Encontrabilidad en 2026: lo que todo CEO debe saber sobre el nuevo ecosistema de búsqueda

Escrito por Fernando Maciá

La creciente adopción de plataformas de inteligencia artificial como interfaces de búsqueda está transformando radicalmente la forma en que los usuarios encuentran información on line y toman sus decisiones de compra. Si tu empresa no aparece en las respuestas de Google AI Mode, ChatGPT, Gemini o Perplexity, tendrás menos probabilidades de ser localizado por tus clientes potenciales.

A lo largo del último cuarto de siglo, el posicionamiento en buscadores, principalmente en Google, ha sido la piedra angular de la visibilidad digital. Las empresas invertían cuantiosos recursos para aparecer en las primeras posiciones de Google en sus búsquedas más populares, lo que se traducía en tráfico de calidad y conversiones. Sin embargo, este paradigma está experimentando una transformación sin precedentes en el ecosistema de Internet.

La irrupción de los grandes modelos de lenguaje (LLMs) y las respuestas generadas por inteligencia artificial han propiciado un nuevo escenario en el que la pregunta ya no es solo «¿en qué posición salgo en los resultados de Google?», sino «¿aparezco también en las respuestas que reciben mis clientes potenciales cuando preguntan a una IA?».

Este cambio entraña profundas implicaciones estratégicas para cualquier empresa que dependa de la captación orgánica de clientes. Veamos cuáles son.

El nuevo ecosistema de respuestas

Uno de los cambios clave es que se ha roto el monopolio de Google como buscador hegemónico. Los usuarios ya eligen entre múltiples plataformas de búsqueda según su perfil y necesidades, el tipo de consulta y sus preferencias personales.

Este ecosistema incluye buscadores tradicionales como Google y Bing (que ahora, además, incorporan capas de IA como AI Overviews, AI Mode o Copilot), chatbots conversacionales como ChatGPT, Claude o Gemini, asistentes integrados en herramientas de productividad, interfaces de búsqueda en redes sociales y foros, asistentes de voz como Siri o Alexa, y buscadores verticales especializados en productos o sectores concretos.

La analogía del embudo de conversión, como representación lineal de la progresión del usuario a lo largo de su proceso de decisión de compra, se aleja cada vez más de la realidad. Con ello, se diluye la posibilidad de atribuir correctamente cada conversión a un único canal.

Y este es solo el primero de nuestros problemas.

Resultados personalizados

Otro aspecto que hace especialmente complejo este nuevo escenario es que las respuestas que obtenemos de los chatbots de IA son personalizadas. Es decir, un mismo prompt generará resultados diferentes según el perfil del usuario, su historial de conversaciones, los documentos y aplicaciones a los que haya concedido acceso y el propio contexto de la consulta. Un director de compras, un ingeniero de mantenimiento y una responsable de sostenibilidad, por ejemplo, recibirían recomendaciones distintas, incluso si llegaran a plantear un prompt literalmente idéntico al mismo modelo de IA.

Búsquedas con cero volumen

Tampoco disponemos de datos sobre la popularidad de cada consulta en los buscadores de IA: no sabemos cuántas personas introdujeron el mismo prompt en un periodo determinado. La interacción conversacional propia de estas plataformas invalida la metodología de SEO que hemos utilizado hasta ahora para seleccionar las consultas en las que deseamos aparecer.

Los prompts que utilizan los usuarios en plataformas de IA son significativamente más largos y específicos que las keywords tradicionales. Mientras que una búsqueda típica en Google está formada por una media de algo más de tres palabras, los prompts en ChatGPT tienen una media de nada menos que 23 palabras, según un estudio de Semrush.

La posición no es la única medida del éxito

Por último, la posición en la que un resultado de IA menciona o cita una web no implica una correlación tan clara con la posibilidad de atraer una visita (CTR) como cabría esperar. Para empezar, en la mayoría de los casos no habrá clic directo desde el propio resultado. Y en los que sí, la probabilidad de lograrla dependerá más de aparecer enlazado en el bloque más alineado con la intención de búsqueda del usuario que de la posición absoluta en el resultado. Veamos por qué.

Los resultados generados por las plataformas de IA suelen presentarse con una estructura agrupada temáticamente. Por ejemplo, si introducimos el prompt “mejores videojuegos” en ChatGPT, el resultado que obtenemos se estructura en resultados agrupados en diferentes bloques:

• Mejores videojuegos de la historia.
• Mejores videojuegos recientes.
• Mejores RPG.
• Mejores juegos de acción/aventura.
• Multijugador/competitivos.
• Etc.

Ante una categorización de este tipo, es muy probable que el usuario se desplace rápidamente al bloque más alineado con su intención inicial (supongamos que el searcher persona de nuestro ejemplo se inclina más por los juegos de acción y aventura) y enfoque su atención en dicho bloque. Los enlaces de este apartado tendrían, en este caso, una probabilidad de clic mucho más alta que los incluidos en el apartado de “mejores videojuegos de la historia”, aunque estos aparecieran en una posición muy superior. Es decir, en resultados generativos, una posición más alta en la pantalla no significa necesariamente un CTR más alto.

