La publicidad en ChatGPT empieza a manejar presupuestos reales y métricas similares a las de otras plataformas digitales, pero los anunciantes todavía tienen dificultades para responder a una pregunta básica: ¿un CTR, un CPC o un CPM determinado es bueno o malo dentro de ChatGPT?
ChatGPT Ads Manager permite consultar impresiones, clics, gasto, CTR, CPC medio, CPM medio y conversiones. Los anunciantes también pueden utilizar parámetros UTM y configurar medición de conversiones para conectar las campañas con sus herramientas habituales de analítica.
El problema es que todavía no existen referencias públicas suficientemente consolidadas para comparar esos resultados con los de otros anunciantes o sectores. Tampoco hay actualmente herramientas equivalentes a funcionalidades habituales de Google Ads como Auction Insights o la cuota de impresiones, lo que limita la capacidad para interpretar por qué cambia el rendimiento de una campaña.
ChatGPT estrenó publicidad con un modelo diferente al buscador
OpenAI comenzó a probar anuncios en ChatGPT en Estados Unidos el 9 de febrero de 2026, inicialmente entre usuarios adultos de los planes gratuitos y Go. Posteriormente amplió el programa a otros mercados y, en agosto, llevó ChatGPT Ads a 31 países europeos, incluida España. El acceso mediante Ads Manager quedó disponible en esos mercados a finales de agosto.
El planteamiento se diferencia de la publicidad tradicional en buscadores. El anuncio puede aparecer mientras el usuario está explorando alternativas, comparando opciones o tomando una decisión dentro de una conversación.
OpenAI mantiene separados los anuncios de las respuestas generadas por ChatGPT y señala que los anunciantes no pueden influir en esas respuestas. La plataforma tampoco comparte con ellos las conversaciones, el historial de chats ni otros datos personales sensibles de los usuarios.
La expansión ha sido rápida. OpenAI asegura que ChatGPT Ads alcanzó una tasa anualizada de ingresos de 1.000 millones de dólares en menos de 200 días y que decenas de miles de anunciantes utilizan ya la plataforma.
Medir conversiones no resuelve el problema de comparación
Disponer de datos de clics y conversiones permite calcular si una campaña genera resultados, pero no necesariamente saber si esos resultados son competitivos.
Un ecommerce puede comprobar, por ejemplo, cuánto ha gastado, cuántas ventas atribuidas ha conseguido y cuál es su retorno publicitario. Sin embargo, sin benchmarks sectoriales resulta más difícil determinar si un CPC de determinada cantidad está por encima o por debajo de la media de otros comercios similares.
Lo mismo ocurre con el CTR. Una tasa de clics que sería considerada elevada en display podría ser baja en un entorno conversacional donde el usuario está expresando una intención mucho más detallada.
Esta ausencia de referencias obliga a los primeros anunciantes a construir sus propios benchmarks mediante experimentación. Comparar distintas creatividades, audiencias, mensajes, páginas de destino y periodos de campaña puede resultar más útil inicialmente que intentar trasladar directamente las referencias de Google Ads, Meta Ads u otras plataformas.
La publicidad conversacional necesitará nuevas métricas
ChatGPT introduce además una dificultad adicional: la interacción del usuario no funciona igual que una búsqueda mediante palabras clave.
Una conversación puede revelar contexto, necesidades, restricciones y preferencias antes de que aparezca un anuncio. Esto abre oportunidades para una publicidad más relacionada con la intención, pero también obliga a desarrollar nuevas formas de medir su eficacia.
El reto para los anunciantes ya no consiste únicamente en saber cuántas personas hicieron clic. También será necesario entender qué papel desempeña el anuncio dentro de un proceso de descubrimiento y decisión mediado por inteligencia artificial.
Mientras el mercado desarrolla referencias más maduras, los anunciantes tendrán que apoyarse especialmente en sus propios datos de conversión, analítica web y experimentos controlados.
ChatGPT Ads ya dispone de inversión y herramientas básicas de medición. El siguiente paso será construir algo que Google y Meta han desarrollado durante años: benchmarks capaces de indicar cuándo esos resultados son realmente competitivos.
