03
feb
2026

Llegan los agentes dentro de los navegadores ¿cómo medir lo que hacen?

Enric Quintero

Estamos viviendo otro cambio radical y masivo en la era de la IA. Los navegadores web pasan a ser de un mero visor de páginas a convertirse en asistentes activos, que navegan por internet autónomamente para completar las tareas que le traslades, usando lenguaje natural.

Es un cambio masivo dado que Google Chrome, que posee entre el 65% y el 71% de cuota de mercado (unos 3.800 millones de usuarios lo usan a diario para navegar por internet), ha lanzado dentro de su tool Auto Browse (basado en Gemini 3) marcando el inicio de la «era agéntica» en la navegación web.

Como usuarios nos veremos beneficiados con su uso, ahorrando tiempo en situaciones como las siguientes:

  • Compras: «Busca estas zapatillas en mi talla, compáralas en 5 tiendas y pon en el carrito la que tenga el envío más rápido».

  • Gestiones: «Entra en mi portal de facturas, descarga las de este mes y súbelas a mi carpeta de Drive».

  • Viajes: «Haz el check-in de mi vuelo de mañana y mándame la tarjeta de embarque al móvil».

Para las empresas, que el usuario final pueda realizar más tareas en menos tiempo, puede significar más ventas de producto, más reservas, etc.

La gran pregunta es ¿cómo lo medimos?

Cómo medir Auto Browse

Para las empresas y desarrolladores, el reto no es solo permitir que el agente navegue, sino identificar cuándo una conversión ha sido asistida por la IA frente a una interacción humana tradicional.

Google ha diseñado esta transición bajo un marco de transparencia técnica. Aquí te detallo los mecanismos principales para medir y detectar este comportamiento:

👉1. Cabeceras HTTP y Client Hints (Identificación Técnica)

Para que los servidores puedan distinguir entre un clic humano y una acción ejecutada por el motor de Auto Browse, Google utiliza User-Agent Client Hints (UA-CH) específicos.

  • Sec-CH-UA-Model: Se espera que las peticiones realizadas por el agente incluyan una etiqueta que identifique el motor agéntico (por ejemplo, Gemini-Agent o similar).

  • Cabecera X-Agent-Interaction: Google ha propuesto cabeceras experimentales para indicar que la navegación actual está siendo orquestada por una automatización nativa del navegador, permitiendo a los sistemas de telemetría segmentar este tráfico.

👉2. Universal Commerce Protocol (UCP)

Esta es la pieza clave para las ventas. El Universal Commerce Protocol es un estándar que permite a los sitios de e-commerce exponer datos estructurados (vía JSON-LD mejorado) directamente al agente de Chrome.

  • Medición: Cuando Auto Browse completa una compra o añade al carrito, el navegador emite un evento de telemetría que puede ser capturado por Google Analytics 4 (GA4) bajo una nueva dimensión de «Source Type: AI Agent».

  • Atribución: El flujo de pago suele requerir una «aprobación manual» (un modal de confirmación). Este paso intermedio es donde Google inserta el ID de atribución que permite saber que la venta fue «generada por agente».

👉3. Implementación en Google Analytics 4 (GA4)

Google proporciona una integración nativa en GA4 para rastrear estas interacciones sin necesidad de código personalizado complejo:

  • Channel Groups Personalizados: Ya puedes crear grupos de canales para «AI Traffic». GA4 identifica las señales procedentes de la barra lateral de Gemini y de las acciones de Auto Browse.

  • Eventos de «Agent Assist»: Se han introducido eventos automáticos como agent_product_comparison o agent_checkout_start.

Comparativa de Medición: Usuario vs. Agente

Característica Navegación Humana Auto Browse (Agente)
Patrón de Clics Errático, basado en scroll y pausas de lectura. Lineal, directo a selectores de DOM y APIs.
Identificación User-Agent estándar. Client Hints específicos (Sec-CH-UA-Model).
Conversión Atribución por Last Click / Data Driven. Atribución específica a «Agent Assisted Conversion».
Protocolo HTML / Renderizado visual. Universal Commerce Protocol (Estructurado).

¿Cómo prepararse hoy mismo?

Para que tu web sea «legible» por Auto Browse y puedas medir su éxito, el paso técnico más importante es el Marcado de Datos Estructurados (Schema.org). Los agentes no «miran» la web como nosotros; leen el DOM. Si tu botón de «Comprar» no está correctamente etiquetado, el agente podría fallar y perderás la atribución de esa venta.

✍🏻Nota de seguridad: Recuerda que aunque el agente navegue solo, las acciones críticas (como el pago final) siempre disparan un aviso en el navegador para que el usuario confirme, lo que garantiza que el evento de conversión final sea siempre verificado por una persona.

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