Ceguera estratégica

Todos estos factores combinados generan una situación de ceguera estratégica en la que no sabemos qué se busca (prompts impredecibles), ni cuántos lo buscan (desconocemos los datos sobre el potencial de búsqueda de cada prompt), ni si aparecemos (los resultados son estocásticos), ni para quién (los resultados son personalizados).

Debemos reconocer, por tanto, que al menos parte de la metodología que hemos venido aplicando para el posicionamiento en buscadores no es directamente trasladable al objetivo de aparecer en las respuestas de la IA.

Si para posicionar en Google debíamos estudiar cómo buscaban los usuarios y cómo funcionaba el algoritmo, para aparecer en los resultados de la IA también deberemos analizar cómo utilizamos estas plataformas y cuál es la tecnología que las hace funcionar.

Cómo funcionan realmente los LLMs

Para diseñar una estrategia efectiva, es imprescindible entender cómo procesan la información los LLMs. Los modelos de lenguaje “aprenden” fragmentando el texto en unidades básicas (tokens), analizando las relaciones semánticas entre ellas y construyendo representaciones vectoriales del significado (embedding). Los arquitectos de estos sistemas (denominados Transformers) procesan frases, párrafos o artículos completos para comprender mejor el significado de cada palabra en su contexto.

Esta comprensión contextual significa que los LLMs no buscan coincidencias exactas de palabras clave, sino que entienden el significado subyacente de las consultas. Por ello, la relevancia semántica y la claridad conceptual son ahora más importantes que la repetición de keywords que dominó la era “léxica” de los buscadores. (Aquí puedes profundizar en cómo funcionan los grandes modelos de lenguaje, o LLM).

Una de las principales limitaciones de los LLMs es que su conocimiento de la actualidad está limitado por sus datos de entrenamiento. Y aquí es donde entra en juego la RAG.

El papel de la RAG (Generación Aumentada por Recuperación)

La generación aumentada por recuperación o RAG (Retrieval-Augmented Generation) es un concepto clave en el funcionamiento de plataformas como ChatGPT o Gemini con el que nos referimos a un sistema que combina el conocimiento base que el modelo extrae de sus datos de entrenamiento con la información actualizada procedente de fuentes externas. Cuando un usuario hace una pregunta, el sistema busca información relevante en tiempo real para complementar su respuesta.

Esto tiene una implicación directa para las empresas: tu web, tus PDFs, tu documentación técnica, los testimonios de tus clientes, tus casos de éxito, tutoriales, etc. pueden ser esa fuente de información fresca que la IA utiliza para responder. Si tu contenido no es accesible, es confuso, está mal estructurado o resulta difícil de interpretar, la IA recurrirá al de tu competencia. Tu objetivo es evitarlo.

Las tres capas de la encontrabilidad

Para abordar estratégicamente este nuevo escenario, resulta útil conceptualizar la encontrabilidad en tres capas interconectadas:

Capa 1: Fuentes de conocimiento

Es donde se encuentra la información sobre tu empresa y tu propuesta de valor. Incluye tu web corporativa, fichas de producto, documentación técnica, FAQs, blog, catálogos, manuales de uso y tu contenido en plataformas de terceros, como redes sociales, comparadores, directorios sectoriales, marketplaces…

La pregunta clave aquí es: ¿dónde está realmente el conocimiento de tu organización? Si reside únicamente en la cabeza de tus técnicos senior, en catálogos impresos para ferias o en PDFs dispersos por tu web o desactualizados, no estarás alimentando adecuadamente el ecosistema de IA. Aquí es donde tenemos mayor capacidad de maniobra para mejorar la encontrabilidad de un sitio web.

Capa 2: Motores de decisión

Son los sistemas que rastrean la información y recomiendan las mejores opciones a los usuarios: ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, Copilot y también las capas de IA integradas en buscadores tradicionales, como Google AI Overviews, Web Guides o AI Mode. Estos motores recopilan y sintetizan información de múltiples fuentes, identifican patrones coincidentes para validarla y la transforman en respuestas personalizadas para distintos perfiles de usuario.

Capa 3: Superficies de respuesta

Es donde el usuario final recibe la información: interfaces de chat de las plataformas de IA, AI Overviews, AI Mode o Web Guides en Google, asistentes de voz, herramientas de productividad con IA integrada… Lo que tienen en común todas estas respuestas es que satisfacen la consulta del usuario, a menudo sin necesidad de que este visite tu web.

