El modo IA de Google muestra los mismos productos un 21,6 % más caros que la búsqueda tradicional. No es una impresión de pasillo: es la conclusión de un análisis publicado el 1 de septiembre de 2026 por Productrise sobre más de dos millones de fichas de producto. Y si vendes online, es una de esas cifras que obliga a mirar tu propia cuenta antes de opinar.
Conviene decirlo desde el principio, porque el titular sobre el modo IA de Google se ha repetido mucho estos días sin matices: el estudio es sólido en su método pero limitado en su alcance, Google ha respondido, y hay una parte que sencillamente no se puede confirmar. Vamos con las tres cosas por separado, y después con lo que sí puedes hacer esta semana en tu ecommerce.
Qué dice el estudio sobre los precios del modo IA de Google
Productrise, una herramienta de seguimiento de productos en Google, rastreó más de 2 millones de fichas repartidas en más de 100.000 páginas de resultados y respuestas del modo IA entre el 9 y el 31 de agosto de 2026, en Estados Unidos y Reino Unido. Para cada consulta de compra emparejó los productos usando el identificador estable de producto de Google, el mismo día y la misma búsqueda, y comparó la oferta que aparecía en primera posición a cada lado.
El resultado es más interesante que el titular. No es solo que los precios suban: es que el modo IA y el carrusel de productos de la búsqueda clásica casi no enseñan lo mismo.
- Solapamiento del 1,28 %. De los productos que aparecían en el carrusel de la búsqueda tradicional, apenas uno de cada ochenta aparecía también en la respuesta del modo IA para esa misma consulta.
- Vendedor distinto en el 49,6 % de los casos. Cuando el producto sí coincidía, la mitad de las veces el comercio que encabezaba la ficha era otro.
- Precio distinto en el 38,1 % de los productos emparejados, y en el 68,4 % de esos casos el más caro era el del modo IA.
- Diferencia media del 21,6 % sobre el conjunto de productos emparejados. Cuando el modo IA salía más caro, la mediana de la diferencia era del 22,2 % y la media del 88,5 %, señal de que hay casos extremos que estiran el promedio.
- Menos opciones y más caras. El carrusel mostraba una media de 27,8 productos por consulta; el modo IA, 3,9. El precio mediano de lo que enseñaba el modo IA era de 149 dólares frente a los 100 dólares de la búsqueda tradicional.
- Solo el 12,3 % de todos los productos rastreados llegó a aparecer alguna vez en el modo IA.
Traducido: el escaparate se ha estrechado muchísimo y quien entra en él no es necesariamente quien tiene el precio más bajo.
Qué respondió Google y qué no demuestra el estudio
Google contestó a Search Engine Journal que «todos los resultados de compras en la Búsqueda de Google, incluidos el modo IA y la página de resultados, se alimentan de la misma fuente de datos: nuestro Shopping Graph», y añadió que no había verificado la exactitud del informe. Es una respuesta relevante: apunta a que la diferencia entre el modo IA de Google y el carrusel clásico no vendría de tener dos catálogos distintos, sino de cómo cada superficie selecciona y ordena lo que muestra.
Y aquí toca ser honestos con los límites del análisis, que los propios autores y la prensa especializada señalan:
- La muestra no es aleatoria. Son las consultas y los productos que Productrise ya monitorizaba para sus clientes, no un muestreo representativo del comercio electrónico.
- La comparación no es simétrica. En la búsqueda tradicional el análisis se limitó al carrusel popular_products, mientras que en el modo IA se incluyeron todas las fichas de producto detectadas.
- No hay datos de clics ni de compras. El estudio mide lo que se muestra, no lo que la gente termina comprando ni a qué precio.
- No explica el porqué. Ninguna de las cifras dice si el sesgo viene del margen, de la calidad del feed, de la disponibilidad de stock o del vendedor.
- Solo cubre EE. UU. y Reino Unido. No hay datos equivalentes para España, así que cualquier extrapolación a tu tienda es una hipótesis, no un hecho.
Dicho de otro modo: el hallazgo es lo bastante consistente para tomárselo en serio y lo bastante limitado como para no reorganizar tu estrategia de precios el lunes por la mañana.
