Google AI Mode: el riesgo de precios inflados en las búsquedas
- El modo IA de Google muestra productos un 21,6% más caros que la búsqueda tradicional para el mismo artículo.
- Solo el 1,28% de los productos del carrusel tradicional aparecen también en los resultados de la IA.
- En casi la mitad de los casos (49,6%), el vendedor principal varía entre ambos modos de búsqueda.
- Google afirma que ambos sistemas utilizan la misma fuente de datos: el Shopping Graph.
La transición de Google hacia una experiencia de búsqueda dominada por la inteligencia artificial no solo está cambiando la interfaz de usuario, sino que parece estar alterando la economía de la visibilidad para los comercios y el coste final para los consumidores. Un análisis exhaustivo realizado por la firma de seguimiento de productos Productrise ha puesto de manifiesto una desconexión alarmante entre los resultados del carrusel de productos populares y las respuestas generadas por el modo IA de Google.
El estudio, que monitorizó más de 2 millones de listados de productos en más de 100.000 resultados de búsqueda entre el 9 y el 31 de agosto de 2026, revela que la IA no está priorizando necesariamente la eficiencia económica. Los datos, obtenidos mediante búsquedas idénticas realizadas el mismo día en Estados Unidos y Reino Unido, sugieren que el camino hacia la respuesta automatizada puede ser considerablemente más costoso para el comprador.
La brecha de precios en la era de la IA
El hallazgo más disruptivo del informe es la diferencia de costes para un mismo artículo. Cuando el sistema de IA y la búsqueda tradicional coinciden en mostrar el mismo producto exacto, el precio en el modo IA es, de media, un 21,6% más elevado. Esta discrepancia no es un error puntual, sino una tendencia estadística: en el 38,1% de los productos coincidentes existe una diferencia de precio y, en el 68,4% de esos casos, la versión de la IA es la más cara.
Si ampliamos la lente y analizamos la mezcla general de productos recomendados en lugar de solo los coincidentes, la diferencia se dispara. Los listados que aparecen en el modo IA se sitúan, en promedio, un 49% por encima de los precios de la búsqueda tradicional. Esto plantea interrogantes sobre los criterios de optimización del algoritmo de IA, que parece alejarse de la búsqueda del precio más bajo para priorizar otros factores no especificados.
Una visibilidad fragmentada y excluyente
Para los emprendedores y gestores de e-commerce, el dato más preocupante es la nula correlación entre el éxito en el carrusel tradicional y la presencia en la IA. Según los datos de Search Engine Journal, solo el 1,28% de los productos que aparecen en el carrusel de productos populares logran colarse en las respuestas del modo IA para la misma consulta y el mismo día.
Esta cifra indica que haber optimizado una tienda para el SEO tradicional de Google Shopping no garantiza, en absoluto, la visibilidad en la nueva interfaz de IA. Mientras que el carrusel tradicional muestra una media de 27,8 productos por consulta, la IA es mucho más selectiva y restrictiva, presentando una media de apenas 3,9 opciones. Esta reducción drástica del espacio publicitario orgánico aumenta la competencia y cambia las reglas del juego para el posicionamiento de productos.
El enigma del vendedor principal
No solo cambia el precio, sino también quién vende. En casi la mitad de los casos donde el producto es el mismo (49,6%), el vendedor listado en primer lugar difiere entre el modo tradicional y el modo IA. Esto sugiere que la IA de Google está aplicando una lógica de clasificación distinta, que no se basa simplemente en el ranking de popularidad o en la oferta más económica.
El hecho de que el vendedor principal varíe en casi la mitad de los casos indica que el modo IA está priorizando un ecosistema de vendedores diferente, posiblemente menos orientado al presupuesto del usuario.
Esta inconsistencia es especialmente llamativa considerando la respuesta oficial de Google. La compañía ha asegurado que tanto el modo IA como la página de resultados estándar se alimentan de la misma fuente de datos: el Shopping Graph. Según el gigante tecnológico, los usuarios pueden hacer clic en cualquier listado para comparar precios entre distintos minoristas y elegir la mejor opción, trasladando la responsabilidad de la comparación al consumidor final.
Criterios de selección y el riesgo del surveillance pricing
La comunidad de expertos en SEO y marketing digital comienza a cuestionar qué peso real tiene el precio en las recomendaciones de la IA. Si el sistema tiende a mostrar opciones más caras, podría significar que el algoritmo está valorando más otros atributos, como la autoridad del vendedor, la calidad de la ficha de producto o, en el peor de los casos, datos personalizados del usuario.
Aunque el estudio de Productrise no prueba que Google esté practicando el llamado surveillance pricing (precios dinámicos basados en el análisis de datos personales del usuario en tiempo real), la discrepancia de precios abre la puerta a este debate. La capacidad de la IA para analizar el perfil del consumidor y ajustar la oferta en milisegundos es una herramienta poderosa que, de usarse sin transparencia, podría perjudicar al eslabón más débil de la cadena: el comprador.
Implicaciones para el tejido empresarial en España
Para las pymes y emprendedores españoles, estos datos son una señal de alerta sobre la dependencia de los ecosistemas de búsqueda. En un país donde el tejido empresarial está compuesto mayoritariamente por pequeñas empresas con márgenes ajustados, el hecho de que la IA de Google pueda invisibilizar a los vendedores más competitivos en precio es un riesgo estratégico.
En el contexto del AI Act de la Unión Europea, la transparencia en los algoritmos de recomendación se vuelve crucial. Si las herramientas de IA comienzan a sesgar los resultados hacia productos más caros sin una justificación clara de calidad o servicio, podríamos ver una presión regulatoria mayor sobre cómo Google gestiona su Shopping Graph en el mercado europeo.
Asimismo, la Agenda Digital española impulsa la digitalización del comercio local. Sin embargo, si la visibilidad en la IA depende de factores que penalizan el precio bajo o favorecen a grandes distribuidores con mayor capacidad de optimización técnica, las tiendas locales podrían quedar relegadas a la segunda página de una búsqueda que ya no tiene páginas, sino respuestas únicas generadas por IA. El reto para el empresario español será diversificar sus canales de adquisición de tráfico para no quedar a merced de un algoritmo que, según los datos actuales, parece preferir el margen sobre el ahorro.
Preguntas frecuentes
¿Es el modo IA de Google siempre más caro?
No siempre, pero el estudio indica que, de media, los productos coincidentes son un 21,6% más caros y que, cuando hay diferencia de precio, la IA es la más costosa en el 68,4% de los casos.
¿Si mi producto sale en el carrusel de Google Shopping saldrá también en la IA?
Es muy improbable. Los datos muestran que solo el 1,28% de los productos del carrusel tradicional aparecen también en el modo IA para la misma búsqueda.
¿Qué es el Shopping Graph que menciona Google?
Es la base de datos masiva de Google que contiene miles de millones de productos, precios y vendedores, la cual sirve como fuente de información tanto para la búsqueda tradicional como para la IA.
¿Cómo afecta esto a los vendedores con precios bajos?
Existe el riesgo de que la IA no esté dando el peso esperado al precio como factor de ranking, lo que podría reducir la visibilidad de los vendedores más económicos frente a opciones más caras.
Fuentes: Searchenginejournal, Productrise, Futurism ·
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