Las decisiones estratégicas del CEO

Ante este nuevo paradigma, los directivos deben adoptar un papel proactivo respecto a cuatro aspectos fundamentales:

Digitalización del conocimiento

¿Dónde vive el conocimiento de tu empresa y cómo lo haces accesible para que la IA lo tenga en cuenta? Esto implica auditar toda la base de conocimiento empresarial: identificar qué información existe únicamente en formato físico o en la memoria de los empleados, qué documentación está dispersa en formatos poco accesibles y qué conocimiento técnico aún no se ha formalizado. Es el punto de partida para determinar cuánto de lo que hay ahora mismo publicado y accesible en nuestra web, es útil para los buscadores potenciados por IA.

Formalizando, estructurando y haciendo accesible la información, construimos la base de nuestra huella digital.

Construcción de la entidad

¿Es tu empresa una entidad reconocible para los sistemas de IA? Los LLMs construyen grafos de conocimiento (knowledge graph) donde las entidades (empresas, productos, personas, conceptos, etc.) se relacionan entre sí. Tu objetivo es que tu marca sea una entidad claramente definida y asociada a los problemas que resuelves, a los sectores a los que te dedicas y a los atributos que te diferencian como empresa. Solo así aparecerás en las consultas relacionadas con ellos.

Identificando las entidades con las que deseamos que nuestra marca y nuestros productos se relacionen, alineamos nuestra identidad digital con nuestros objetivos corporativos.

Gestión de la reputación

¿Qué dicen los demás sobre tu empresa? La IA tiende a recomendar lo que percibe como el consenso del sector. Las menciones en medios especializados, los testimonios de clientes, los casos de éxito publicados, las certificaciones y homologaciones, y también las opiniones y valoraciones online influyen directamente en la probabilidad de ser recomendado.

Controlando y alimentando la información que sobre nuestra marca y productos se comparte en terceras partes, extendemos y validamos nuestra huella digital para ser identificados como una opción recomendable por la IA.

Gobernanza y procesos

Por último, ¿quién decide qué contenido se comparte, con qué nivel de detalle y cómo se mantiene actualizado? Esta decisión es clave porque la información obsoleta que la IA replica, menciona o enlaza puede dañar tu reputación. Se necesitan procesos claros para aprobar, publicar y mantener actualizada la base de conocimiento corporativo que ponemos a disposición de la IA.

Estableciendo procesos para mantener nuestra información actualizada y alineada con nuestros objetivos aseguramos una comunicación coherente.

Un framework práctico para la encontrabilidad en IA

¿Y cómo llevamos todo esto a la práctica? Desde Human Level, te proponemos que compruebes cada uno de los puntos del siguiente roadmap:

1. Visibilidad en fuentes: ¿dónde aparece tu empresa hoy? Evalúa tu presencia en tu propia web y cómo apareces en partners, en catálogos B2B, en medios sectoriales y en asociaciones profesionales. ¿Hay más información que puedas hacer accesible?
2. Claridad de entidades: ¿está claro qué hace tu empresa? Define los productos, los sectores a los que te dedicas, los problemas que resuelves, los casos de uso y tus principales ventajas diferenciales frente a los competidores. Y sé coherente a la hora de describirlos tanto en tu sitio web como en terceras partes.
3. Profundidad del conocimiento: no publiques únicamente fichas de producto, sino guías técnicas completas, comparativas y análisis, respuestas a pain points específicos de cada perfil que interviene en una decisión de compra y buenas prácticas sectoriales. Trata de imaginar los prompts donde te gustaría ser parte de la respuesta.
4. Reputación y señales externas: promueve activamente tu presencia en medios especializados, tu participación en asociaciones, tu contribución a publicaciones técnicas, los testimonios de tus clientes y tus certificaciones.
5. Medición más allá del clic: ya no basta con medir visitas y posiciones; hay que monitorizar si somos citados en respuestas de IA y qué share of voice tenemos respecto a nuestra competencia.

El manifiesto de la encontrabilidad

A modo de síntesis, cuatro principios deben guiar nuestra estrategia cuando la IA se convierte en el principal recomendador de nuestros clientes:

• La búsqueda es ahora conversación: los usuarios no teclean keywords, sino que formulan preguntas complejas y esperan respuestas directas.
• Las keywords dejan de ser el único punto de partida: entidades, searcher personas y marca serán cada vez más el auténtico foco de la estrategia.
• Más allá de la web: debemos gestionar toda nuestra huella digital, incluyendo la publicación de documentación técnica, la presencia en medios y facilitando y gestionando el contenido relacionado con nuestra empresa en plataformas de terceros.
• La autoridad humana es el único filtro de calidad: en un mar de contenido artificial, la experiencia real, los casos de éxito documentados y la reputación sectorial son los diferenciadores definitivos.

La encontrabilidad ya no es solo salir en Google. Es ser una fuente confiable a la que estas plataformas IA acuden cuando tienen que aconsejar a tus clientes potenciales. Si la IA no te recomienda, no llegarás ni a la primera llamada.

Este post es un resumen de mi presentación «Encontrabilidad: cómo la IA redefine la búsqueda online», que expuse en diciembre de 2025 en el Foro IA aplicada a la Web organizado por SPRI Enpresa Digitala y Mondragon Unibertsitatea:

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