SEO e IA: la búsqueda no muere, evoluciona

Escrito por Fernando Maciá

No pasa un día sin que un nuevo titular sentencie la muerte de Google, la obsolescencia del SEO tradicional o la revolución definitiva que la inteligencia artificial traerá a las búsquedas online. Sin embargo, los datos cuentan una historia muy diferente: mientras todos debatimos sobre el futuro de la búsqueda, los usuarios siguen acudiendo a Internet para satisfacer las mismas necesidades que antes. La diferencia radica en que ahora tienen más opciones sobre dónde buscar y cómo hacerlo. Veamos qué permanece y qué cambia en la búsqueda en 2025.

La demanda no cambia, pero sí cómo buscamos

Los datos de Google Trends demuestran que búsquedas populares como «vuelo Nueva York», «bombillas LED», «receta de tortilla» u «hotel todo incluido» se mantienen estables durante los últimos doce meses. Los usuarios siguen necesitando información, productos, servicios, aplicaciones… Lo que sí ha cambiado radicalmente es el panorama de opciones para encontrarlos en el vasto universo de la Red.

La búsqueda se ha fragmentado en múltiples escenarios dependiendo de factores como la edad del usuario, su conocimiento respecto a cómo satisfacer su necesidad, el tipo de producto o servicio que busca, el nivel de riesgo de la decisión o el contexto personal o profesional. Esta fragmentación ha terminado con el monopolio de Google como buscador hegemónico para dar paso a un ecosistema diverso donde coexisten buscadores tradicionales como Google, buscadores verticales especializados como Booking, Amazon o Skyscanner, chatbots de IA como ChatGPT o Claude y redes sociales como Instagram, Pinterest o Tiktok. Todos ellos juegan ahora su papel como potenciales puntos de descubrimiento y documentación a lo largo del proceso de decisión de compra.

Esta diversificación no sucede por casualidad. A lo largo de la historia de Internet, hemos comprobado como cada generación adopta patrones de búsqueda distintos: mientras que los profesionales de cierta edad pueden seguir recurriendo principalmente a Google para búsquedas complejas, las generaciones más jóvenes recurren naturalmente a TikTok, Instagram o ChatGPT en sus procesos de descubrimiento y toma de decisiones (aunque estudios recientes de Morgan Stanley indican que la generación Z estaría abandonando Amazon en favor de Google e influencers en redes sociales).

De los enlaces a las respuestas: la era de los resultados generativos

Google AI Overviews o los resúmenes generados por IA representan quizás el cambio más visible en los resultados de búsqueda tradicionales. Estos bloques de contenido generado por inteligencia artificial aparecen antes de los resultados orgánicos clásicos, y en algunos casos incluso por encima de los anuncios de pago, alterando significativamente el reparto de clicks en las páginas de resultados, provocando el famoso efecto “cocodrilo” sobre el registro de impresiones y clicks en Google Search Console.

En análisis llevados a cabo por el equipo de Human Level, comprobamos cierta coincidencia entre los enlaces mejor posicionados tradicionalmente y las referencias citadas o enlazadas en AI Overviews, aunque esta correlación dista de ser equitativa para todos los contenidos.

Mientras que la pérdida de clics ronda el 35 a 40% para búsquedas informacionales cuando se muestran los resultados generativos, el impacto sobre las búsquedas transaccionales es mínimo, apareciendo AI Overviews en poco más del 4% de estos casos.

Con el despliegue de Google AI Mode (ya disponible en abierto para Estados Unidos), el impacto sobre el CTR podría ser todavía mayor. Es algo que tocará comprobar en los registros de Google Search Console, ahora que Google ha confirmado que comenzará a mostrar esta información.

Google, sin embargo, no es el único actor en este escenario. SearchGPT combina la potencia de los LLMs de OpenAI con el índice de Bing, ofreciendo tanto respuestas generativas como enlaces tradicionales. Perplexity se posiciona como buscador conversacional citando fuentes web. Gemini aprovecha el índice de Google para enriquecer sus respuestas. Claude comienza a mostrar enlaces en algunos mercados.

