Anuncios con IA explicados: anuncios creados con IA y anuncios dentro de las respuestas de la IA

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Dos significados de «anuncios con IA» y por qué importa la diferencia

Los resultados de búsqueda de esta expresión mezclan dos temas. Algunas páginas describen anuncios cuyo material procede de un modelo generativo: un banner generado a partir de un prompt, un vídeo corto montado con imágenes fijas generadas, un titular escrito por un modelo. Otras páginas describen un nuevo lugar donde comprar publicidad: la unidad patrocinada que aparece junto a una respuesta en ChatGPT, o el inventario gestionado que ahora revenden los proveedores en asistentes de IA. Lee bien una fuente antes de actuar, porque el presupuesto, los riesgos y las normas son distintos en cada caso.

La tabla siguiente pone los dos lado a lado.

	Anuncios creados con IA	Anuncios dentro de las respuestas de IA
Qué es la IA	El material creativo: imágenes, vídeo, texto, voz	La ubicación: una unidad patrocinada que se muestra en el asistente
Quién lo ve	Cualquier audiencia que tu campaña segmente, en los canales que compras	Adultos con sesión iniciada en los planes de prueba, de momento en EE. UU.
Quién lo controla	Tu equipo, dentro de las herramientas de generación de la plataforma	El sistema publicitario de la plataforma de IA y sus políticas
Pregunta principal	¿Es verdadero, está etiquetado y es coherente con la marca?	¿Rentabiliza la inversión y qué efecto tiene en la confianza?

La mayor parte de la confusión viene de mezclar ambos. Un equipo que quiere creatividades más baratas necesita un generador y un paso de revisión. Un equipo que quiere aparecer junto a las respuestas de un asistente necesita un presupuesto de ubicación y un plan de medición. Puedes hacer las dos cosas, pero decide cuál pruebas primero y mídela por separado.

Cómo se producen hoy los anuncios creados con IA

El caso más documentado es el de Google. Google Ads permite generar imágenes, textos y vídeos dentro de sus herramientas de campaña. La página de ayuda de Asset studio describe el flujo: introduces un prompt, la herramienta genera un lote de recursos (imágenes, textos y vídeos) y el lote se reúne en un proyecto. Después refinas los recursos en ese espacio de trabajo y guardas los que quieras antes de desplegarlos en una campaña existente o nueva. La página de ayuda menciona el modelo de imagen Nano Banana Pro.

Ese flujo tiene una propiedad útil: la generación y el despliegue son pasos separados. La página de ayuda describe el despliegue como algo que eliges después de finalizar los recursos, así que el lote no se publica por sí solo. Aprovecha esa distancia. Pon a una persona entre el lote y la campaña.

De ahí se derivan dos puntos prácticos. Primero, un lote es barato de producir, así que el cuello de botella pasa a la revisión. Diez variantes solo sirven si alguien puede decir cuál hace una afirmación que puedes demostrar. Segundo, el resultado solo es tan bueno como el brief. Dale a la herramienta el nombre del producto, la audiencia, la oferta y las afirmaciones que puedas respaldar con una página de tu propio sitio. Los prompts vagos producen anuncios genéricos, difíciles de defender, y son los que desaparecen en un feed.

El tercer punto es que los recursos generados llevan una marca legible por máquina. Volvemos a ello en la sección de etiquetas más abajo. Planifícalo antes de la primera campaña, no después de la primera queja.

La secuencia siguiente es la que usaríamos para un primer lote. Es lo bastante genérica para aplicarse a cualquier generador de IA, no solo al de Google.

Anuncios dentro de las respuestas de IA: ChatGPT como caso de estudio

El ejemplo más claro del segundo significado es ChatGPT. Según el reportaje de TechCrunch del 9 de febrero de 2026, OpenAI empezó a probar anuncios en Estados Unidos para adultos con sesión iniciada en los planes Free y Go. Go cuesta 8 dólares al mes en EE. UU. Los suscriptores de Plus, Pro, Business, Enterprise y Education no ven anuncios, y se excluye a los usuarios menores de 18 años.

OpenAI fija algunas reglas que importan para un presupuesto. Los anuncios aparecen marcados como patrocinados y separados del contenido orgánico. OpenAI afirma que los anuncios no influyen en las respuestas que da ChatGPT. Los anuncios se asocian al tema de la conversación, a los chats anteriores y a las interacciones previas con anuncios. Se mantienen alejados de temas sensibles o regulados, como la salud, la política y la salud mental. Los anunciantes no ven las conversaciones. Reciben datos de rendimiento agregados, como visualizaciones y clics.

