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El tráfico web automatizado se está convirtiendo en un problema de medición para los anunciantes. Según un análisis reciente de Digiday, las agencias y las marcas de comercio electrónico informan de que los bots y los agentes de IA están contaminando las señales de retargeting, la atribución y los modelos de audiencia. Al mismo tiempo, muchos comercios no quieren bloquear a los agentes de IA legítimos, porque estos pueden aportar tráfico cualificado y compras.
Los bots ya no solo afectan a los editores
Cloudflare describe hoy más de la mitad de todas las solicitudes web como automatizadas, entre ellas bots clásicos, rastreadores y agentes de IA. Para los profesionales del marketing, lo decisivo es que automatizado no significa automáticamente sin valor. Los asistentes de IA pueden investigar productos, visitar páginas o preparar procesos de compra en nombre de usuarios reales.
Lo muestra también el comercio británico John Lewis: según Reuters, la proporción de búsquedas agénticas en su propio sitio web subió en un año del 0,3 al 2,5 por ciento. Por ello, la empresa invierte de forma específica en contenidos que tanto las personas como los sistemas de IA puedan interpretar mejor.
El problema aparece cuando el tráfico automatizado se trata como si fuera interés real de los usuarios.
El retargeting puede recibir señales falsas
La agencia de medios GoFish, consultada por Digiday, informa de que para sus clientes de comercio electrónico el tráfico de bots aumentó en promedio alrededor de un 80 por ciento frente al año anterior. El retargeting se ve especialmente afectado: los bots pueden visitar páginas de producto, llenar carritos o activar formularios de newsletter, y con ello acabar en audiencias que más tarde reciben publicidad pagada.
GoFish reaccionó en los clientes afectados con criterios de retargeting más estrictos. Según la agencia, el CPM medio subió por ello alrededor de un 20 por ciento. Algunos anunciantes trasladaron presupuestos del retargeting programático clásico a plataformas como Google, Amazon o Meta.
Estos valores son observaciones de una agencia y no un referente general del mercado. Sin embargo, muestran un problema estructural: cuanto mejor imitan los bots las señales de intención humana, menos basta una simple visita a la página como base para la compra de medios.
En la atribución, en el futuro, lo que cuenta es la calidad de la señal
Para los profesionales del marketing, la pregunta cambia de «¿cuántos usuarios han interactuado?» a «¿qué interacciones proceden probablemente de clientes potenciales reales?». Ganan importancia las señales con mayor proximidad a la compra, como inicios de sesión verificados, sesiones recurrentes, pasos de formulario cualificados o transacciones reales.
Los datos propios también ganan peso. Pueden vincularse con más precisión a los eventos de negocio propios que las señales anónimas de sitios web procedentes de grupos de retargeting abiertos. Al mismo tiempo, los equipos necesitan una clasificación de bots más limpia, en lugar de bloquear de forma generalizada todo el tráfico automatizado.
Esto encaja con un cambio más amplio en el mercado publicitario digital: el uso de la IA en la compra de medios aumenta la necesidad de un control independiente, mientras las plataformas siguen automatizando su propia lógica de medición. En Meta, por ejemplo, se reordenó recientemente la atribución entre clics e interacciones.
Los buenos agentes de IA y los malos bots no son lo mismo
Para los comercios surge así un conflicto de objetivos. Por un lado, los scrapers, los bots de fraude y las sesiones automatizadas pueden empeorar los datos publicitarios. Por otro, crece el comercio agéntico: los usuarios dejan que los sistemas de IA investiguen, comparen y, en parte, ya ejecuten acciones en los sitios web.
Por eso, Cloudflare también apuesta cada vez más por un enfoque de clasificación y quiere dar a los responsables de los sitios web más control sobre qué agentes rastrean sus contenidos y con qué fin. Para los equipos de marketing, esa misma lógica podría tener sentido: no limitarse a la categoría "bot o humano", sino distinguir entre rastreadores de buscadores, rastreadores de entrenamiento, agentes de usuario reales y tráfico automatizado sospechoso.
El caso también recuerda lo poco transparentes que pueden ser, en parte, los mecanismos de los sistemas publicitarios digitales para los anunciantes. Hace solo unos días, la FTC demandó a Amazon por presuntos sobreprecios ocultos en las subastas publicitarias.
Qué deberían revisar ahora los responsables de marketing
Quien trabaje intensamente con retargeting debería analizar por separado los picos de tráfico inusuales, las sesiones extremadamente cortas, los patrones técnicos repetidos y los recorridos de conversión poco habituales. Es especialmente importante comprobar si las audiencias se basan en simples visualizaciones de página o en eventos que reflejan mucho mejor la intención real.
La tendencia de fondo es clara: con más agentes de IA en la web abierta, el tráfico no se vuelve automáticamente más valioso. Para el performance marketing, la capacidad de distinguir la demanda real de la actividad automatizada se convierte en un componente propio de la estrategia de medición.
Fuentes: Digiday, Cloudflare, Reuters