Los distintos modelos convergen en un aspecto clave: los grandes modelos de lenguaje (LLM) puros como ChatGPT no son tan útiles sin acceso a información actualizada (RAG – Retrieval Augmented Generation), y los buscadores tradicionales se vuelven más útiles cuando integran capacidades de IA para interpretar consultas complejas y generar respuestas contextualizadas.

¿Realmente está ganando tracción la IA como buscador?

Los números son la mejor forma para eliminar el ruido de las opiniones (sobre todo, cuando son interesadas), de forma que vamos a analizar unas cuantas cifras que nos ayudarán a calibrar mejor el impacto de ChatGPT y su posible evolución en el futuro.

OpenAI recibe aproximadamente 5.000 millones de visitas mensuales, una cifra impresionante que palidece comparada con los 90.000 millones de visitas al mes que registra Google. Por otro lado, ChatGPT se usa para mucho más que para buscar. Eliminando los usos no propiamente asimilables a búsquedas que también Google podría haber resuelto, nos quedaríamos con que procesa unas 37,5 millones de consultas diarias. Un número muy inferior a las 14.000 millones de consultas que registra diariamente Google (según este estudio de Sparktoro).

Por otro lado, la cuota de mercado de los buscadores tradicionales permanece prácticamente inalterada a pesar de la irrupción de la IA o de la asociación de Microsoft (Bing) con OpenAI (ChatGPT). Google mantiene su dominio absoluto, Bing apenas ha experimentado cambios significativos, y los nuevos actores como Perplexity o SearchGPT operan aún en nichos específicos.

Esto no significa, sin embargo, que debamos ignorar estas plataformas. Por el contrario, representan oportunidades adicionales de visibilidad para aquellas marcas y empresas que sepan adaptarse a sus particularidades. Pero también confirma que el SEO tradicional sigue siendo la base imprescindible de cualquier estrategia de visibilidad online, también tras la irrupción de la IA.

Cómo optimizar para buscadores con IA: estrategias prácticas

El SEO tradicional y el SEO para IA no son enfoques opuestos, sino complementarios. En realidad, podríamos ver la optimización para la IA como una “capa adicional” del SEO. Un buen SEO tradicional garantiza una base técnica óptima que también facilita el trabajo de comprensión y clasificación de las plataformas IA, si bien hay aspectos específicos que debemos tener en cuenta. Por ejemplo, mientras que el objetivo del SEO tradicional se centra en conseguir las mejores posiciones en los resultados, el SEO para plataformas IA persigue maximizar la probabilidad de ser citado o enlazado como fuente autorizada, bien directamente, bien a través de la mención en terceras partes (por ejemplo, en artículos recopilatorios en medios, análisis comparativos, informes sectoriales, estudios, etc.)

De keywords a prompts: cómo el usuario expresa su intención de búsqueda

Los usuarios interactúan de manera fundamentalmente diferente con los buscadores tradicionales respecto a cómo lo hacen con las plataformas IA. Los keywords tradicionales suelen ser breves (2-3 palabras), mientras que los prompts tienden a ser mucho más largos, específicos y formulados con un estilo conversacional. Sin embargo, solo el 30% de los prompts dirigidos a sistemas de IA serían búsquedas que Google también podría resolver de manera óptima, según este estudio de Sparktoro.

Esta diferencia de comportamiento es algo a tener en cuenta al diseñar nuestra estrategia de contenidos. Debemos pensar en responder a intenciones de búsqueda expresadas de manera natural, conversacional, como si el usuario estuviera formulando la pregunta al dependiente de una tienda o a un experto humano.

Anticipando las intenciones de búsqueda

Las respuestas generativas hacen uso de una técnica consistente en relacionar la consulta inicial del usuario con otras generadas sintéticamente. Esta técnica se denomina “query fanout” y funciona como describimos en el siguiente gráfico.

