidad cuando las consultas son más complejas y difíciles de anticipar. Taylor señaló que, pese a la transformación tecnológica, las bases para ser descubierto no han cambiado. Por un lado, las marcas deben seguir generando contenido útil y experiencias relevantes. En este sentido, resumió la estrategia con una afirmación: “Good SEO is good GEO”, en referencia a la optimización de contenidos para los nuevos entornos de búsqueda generativa.
Por otro lado, Google apuesta por trasladar esta evolución a la publicidad mediante herramientas impulsadas por Gemini.
Gemini entra en el núcleo de Google Ads
Taylor explicó que Google ha integrado Gemini en la base de Google Ads, conectando los avances de sus modelos de IA con las campañas publicitarias. Uno de los efectos que destacó es una mejora en la capacidad del sistema para interpretar consultas conversacionales y predecir la intención del usuario. En el caso de los anuncios de Shopping, Google asegura que el razonamiento avanzado de Gemini ha permitido mejorar un 20% la capacidad de mostrar anuncios de Shopping altamente relevantes en Search.
La compañía también está explorando nuevos formatos publicitarios dentro de las experiencias de búsqueda basadas en IA. Los anuncios ya pueden aparecer por encima o por debajo de AI Overviews en los más de 200 países donde esta funcionalidad está disponible, mientras Google está probando también anuncios directamente en AI Mode. La propuesta pasa por hacer que el anuncio deje de ser únicamente un enlace hacia una web y pueda ofrecer utilidad dentro de la propia experiencia de búsqueda.
Como ejemplo, Taylor mostró los Business Agents, agentes de marca desarrollados con Gemini que pueden integrarse dentro de los anuncios. En el caso presentado, un usuario que busca información sobre SUV de lujo puede mantener una conversación con el agente de Audi, formular preguntas adicionales sobre un modelo concreto y, finalmente, contactar con un concesionario para reservar una prueba.
Según Google, este tipo de interacción permite al consumidor obtener información directamente desde el entorno de Search y proporciona a la marca un lead potencialmente más cualificado.
‘AI Max’ busca capturar la nueva demanda
La evolución del comportamiento de búsqueda también afecta a la gestión de las campañas. Taylor señaló que el modelo tradicional basado en hojas de cálculo y extensas listas de keywords pierde relevancia a medida que los consumidores realizan consultas más variadas y difíciles de predecir. En este contexto, Google presentó AI Max, una solución diseñada para ampliar el alcance de las campañas de Search utilizando señales procedentes de los activos del anunciante, su targeting, su web y los resultados obtenidos. Google señala que aproximadamente el 15% de las búsquedas diarias son nuevas y que los anunciantes que utilizan AI Max pueden alcanzar miles de millones de búsquedas adicionales que anteriormente no estaban cubiertas.
La herramienta incorpora además text customization, que utiliza IA para adaptar dinámicamente los anuncios a las consultas concretas de los usuarios. Según los datos compartidos por Taylor, AI Max genera de media un 27% más de conversiones, manteniendo un coste por adquisición o retorno de la inversión publicitaria similar al de campañas gestionadas manualmente. Google también anunció durante la sesión nuevas funcionalidades para mejorar el control y la transparencia. Entre ellas se encuentra AI Brief, que permite proporcionar a la IA información sobre la marca, las audiencias y determinadas directrices para orientar la generación de anuncios.
La compañía anunció asimismo que la beta de AI Brief estará próximamente disponible en siete nuevos idiomas, entre ellos el alemán. A esto se suma un nuevo sistema de reporting para AI Max que permitirá consultar en una única vista los términos de búsqueda que activaron el anuncio, la creatividad mostrada y la página de destino. El objetivo es ofrecer una visión más completa del recorrido de los anuncios y facilitar la evaluación del impacto de las inversiones en IA.
Bonprix: de la keyword a la intención
La segunda parte de la ponencia permitió trasladar esta transformación al terreno práctico de la mano de Bonprix. Su CMO, Dr. Nicolai Johannsen, explicó cómo el cambio en el comportamiento de búsqueda está afectando especialmente al sector de la moda. Según Johannsen, los consumidores están abandonando progresivamente las búsquedas basadas en términos aislados como “black dress” para describir situaciones y necesidades completas: qué ponerse en una determinada ocasión, qué tipo de prenda encaja con un viaje o qué combinación responde a unas condiciones concretas. Para Bonprix, esto supone una oportunidad para intervenir antes en el proceso de decisión, cuando todavía está surgiendo la curiosidad y el consumidor está definiendo qué quiere.
“No estamos persiguiendo tendencias de IA, sino valor para el cliente e impacto en el negocio”, explicó Johannsen durante la sesión.
El ejecutivo destacó además que el principal cambio necesario dentro de la compañía no fue tecnológico, sino cultural. Bonprix ha tenido que pasar de un modelo basado en el control manual y la optimización constante de grandes listas de términos y pujas a otro en el que la IA asume parte del trabajo analítico y los equipos pueden concentrarse en estrategia, conocimiento del consumidor y objetivos de negocio.
Tres pasos para aplicar AI Max
Bonprix ha desarrollado una estrategia en tres fases para adaptar sus campañas a este nuevo entorno. La primera consiste en capturar demanda no cubierta relacionando su catálogo de productos con consultas más largas y específicas. En lugar de centrarse únicamente en búsquedas de dos palabras, la compañía trabaja con consultas de entre ocho y diez palabras para conectar las necesidades expresadas por los usuarios con su oferta. El segundo paso es adaptar la creatividad. Mediante la funcionalidad de text customization, los titulares pueden ajustarse a la necesidad concreta expresada en la búsqueda.Finalmente, Bonprix busca optimizar el recorrido posterior al click, seleccionando en tiempo real la landing page más adecuada para cada usuario con el objetivo de facilitar la conversión.
Los resultados compartidos por Johannsen fueron uno de los puntos centrales de la sesión. En el mercado utilizado como prueba, Bonprix registró un 44% de incremento en la adquisición de nuevos clientes y un 15% de crecimiento de la tasa de conversión. Según el CMO, el crecimiento no procedía únicamente de capturar tráfico que la compañía ya habría obtenido mediante las campañas tradicionales, sino de acceder a demanda incremental al intervenir antes en el funnel.
A partir de estos resultados, Bonprix decidió extender la estrategia a todos sus mercados europeos.
La intervención conjunta de Google y Bonprix mostró cómo la evolución de Search está desplazando el foco desde la gestión de keywords hacia la interpretación de la intención y la capacidad de responder a necesidades más complejas. Para Google, la oportunidad pasa por combinar la expansión de las búsquedas con herramientas capaces de automatizar parte de la ejecución, sin eliminar el papel de las marcas en la definición de su estrategia, identidad y objetivos. El mensaje final de Taylor se apoyó precisamente en tres ideas: adaptarse a la expansión de AI Search, mantener una estrategia de contenidos útil y relevante, y utilizar las nuevas herramientas de medición para demostrar el impacto de las inversiones en IA.
La cuestión, por tanto, ya no parece limitarse a cómo incorporar IA a las campañas de Search, sino a cómo transformar la inteligencia generada por estas herramientas en demanda incremental, mejores experiencias y resultados de negocio medibles.
