La historia hasta ahora: De la concordancia al razonamiento

  • Primeros cimientos (1998-2015): La clasificación y el emparejamiento definieron los primeros años de Google. Actualizaciones como Panda y Penguin empujaron el ecosistema hacia clasificación centrada en la relevancia y calidad del contenido. Su base de datos masiva, Gráfico del conocimientodesplazó la búsqueda de cadenas al reconocimiento de entidades. El lanzamiento de E-A-T (Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) puso de relieve la importancia de los contenidos creíbles, precisos y fiables. contenido creíble, preciso y digno de confianza, y RankBrain introdujo el aprendizaje automático en la clasificación.
  • El salto neuronal (2017-2019): La arquitectura Transformer de Google permitió la comprensión semántica y sentó las bases de los LLM modernos. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) de Google ayudó a analizar los matices en las consultas, acercando aún más la búsqueda a la comprensión del lenguaje..
  • Diversificación de plataformas (2010-actualidad): A medida que el comportamiento de los usuarios cambiaba hacia un uso más frecuente de las redes sociales, el descubrimiento se expandió a través de YouTube, TikTok, Reddit y Pinterest, cada uno con audiencias y señales de confianza únicas.
  • El cambio generativo (2022-2023): Con el lanzamiento de ChatGPT por parte de OpenAI, AI entró en las búsquedas. Bing integró GPT; Google lanzó Bard y AI Overviews. La búsqueda empezó a "responder".
  • La SERP AI(2024-2025): AI Mode and Overviews reconfigura las SERPs (Páginas de Resultados de los Motores de Búsqueda) en un espacio de trabajo conversacional, donde el razonamiento y la síntesis importan más que el rango.

"AI lleva años dando forma a las búsquedas, pero el tipo, la escala y la velocidad del cambio que estamos viendo ahora es diferente. No se trata sólo de una nueva tecnología; es una redefinición de cómo, dónde y por qué la gente busca, y cómo funciona la búsqueda." - Charlie Kay

Cómo funcionan los LLM (grandes modelos lingüísticos) y su impacto en las búsquedas

Los grandes modelos lingüísticos, o LLM, son el cerebro de ChatGPT, Gemini, Claude y todos los chatbot o resúmenes AI que ha visto aparecer recientemente en los motores de búsqueda. Aprenden patrones del lenguaje a partir de esta documentación y utilizan ese conocimiento para:

  • Comprender las consultas en lenguaje natural, 
  • Generar respuestas fluidas, similares a las humanas, 
  • Resumir o reformular el contenido, 
  • Inferir relaciones entre palabras, conceptos e ideas. 

Los LLM se entrenan en amplios conjuntos de datos, tokenizados en patrones matemáticos. Generan texto mediante la predicción de tokens o series de tokens, a veces aumentada por la generación aumentada por recuperación (RAG), que combina el conocimiento estático con fuentes en tiempo real.

A diferencia de la búsqueda tradicional, los LLM no se limitan a rastrear la web para obtener resultados, sino que construyen respuestas, a menudo razonando paso a paso. La visibilidad depende ahora de estar estructurado, accesible y "listo para razonar".

Google lanza AI Overviews y AI Mode

Antes, el SEO se centraba en optimizar las páginas para una consulta, pero con la búsqueda generativa ahora tenemos que optimizar para un espacio que es hiperpersonalizado, primero la intención, multi-consulta y basado en el razonamiento. Las vistas generales de AI y el modo de AI se construyen y funcionan de forma diferente a la búsqueda tradicional de Google.

  • Panorama deAI : Los resúmenes extractivos se incrustan en las SERP, reformulando el contenido con citas. Las impresiones aumentan, pero los clics disminuyen, ya que las respuestas aparecen directamente en las SERP.
  • ModoAI : El modo AI , una experiencia conversacional a pantalla completa, utiliza la expansión de consultas, rastros de razonamiento y comparaciones a nivel de párrafo, construyendo respuestas dinámicamente. El contenido no se clasifica, sino que se juzga.

Juntos, marcan una nueva lógica: de las palabras clave a los grupos de intención, de las clasificaciones al razonamiento, de los clics a las citas.

 

Google lanza AI Overviews y AI Mode

ModoAI vs. Panorama AI : Una comparación en paralelo

 

Búsqueda AI : ¿Quién la adopta?

