Si buscas un producto en Google hoy, accederás a dos páginas de resultados completamente diferentes, según el botón que pulses. El cuadro de búsqueda estándar muestra la página de resultados habitual, con un carrusel de productos en la parte superior. Si pulsas el botón Modo IA, situado junto al cuadro de búsqueda en la barra de direcciones de Chrome o en una pestaña junto a los resultados, la misma consulta mostrará una respuesta escrita con productos destacados.
Según una nueva investigación de la plataforma de descubrimiento de productos Productrise , que monitoriza la visibilidad de los productos en Google Shopping, la elección entre ambas opciones podría no ser tan sencilla como parece. Un análisis de más de 24 productos reveló que, de media, los productos destacados en el Modo IA tienen un precio un 21.6 % superior al de los mismos productos en los resultados de búsqueda tradicionales. Estos hallazgos han sido destacados por Futurism, Search Engine Journal, PCMag, Digital Trends y PPC Land, lo que reaviva una pregunta que lleva tiempo planteándose: ¿para quién optimiza realmente el Modo IA?
¿Qué es el Modo IA de Google y por qué es importante para las compras?
Para quienes aún no se han dejado seducir, el Modo IA es la nueva interfaz de búsqueda conversacional de Google, que por ahora no reemplaza la página de resultados tradicional, sino que coexiste con ella. Este modo ofrece algo diferente a los habituales diez enlaces azules y una selección de anuncios y carruseles de productos. Al activarse, las consultas se responden con un fragmento de texto, que a menudo incluye información agregada de varias fuentes. Las consultas con una clara intención comercial obtienen tarjetas como respuesta, similares al carrusel de anuncios y productos que se encuentra en otras partes de la página de resultados, pero con un proceso de producción diferente.
La búsqueda con inteligencia artificial se ha implementado de forma gradual y constante durante el último año. Google ha optado por instalarla para todos los usuarios de Search Labs que se registraron y ha comenzado a integrarla más directamente en la experiencia de búsqueda principal. La compañía también ha modificado el diseño de la página principal y la interfaz de usuario del navegador para facilitar el acceso al modo de IA, aunque quizás de forma más intrusiva, reemplazando algunos elementos antiguos que antes facilitaban el descubrimiento de la función. El mes pasado, Google cambió la página de inicio para ofrecer no solo un botón de "Buscar", sino también una serie de funciones y modos basados en IA. Varios medios que cubrieron la noticia para el reciente artículo sobre los precios del modo de IA de Google señalaron esto como parte de una tendencia más amplia en la que Google ha estado impulsando a los usuarios hacia sus funciones de IA, incluso si no se han registrado ni han expresado interés en la tecnología.
En el contexto de las compras, esto cobra mucha más importancia que en otros sectores. Si bien la presencia de diversas fuentes detrás de una respuesta generada por IA podría considerarse un problema de control de calidad para consultas informativas, para las comerciales representa un cambio fundamental en el poder adquisitivo del usuario. En las búsquedas de compras, la diferencia es aún más relevante, ya que los resultados pueden afectar directamente el precio final. Si el modo IA selecciona productos, vendedores o precios diferentes, el resultado puede tener un impacto real en la compra final del cliente.
Lo que Productrise realmente rastreó
Productrise realizó su análisis durante 23 días, del 9 al 31 de agosto de 2026. Durante este periodo, y tras más de 100 000 búsquedas, la empresa consultó más de 2 millones de listados de productos mediante búsquedas de compra idénticas, centradas en productos, tanto en los resultados de búsqueda estándar de Google como en su Modo IA, todo el mismo día. El análisis se llevó a cabo en Estados Unidos y Reino Unido, y los precios se expresaron en dólares estadounidenses y libras esterlinas, en lugar de convertirse a una única moneda.
Para su análisis de búsquedas tradicionales, Productrise se limitó al carrusel de "Productos populares", la franja de listados de productos que aparece cerca de la parte superior de la página de resultados de búsqueda, para compararlo con los resultados obtenidos mediante el Modo IA, donde examinó todas las fichas de producto incluidas en la respuesta de la IA. Para una comparación directa entre ambos, Productrise emparejó los productos de ambas superficies basándose en el identificador de producto estable de Google (cuando estaba disponible), la misma referencia interna que Google utiliza para identificar un artículo en particular en su Gráfico de compras y para realizar un seguimiento de la disponibilidad y el rendimiento de un artículo determinado en diferentes minoristas para la misma consulta en el mismo día.
Esa distinción es importante. Al usar el identificador de producto de Google para comparar los listados en ambas plataformas, Productrise puede comparar el mismo producto en lugar de basarse en títulos o imágenes similares. Esto hace que la comparación de precios sea mucho más útil.
Para calcular las comparaciones de precios principales, la empresa tomó la oferta más destacada de cada lado (es decir, el anuncio del vendedor que aparecía en la primera posición) y calculó la diferencia porcentual entre el precio en el modo de IA y el precio de búsqueda tradicional para ese producto en particular. A continuación, realizó un cálculo aparte, analizando todos los anuncios con precio de ambos lados, en lugar de solo los pares coincidentes, para comparar la combinación general de precios entre las dos plataformas y así calcular qué ofrecía cada una a los compradores en términos de rangos de precios.
Curiosamente, este es el segundo estudio de Productrise sobre el Modo IA. El informe anterior de la compañía, publicado en julio de 2026, reveló que el Modo IA tiende a mostrar aproximadamente un 95 % menos de resultados de productos que la búsqueda estándar para las mismas consultas. Este nuevo estudio se basa en esa información y plantea una pregunta complementaria: cuando el Modo IA muestra un producto, ¿cuál es su precio?
