La IA también te quita ventas: más de la mitad de sus usuarios desistió de comprar por lo que le dijo un chatbot
Una encuesta de Semrush a 2.338 adultos halla que más de la mitad de los usuarios de IA desistió de comprar por lo que le dijo un chatbot. La IA también filtra.
Durante meses este vertical ha medido una sola cara de la IA: que trae visitas, que la analítica no las ve y que, cuando llegan, son mejores que las de casi cualquier otro canal. Ahora hay una medición de la otra cara, y es la que faltaba para cerrar el cuadro. Más de la mitad de los usuarios de IA ha decidido no comprar algo por lo que le dijo un chatbot, y entre quienes la usan al menos una vez por semana la proporción sube al 69,7 %. La IA no es solo un canal que trae gente: es un filtro que actúa antes de que exista la visita.
El dato es de Semrush: una encuesta online a 2.338 adultos de Estados Unidos en julio de 2026, con un margen de ±2 puntos al 95 % en el total y mayor en los segmentos. Conviene tenerlo presente en todo lo que sigue —es lo que la gente dice que hizo, no conducta observada, y Semrush vende justo las herramientas de visibilidad en IA que parecen más necesarias cuanto más decisiva parece la IA en la compra—. Esta pieza tampoco continúa lo que ya contamos sobre tráfico de IA y llamadas cualificadas: el ángulo es el contrario. Aquello explicaba lo que la IA trae; esto explica lo que la IA quita.
Aviso antes de seguir, porque pesa más que cualquiera de las cifras: ninguna de las cuatro fuentes de este análisis mide España ni México —Semrush y Profound miden en Estados Unidos; Invoca mide su propia cartera de clientes sin declarar mercado, y Scrunch tampoco lo declara— y ninguna de estas cifras se traslada sin decirlo.
Ya contamos que la IA trae visitas que la analítica no ve, y que llegan tarde y sin etiqueta. Lo que añade esta pieza es que el mismo canal invisible también resta, y la parte que resta ni siquiera deja rastro de visita: una compra que no ocurre no aparece en ningún informe.
Fuente: Rigol&Co · la IA te trae visitas que tu analítica no ve
También contamos que quien llega por ChatGPT llega más decidido. Lo que se ve aquí es por qué llega mejor: porque la IA ya ha descartado antes a quien no encajaba, y ese descarte tiene un precio para quien queda fuera.
Fuente: Rigol&Co · quien te llama después de preguntarle a ChatGPT viene más decidido
1. El filtro: más de la mitad desiste antes de comprar
La cifra que sostiene este análisis exige una precisión, porque es exactamente el tipo de redondeo que circula mal. El titular de Semrush dice 57,5 %; el cuerpo del propio estudio no repite ese número —dice, textualmente, «more than half»—. Es lo que se cita aquí: si en algún sitio ves el 57,5 %, es la cifra del titular, no la del cuerpo del estudio.
De los usuarios de IA encuestados por Semrush, más de la mitad ha decidido no comprar algo por lo que le dijo un chatbot. Entre quienes usan IA al menos una vez por semana, la proporción sube a 69,7 % —un dato de segmento, con margen de error más ancho que el del total—.
Al lado, el empujón: 41 % de los usuarios de IA ha comprado algo por una recomendación explícita de un chatbot. El filtro pesa más que el empujón. El resto de la encuesta apunta en la misma dirección —59,27 % ha descubierto una marca o un producto por un chatbot, y 25,79 % dice que le pasa «con frecuencia»—.
Entre los usuarios intensivos el patrón se acentúa: 73,58 % ha comprado por una recomendación orgánica de la IA y 81,24 % cree que los chatbots pueden recomendar las mejores marcas. La lectura es una sola: el usuario frecuente delega el criterio en la IA, para bien y para mal.
Y cuando la IA se convierte en soporte publicitario, arranca en contra: más de 4 de cada 10 rechaza activamente los anuncios dentro de un chatbot, y la opinión media sobre una marca es algo más probable que empeore que mejore tras ver un anuncio suyo ahí.
Fuente: Semrush · encuesta a 2.338 adultos de EE. UU. · misma encuesta que la cifra de disuasión; vende visibilidad en IA
Estos números son lo que la gente dice que hizo, no conducta observada: la gente tiende a sobrestimar cuánto le influye una herramienta que acaba de usar, así que valen como dirección y orden de magnitud, no como medida exacta de comportamiento. Semrush ya había medido algo parecido en una encuesta B2B de julio de 2026: es la misma casa preguntando dos veces, así que no cuenta como una segunda fuente que confirme esta cifra. Y sigue siendo Estados Unidos: nada de esto está medido en España ni en México.
2. Por qué tu analítica no ve nada de esto
La segunda pieza del mecanismo explica por qué casi nadie ve nada de esto en su informe de adquisición. Ser mencionado por un asistente de IA multiplica las visitas a la web de una marca —hasta unas 2,5 veces la base prevista— durante los 7 días siguientes. Pero la inmensa mayoría de esas visitas no lleva ninguna etiqueta que las delate.
Cuando Gemini menciona una marca, las visitas a su web suben de un 2,21 % previsto a un 5,42 % real en los 7 días siguientes —el mayor salto relativo de los tres asistentes medidos—; en AI Overviews suben de 4,83 % a 7,79 % y en ChatGPT de 4,33 % a 6,39 %. Más del 97 % de esas visitas llega sin ningún parámetro UTM, y solo el 20,5 % ocurre en la primera hora: la mayoría entra días después, ya convertida en tráfico directo o de marca.