Aunque la búsqueda AI sigue siendo limitada, está creciendo rápidamente. Menos del dos por ciento del tráfico orgánico procede actualmente de búsquedas AI, aunque el tráfico de referencia está aumentando considerablemente. ChatGPT y Perplexity dominan las referencias de AI y la adopción es más fuerte entre el público más joven y digitalmente fluido. La búsqueda tradicional sigue dominando, pero la trayectoria es clara.

 

 

Asistentes de AI : ¿Cuáles son los más utilizados?

A pesar de que las plataformas AI sólo representan una fracción del uso digital total, no cabe duda de que están creciendo, y hay líderes en esta carrera. 

A Informe SparkToro x Datos sobre el estado de las búsquedas muestra que ChatGPT se ha convertido en el asistente de AI dominante a nivel mundial, situándose entre los 5 destinos más visitados desde los motores de búsqueda tradicionales tanto en EE.UU. como en Europa - poseyendo ~30% de cuota de AI . Un reciente estudio de SEMRush indica incluso que ChatGPT está ampliando la forma en que la gente busca información.

Según la investigación, el 63% de los usuarios de ChatGPT son menores de 34 años, lo que significa que los Millennials y la Gen Z son los mayores grupos de usuarios, muchos de los cuales son usuarios diarios. Solo el 13% de los usuarios de ChatGPT tienen 55 años o más y solo el 5% son mayores de 65. 


¿Qué significan estas estadísticas para los profesionales del marketing y las marcas?

Hay nuevas métricas de influencia y visibilidad. Aunque las métricas SEO tradicionales siguen siendo importantes en determinadas circunstancias, las métricas sobre las que se informa deben adaptarse y cambiar. He aquí una lista de lo que las marcas y los profesionales del marketing deben hacer:

  1. Investigación profunda de Audiencia : Más allá de las palabras clave, foros, reseñas y data sociales.
  2. Visibilidad y medición deAI : Seguimiento de citas, menciones e influencia sin clics, no solo clasificaciones.
  3. Adapte la estrategia a la plataforma: Optimice de forma diferente para Gemini, Copilot, Perplexity y ChatGPT.
  4. Creación de marca y relaciones públicas: Las menciones y la autoridad son señales críticas para la inclusión en AI .
  5. Reputación y confianza: Los contenidos estructurados y claros se ajustan a los principios E-E-A-T.
  6. Optimización semántica y estructurada: El esquema y la claridad ayudan a la recuperación automática.
  7. Contenido multimodal: Optimice texto, imágenes, vídeo y audio.
  8. Arquitectura de contenidos: Crear contenidos modulares y "fragmentables" que AI pueda utilizar.
  9. Rastreabilidad y acceso de agentes:Asegúrese de que los asistentes puedan acceder a los feeds y las API.
  10. Comentarios y seguimiento: Haz un seguimiento de cómo las herramientas AI citan y utilizan tus contenidos.
  11. Preparación agéntica: Prepárese para transacciones AI en las que los asistentes gestionan los flujos de compra.

Conclusiones y perspectivas

Tanto la búsqueda tradicional como la búsqueda por AI están creciendo: algunos estudios predicen que la búsqueda por AI superará a la búsqueda tradicional en 2028.

Una nueva investigación sugiere que el 20% de los estadounidenses utiliza herramientas AI 10 veces al mes. El Modo AI de Google y las Perspectivas Generales están cambiando los comportamientos, y la adopción se acelerará. Por ahora, el SEO tradicional sigue apuntalando la visibilidad de AI : una buena clasificación se correlaciona con las citas en los resultados de AI .

No se trata de la desaparición del SEO, sino de su evolución. Los profesionales del marketing deben pasar de la optimización para la clasificación a la optimización para el razonamiento, con el objetivo de incluir e influir en las respuestas AI. Las marcas que prosperen combinarán aspectos fundamentales como la solidez de sus productos, la autenticidad de sus historias y la comprensión genuina del cliente con la adaptación a la nueva lógica de búsqueda de AI.


"Las marcas que triunfarán en este nuevo ecosistema serán las que se mantengan visibles en todas las plataformas, estructuren sus contenidos para que sean legibles tanto por humanos como por máquinas, evolucionen sus marcos de medición y prioricen sistemáticamente el valor real, la confianza y la usabilidad. El futuro de la búsqueda es estratificado, multimodal y agéntico, y el momento de prepararse es ahora." - Charlie Kay