De ahí se derivan dos consecuencias. Compras una ubicación junto a una respuesta, no una posición dentro de ella. Y los datos que recibes son más escasos que los que informan Google o Meta, así que tu propio seguimiento debe mostrar si una visita se convirtió en ingresos. Los formatos de anuncio y los pasos del Ads Manager se explican en nuestra guía de anuncios de ChatGPT y del Ads Manager de OpenAI. Este artículo no los repite. Analiza qué significa la ubicación para el resto de tu presupuesto de IA.

Los proveedores han visto la oportunidad. Algunos venden ahora acceso gestionado al inventario patrocinado de ChatGPT y a otras superficies publicitarias de IA, y construyen audiencias de remarketing a partir de señales como las llamadas de agentes o las sesiones de carrito abandonado. Un ejemplo es Asva AI, cuya página «AI Ads and Retargeting» afirma un ROAS de 7,62 en las campañas activas y una ventana de 72 horas desde el abandono del carrito hasta el remarketing en ChatGPT. No pudimos verificar esas cifras con una fuente independiente, y la página no explica cómo se atribuye el ROAS. Pide a cualquier proveedor su método de atribución por escrito antes de firmar.

La línea de tiempo siguiente muestra las dos fechas más importantes para planificar.

Lo que exige la Ley de IA de la UE desde el 2 de agosto de 2026

Si publicas anuncios creados con IA que llegan a personas de la UE, importan dos partes del artículo 50 de la Ley de IA. La primera se aplica al proveedor del sistema de IA: sus resultados, incluidos el audio, las imágenes, el vídeo o el texto sintéticos, deben marcarse en un formato legible por máquina y ser detectables como generados artificialmente. La segunda se aplica a ti como responsable del despliegue (deployer). Si usas un sistema de IA para generar o manipular contenido de imagen, audio o vídeo que sea un deepfake, debes indicar que el contenido se generó o manipuló artificialmente. Si publicas texto generado por IA para informar al público sobre asuntos de interés general, también debes indicarlo.

El artículo tiene excepciones. El apartado 4 excluye los usos policiales, las obras artísticas o de ficción y los textos revisados por una persona que asume la responsabilidad editorial. Lee el apartado exacto antes de apoyarte en una excepción, porque cada una tiene condiciones. Esta sección es un resumen, no asesoramiento jurídico, y un abogado debe revisar tu caso.

Lo que está en juego es real. Para las infracciones de las obligaciones del artículo 50, el artículo 99 establece una multa máxima de hasta 15 millones de euros o el 3 % del volumen de negocio anual mundial total para las empresas, si esa cantidad es mayor.

Etiquetas y marcas de agua: qué significan en la práctica

La página de ayuda de Google sobre las etiquetas de contenido de IA describe tres capas. Primero, Google incrusta SynthID, una marca de agua digital, en las imágenes y vídeos generados con sus herramientas dentro de Google Ads. La página de ayuda dice que la marca de agua permite comprobar si una imagen se generó o editó con la IA de Google. Segundo, Google puede aplicar por sí mismo una etiqueta de IA, cuando está obligado legalmente a hacerlo o cuando recibe señales de otras plataformas. Tercero, cuando usas las funciones totalmente automatizadas de Google, los recursos pueden etiquetarse como creados o editados con IA en tu nombre, y esas etiquetas no se pueden sobrescribir.

En la práctica, una etiqueta puede aparecer en un anuncio que no esperabas etiquetar, y no siempre puedes quitarla. Revisa las etiquetas antes del lanzamiento, no después de una queja. La página de ayuda de Google sobre la configuración de las etiquetas de contenido de IA es la referencia, y conviene leerla una vez para cada tipo de campaña que lances.

La marca de agua no sustituye la revisión. Ayuda a rastrear de dónde viene una imagen, pero no dice nada sobre si la afirmación del titular es verdadera. Un anuncio etiquetado con una afirmación falsa sigue siendo una afirmación falsa.

Un método paso a paso para probar un presupuesto de anuncios con IA

Puedes aplicar este método en un mes sin un equipo de datos. Supone que ya tienes analítica y un evento de conversión para una venta o un lead.

Paso 1: fija una hipótesis

Escribe una frase que puedas demostrar falsa. Por ejemplo: «Las imágenes de producto generadas con IA reducen el coste por lead con la misma oferta». Prueba una variable cada vez. Si cambias a la vez la imagen, el titular y la audiencia, no sabrás qué cambio hizo la diferencia.