Por qué el modo IA de Google puede elegir productos distintos
Lo que sí está documentado es cómo funciona la maquinaria por debajo. Google explica en Think with Google que su Shopping Graph reúne «más de 50.000 millones de fichas de producto, desde comercios globales hasta tiendas de barrio, cada una con detalles como reseñas, precios, opciones de color y disponibilidad», y que «cada hora se actualizan más de 2.000 millones de esas fichas».
Sobre esa base, el modo IA no devuelve una lista ordenada por precio. Según la propia descripción de Google, combina las capacidades de Gemini con el Shopping Graph para «lanzar varias búsquedas simultáneas» a partir de los criterios que deduce de tu consulta y sugerir opciones que encajen con ellos. Si le pides una mochila para viajes largos con lluvia, el sistema decide primero qué hace buena a una mochila en ese contexto y después busca productos que cumplan.
Ese cambio de lógica explica lo que sí es un hecho medible en el estudio —muy pocos productos por respuesta y poco solapamiento con el carrusel— y hace plausible, aunque no lo demuestre, que atributos como la riqueza del feed, las reseñas o la política de devoluciones pesen más que el precio. Los propios autores lo formulan así: en el modo IA, el precio parece contar menos.
Es el mismo patrón que llevamos meses viendo en otras superficies de compra con inteligencia artificial, desde Rufus, el asistente de compras de Amazon, hasta el Universal Commerce Protocol con el que Google quiere cerrar la compra dentro del buscador: quien tiene los datos de producto mejor descritos entra en la conversación, y quien no, desaparece de ella.
Qué significa esto para tu ecommerce en España
El modo IA de Google está disponible en más de 200 países y territorios y en más de 35 idiomas nuevos desde octubre de 2025, España incluida, así que la superficie existe aquí aunque el estudio no la haya medido. Con eso en la mano, hay cuatro lecturas que estamos aplicando con las tiendas a las que llevamos el posicionamiento.
La primera: competir por ser el más barato deja de ser suficiente. Si el 68,4 % de las diferencias de precio favorece al producto más caro, el precio no es el criterio dominante de esa superficie. Eso es una mala noticia para quien solo compite por céntimos y una buena para quien tiene mejor producto y peor precio.
La segunda: el cuello de botella es el feed. Con 3,9 huecos por respuesta, la selección es brutal, y lo que Google tiene para juzgarte son los atributos que le envías desde Merchant Center. Título, descripción, GTIN, marca, estado de stock, envío, devoluciones y reseñas dejan de ser burocracia y pasan a ser criterio de entrada.
La tercera: el vendedor que encabeza tu producto puede no ser el tuyo. Si vendes también a través de terceros o de marketplaces, el 49,6 % de discrepancia de vendedor significa que un revendedor puede estar quedándose la posición principal de tu propio catálogo.
La cuarta: deja de medir esto solo en Analytics. El tráfico que llega desde superficies de IA se comporta distinto, y ya tienes herramientas para separarlo, como explicamos al hablar del canal AI Assistant de GA4 y del reparto real de visibilidad en las AI Overviews de Google.
Cinco comprobaciones concretas para esta semana
- Busca tus diez productos estrella en las dos superficies. Haz la consulta en la búsqueda normal y en el modo IA de Google el mismo día y anota qué producto sale, a qué precio y con qué vendedor. Es el único dato de tu tienda que nadie va a publicar por ti.
- Audita el feed de Merchant Center como si fuera una ficha de producto para una persona. Títulos descriptivos, atributos completos, imágenes limpias, disponibilidad real. Un feed pobre no compite por 3,9 huecos.
- Revisa quién encabeza tus productos. Si un distribuidor aparece antes que tú con tu propio artículo, tienes un problema de datos o de política comercial, no de algoritmo.
- Refuerza la información que la IA usa para decidir. Reseñas verificables, condiciones de envío y devolución explícitas, datos estructurados de producto en la ficha de tu web. Es el mismo trabajo que exige la búsqueda visual con IA y el comercio agéntico.
- Separa lo orgánico de lo pagado antes de sacar conclusiones. Recuerda que pagar por aparecer en el modo IA te compra el hueco publicitario, no la recomendación. Son dos batallas distintas y se ganan con palancas distintas.
Lo que todavía no se puede confirmar
Hay tres cosas que a día de hoy no se pueden afirmar, y conviene no leerlas en ningún titular.
