Qué ocurre con el revenue share de los afiliados cuando la IA responde primero a la pregunta

Imagine que su segundo afiliado más importante pierde un tercio de sus referidos de nuevos jugadores, pero sus ingresos apenas varían. ¿Le advertirían sus informes de que algo importante ha cambiado?

No hay nada contradictorio en ello. Los jugadores referidos hace meses o años pueden seguir generando ingresos mucho después de darse de alta. Lo que resulta más difícil de determinar es si el afiliado responsable de esos ingresos sigue siendo igual de eficaz a la hora de encontrar a la próxima generación de jugadores.

La búsqueda con IA añade otra complicación. Ahora los jugadores pueden investigar y comparar operadores sin seguir el recorrido habitual: del resultado de búsqueda a la página del afiliado y, de ahí, al referido registrado. Y los sitios web que ayudaron a fundamentar esa decisión pueden seguir influyendo, aunque nunca reciban el clic.

En definitiva, esto plantea una cuestión práctica. Si la IA cambia la forma en que los jugadores descubren las marcas de juego, ¿cómo saber si un afiliado ha perdido valor o si simplemente resulta más difícil de medir?

Puede que la respuesta no figure ahora mismo entre sus prioridades. Pero equivocarse puede llevarle a reducir la inversión en un socio que sigue influyendo en la captación, o a seguir pagando condiciones premium a otro cuyos mejores años de captación ya han quedado atrás.

El cambio ya se está produciendo en el comportamiento de búsqueda. Un estudio del Pew Research Center sobre casi 69.000 búsquedas en Google concluyó que los usuarios hacían clic en un resultado de búsqueda tradicional en el 8 % de las visitas cuando aparecía un resumen generado por IA, frente al 15 % cuando no aparecía. Los enlaces citados en los resúmenes de IA solo recibieron clics en el 1 % de las visitas.

Para los afiliados, tener menos clics plantea un problema evidente, pero eso no indica si el publisher ha dejado de influir en la decisión del jugador. Una respuesta de IA puede extraer información de sitios web de terceros y presentarla antes de que el jugador visite ninguno de ellos. Por tanto, un comparador o un sitio de reseñas podría contribuir a lo que un jugador sabe de un operador sin aparecer en ningún punto del recorrido de referido posterior.

Para el operador, esto dificulta la interpretación de la caída del tráfico de referidos. Puede significar que un afiliado influye en menos jugadores, pero también que parte de esa influencia se produce sin un referido registrado.

El revenue share hace que este cambio sea especialmente fácil de pasar por alto. Un afiliado que captó jugadores valiosos hace varios años puede seguir ganando hoy con su actividad, independientemente de cuántos jugadores nuevos envíe actualmente.

Se trata de una característica conocida del funcionamiento del revenue share. En su Informe anual 2025, Better Collective explica que, una vez captado un jugador, los cambios posteriores en el comportamiento de búsqueda no afectan directamente a su base recurrente de revenue share ya existente. Según la compañía, la búsqueda impulsada por IA sí podría afectar al crecimiento futuro del revenue share y al CPA. Dicho de forma sencilla: si un afiliado le trajo un jugador en el pasado, ese jugador puede seguir generando ingresos para el afiliado aunque, más adelante, la IA cambie la forma en que los nuevos jugadores encuentran sitios de juego.

Para ver con más detalle en qué se diferencian estas estructuras de pago, vea nuestro vídeo sobre los modelos de afiliación de CPA, revenue share e híbridos.

Para los operadores, esto marca una diferencia importante entre los ingresos ya consolidados en una relación con un afiliado y el rendimiento actual de esa relación en captación. Un socio puede mantenerse cerca de los primeros puestos de un informe de ingresos de afiliados mientras aporta cada vez menos clientes nuevos. Como analizamos en el artículo Las cuatro cifras que le faltan a su informe de captación, separar el valor generado por las distintas fuentes de captación y grupos de jugadores puede ofrecer una imagen mucho más clara del rendimiento actual.

Hasta ahora hemos analizado lo que la IA podría restar al recorrido tradicional del afiliado. Pero, en el entorno actual, también podría cambiar qué afiliados tienen más influencia. Menos clics no implican necesariamente menos valor para todos los afiliados. Los sistemas de IA siguen necesitando información para construir sus respuestas, y los comparadores, las reseñas y los publishers especializados pueden formar parte de esa fuente de información.

Sin embargo, es poco probable que el efecto se reparta por igual. Los estudios sobre los patrones de citación de la IA muestran diferencias considerables en las fuentes que citan las plataformas de IA, y esas fuentes también pueden cambiar con el tiempo. Para los afiliados de juego, esto abre la puerta a resultados muy distintos. Un publisher podría perder tráfico de referidos y seguir siendo influyente en el descubrimiento asistido por IA. Otro podría conservar ingresos sustanciales de jugadores captados en el pasado mientras pierde visibilidad ante los nuevos jugadores, tanto en la búsqueda convencional como en la IA.

Por eso, los operadores deben evitar interpretar la caída del tráfico de afiliados como un veredicto sobre el canal en todo el mercado. La pregunta más útil es si cada socio está ganando, manteniendo o perdiendo su capacidad de influir en la fase de descubrimiento de los nuevos jugadores.

Con una imagen más clara de lo que cada afiliado capta, genera y aporta al descubrimiento, los operadores pueden empezar a tomar decisiones comerciales mejor fundamentadas. Un afiliado que sigue captando jugadores valiosos y mantiene una presencia destacada en el descubrimiento puede justificar una mayor inversión. Otro que registra menos referidos pero conserva su exposición puede merecer un análisis más detallado antes de modificar sus condiciones. Cuando los ingresos históricos siguen siendo sólidos, pero la nueva captación se ha debilitado, los argumentos para revisar las condiciones futuras de captación cobran mucha más fuerza.

Lo importante es que estas decisiones dependen de poder separar lo que ocurre dentro de cada relación. Las funciones de informes y analítica de Agreegain permiten a los operadores examinar la captación, el comportamiento de los jugadores y el rendimiento financiero con mayor granularidad, lo que aporta datos para respaldar esas decisiones comerciales.

Por supuesto, todavía no pueden revelar todas las influencias que hay detrás del recorrido de un jugador asistido por IA. Pero sí pueden ayudar a los operadores a detectar cuándo está cambiando la economía de un canal de captación, lo que les ofrece una base más sólida para decidir hacia dónde dirigir la futura inversión en afiliados.