Por qué es importante el identificador del producto
Gran parte de la credibilidad de un estudio como este reside en la precisión con la que define qué se considera "el mismo producto". Dos listados de productos diferentes pueden presentar la misma imagen y título, precios similares, pero distintas opciones de envío y, por lo tanto, precios totales diferentes, provenientes de distintos vendedores. Las definiciones imprecisas de "el mismo producto" corren el riesgo de generar resultados atractivos a partir de comparaciones superficiales entre productos similares, mientras que las definiciones más precisas dan como resultado un estudio más útil y relevante.
Productrise pudo evitar estos problemas definiendo el mismo producto como entradas que utilizaban el mismo ID de producto estable de Google: un identificador interno único en Google Shopping Graph, su base de datos interna para todos los productos indexados en Google Shopping y el Modo IA. Dado que tanto los resultados del carrusel tradicional como los del Modo IA provienen de Google Shopping (y, por lo tanto, utilizan la misma base de datos de productos), un ID estable es una de las pocas maneras de tener la certeza de que se está comparando el mismo producto entre dos listados diferentes. Productrise cuenta con documentación sobre su metodología para el seguimiento diario de productos, la cual confirma que utilizan este ID estable para determinar si el mismo producto ha aparecido tanto en el carrusel tradicional de Google Shopping como en el Modo IA. En resumen, esta es la metodología más razonable para definir los productos mostrados en ambas interfaces como "el mismo".
Eso hace que la superposición del 1.28% sea particularmente llamativa. En la mayoría de las búsquedas, los productos mostrados en la búsqueda estándar y en el modo de IA eran completamente diferentes, incluso cuando la consulta era idéntica.
La cifra principal: 21.6% más caro
La conclusión principal es sencilla. Para los productos que aparecen tanto en la búsqueda tradicional como en el modo de IA, para la misma consulta y el mismo día, el precio que mostraba el modo de IA era, en promedio, un 21.6 % superior al precio que aparecía en el carrusel de búsqueda estándar.
La diferencia es lo suficientemente grande como para tener importancia. En un producto de 100 dólares, por ejemplo, una diferencia del 21.6 % significaría pagar unos 21 dólares más por el mismo artículo.
El consultor independiente de SEO, Brodie Clark (quien revisó los resultados para Productrise), señaló que no se trata de una comparación totalmente equitativa, ya que el Modo IA puede incluir un artículo de mayor precio dentro del mismo resultado de la cuadrícula (lo que complica una comparación de alto nivel). Sin embargo, también destacó un punto clave sobre por qué este estudio es valioso. En los listados de productos tradicionales, generalmente el artículo más barato ocupa el primer lugar y tiene la mejor presentación, pero este patrón pareció romperse en el Modo IA, donde el precio no pareció ser un factor decisivo en las recomendaciones.
Katelyn Geary, estratega sénior de SEO en Break The Web, fue muy directa al explicar las implicaciones para los compradores. Según ella, la búsqueda con IA debía facilitar la tarea de comparar precios en varias pestañas del navegador, pero si en realidad está promocionando productos más caros por defecto, no le ha ahorrado trabajo a nadie. La comodidad es innegable, pero los compradores podrían estar renunciando a cierta visibilidad de precios a cambio. Quien acepte la primera recomendación podría no darse cuenta de que el mismo producto estaba disponible a un precio menor en otro lugar.
Hallazgo de dos: La brecha de precios es aún mayor.
La comparación de productos idénticos es la prueba más clara que realizó Productrise, pero solo cuenta una parte de la historia, ya que solo abarca los productos que aparecen en ambas superficies. Para obtener una comprensión más completa, Productrise comparó cada listado de precios en ambos lados, incluidos los productos que aparecían solo en una de las dos superficies.
En términos generales, el precio medio en el modo IA fue de 149 dólares, frente a una media de 100 dólares en la búsqueda tradicional. Esto significa que los resultados del modo IA suelen ser un 49 % más caros que los que muestra la búsqueda estándar para la misma categoría de consulta.
Parte de la explicación es estructural. El modo IA muestra, sencillamente, muchos menos productos que la búsqueda estándar. En el estudio, el modo IA representó solo el 12.3 % de todos los listados que Productrise monitorizó, mostrando un promedio de 3.9 productos por búsqueda, en comparación con los 27.8 del carrusel tradicional. El modo IA trabaja con un catálogo de productos mucho más reducido. Esto significa que sus criterios de selección pueden tener un impacto mucho mayor en los precios que ven los compradores.
Hallazgo tres: Las dos superficies apenas muestran los mismos productos.
Incluso cuando un comprador realiza la misma búsqueda tanto en la búsqueda tradicional como en el Modo IA, el mismo día, ambas plataformas rara vez coinciden en los productos que muestran. Según un estudio de Productrise, solo el 1.28 % de los productos que aparecían en la misma posición en el carrusel de búsqueda tradicional también aparecían en el Modo IA para la misma búsqueda el mismo día. Esta observación coincide con los datos del análisis de julio de la compañía, que reveló que el Modo IA arroja aproximadamente un 95 % menos de resultados que las búsquedas tradicionales. El estudio más reciente corrobora esta tendencia con un hallazgo adicional: en los casos en que hay coincidencia, los productos compartidos son indicadores poco fiables de lo que probablemente recomendará el Modo IA.
Jamie D'Alessandro, gerente de SEO en JAKALA, destacó una observación particularmente interesante del análisis. La superposición más común se produjo cuando ninguna de las dos plataformas pudo detectar un anuncio relevante. Sin embargo, en los casos en que ambas plataformas respondieron a la misma consulta, la superposición fue poco frecuente, y los productos que aparecieron en ambas tendieron a ser contrarios a los principios de clasificación establecidos por Google, que priorizan los anuncios de bajo precio, seguidos de una presentación visual mejorada. Estos mismos principios no se aplicaron al Modo IA.