Primero, no está demostrado que el modo IA de Google favorezca deliberadamente productos más caros. El estudio observa una correlación entre superficie y precio; no identifica ninguna causa, y correlación no es causalidad. Segundo, no hay ningún dato público sobre si este patrón se reproduce en España o en el resto de la Unión Europea: la muestra es estadounidense y británica. Y tercero, Google no ha publicado ningún desmentido ni ninguna verificación de las cifras, solo la aclaración de que ambas superficies beben del mismo Shopping Graph.
Lo razonable, mientras tanto, es medirlo en tu propia cuenta y tratar el estudio por lo que es: una señal fuerte de que la selección de producto ha cambiado, no una prueba de intención.
Preguntas frecuentes sobre el modo IA de Google y los precios
¿El modo IA de Google me está enseñando precios más caros a propósito?
No se puede afirmar. Lo que el estudio de Productrise documenta es que, en la muestra analizada, los productos emparejados aparecían un 21,6 % más caros de media en el modo IA. No identifica el motivo ni prueba una decisión deliberada de Google.
¿Se aplican estos datos a España?
No directamente. El análisis se limita a Estados Unidos y Reino Unido entre el 9 y el 31 de agosto de 2026. El modo IA sí está disponible en España, pero no existe un estudio equivalente con datos españoles.
¿Cómo consigo que mis productos aparezcan en el modo IA de Google?
No hay un botón para entrar. Google indica que el modo IA de Google se alimenta del mismo Shopping Graph que el resto de la Búsqueda, así que el trabajo pasa por la calidad y la completitud de tu feed de Merchant Center, por las reseñas y por los datos estructurados de tus fichas. Con 3,9 productos por respuesta, la exigencia es alta.
¿Debería bajar precios para competir en el modo IA de Google?
Los datos disponibles no lo respaldan. Si en el 68,4 % de las diferencias observadas el modo IA de Google mostraba el producto más caro, bajar el precio no parece la palanca determinante en esa superficie. La decisión de precio debe responder a tu margen y a tu mercado, no a un estudio de 23 días en otros dos países.
En Vandelay llevamos meses siguiendo cómo la inteligencia artificial redefine el escaparate donde compiten las tiendas online, y este episodio confirma lo de siempre: cuando el intermediario decide por el usuario, gana quien mejor explica su producto, no quien más grita. Si quieres que revisemos si tu catálogo está preparado para que la IA lo elija —y si te encuentran también en ChatGPT, Gemini y Perplexity—, en nuestro servicio de SEO y GEO hacemos exactamente ese diagnóstico, y desde Google Ads revisamos contigo la parte pagada de la ecuación.
Fuentes
- Productrise: «Google AI Mode shows the same products 21.6% more expensive than traditional search» (1 de septiembre de 2026) — estudio original, metodología y cifras.
- Search Engine Journal: «Google AI Mode Prices Differ From Product Carousel For Same Items» — incluye la respuesta oficial de Google y los límites del estudio.
- PPC Land: «AI Mode shows the same products 21.6% more expensive, Productrise finds» — desglose completo de los porcentajes y cronología del modo IA.
- Think with Google: «AI transforms shopping in Search» — datos oficiales del Shopping Graph y funcionamiento del modo IA en compras.
- Google: «AI Mode is now available in more languages and locations around the world» (7 de octubre de 2025) — expansión a más de 200 países y territorios.
Este artículo forma parte de nuestra guía sobre posicionamiento SEO y GEO. Si prefieres que lo hagamos por ti, mira nuestro servicio de posicionamiento SEO y GEO. Relacionado: GEO: cómo lograr que la IA cite tu marca · Agencia GEO en Barcelona | Posiciona en ChatGPT e IA.
Sobre el autor
Jehiel Ramos · CEO y consultor digital
Jehiel Ramos es CEO y consultor digital en Vandelay, la agencia de marketing digital que fundó en Barcelona en 2020. Con más de diez años de experiencia en marketing digital, dirige la estrategia de los clientes de la agencia en posicionamiento SEO y GEO (visibilidad de marca en Google y en asistentes como ChatGPT, Gemini y Perplexity), campañas de Google Ads y Meta Ads, diseño web orientado a conversión y automatización de marketing con inteligencia artificial, siempre con un enfoque de retorno medible y no de métricas de vanidad. Escribe en el blog de Vandelay sobre la evolución de la búsqueda, la publicidad digital y la IA aplicada al marketing, con datos verificados en fuentes primarias. Puedes contactar con él en vandelay@vandelay.es o a través de su perfil de LinkedIn.
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