Piensa en la última vez que hiciste una consulta en la Búsqueda de Google. Lo más probable es que fuese una pregunta larga y específica, más parecida a una conversación que a una palabra concreta. Hoy, hablamos con nuestros dispositivos, les enseñamos imágenes y les hacemos consultas complejas, describiendo nuestras necesidades con un nivel de detalle asombroso.
Esta nueva forma de buscar, más larga y detallada, es más que una simple tendencia: el 15% de las consultas diarias en Google son completamente nuevas.1
Para los profesionales del marketing, cada una de estas búsquedas es una oportunidad única para conectar con las intenciones reales de los clientes con el impulso de la IA. Pero también este nuevo paradigma representa un desafío para las estrategias de marketing tradicionales, que a menudo se basan en una lista finita de palabras clave.
Sklum, la marca española de venta online de muebles y decoración, se enfrentaba a este reto. Necesitaban conectar de forma eficiente con este consumidor más exigente, sobre todo ante el lanzamiento de su nueva categoría de muebles de baño. Aquí te contamos cómo la IA les permitió ir más allá de las búsquedas tradicionales para empezar a conversar con las necesidades reales de sus futuros clientes.
Un enfoque pionero: validar IA Max como nuevo motor de crecimiento en la Búsqueda de Google
Como pioneros en la adopción de nuevas tecnologías, el equipo de Sklum decidió poner a prueba IA Max para Campañas de Búsqueda. Esta solución utiliza la IA de Google para optimizar anuncios en tiempo real, encontrar consultas de búsqueda más relevantes y personalizar el mensaje publicitario en función de la intención de los usuarios.
La hipótesis era clara: comprobar si esta nueva solución generaba ventas incrementales y conseguía un rendimiento superior para captar clientes a través de las búsquedas genéricas. El objetivo era validar este canal como un nuevo motor de crecimiento.
Para medir el impacto de forma precisa, diseñaron un test controlado de 10 semanas para el mercado español centrado en tres categorías de productos, incluida la nueva de muebles de baño. Lanzaron una campaña de Búsqueda con IA Max y un presupuesto nuevo, que corrió en paralelo a la estrategia habitual, centrada en Máximo rendimiento y Campañas de Búsqueda de marca.
En lugar de gestionar listas de palabras clave, el motor de IA Max ejecuta un proceso autónomo para descifrar la intención de compra real del cliente.
IA Max en acción: Un 'match' perfecto entre el catálogo y la consulta del usuario
Implementar IA Max para Campañas de Búsqueda supuso un cambio de paradigma para el equipo de Sklum. Su enfoque pasó de la gestión de listas de palabras clave a observar cómo el motor de IA ejecutaba un proceso autónomo para descifrar la intención de compra real del cliente.
El primer cambio notable fue en el flujo de trabajo de las creatividades de los anuncios. En lugar de tener que diseñar distintas versiones, IA Max analiza el contenido del sitio web para extraer la información y los recursos necesarios para las campañas. En este caso, escaneó a fondo sklum.com para entender todo el catálogo, desde el estilo, la narrativa y los materiales disponibles, hasta las descripciones de cada producto.
A partir de esta base, la IA se pone a trabajar en un proceso que va mucho más allá que limitarse a pujar por términos genéricos ya configurados. El nuevo enfoque permitió a Sklum identificar consultas largas y específicas de clientes con alta intención de compra, generando una respuesta perfecta en tiempo real para cada una.
Por ejemplo, hasta ahora, ante una palabra clave genérica como "muebles de baño", se mostraba un anuncio también genérico sobre la categoría que dirigía a una landing genérica de la web. IA Max para Campañas de Búsqueda les permitió conectar con la intención de compra de búsquedas más específicas como "muebles de baño suspendidos con lavabo sobre encimera". Al mismo tiempo creaba un anuncio hiperrelevante con el titular "Lavabos suspendidos de diseño moderno" que enlazaba directamente con la subcategoría de muebles suspendidos.
Un nuevo flujo de clientes: cómo IA Max logró captar la demanda oculta
Este proceso impulsado por IA permitió a la marca de muebles capturar miles de intenciones de compra únicas que hasta ahora estaban dejando escapar. El test registró un aumento del 13% en la tasa de conversión y del 3% en la tasa de clics. Además, consiguieron un crecimiento del 4% en el retorno de la inversión publicitaria.
Pero el verdadero éxito no estuvo solo en la eficiencia de las campañas, sino en la incrementalidad. La pregunta clave era si IA Max para Campañas de Búsqueda aportaba tráfico nuevo o si simplemente se solapaba con el que ya captaba Máximo rendimiento en la Búsqueda de Google.
El análisis de la cuota de clics lo confirmó: el porcentaje de clics que Sklum conseguía del total disponible en las palabras clave de esas categorías creció entre uno y dos puntos porcentuales. Esto demostró que estaban atrayendo una demanda adicional y totalmente nueva. Ambas soluciones, trabajando juntas, lograron una cobertura de mercado más completa.
Una estrategia escalable basada en la intención para seguir creciendo en 2026
Los buenos resultados del test han permitido a Sklum desbloquear un nuevo crecimiento en la Búsqueda de Google gracias a IA Max. La marca ya está escalando este planteamiento a más categorías y mercados. Como explica Oana Andrada, CMO de Sklum: "Las campañas de IA Max nos han ayudado a atraer un flujo constante de nuevos usuarios manteniendo un sólido rendimiento en las métricas clave".
El caso de Sklum ofrece dos aprendizajes fundamentales para el futuro del marketing en la Búsqueda de Google:
- La intención es la nueva palabra clave: Las búsquedas conversacionales y largas representan una oportunidad para las marcas de capturar la demanda oculta. IA Max para Campañas de Búsqueda permite capturarla conectando el catálogo del anunciante con la necesidad específica del usuario, algo que la gestión manual de palabras clave genéricas no puede hacer a escala.
- De la gestión a la estrategia: La ventaja competitiva ya no reside en adivinar miles de palabras clave, sino en usar la IA para entender y responder a la intención del cliente en tiempo real.