Fuente: Profound · The AI Mention Effect
El mecanismo tiene nombre propio. Scrunch, con una casa y un diseño distintos, mide que solo el 1,1 % de las visitas a un medio posteriores a una conversación con IA aparece en la analítica como referido de IA. La propia fuente avisa de que ese 1,1 % no se puede invertir para calcular cuánto tráfico causó realmente la conversación: sirve para saber que lo que se ve está muy por debajo de lo que pasa, no para estimar cuánto. Es un estudio de medios y noticias, no de pymes de servicios, y no declara en qué mercado geográfico midió. Profound y Scrunch son casas distintas, con diseños distintos, y llegan al mismo sitio por caminos distintos: es de las corroboraciones más limpias del corpus.
Es una discusión abierta en este vertical y esta pieza no la resuelve. Un lado sostiene que en la mayoría de los sitios el tráfico que llega desde los asistentes de IA es una fracción pequeña del total y no crece; el otro, que los referidos de ChatGPT se disparan. Las dos pueden ser ciertas a la vez: el canal es minúsculo como referidor directo —el 1,1 % de Scrunch— y a la vez el efecto real es grande y llega por otra puerta —+20,5 puntos porcentuales de probabilidad de visitar un medio la semana siguiente a una conversación con IA sobre noticias (es un estudio de medios, no de pymes de servicios), medido comparando a las mismas personas consigo mismas—. Quien mide el tráfico de IA por el canal de referidos está midiendo el 1,1 % del fenómeno. Lo que añade esta pieza a esa discusión es un tercer volumen del que ninguno de los dos lados habla, porque no deja ni rastro de visita: la compra que no llegó a ocurrir.
3. Cuando sí convierte, convierte mejor
La tercera pieza del mecanismo ya la contamos como noticia aparte, y aquí entra como el otro extremo del filtro: cuando la IA sí deja pasar a alguien, ese alguien llega más decidido que la media.
De las llamadas contestadas que llegan a un negocio tras una conversación con ChatGPT, el 49 % califica como lead —unos 10 puntos por encima de la media de todos los canales, que es del 38 %— y convierten al 40 %. La propia fuente, que vende seguimiento de llamadas, advierte de que el volumen de llamadas atribuibles a IA generativa «sigue siendo muy bajo»: es argumento de calidad, no de volumen, y esa advertencia va en contra de su propio incentivo comercial.
Puesto junto al resto: la IA descarta antes de que exista la visita, esconde la mayoría de lo que sí trae y, cuando llega hasta el teléfono, trae mejor intención que ningún otro canal. Es el mismo filtro visto desde sus tres lados.
4. Qué hacer, y qué no prometer
La conclusión operativa no es dejar de vender por temor a la IA —sería leer esta pieza al revés—. Como el filtro decide con lo que lee, la respuesta es darle algo que leer.
Con lo que hay, sin fingir mercado
Revisa qué encuentra un chatbot cuando le preguntas por tu negocio: qué reseñas, qué comparativas de terceros y qué hilos de foro cita para recomendarte o para desaconsejarte.
Comprueba que el precio, la disponibilidad y la política de devoluciones estén legibles en tu web: es el hueco de dato que un chatbot rellena con lo primero que encuentra, sea tuyo o no.
Añade la pregunta «¿cómo nos encontraste?» en el punto de contacto —formulario, mostrador, teléfono—: es la forma más barata de capturar lo que la analítica no ve.
Mide por búsqueda de marca, tráfico directo y llamadas, nunca solo por el canal de referidos: ahí solo se ve el 1,1 % del fenómeno.
Lo que no se puede hacer con lo que hay: dar un porcentaje de compras perdidas en España o en México. Nadie ha medido todavía carritos abandonados ni ventas perdidas por una conversación con un chatbot, y la única fuente que se acerca es una encuesta estadounidense de intención declarada. Y lo que caduca rápido: esto es comportamiento, con seis meses de vida desde el dato más antiguo citado, y un cambio de modelo puede alterar cómo aconsejan los chatbots de un mes para otro. Lo que no caduca es la idea: lo que la IA lee de ti decide antes de que llegue nadie.
Las cifras de Semrush se comprobaron el 7 de septiembre de 2026 contra su fuente, con copia archivada de esa fecha en Wayback Machine; las de Profound el 28 de julio de 2026, las de Invoca el 26 de julio de 2026 y las de Scrunch el 18 de agosto de 2026, con copia archivada de cada una. Las cuatro fuentes venden herramientas de visibilidad en IA o de medición de llamadas, y el sesgo va pegado a cada cifra. Semrush y Profound miden en Estados Unidos; Invoca mide su propia cartera de clientes sin declarar mercado y Scrunch tampoco lo declara: ninguna se traslada a España ni a México. La cifra de Semrush es una encuesta, el escalón más bajo de fiabilidad del corpus: vale como dirección, no como medida de conducta. Si una fuente corrige un dato, corregimos el análisis y lo anotamos aquí.
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Media hora para preguntarle a ChatGPT, Gemini y Perplexity por tu producto o tu servicio y ver qué usan para recomendarte o para desaconsejarte —reseñas, comparativas de terceros, fichas incompletas—. Sin promesas de blindar la respuesta: primero, saber qué está leyendo.
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