Otra observación destacable, que D'Alessandro añadió que no fue captada por el estudio, pero que se apreciaba en las capturas de pantalla, es que el Modo IA parece tener mucha más probabilidad de promocionar el sitio web de una marca que un anuncio en un marketplace. Si esta observación es cierta, sugiere que la recomendación del Modo IA es mucho más susceptible a elementos que la marca controla directamente, como la presencia de Destacados de Producto o la cantidad de datos del producto proporcionados a través del feed de productos, que a las características inherentes de los anuncios en marketplaces, como ser la opción más barata disponible.
Cómo se ven realmente las diferencias de precios
Tras las cifras y los porcentajes, la información más crucial es una descripción contextual de lo que las discrepancias encontradas por los investigadores significaron realmente para los compradores. Afortunadamente, Productrise ha proporcionado algunos ejemplos clave que ilustran sus hallazgos sobre las diferencias entre los resultados de búsqueda en Google estándar y en el modo de IA.
En primer lugar, hubo un caso en el que el mismo producto se mostraba en la misma posición en ambas plataformas; sin embargo, en el modo de IA se indicaba que era un 26 % más caro. No hubo cambios en los términos de búsqueda ni en el producto; la única diferencia fue el modo de búsqueda, lo que resultó en una diferencia significativa de precios. Otro ejemplo ilustró que los cambios de vendedores también podrían considerarse una discrepancia. Mientras que en el buscador estándar, el producto era promocionado por un vendedor en particular a un precio más bajo, la búsqueda con IA de Google sugirió un vendedor diferente con un precio más alto (aproximadamente un 19 %). Este es el patrón que Callum Lockwood señaló como más preocupante que la diferencia de precio en sí: el modo de IA no solo reordena la misma oferta, sino que elige una completamente diferente basándose en sus propios criterios.
El tercer ejemplo descrito por el autor se refiere a una situación en la que se promocionó un producto usado en la búsqueda estándar, mientras que un producto nuevo idéntico se promocionó en el modo de IA. Representantes de Productrise indicaron que estos casos afectaron sus estadísticas promedio de diferencia de precio, generando discrepancias mayores, ya que, en teoría, un producto usado podría compararse con uno nuevo. La diferencia entre ambos es significativamente mayor que la diferencia de precio promedio reportada por la empresa.
Sin embargo, no todos los casos ilustraron la promoción deliberada por parte de la IA de ofertas de mayor precio. Según el informe, el 68 % de las coincidencias no mostraron discrepancias. En algunos casos, tanto las ofertas como los vendedores permanecieron iguales; sin embargo, la descripción de un producto se modificó ligeramente para ajustarse a los requisitos de la IA de Google. De esta forma, la misma oferta apareció en dos posiciones diferentes con títulos ligeramente distintos. Además, como se indica en el informe, en un caso, una oferta en particular se promocionó en la octava posición en la búsqueda estándar, mientras que en la primera posición en la búsqueda con IA.
En conjunto, los ejemplos demuestran que las diferencias de precio no se limitan a un caso aislado. A veces, el modo IA mostraba un vendedor diferente, otras veces el mismo producto a un precio distinto, y en ocasiones la diferencia era mínima o inexistente. Lo importante es que los compradores no pueden asumir que el primer resultado del modo IA es la opción más económica disponible.
Hallazgo cuatro: Cuando los precios no coinciden, el modo IA suele ser el más caro.
No todos los productos comparados presentan discrepancias de precio. Productrise descubrió que los precios no coincidían en el 38.1 % de los productos comparados. Sin embargo, en los casos en que el modo de IA mostraba el precio más elevado, esto ocurría en el 68.4 % de las discrepancias.
Cuando el Modo IA aparecía como la opción más cara, el margen de beneficio medio era del 22.2 por ciento. La diferencia promedio era mucho mayor, del 88.5 por ciento, pero Productrise advirtió que esta cifra está sesgada al alza por valores atípicos, como un producto usado o reacondicionado que aparecía en la búsqueda tradicional y que se comparaba con una versión nueva del mismo producto con un precio más alto en el Modo IA.
Tristan James, experto en SEO de EE, afirmó que este hallazgo es especialmente relevante ahora que los consumidores se enfrentan a la presión constante del coste de la vida. Si el Modo IA prioriza sistemáticamente los productos más caros, argumentó, la comodidad de una experiencia de compra más sencilla podría no resultar muy valiosa para los consumidores.
También sugirió que las marcas revisen periódicamente la información que la IA proporciona sobre sus productos. Esto incluye comparar los precios mostrados por la IA con los datos de precios disponibles en otras fuentes, en lugar de dar por sentado que siempre coincidirán.
Para James, la conclusión práctica era que las marcas ahora debían considerar la verificación de datos que el Modo IA proporcionaba sobre sus productos como una tarea continua, no como un ejercicio puntual. Afirmó que tenía la intención de prestar más atención a la intersección entre el SEO y lo que a veces se conoce como GEO (optimización generativa de motores de búsqueda) para garantizar que todas las fuentes de datos de precios de una marca estuvieran alineadas con una cifra única y consistente.
Finding Five: Cuando el modo IA es más barato, la diferencia es menor.
El estudio también analizó el caso contrario. En los casos en que el Modo IA mostró el precio más bajo, la diferencia media fue un 7.8 % menor, y la media un 11.9 % menor. Ambas cifras fueron inferiores a los márgenes de beneficio observados en los casos en que el Modo IA resultó ser la opción más cara, lo que respalda la hipótesis de que las divergencias de precios a favor del Modo IA tienden a ser más frecuentes y significativamente positivas que negativas.
Encontrar seis: Un vendedor diferente casi la mitad de las veces
El precio no fue el único parámetro que varió entre las diferentes plataformas. En los casos en que el mismo producto aparecía tanto en la búsqueda tradicional como en el modo de IA, el vendedor principal era diferente en el 49.6 % de las ocasiones, casi al azar. Productrise señaló que, en estos casos, los cambios de precio y vendedor suelen estar relacionados, lo que significa que el modo de IA rara vez se limita a reordenar las ofertas del mismo minorista a un precio diferente, sino que suele mostrar un vendedor completamente distinto para ese artículo en particular.