Funcionalidades como «People Also Ask» en Google, o plataformas especializadas como AlsoAsked.com y AnswerThePublic.com, nos permiten identificar las preguntas relacionadas que nuestros usuarios plantean en diferentes momentos de su proceso de decisión de compra (customer journey). Crear contenido de calidad que responda específicamente a sus dudas y motivaciones nos ayudará a posicionar para aparecer tanto en resultados tradicionales como en AI Overviews o plataformas IA.

Esta estrategia puede aplicarse sistemáticamente a cada línea de producto o servicio y por cada tipo de target específico, cubriendo todas las fases del “viaje del cliente”. La clave está en ofrecer respuestas completas, autorizadas y bien estructuradas que los sistemas de IA puedan extraer y citar fácilmente.

De la autoridad temática a la relación entre entidades

Los criterios de Experiencia, Expertise, Autoridad y Confianza (el consabido EEAT) cobran aún mayor relevancia en el contexto de la IA. Los sistemas automatizados necesitan señales claras para identificar fuentes fiables y expertas.

Esto implica:

• Demostrar experiencia directa en nuestro sector o en el tema tratado.
• Construir y mantener un ecosistema saludable de enlaces y menciones desde otras fuentes de autoridad que ayude a los sistemas IA a relacionar nuestra marca o empresa con las entidades más relevantes de nuestro sector.
• Desarrollar presencia autorizada en medios, foros, comparadores, clasificaciones, etc.
• Invertir en reconocimiento de marca y relaciones públicas (PR).

Los datos estructurados, todavía más importantes

Los datos estructurados proporcionan el contexto semántico que los algoritmos de IA necesitan para comprender no solo las palabras clave, sino el significado y las relaciones entre entidades. Facilitan la extracción eficiente de información y mejoran las probabilidades de citación en resúmenes generados por IA.

Estrategia multicanal: persiguiendo la encontrabilidad más allá de nuestra web

La visibilidad en buscadores de IA no se limita a optimizar nuestro sitio web. Debemos pensar en una estrategia de contenido multicanal que incluya:

• Publicación en múltiples formatos: texto, vídeo, infografías.
• Presencia en medios online y especializados de nuestro sector.
• Participación activa en foros y comunidades relevantes.
• Aportación de datos, análisis y testimonios que refuercen nuestra autoridad: publicación de estudios, análisis, comparativas o cualquier otro dato propio que podamos compartir.

Las menciones y referencias en sitios de terceros, cuando no incluyen un enlace, pueden generar tráfico indirecto a través de búsquedas navegacionales (búsquedas de dominio en Google, por ejemplo) que aparecerán registradas como «directo» en nuestras analíticas, dificultando la atribución correcta, pero evidenciando la efectividad de esta estrategia distribuida.

Medición y control en el nuevo paradigma

Medir el impacto de la IA en nuestras estrategias de visibilidad requiere nuevas herramientas y metodologías. En Human Level hemos desarrollado herramientas propietarias que nos permiten monitorizar varios aspectos críticos:

Monitorización de AI Overviews

El sistema desarrollado por Human Level rastrea en qué términos aparecen AI Overviews, cuántas fuentes se incluyen como referencia, si el dominio de nuestro cliente figura entre ellas y qué competidores están siendo citados. Actualmente, AI Overviews aparece en el 56% de los términos que monitorizamos, con mayor probabilidad en búsquedas informacionales relacionadas con secciones tipo blog, preguntas frecuentes, glosarios y recursos formativos.

Visibilidad en buscadores de IA

También hemos desarrollado herramientas para analizar los resultados de búsquedas en ChatGPT. En este caso, a partir de una selección de “prompts probables” que podrían usar los usuarios de una web, registramos datos sobre posicionamiento, menciones y enlaces.

En el caso de los resultados generativos, sin embargo, es importante entender que no podemos garantizar posiciones específicas, solo medir la probabilidad comparativa de aparecer en los resultados. Por su propia naturaleza, los resultados generados por un LLM no suelen ser reproducibles y tienen una reducida estabilidad.

