La historia hasta ahora: Del emparejamiento al razonamiento
- Primeras fundaciones (1998-2015): La clasificación y la concordancia 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 enorme database, Gráfico del conocimiento, cambió la búsqueda de de la concordancia de cadenas al reconocimiento de entidades. El lanzamiento de E-A-T (Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) subrayó la importancia de contenidos creíbles, precisos y dignos de confianza, mientras que 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. El BERT de Google (representaciones codificadoras bidireccionales a partir de transformadores) ayudó a analizar los matices en las consultas, moviendo la búsqueda incluso más cerca de la comprensión lingüística.
- Diversificación de plataformas (2010-actualidad): A medida que el comportamiento de los usuarios cambiaba hacia un uso más generalizado de los medios sociales, el descubrimiento se expandió por YouTube, TikTok, Reddit y Pinterest, cada uno con audience y señales de confianza únicas.
- El turno generativo (2022-2023): Con el lanzamiento de ChatGPT por parte de OpenAI, la IA generativa entró en las búsquedas. Bing integró GPT; Google lanzó Bard y AI Overviews. La búsqueda empezó a “responder”.”
- El SERP AI-first (2024-2025): AI Mode y Overviews reconfiguraron las SERP (páginas de resultados de los motores de búsqueda) en un espacio de trabajo conversacional, en el que el razonamiento y la síntesis importan más que la clasificación.
“La IA lleva años dando forma a la búsqueda, 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 busca la gente, y de cómo funciona la búsqueda.” - Charlie Kay
Cómo funcionan los LLM (grandes modelos lingüísticos) y su impacto en la búsqueda
Los grandes modelos lingüísticos, o LLM, son los cerebros detrás de ChatGPT, Gemini, Claude y todos los chatbot o resúmenes impulsados por IA que ha visto aparecer en los motores de búsqueda recientemente. Aprenden patrones en el lenguaje a partir de esta documentación y utilizan ese conocimiento para:
- Comprender las consultas en lenguaje natural,
- Genere respuestas fluidas, similares a las humanas,
- Resuma o reformule el contenido,
- Inferir relaciones entre palabras, conceptos e ideas.
Los LLM se entrenan en vastos conjuntos de data, tokenizado 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 mezcla el conocimiento estático con fuentes en tiempo real.
A diferencia de la búsqueda tradicional, las LLM no se limitan a rastrear la web para obtener resultados; construyen respuestas, a menudo razonando paso a paso. La visibilidad depende ahora de estar estructurado, accesible y “listo para razonar”.”
Google lanza la visión general de la IA y el modo IA
Antes, el SEO se centraba en optimizar las páginas para una consulta, pero con la búsqueda generativa ahora tenemos que optimizar para un espacio hiperpersonalizado, que da prioridad a la intención, a las consultas múltiples y al razonamiento. Las descripciones generales y el modo AI se construyen y funcionan de forma diferente a la búsqueda tradicional de Google.
- Perspectivas generales de la IA: 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 la SERP.
- Modo AI: El modo AI, una experiencia conversacional a pantalla completa, utiliza la expansión de consultas, las trazas de razonamiento y las comparaciones a nivel de párrafo, construyendo las respuestas de forma dinámica. 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.
Modo AI vs. Panorama AI: Una comparación lado a lado
Búsqueda por IA: ¿Quién la está adoptando?
Aunque la búsqueda por IA sigue siendo limitada, está creciendo rápidamente. Menos de dos por ciento del tráfico orgánico procede actualmente de búsquedas impulsadas por la IA, aunque el tráfico de referencia está aumentando considerablemente. ChatGPT y Perplexity dominan las referencias de IA, con una adopción más fuerte entre los audience más jóvenes y con mayor fluidez digital. La búsqueda tradicional sigue mandando, pero la trayectoria es clara.
Asistentes de IA: ¿Cuáles son los más utilizados?
A pesar de que las plataformas de IA sólo representan una fracción del uso digital total, sin duda están creciendo, y hay líderes en esta carrera.
A SparkToro x Datos Informe sobre el estado de las búsquedas muestra que ChatGPT se ha convertido en el asistente de IA dominante a nivel mundial, situándose entre los 5 destinos más visitados desde los motores de búsqueda tradicionales tanto en EE.UU. como en Europa, con una cuota de IA de ~30%. Un reciente estudio de SEMRush indica incluso que ChatGPT está ampliando realmente la forma en que la gente busca información.
Según la investigación, 63% de los usuarios de ChatGPT tienen menos 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. Sólo 13% de los usuarios de ChatGPT tienen 55 años o más y sólo un cinco por ciento son mayores de 65 años.
Qué significan estas estadísticas para los profesionales del marketing y las marcas
Existen 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:
- Investigación profunda audience: Pase de las palabras clave a los foros, las reseñas y las redes sociales data.
- Visibilidad y medición de la IA: Realice un seguimiento de las citas, las menciones y la influencia sin clics, no sólo de las clasificaciones.
- Adapte la estrategia a la plataforma: Optimice de forma diferente para Gemini, Copilot, Perplexity y ChatGPT.
- Creación de marca y relaciones públicas: Las menciones y la autoridad son señales críticas para la inclusión de la IA.
- Reputación y confianza: Los contenidos estructurados y claros en cuanto a los hechos se ajustan a los principios E-E-A-T.
- Optimización semántica y estructurada: El esquema y la claridad ayudan a la recuperación automática.
- Contenido multimodal: Optimice el texto, las imágenes, el vídeo y el audio.
- Arquitectura de contenidos: Cree contenidos modulares y “fragmentables” que la IA pueda utilizar.
- Rastreabilidad y acceso de agentes:Asegúrese de que los asistentes pueden acceder a los feeds y a las API.
- Retroalimentación y seguimiento: Haga un seguimiento de cómo las herramientas de IA citan y utilizan su contenido.
- Disposición agéntica: Prepárese para las transacciones dirigidas por IA en las que los asistentes gestionan los flujos de compra.
Conclusiones finales y una mirada al futuro
Tanto la búsqueda tradicional como la búsqueda con IA están creciendo: algunos estudios predicen que la búsqueda con IA superará a la búsqueda tradicional en 2028.
Una nueva investigación sugiere que 20% de los estadounidenses utilizan herramientas de IA 10 veces al mes. El modo IA y las visiones generales de Google están cambiando los comportamientos y su adopción se acelerará. Por ahora, el SEO tradicional sigue apuntalando la visibilidad de la IA: una buena clasificación se correlaciona con la citación en los resultados de la IA.
No se trata de la desaparición del SEO, sino de su evolución. Los profesionales del marketing deben pasar de la optimización para las clasificaciones a la optimización para el razonamiento, buscando la inclusión y la influencia en las respuestas generadas por la IA. Las marcas que prosperen combinarán aspectos fundamentales como productos sólidos, narración auténtica de historias y comprensión genuina del cliente con la adaptación a la nueva lógica de búsqueda de la IA.
“Las marcas que ganarán en este nuevo ecosistema son 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