Callum Lockwood, director de búsqueda orgánica en Re, afirmó que los cambios de vendedor podrían ser más importantes para los minoristas que las diferencias de precio en sí mismas. Casi la mitad de los productos coincidentes se mostraron con un vendedor diferente en el modo de IA, lo que sugiere que Google podría estar seleccionando ofertas distintas en lugar de simplemente mostrar los mismos productos de forma diferente.
«La calidad de los datos del feed y la disponibilidad de stock son factores clave», afirmó Lockwood. «Pero las plataformas de compra con inteligencia artificial también van más allá del propio feed de productos del comerciante. Las reseñas de clientes, las menciones de terceros, la cobertura de prensa y otras señales de la web pueden influir en la selección de los comerciantes».
Respuesta de Google
Google tuvo la oportunidad de responder a las conclusiones del estudio antes de que Futurism publicara su informe el 2 de septiembre. Su declaración, según informaron varios medios que cubrieron el estudio, no rechazó explícitamente la validez de los métodos utilizados, pero tampoco confirmó directamente las cifras. Google afirmó no tener confirmación independiente de la exactitud de las conclusiones del informe y recalcó que todos los resultados de búsqueda de Google, ya sea a través del Modo IA o de la página de resultados estándar, se extraen del mismo repositorio de información, que la compañía denomina Shopping Graph. Google añadió que los compradores pueden acceder a las fichas de productos individuales, ver comparaciones entre diferentes vendedores y elegir la opción que les resulte más conveniente.
El último punto es una descripción técnicamente precisa de cómo funcionan tanto el Modo IA como las búsquedas de productos sin él, en conjunto con la función de búsqueda principal: al hacer clic en un listado, se abre un panel secundario con otras opciones disponibles para el mismo producto, con precios diferentes según el vendedor. Sin embargo, varios de los expertos en SEO que analizaron el estudio cuestionaron la eficacia de este mecanismo de seguridad, argumentando que la mayoría de los compradores no harían clic para acceder a otra página. Cuando se presenta una recomendación, en cualquiera de las interfaces, que se muestra como la opción más ventajosa, se justifica la expectativa de obtener el mejor precio, sin necesidad de abandonar el listado para consultar otros vendedores, ya que la primera opción presentada ya se ha considerado la más ventajosa.
Jeff Collins, consultor independiente de SEO, comentó los resultados del estudio, refiriéndose a esto como un efecto de anclaje, donde la tendencia a considerar un precio como el mejor está influenciada por el primer número que ve el comprador. En el contexto de los datos de AI Mode y Productrise, esto significa que Google tiene un incentivo para impulsar las conversiones, llevando al comprador de hacer una pregunta a comprar un producto, y un ciclo de compra más corto ayuda enormemente a ello, señaló Collins. Un listado con pocos productos, sugeridos por la IA, es infinitamente más efectivo para guiar al comprador que navegar por una lista más larga de 20, comentó, señalando que el formato en sí mismo fomenta el efecto de anclaje, ya que los resultados de la IA se presentan en un texto explicativo más extenso, comprimiendo la información obtenida de 5 pestañas abiertas del navegador en una sola conversación. Si esta tendencia se convertía en una característica permanente de Google Shopping, preveía que los ciclos de compra se acortarían en general y que las marcas invertirían más en garantizar que los datos y el contenido de sus productos estuvieran optimizados para aparecer en los resultados de Google Shopping en todas las etapas del ciclo de compra, no solo en la compra final.
La cuestión de los precios de la vigilancia
En los días posteriores a la publicación del estudio en cuestión, algunos comentaristas interpretaron los hallazgos como indicativos de un fenómeno distinto pero relacionado: la fijación de precios basada en la vigilancia, la práctica de utilizar los datos personales del comprador para ajustar los precios que se le muestran en tiempo real, basándose en datos como el historial de navegación, la ubicación o los patrones de compra. Los legisladores estadounidenses ya han comenzado a examinar esta práctica de forma más general, sin limitarla específicamente a Google o a las búsquedas con inteligencia artificial.
Conviene precisar qué afirma o no afirma el estudio de Productrise al respecto. El estudio analiza las diferentes páginas de resultados de Google para la misma consulta, no si Google personaliza los precios que muestra a cada comprador en función de sus datos. Productrise no ha afirmado tal cosa, y el estudio no intenta demostrarlo. El estudio solo proporciona una cifra concreta que refleja un patrón que muchos compradores ya sospechaban de forma anecdótica: que el mismo producto puede tener dos precios diferentes según la versión de Google que se utilice. Si este patrón tiene algo que ver con la fijación de precios basada en la vigilancia es una cuestión relacionada, pero posiblemente más sencilla, que no requiere datos personales: ¿por qué el mismo producto es sistemáticamente más caro en una página de resultados de Google que en otra, y quién se beneficia de dirigir a los compradores a la página más cara por defecto?
Cómo encaja esto en la larga historia de Google con las quejas sobre compras
Esta no es la primera vez que los resultados de búsqueda de Google Shopping han sido acusados de contener información sesgada a favor de ciertos vendedores y, por ende, de los compradores. Los diversos productos de Google Shopping han sido objeto de escrutinio regulatorio y antimonopolio en todo el mundo durante la última década. Los problemas mencionados anteriormente se referían al dominio de Google en los resultados de búsqueda de Shopping; las quejas incluían que los resultados de búsqueda de Google priorizaban injustamente los resultados y anuncios de Google Shopping sobre sitios web de comparación de precios alternativos y minoristas independientes. En esencia, la práctica criticada implicaba la supuesta capacidad de Google para determinar quién aparecía y quién no en el fragmento de resultados de búsqueda.