Indicadores clave de rendimiento

Los KPIs tradicionales evolucionan en este nuevo contexto:

• Impacto de negocio: cómo la estrategia de encontrabilidad finalmente impacta sobre las ventas.
• CTR vs. Posición: las discrepancias entre estos dos datos en Google Search Console (una buena posición con un bajo CTR) pueden indicar el impacto de un resultado destacado o de un bloque de AI Overviews.
• Tráfico directo: un incremento en el tráfico directo puede relacionarse con la aparición como menciones o referencias en resultados generados por plataformas IA.
• Menciones y referencias: en la IA, son tan importantes como los enlaces en el SEO tradicional.
• Probabilidad de citación: es una nueva métrica fundamental para el éxito.

Búsqueda agéntica: el siguiente paso en la evolución

Mientras nos adaptamos a los cambios actuales, ya se vislumbra la próxima evolución: la búsqueda agéntica y los agentes inteligentes. Este paradigma va más allá de obtener respuestas; se trata de que la IA pueda realizar acciones concretas actuando en nuestro nombre.

En este escenario, las webs podrán ofrecer herramientas y recursos directamente a los LLMs, permitiendo que los usuarios realicen tareas complejas desde el propio chat de IA: completar pedidos, acceder a información de suscripciones, recibir notificaciones de stock, o generar presentaciones personalizadas con productos en oferta.

Esta funcionalidad se basa en estándares web existentes, lo que facilitará su adopción. El protocolo MCP (Model Context Protocol) de Anthropic utiliza HTTP, SSE y JSON-RPC, mientras que el protocolo A2A está en desarrollo para la comunicación entre agentes. Si el LLM opera desde una aplicación móvil, incluso podría realizar acciones que generen archivos o accedan al almacenamiento del dispositivo.

Para las empresas, esto representa una oportunidad de crear nuevos puntos de contacto directo con clientes potenciales, donde la visibilidad y la capacidad de integración técnica determinarán la posibilidad de capitalizar estas transacciones automatizadas.

El futuro es presente: claves para la adaptación

La búsqueda con IA todavía es un fenómeno incipiente pero también una realidad que requiere atención, seguimiento y anticipación. Los buscadores soportados por IA es posible que no resten tráfico significativo a Google, pero abrirán nuevas posibilidades de búsqueda que los usuarios no contemplaban anteriormente.

Sin embargo, es crucial mantener la perspectiva. No podemos hablar de «posicionamiento» en buscadores de IA de la misma manera que lo hacemos con Google. Solo podemos realizar acciones para aumentar las probabilidades de ser citados o enlazados. La variabilidad de los resultados y la personalización inherente a estos sistemas hacen que las métricas tradicionales de posicionamiento pierdan relevancia.

Las empresas que mejor se adapten serán aquellas que:

• Mantengan una base técnica sólida de SEO tradicional.
• Implementen estrategias de contenido conversacional y formativo.
• Desarrollen una presencia multicanal coherente (relación de la marca con las entidades relevantes más empleadas en las consultas relacionadas, ya sean keywords o prompts).
• Inviertan en su autoridad de marca y fomenten relaciones con medios especializados.
• Adopten sistemas de medición adaptados al nuevo paradigma.

La inteligencia artificial está transformando la búsqueda, pero no la está reemplazando. Está ampliando las oportunidades para aquellas marcas que sepan navegar esta nueva complejidad con estrategia, conocimiento y las herramientas adecuadas.

En Human Level llevamos dos décadas anticipándonos a los cambios en el ecosistema de búsqueda. Hace más de un año pusimos en marcha nuestro IA Lab para investigar y aprovechar todas las oportunidades de la IA en el ecosistema de la búsqueda online. Si tu empresa quiere desarrollar una estrategia de visibilidad que aproveche tanto los buscadores tradicionales como las nuevas plataformas IA, estaremos encantados de explorar contigo cómo nuestras metodologías pueden impulsar tu encontrabilidad digital en este nuevo paradigma.