Resumen hasta ahora: de la correspondencia al razonamiento
- Los primeros pasos (1998-2015): El posicionamiento y la correspondencia marcaron los primeros años de Google. Actualizaciones como Panda y Penguin impulsaron el ecosistema hacia un posicionamiento centrado en la relevancia y la calidad del contenido. Su enorme base de datos, Knowledge Graph, cambió la búsqueda de la coincidencia de cadenas al reconocimiento de entidades. El lanzamiento de E-A-T (Experiencia, Autoridad y Fiabilidad) puso de relieve la importancia de contenido creíble, preciso y fiable, mientras que RankBrain introdujo el aprendizaje automático en el posicionamiento.
- El salto neuronal (2017-2019): La arquitectura Transformer de Google permitió la comprensión semántica y sentó las bases de los LLM modernos. El BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) de Google ayudó a analizar los matices de las consultas, acercando aún más la búsqueda más cerca de la comprensión del lenguaje.
- Diversificación de plataformas (2010–actualidad): A medida que el comportamiento de los usuarios se orientó hacia un uso más generalizado de las redes sociales, el descubrimiento se extendió a YouTube, TikTok, Reddit y Pinterest, cada uno con su público específico y sus propios indicadores de confianza.
- El giro generativo (2022-2023): Con el lanzamiento de ChatGPT por parte de OpenAI, AI generativa AI las búsquedas. Bing integró GPT; Google lanzó Bard y AI . Las búsquedas comenzaron a «responder».
- La SERP AI(2024-2025):AI y las vistas generales reconfiguraron las SERP (páginas de resultados de los motores de búsqueda) en un espacio de trabajo conversacional, donde el razonamiento y la síntesis importan más que el posicionamiento.
AI años transformando las búsquedas, pero el tipo, la magnitud y la rapidez de los cambios que estamos presenciando ahora son diferentes. No se trata solo de una nueva tecnología; es una redefinición de cómo, dónde y por qué buscan las personas, y de cómo funciona la búsqueda». – Charlie Kay
Cómo funcionan los LLM (modelos de lenguaje a gran escala) y su impacto en las búsquedas
Los modelos de lenguaje a gran escala, o LLM, son el cerebro que hay detrás de ChatGPT, Gemini, Claude y todos los chatbots o resúmenes AI que has visto aparecer últimamente en los motores de búsqueda. Aprenden patrones lingüísticos a partir de esta documentación y utilizan ese conocimiento para:
- Entender las consultas en lenguaje natural,
- Genera respuestas fluidas y naturales,
- Resumir o reformular el contenido,
- Deducir relaciones entre palabras, conceptos e ideas.
Los modelos de lenguaje grande (LLM) se entrenan con enormes conjuntos de datos, tokenizados en patrones matemáticos. Generan texto prediciendo tokens o series de tokens, a veces complementados con la generación aumentada por recuperación (RAG), que combina el conocimiento estático con fuentes en tiempo real.
A diferencia de las búsquedas tradicionales, los modelos de lenguaje grande (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 que el contenido esté estructurado, sea accesible y esté «preparado para el razonamiento».
Google lanza AI y AI
Antes, el SEO se centraba en optimizar las páginas para una consulta concreta, pero con la búsqueda generativa ahora tenemos que optimizar para un espacio hiperpersonalizado, centrado en la intención, con múltiples consultas y basado en el razonamiento. AI y AI están diseñados y funcionan de forma diferente a la búsqueda tradicional de Google.
- AI : Los resúmenes extractivos se integran en las SERP, reformulando el contenido con citas. Las impresiones aumentan, pero los clics disminuyen, ya que las respuestas aparecen directamente en la SERP.
- AI :AI , una experiencia conversacional a pantalla completa, utiliza la expansión de consultas, los rastros de razonamiento y las comparaciones a nivel de párrafo para generar respuestas de forma dinámica. El contenido no se clasifica, sino que se evalúa.
En conjunto, marcan una nueva lógica: de las palabras clave a los grupos de intenciones, de las clasificaciones al razonamiento, de los clics a las citas.
AI frente a AI : una comparación detallada
AI : ¿Quién la está adoptando?