Cabe señalar que el estudio de Productrise no constituye una denuncia legal ni alega ninguna conducta anticompetitiva por parte de Google. En cambio, el estudio, publicado recientemente, compara las acusaciones mencionadas anteriormente con las nuevas circunstancias creadas por la tecnología LLM integrada en la Búsqueda de Google. En efecto, los investigadores de Productrise plantearon las mismas preguntas que los reguladores y el público respecto a la tendencia de Google Shopping a posicionar mejor los resultados de búsqueda de Google, sustituyendo el concepto de verticales en la búsqueda por productos y, por consiguiente, por precios.
El estudio de Productrise no ofrece respuestas directas a las preguntas sobre Google Shopping. Sin embargo, como lo demuestra el lanzamiento del producto, existe un interés evidente, tanto del público como de los reguladores, por examinar las prácticas de Google en este ámbito. Por ello, el informe tuvo una gran repercusión, más allá del público especializado en SEO, al abordar la esencia del dominio de Google Shopping en el mercado. En el contexto de los resultados de búsqueda, la injusticia hacia los compradores es un problema conocido que ya ha llamado la atención de varias autoridades reguladoras. En este sentido, no sorprende que se mencione un valor específico que tiene el potencial de demostrar con mayor eficacia el supuesto sesgo de Google.
Cómo los compradores terminan en modo IA sin darse cuenta
Parte de la explicación de la gran diferencia de precios radica en la facilidad con la que, y a menudo de forma imperceptible, se puede inducir al comprador a usar el Modo IA. Google ha estado promocionando el Modo IA como una característica principal de su motor de búsqueda durante el último año, y existen varios puntos dentro del ecosistema del motor de búsqueda donde un comprador puede acceder a él sin siquiera tener que escribir una consulta.
Google ha colocado un gran botón de llamada a la acción (CTA) para descubrir el Modo IA directamente en la página de inicio de la búsqueda estándar, junto a la barra de búsqueda habitual. Esto permite al usuario activar el Modo IA sin modificar su consulta original. Chrome también muestra un botón de Modo IA directamente en la barra de direcciones, lo que permite redirigir una búsqueda con facilidad. Por último, existe una pestaña de Modo IA en la página de resultados estándar, encima de los resultados, que invita al usuario a redirigir su consulta a través de la interfaz de IA.
Según informa PPC Land, que ha estado siguiendo la evolución del buscador de Google, la compañía comenzó a implementar botones experimentales del Modo IA en la barra de búsqueda de la página de inicio para los usuarios de Search Labs en junio de 2025. El botón de la barra de direcciones estuvo disponible para los usuarios de Chrome unos tres meses después, en septiembre de 2025. Investigadores ajenos a Google pudieron confirmar en julio de 2026 que el botón de la barra de direcciones dirigía las consultas a los modelos de IA alojados por Google en la nube, y no al Gemini Nano, más pequeño, que se ejecutaba en el ordenador del usuario.
Esto implica que el comprador no tiene que buscar el Modo IA para darse cuenta de que lo han engañado. Con un mínimo esfuerzo adicional respecto a una búsqueda estándar, puede redirigir su consulta a un conjunto diferente de resultados, posiblemente con un algoritmo de clasificación distinto y un precio diferente. Por eso se producen la mayoría de las discrepancias de precio: una búsqueda estándar puede redirigirse al Modo IA con un clic adicional, pero la consulta en sí rara vez cambia, sin avisar al usuario de que ha accedido a un conjunto de resultados fundamentalmente diferente.
Hugo Huijer, fundador de Productrise, cree que esto otorga demasiado poder a Google. Argumentó que, a medida que Google integra cada vez más el Modo IA en la experiencia de búsqueda principal, el primer resultado actuará como un ancla, ya que la mayoría de los compradores no harán clic para pasar de él.
Huijer también cree que esta evolución en el algoritmo de búsqueda de Google puede servir como una llamada de atención para las marcas con poca flexibilidad en sus precios. Si los nuevos resultados de Google Shopping, impulsados por IA, no priorizan el precio más bajo, argumentó, entonces su única esperanza para competir con rivales más grandes y agresivos reside en maximizar el valor de cada elemento de su ficha de producto, más allá del precio.
Por qué esto es importante para los compradores cotidianos
Si dejamos de lado los comentarios sobre SEO, el problema principal de este informe es bastante sencillo. Los compradores confían en que la mejor recomendación proviene de los primeros resultados de un motor de búsqueda, ya sea por relevancia, calidad o, muy a menudo, precio. Esta confianza es una suposición razonable en los resultados de búsqueda tradicionales, donde el producto más barato suele obtener la mejor posición y la presentación más clara.
Según los datos de Productrise, esa suposición podría no ser válida para el Modo IA, donde la mejor recomendación parece ser significativamente más cara en promedio que la misma consulta en los resultados de búsqueda estándar. Si la mayoría de los compradores nunca irán más allá de la primera recomendación, esto equivale a un impuesto a la comodidad. Se obtiene una experiencia de compra más rápida y conversacional, pero también se paga más por ese privilegio, sin ninguna indicación en la interfaz de usuario de que se está produciendo una compensación.
Esto no significa que un resultado en modo IA siempre sea más caro, y cabe destacar que el estudio reveló que el modo IA era más económico en una minoría significativa de los casos analizados. Sin embargo, la tendencia a obtener resultados más caros supera con creces la minoría de casos en los que los compradores pagarían menos, así como la diferencia de precio en ambos casos.
Estas tendencias son lo suficientemente significativas como para que ya no sea seguro asumir que un anuncio generado con IA tendrá el mismo valor desde la perspectiva del comprador que una búsqueda estándar.