Paso 2: etiqueta cada URL

Dale a cada recurso su propio seguimiento para que la herramienta de analítica pueda separarlo de los demás. Los parámetros UTM lo hacen. Usa un mismo patrón para cada enlace y guarda los nombres en una hoja compartida para que nadie invente otros nuevos:

https://www.example.com/pricing?utm_source=chatgpt-ads&utm_medium=cpc&utm_campaign=ai-ads-test&utm_content=asset-07

El utm_source indica la ubicación, utm_campaign indica la prueba y utm_content indica el recurso. Si tu seguimiento de objetivos aún no está configurado, nuestra guía sobre seguimiento de conversiones explica la configuración de GA4 y de las plataformas publicitarias.

Paso 3: mantén todo lo demás constante

Usa la misma página de destino, la misma oferta y el mismo presupuesto para cada variante. Cambia solo el recurso que pruebas. Si la página de destino también cambia durante la prueba, cualquier diferencia en los resultados será ruido.

Paso 4: lee los números correctos

Las visualizaciones y los clics indican si el anuncio se vio y se eligió. No indican si vendió algo. Usa la tabla siguiente para decidir qué número responde a qué pregunta.

Métrica	Qué te indica	Dónde leerla
Gasto y clics por variante	Si el presupuesto llega a la audiencia de la prueba	El informe de la plataforma publicitaria
Conversiones por variante, con etiquetas UTM	Si la visita se convierte en venta o lead	Tu analítica, filtrada por utm_source y utm_content
Coste por conversión	El precio real de un resultado	El gasto dividido entre las conversiones, por cada variante
Menciones de la marca en las respuestas de IA	Si la campaña cambió las citas orgánicas	Tu seguimiento de menciones, antes y después de la prueba
Recursos marcados o rechazados	Dónde el paso de revisión detectó problemas	El informe de recursos o de políticas de la plataforma

Paso 5: decide con una muestra mínima

No declares un ganador con un puñado de clics. Fija antes de empezar el número mínimo de conversiones por variante y espera a que cada variante lo alcance. Si la prueba no puede llegar a esa cifra con tu presupuesto, el resultado honesto es «todavía no hay decisión», y la jugada más barata es lanzar una prueba más amplia y sencilla el mes siguiente. Nuestra nota sobre las métricas de PPC explica cómo calcular las fórmulas detrás de estos números.

La ubicación de pago y la cita orgánica son dos canales distintos

Una unidad patrocinada no hace que un asistente te recomiende en su propia respuesta. OpenAI afirma que los anuncios no influyen en las respuestas. Por tanto, la visibilidad orgánica se sigue ganando como antes: páginas que responden la pregunta con claridad, fuentes que citan otros sitios y datos que un asistente puede recoger sin reescribirlos. Nuestra guía sobre optimización de la visibilidad en IA detalla esas palancas.

La regla práctica es medir los dos canales por separado. Mide lo que entregan tus anuncios y mide tus menciones orgánicas aparte, prompt a prompt. Si los clics de los anuncios suben mientras las menciones se mantienen igual, estás comprando visitas que no construyen la marca que el asistente repite. Una auditoría de visibilidad en IA te da la línea base con la que comparar antes de empezar la prueba.

Errores habituales con los anuncios de IA

Estos cinco errores aparecen en la mayoría de las primeras campañas. En cada uno, la descripción te dice cómo se ve desde dentro, cómo detectarlo y cómo corregirlo.

Error 1: publicar un recurso generado sin leerlo

Qué es: el generador inventa un detalle que suena bien: una función que no tienes, un precio, un resultado, una certificación. Un lote lo empeora, porque cada variante añade una oportunidad más para un detalle inventado.

Cómo detectarlo: lee el recurso como lo haría un desconocido y comprueba cada sustantivo y cada cifra contra tu propio sitio. Si una afirmación no tiene una página que la respalde, el recurso no está listo.

Cómo corregirlo: asigna a cada recurso un revisor con nombre y una lista de comprobación breve: una afirmación, una fuente, una aprobación. Rechaza el recurso si falla cualquier línea de la lista, aunque la imagen parezca bien.

Error 2: medir solo las cifras de la plataforma

Qué es: la plataforma informa de visualizaciones y clics, el anuncio parece muy activo y el equipo concluye que la campaña funciona. Las ventas se registran en otro sitio, y nadie conecta ambas cosas.

Cómo detectarlo: los clics suben durante un mes y los ingresos o los leads se quedan igual. En ChatGPT, los datos que recibes son agregados, así que no puedes encontrar la brecha dentro de la plataforma.

Cómo corregirlo: etiqueta cada URL, registra las conversiones en tu propia analítica y revisa el coste por conversión cada semana, no solo al final.

Error 3: tratar la etiqueta de la plataforma como toda la transparencia

Qué es: el equipo supone que la etiqueta que aplica Google u otra plataforma cubre la obligación legal. Esa suposición falla cuando eres tú quien publica un deepfake o un texto generado por IA sobre un asunto de interés general.