Aunque AI sigue siendo limitada, está creciendo rápidamente. Menos del el dos por ciento del tráfico orgánico procede actualmente de búsquedas AI, aunque el tráfico de referencia está aumentando considerablemente. ChatGPT y Perplexity dominan AI , y su adopción es mayor entre el público más joven y con mayor dominio digital. La búsqueda tradicional sigue siendo la dominante, pero la tendencia es clara.
AI : ¿Cuáles son los más utilizados?
A pesar de que AI solo representan una pequeña parte del uso digital total, sin duda están en auge, y hay empresas que lideran esta carrera.
A Informe «State of Search» de SparkToro x Datos muestra que ChatGPT se ha convertido en el AI dominante a nivel mundial, situándose entre los cinco destinos más visitados desde los motores de búsqueda tradicionales tanto en EE. UU. como en Europa, con AI de alrededor del 30 %. Un reciente estudio de SEMRush incluso indica que ChatGPT está, de hecho, ampliando la forma en que las personas buscan información.
Según los estudios, el 63 % de los usuarios de ChatGPT tiene menos de 34 años, lo que significa que los millennials y la generación Z constituyen los grupos de usuarios más numerosos, muchos de los cuales lo utilizan a diario. Solo el 13 % de los usuarios de ChatGPT tiene 55 años o más, y apenas el 5 % supera los 65 años.
Qué significan estas estadísticas para los profesionales del marketing y las marcas
Existen nuevos indicadores de influencia y visibilidad. Aunque los indicadores tradicionales de SEO siguen siendo importantes en determinadas circunstancias, los indicadores que se utilizan deben adaptarse y evolucionar. A continuación, se incluye una lista de lo que deben hacer las marcas y los profesionales del marketing:
- Audiencia en profundidad de Audiencia : Ve más allá de las palabras clave y explora foros, reseñas y data de redes sociales.
- AI y medición deAI : Haz un seguimiento de las citas, las menciones y la influencia sin clics, no solo de las clasificaciones.
- Adapta la estrategia a cada plataforma: Optimiza de forma diferente para Gemini, Copilot, Perplexity y ChatGPT.
- Desarrollo de marca y relaciones públicas: Las menciones y la autoridad son señales fundamentales para AI .
- Reputación y confianza: Un contenido estructurado y con datos claros se ajusta a los principios E-E-A-T.
- Optimización semántica y estructurada: El esquema y la claridad facilitan la recuperación automática.
- Contenido multimodal: Optimiza el texto, las imágenes, el vídeo y el audio.
- Arquitectura de contenidos: Crea contenido modular y «divisible en fragmentos» que AI utilizar.
- Indexabilidad y acceso de los rastreadores:Asegúrate de que los asistentes puedan acceder a los feeds y las API.
- Comentarios y seguimiento: Realiza un seguimiento de cómo AI citan y utilizan tu contenido.
- Preparación para la gestión asistida: Prepárese para transacciones AI en las que los asistentes gestionan los procesos de compra.
Conclusiones finales y una mirada hacia el futuro
Tanto la búsqueda tradicional como AI están en auge: algunos estudios predicen que AI superará a la búsqueda tradicional en 2028.
Un nuevo estudio sugiere que el 20 % de los estadounidenses utiliza AI 10 veces al mes. AI y los resúmenes de Google están cambiando los comportamientos, y su adopción se acelerará. Por ahora, el SEO tradicional sigue siendo la base de AI : una buena posición en los rankings se correlaciona con las menciones en AI .
Esto no supone el fin del SEO, sino su evolución. Los profesionales del marketing deben pasar de optimizar para el posicionamiento a optimizar para el razonamiento, con el objetivo de lograr la inclusión y la influencia en las respuestas AI. Las marcas que prosperen combinarán aspectos fundamentales —como productos sólidos, una narrativa auténtica y un conocimiento genuino del cliente— con la adaptación a la nueva lógica de búsqueda AI.
«Las marcas que triunfarán en este nuevo ecosistema serán aquellas que mantengan su visibilidad en todas las plataformas, estructuren sus contenidos para que sean legibles tanto para las personas como para las máquinas, adapten sus marcos de medición y den prioridad de forma constante al valor real, la confianza y la usabilidad. El futuro de las búsquedas es multifacético, multimodal y autónomo, y el momento de prepararse es ahora». – Charlie Kay