Entendiendo el gráfico de compras y por qué la defensa de Google se basa en él.
La respuesta de Google al estudio se basa en un único argumento: su afirmación de que el Modo IA, la búsqueda estándar y la página de resultados habitual se basan en el mismo conjunto de datos, conocido como Shopping Graph. Hay motivos para creer que este argumento, si bien es casi del todo cierto, no proporciona información suficiente para respaldar la conclusión prevista.
El Shopping Graph es, en esencia, la base de datos interna de Google que recopila información sobre productos de millones de tiendas, marketplaces y minoristas de todo el mundo. Contiene una gran cantidad de datos de diversa índole, desde identificadores básicos de productos y precios hasta información del vendedor, reseñas y otros datos estructurados. La información del Shopping Graph se actualiza constantemente a medida que los vendedores actualizan sus listados en el sistema. Por lo tanto, cuando Google afirma que todas sus herramientas de compra utilizan los mismos datos, probablemente esté diciendo la verdad, ya que todos estos servicios se basan en la misma base de datos.
Sin embargo, tener el mismo conjunto de datos no implica necesariamente que los resultados sean los mismos, como lo demuestra una simple analogía con los restaurantes. Un solo restaurante con una sola despensa puede preparar docenas de platos diferentes según los ingredientes que tenga, ya que cada receta requiere distintas combinaciones de productos. Del mismo modo, diferentes algoritmos de clasificación pueden extraer distintas propuestas de valor del mismo conjunto de datos, dependiendo de su implementación específica. La búsqueda estándar se ha perfeccionado a lo largo de los años, desarrollando un conjunto de prioridades, como el precio y el valor, que son las preferidas por Google y sus usuarios. Por lo tanto, el producto más barato tiende a aparecer en los primeros puestos de los resultados de búsqueda estándar, ya que ofrece el mayor atractivo. El Modo IA, por otro lado, es presumiblemente una herramienta más reciente, y su algoritmo probablemente se basa en principios diferentes, lo que significa que puede priorizar distintos aspectos, como el grado de coincidencia entre la descripción del producto y la consulta, la calidad de sus datos estructurados y las características destacadas del producto, o la solidez de sus reseñas e información del vendedor.
Priorizar ciertos factores no implica ninguna irregularidad por parte de Google, ya que los compradores suelen tener prioridades distintas al comprar. Algunos siempre optarán por la opción más económica, mientras que otros estarán dispuestos a pagar más para obtener un reembolso sin complicaciones o adquirir un producto de mayor calidad. El problema con el estudio de Productrise radica en que demuestra que los usuarios de Google podrían desconocer las diferencias en sus políticas de búsqueda y que la empresa no les comunicó explícitamente estas diferencias. Si bien la respuesta de Google al estudio es técnicamente veraz, en esencia evade el tema, confirmando así las sospechas de muchos consumidores.
Qué significa GEO para las marcas que buscan visibilidad en el modo IA
Varios profesionales del SEO que revisaron el artículo mencionaron una disciplina relativamente nueva que se está desarrollando en torno a este cambio: la optimización generativa de motores de búsqueda (GEO), a veces abreviada como GEO. Si bien está relacionada con el SEO tradicional, es diferente. Tradicionalmente, el SEO se ha centrado en los factores de clasificación de los resultados de búsqueda orgánica, mientras que GEO analiza un conjunto de señales distinto y menos transparente que determina si una IA elegirá referenciar, recomendar o citar un producto, marca o contenido específico dentro de un resultado generado.
El estudio de Productrise proporciona un primer dato (aunque incompleto) sobre qué podría recompensar GEO en un contexto de compra específico. Si el precio fuera el factor dominante en las recomendaciones del Modo IA, el estudio probablemente habría encontrado precios similares o inferiores a los de búsqueda estándar, replicando el patrón de precios basado en el valor del carrusel tradicional. Sin embargo, la situación apunta en la dirección opuesta, lo que indica que, independientemente de lo que el modelo subyacente esté considerando en el Modo IA, no se limita a elegir la opción más barata disponible, como lo hacían los sistemas de clasificación anteriores.
Esto crea tanto una oportunidad como un riesgo para las marcas que buscan decidir dónde invertir: la oportunidad, como identificaron Hugo Huijer y otros, es que las marcas que no podrían competir únicamente por precio podrían encontrar en el Modo IA un entorno más favorable que el tradicional carrusel basado en precios, si pueden invertir en las señales más valiosas de producto y reputación que parecen impulsar la selección del Modo IA. El riesgo es que se trata de un sistema incipiente y aún en desarrollo; Google no ha publicado documentación detallada sobre qué pondera exactamente el Modo IA al elegir qué producto y vendedor recomendar, lo que significa que las marcas que invierten fuertemente en estrategias GEO hoy en día trabajan, en cierta medida, con datos inferidos y patrones observados como los de este estudio, en lugar de un conjunto de reglas publicadas a las que recurrieron los especialistas en marketing de búsqueda en el SEO tradicional para muchos de los factores de clasificación tradicionales.
Por ahora, la medida más concreta y práctica para las marcas es la que varios analistas mencionaron repetidamente: comprobarlo por sí mismas. Realicen las búsquedas que haría un cliente real y analicen los resultados que muestra el Modo IA para esas consultas, comparándolos con el carrusel tradicional y con los resultados de sus competidores para consultas similares. Esto no revelará el algoritmo de Google, pero sí detectará discrepancias, como que el resultado de un competidor aparezca por encima del suyo en el Modo IA, incluso cuando su producto tenga una mejor posición en la búsqueda estándar. Estas discrepancias merecen ser abordadas independientemente de la causa.