Cómo detectarlo: nadie puede decir cómo se creó un recurso, y la campaña no tiene un registro interno del prompt, la configuración o el revisor.

Cómo corregirlo: guarda un registro de generación para cada recurso y pregunta a un abogado qué aviso exigen tus mercados antes de lanzar en la UE.

Error 4: ignorar las categorías sensibles

Qué es: vendes en un ámbito sensible o cercano, como la salud, el bienestar mental o la política, y esperas el mismo alcance que en una categoría neutra. Los anuncios de ChatGPT se mantienen alejados de esos temas, así que el alcance puede ser mucho menor de lo que sugiere el presupuesto.

Cómo detectarlo: la entrega se mantiene baja durante días, sin mensaje de error y sin ningún recurso rechazado que lo explique.

Cómo corregirlo: lee la política de la plataforma para tu categoría antes de gastar. Mantén las afirmaciones honestas y sencillas, y espera menos inventario allí donde el tema es sensible.

Error 5: esperar que los anuncios construyan citas orgánicas

Qué es: el equipo paga ubicaciones y asume que el asistente empezará a nombrar la marca en sus respuestas. La ubicación y la respuesta son independientes, así que la suposición falla.

Cómo detectarlo: los clics de los anuncios suben, pero la marca no aparece en las respuestas a los prompts que de verdad usan tus compradores.

Cómo corregirlo: sigue las menciones prompt a prompt e invierte en el contenido y las fuentes que le dan al asistente algo que citar. Usa los datos de menciones para elegir qué prompts trabajar primero.

Herramientas y ubicaciones comparadas

La tabla siguiente compara tres formas de trabajar con anuncios de IA. Elige según la pregunta que pruebas, no según el discurso del proveedor.

Opción	Qué cubre	Aviso que hay que comprobar	Límite de medición
Asset studio de Google Ads	Lote de imágenes, textos y vídeos a partir de un prompt, refinados en un proyecto	Marca de agua SynthID; las etiquetas pueden aplicarse automáticamente y no se pueden sobrescribir en las funciones totalmente automatizadas	Resultados solo dentro de las campañas de Google
Anuncios de ChatGPT	Unidades patrocinadas para usuarios Free y Go en la prueba de EE. UU.	Marcadas como patrocinadas y separadas de la respuesta	Visualizaciones y clics agregados, sin datos de conversaciones
Proveedores gestionados de anuncios de IA	Acceso revendido al inventario de anuncios de IA y audiencias de remarketing	Pregunta quién escribe, etiqueta y aprueba la creatividad	Paneles de los proveedores; las afirmaciones de ROAS necesitan tu propio seguimiento

Si ya usas campañas de Google, las herramientas de recursos son el punto de partida más barato, porque las herramientas de revisión y de seguimiento ya están en marcha. Si quieres probar ubicaciones dentro de asistentes, empieza con una prueba pequeña en las herramientas propias de la plataforma antes de añadir una capa de proveedor.

Dónde encaja Sorank

Sorank es una plataforma de SEO y GEO, así que su parte en esta historia es el lado orgánico. Su seguimiento de menciones de IA muestra cuándo ChatGPT, Claude o Gemini citan tu marca, prompt a prompt, que es la medición necesaria para ver si una campaña de anuncios cambia la visibilidad orgánica. La lista pública de funciones de Sorank no incluye compra de anuncios ni creatividades publicitarias, así que para eso necesitarás las plataformas citadas antes. Nuestra página de seguimiento de menciones de IA describe cómo funciona el seguimiento.

Preguntas frecuentes sobre los anuncios de IA

¿Qué son los anuncios de IA?

Los anuncios de IA son anuncios cuyo material se crea con IA generativa o anuncios que se muestran dentro de asistentes de IA como ChatGPT. La expresión cubre ambos, así que comprueba a cuál se refiere una fuente antes de seguir su consejo.

¿ChatGPT muestra anuncios a todo el mundo?

No. En la prueba de EE. UU. que empezó en febrero de 2026, los anuncios llegan a adultos con sesión iniciada en los planes Free y Go. Los planes de pago están excluidos, los usuarios menores de 18 años también, y los anuncios se mantienen alejados de temas sensibles como la salud y la política.

¿Los anuncios creados con IA deben etiquetarse en la UE?

Algunos sí. Desde el 2 de agosto de 2026, el artículo 50 de la Ley de IA exige a los responsables del despliegue revelar los deepfakes y el texto generado por IA publicado para informar al público sobre asuntos de interés general, con excepciones. Los proveedores también deben marcar los resultados sintéticos de forma legible por máquina. Comprueba el apartado exacto con un abogado para tu caso.