Qué significa esto para las marcas y los minoristas
Para los minoristas y las marcas, las implicaciones son más complejas. El estudio revela que el vendedor principal varía en casi la mitad de los productos coincidentes, lo que significa que la posición de una marca en el carrusel estándar tiene un valor limitado para comprender sus oportunidades y riesgos en el Modo IA. Una marca puede dominar la primera página de los resultados normales de Google para un producto en particular, pero si la IA de Google selecciona con mayor frecuencia a otro vendedor (o incluso a una marca competidora) como la opción principal en el Modo IA, tendrá menos posibilidades de beneficiarse del tráfico generado por la consulta.
Este es un punto crucial, ya que Google Merchant Center ofrece un informe de análisis de rendimiento de IA que las marcas pueden usar para comprender su desempeño tanto en el Modo IA como en las Vistas Generales de IA, expresado como porcentaje de impresiones. Sin embargo, como subraya el estudio, esta información solo proporciona contexto sobre la presencia general. No muestra qué comerciante se selecciona con mayor frecuencia para un producto en particular ni proporciona información sobre los precios mostrados. Por lo tanto, incluso si una marca utiliza el informe de análisis de rendimiento de IA para monitorear su presencia en los resultados de IA de Google, dicho informe por sí solo no le permitirá saber si otro vendedor está captando más tráfico en estos formatos impulsados por IA para productos similares y a qué precios.
Los expertos en SEO que contribuyeron con su análisis al estudio de Productrise coinciden en que las marcas deberían empezar a revisar manualmente los resultados de búsqueda de sus productos más importantes en el modo de IA. En concreto, sugieren que realicen estas comprobaciones junto con sus búsquedas habituales para comprender si los resultados del modo de IA difieren del carrusel tradicional y en qué medida. Al hacerlo, no solo deberían fijarse en si aparece la marca, sino también evaluar los precios y los comercios que se muestran.
Cabe destacar que, si el algoritmo de Google para determinar qué comerciante destacar en el Modo IA se basa en factores más allá del precio, esto podría tener implicaciones interesantes para el marketing de búsqueda. Si elementos como la profundidad de los feeds de productos de una marca, la inclusión de datos estructurados, las reseñas de clientes y las menciones en otros sitios web influyen en la prominencia, las marcas que invierten fuertemente en estas áreas podrían verse recompensadas de forma desproporcionada en el Modo IA en comparación con las búsquedas tradicionales. Para algunas marcas con menor capacidad para competir en precio con grandes minoristas y marketplaces, esto podría resultar atractivo. Sin embargo, al mismo tiempo, las marcas que han invertido menos en estas áreas (quizás asumiendo que sus precios superiores serían suficientes) podrían descubrir que su presencia en el Modo IA es menor que su presencia en las búsquedas estándar.
La respuesta de los medios
La controvertida afirmación del estudio de que el Modo IA de Google ofrece los mismos productos a precios significativamente más altos que una búsqueda estándar rápidamente ganó popularidad tras su publicación, y múltiples fuentes destacaron el hallazgo en un artículo titulado "El Modo IA de Google está estafando a los compradores con precios mucho más altos, según un estudio". La cobertura de Futurism se centró en las implicaciones de los hallazgos para el impulso de Google hacia la búsqueda impulsada por IA y su alejamiento de sus prácticas convencionales de diseño de páginas de resultados. Search Engine Journal, por otro lado, se centró más en la mecánica detrás de la diferencia reportada y el bajo nivel de superposición de productos entre las dos superficies, junto con las frecuentes discrepancias entre vendedores, considerando la discrepancia solo como uno de los argumentos de apoyo. PCMag y Digital Trends también informaron sobre el tema, y este último medio planteó la pregunta de hasta qué punto los defensores de Google podrían manipular los hallazgos para presentar una mejor imagen del lanzamiento, ya que simplemente decirles a los usuarios que comparen precios sería en gran medida inútil, dado que el objetivo principal de la función Modo IA era ahorrarles la molestia.
Tanto las publicaciones especializadas en SEO y SEM como los sitios web de tecnología más generalistas dirigidos a un público no especializado, que opinan sobre el informe y sus conclusiones, sugieren que tiene el potencial de repercutir en un público mucho más amplio que el de los expertos del sector SEO, que suelen ser el objetivo de este tipo de investigaciones. Esto se debe a que las conclusiones abordan un tema mucho más accesible que muchos de los matices técnicos detallados en las actualizaciones del algoritmo de Google. La afirmación de que una función de asistente de compras puede, de hecho, ofrecer un valor inferior al de una búsqueda estándar de Google es fácilmente comprensible para cualquier usuario de un sitio web y, por lo tanto, tiene un atractivo mucho mayor.
Qué pueden hacer los compradores mientras tanto
Nada de esto sugiere que deba evitarse por completo el modo de IA, pero el estudio ofrece una lección práctica y sencilla para quienes lo consulten: dados los datos y el hecho de que el mismo panel de información con vendedores alternativos aparece en ambas plataformas, lo más seguro es considerar que el primer producto de IA recomienda un precio de referencia, no un precio mínimo. Acceder a la lista completa de vendedores, o simplemente abrir la misma búsqueda en la búsqueda estándar y revisar los resultados, requiere poco tiempo adicional y, según estos datos, ofrece una probabilidad razonable de encontrar una opción con descuento para el mismo producto.
También conviene tener en cuenta que el estudio representa una instantánea de un sistema que Google está en constante evolución. El propio Modo IA ha experimentado cambios significativos en sus modelos subyacentes, sus factores de clasificación y su relación con la Búsqueda y Chrome durante el último año, y no hay garantía de que los patrones aquí detectados se mantengan dentro de seis meses. Productrise ha indicado que tiene la intención de seguir monitorizando esta discrepancia a lo largo del tiempo, basándose tanto en su estudio de julio como en este, lo que significa que los compradores, las marcas y, en definitiva, cualquier persona, deberían considerar esto no como una conclusión, sino como el inicio de un debate más amplio.
Un simple hábito reduce considerablemente el riesgo práctico sin necesidad de ser un experto en los sistemas de clasificación de Google. En pocas palabras, antes de realizar una compra mediante la IA, sobre todo si el precio es elevado y una diferencia del 20 % se nota en la práctica, dedica unos segundos a consultar el panel de vendedores alternativos o a realizar la misma búsqueda en la versión estándar. Dado que ambas plataformas suelen discrepar tanto en el vendedor como en el precio, esta rápida comprobación te permitirá encontrar una mejor oferta para el mismo producto, sin perder tiempo con la primera recomendación.
Una nota sobre lo que viene a continuación
Estudios como este suelen ser meros argumentos iniciales, no conclusiones definitivas. Productrise ha publicado dos análisis basados en datos sobre el comportamiento de compra en el Modo IA con pocos meses de diferencia: primero, sobre la escasez de productos mostrados por el Modo IA en comparación con la búsqueda estándar, y ahora, sobre el precio de dichos productos . Dado que Google está mejorando el Modo IA con tanta rapidez, incluyendo la ampliación de los puntos de acceso en la página de inicio de búsqueda, Chrome y la propia página de resultados, no sería sorprendente que se publicaran estudios posteriores que analicen si esta diferencia de precios persiste, se reduce o se amplía a medida que cambian los modelos y los algoritmos de clasificación.
El estudio y la respuesta de Google dejan claros algunos puntos. Tanto el Modo IA como la Búsqueda estándar se basan en el Gráfico de Compras, y el Modo IA muestra muchos menos productos. Los datos de Productrise también muestran que, cuando los mismos productos aparecen en ambas plataformas, el Modo IA tiende a mostrar el precio más alto.
Lo que aún no está claro es el motivo. Podría ser una parte intencional del proceso de selección de productos del Modo IA, un resultado no intencionado del sistema de clasificación o una combinación de factores. Hasta que Google proporcione más detalles, las pruebas independientes seguirán siendo una de las pocas maneras de observar cómo se manifiestan estas decisiones.
Preguntas frecuentes
P 1: ¿Qué reveló realmente el estudio de Productrise?
El estudio reveló que, cuando un mismo producto aparece tanto en los resultados de búsqueda estándar de Google como en el Modo IA, el precio en el Modo IA es, en promedio, un 21.6 % más alto. Además, el estudio constató que el Modo IA muestra muchos menos productos en general y rara vez muestra los mismos productos para búsquedas idénticas.
P 2: ¿Qué tamaño tuvo el estudio y cuánto duró?
En su investigación, Productrise realizó un seguimiento de más de dos millones de listados de productos en más de cien mil búsquedas durante 23 días, del 9 al 31 de agosto de 2026, buscando las mismas consultas el mismo día en Estados Unidos y Reino Unido.
P 3: ¿Respondió Google a los resultados?
Sí. Google informó a Futurism que no había verificado la exactitud de las afirmaciones hechas en el estudio, y que los resultados de compra en sus productos de búsqueda provienen de la misma fuente de datos subyacente de Shopping Graph, y que los compradores pueden hacer clic en cualquier anuncio para comparar precios entre vendedores.
P 4: ¿Significa esto que Google está personalizando los precios en función de los datos de los compradores?
No, el estudio no lo comprueba ni lo afirma. Mide lo que se presenta en las respuestas a consultas idénticas realizadas simultáneamente. El estudio no mide por qué existen tales diferencias, ni si los compradores perciben precios distintos según sus propios datos. Algunos comentarios han relacionado los hallazgos con la fijación de precios basada en la vigilancia, pero esto es especulativo, no algo que los resultados demuestren.
P 5: ¿Con qué frecuencia el modo IA y la búsqueda estándar muestran los mismos productos?
Muy raramente. Solo el 1.28 % de los productos que aparecían en el carrusel de búsqueda estándar aparecieron en el modo IA para la misma consulta el mismo día.
P 6: ¿El modo IA siempre es más caro?
No. En el caso de productos similares, los precios coincidieron en el 61.9% de los casos y no se llegó a un acuerdo en el 38.1% de los productos. En el 68.4% de esos casos, el modo IA resultó más caro y en el 31.6% restante, más barato.
P7: ¿Por qué el vendedor suele ser diferente en las dos superficies?
Productrise descubrió que el vendedor principal que se mostraba para un producto coincidente variaba entre las dos plataformas el 49.6 % de las veces. Los expertos en SEO que analizaron el estudio señalaron que esto implica que el Modo IA de Google considera factores más allá del precio y la disponibilidad, como la calidad del feed de productos y las reseñas, así como las menciones de terceros, a la hora de seleccionar qué vendedor destacar.
P 8: ¿Qué pueden hacer los compradores para evitar pagar de más en el modo IA?
Haz clic en el listado de un producto para ver los vendedores alternativos y los precios que se muestran en el panel de información, o compara un precio realizando la misma búsqueda a través de la búsqueda estándar en lugar de confiar en la recomendación principal del Modo IA.
P 9: ¿Qué conclusiones deberían sacar los minoristas de este estudio?
Una buena posición en el carrusel de productos estándar no garantiza la misma visibilidad, ubicación del vendedor ni posicionamiento de precios en el modo IA. Las marcas deben revisar manualmente cómo aparecen sus productos específicamente en el modo IA e invertir en datos de catálogo de productos más completos, ya que esto parece influir en las selecciones del modo IA más que el precio.
P 10: ¿Es este el primer estudio sobre el comportamiento de compra de AI Mode?
No, Productrise publicó un estudio anterior en julio de 2026 que reveló que el modo de IA ofrece aproximadamente un 95 % menos de resultados de productos que la búsqueda estándar para las mismas consultas. Este nuevo estudio se basa en ese trabajo anterior con un nuevo conjunto de datos centrado específicamente en los precios.
