El Efecto «Regreso al Futuro» en la búsqueda con IA: Por qué tu Marca desaparece en ChatGPT ( y cómo solucionarlo)
Imagina que tu marca existe simultáneamente en miles de realidades paralelas. En una, ChatGPT te menciona como la opción principal para tu categoría. En otra conversación, apenas apareces. Y en una tercera, ni siquiera existes.
Algo así como lo que ocurre con la fotografía de Marty McFly en «Regreso al Futuro» ( espero que hayas visto al menos alguna película de la saga, sino te lo recominedo), tu presencia digital parpadea, se desvanece y se fortalece a través de infinitas líneas temporales conversacionales que no puedes controlar.
Esto que lo parece, no es ciencia ficción. Es la realidad del marketing digital que ha arrancado en 2025 y no va a parar de crecer durante 2026, donde la optimización para motores de IA (AIO/GEO) se ha convertido en el desafío más complejo que han enfrentado los profesionales del SEO en las últimas dos décadas ( incluyendo los updates más potentes de Google).
El paradigma del SEO tradicional ha colapsado: Ya no hay estabilidad
Durante dos décadas, en el mundo SEO hemos operado bajo un principio fundamental: la estabilidad. Optimizabas tu contenido, escalabas posiciones en Google y, con mantenimiento regular, esas posiciones se mantenían relativamente estables para millones de usuarios. Podías medir, predecir y defender tu visibilidad.
Ese modelo se ha roto completamente con la llegada de los sistemas de IA conversacional. Según datos de eMarketer, ChatGPT espera superar el 1% de la cuota de mercado de búsqueda en 2025, mientras que Google, visto lo visto, parece más decidido que nunca a potenciar su Modo IA y Gemini en Chrome.
Aunque todavía hay mucha complejidad técnica y desconocimiento sobre cómo funciona la IA ( recordemos que no cada LLM tiene sus propios algoritmos y formas de tratar la información) y cómo trabajar en este nuevo paradigma, hay puntos en común: la necesidad de que los especialistas en marketing se centren en enfoques temáticos para la creación de contenido, desarrollen la autoridad de la marca para las citas de IA y se vuelvan más predictivos en su enfoque de cómo los consumidores interactúan en línea.
Para mí, el verdadero cambio no está tanto en los números y la adopción de los LLMs como fuentes de información, sino en la naturaleza fundamental de cómo funciona la visibilidad en los resultados de la Ia generativa.
Si bien cada motor tiene un enfoque diferente , la realidad es que el éxito depende de las fuentes y la calidad.
Buscan responder preguntas de diversas maneras, y las citas son comunes en todos los ámbitos. Consultan «fuentes fidedignas» para ver si esa fuente responde a la pregunta y, luego, parecen saber si es citable.
ChatGPT/search no necesita respuestas directas; las asimila y las expresa en su propio lenguaje. A primera vista, cita y enlaza principalmente a fuentes desarrolladas con la colaboración de importantes editoriales.
Google busca contenido citable, que esté en la parte superior de la página, no oculto. También busca que la pregunta tenga una respuesta directa.
Perplexity, que ha aumentado constantemente las referencias de tráfico ( 31% en junio), se centra en citas académicas y de investigación, pero ha tenido problemas con la atribución y las fuentes.
Bing GSE está diseñando sus resultados de búsqueda para satisfacer a los usuarios de un modo que fomente el descubrimiento en los sitios web que originan el contenido.
La eliminación de contenido generado por el usuario (CGU) y las reseñas de Reddit y Quora se han reducido casi a cero en AI Overviews es ya una evidencia.
Las tres fuentes de la inconsistencia de resultados en IA
1. Generación probabilística: El caos del autocompletado inteligente
Los modelos de grandes lenguaje (LLMs) como Chat GPT, Claude, Perplexity, Gemin,…no recuperan información almacenada; la predicen token a token mediante distribuciones de probabilidad. Piensa en ello como el autocompletado de tu smartphone, pero exponencialmente más sofisticado.
El parámetro de «temperatura» controla el grado de audacia del modelo al elegir la siguiente palabra. A temperatura 0, el modelo siempre selecciona la opción más probable, generando respuestas consistentes pero rígidas. A temperaturas más altas (la mayoría de sistemas de IA de consumo utilizan valores entre 0,7 y 1,0), el modelo explora un rango más amplio de posibilidades, introduciendo variación natural.
El resultado: La misma pregunta formulada dos veces puede producir respuestas considerablemente diferentes. Las investigaciones demuestran que incluso con configuraciones supuestamente deterministas, los LLMs presentan varianza en la salida con entradas idénticas. Esto no es un error del sistema; es fundamental para su funcionamiento.
Como explica la documentación de IBM sobre temperatura en LLMs, una temperatura más alta aumenta la probabilidad de que el modelo seleccione tokens menos probables, creando respuestas más diversas pero potencialmente menos consistentes. Para las marcas, esto significa que tu visibilidad fluctúa por diseño, no por accidente.
Además, a todo esto hay que unirle un dato preocupante ( y que la mayoría de usuarios ignoran): según un estudio de marzo de 2025 realizado por Columbia Journalism Review las herramientas de búsqueda impulsadas por IA con frecuencia ofrecen respuestas incorrectas con una “confianza alarmante”.
El estudio probó ocho importantes motores de búsqueda de IA y descubrió que los chatbots en conjunto proporcionaban respuestas inexactas más del 60% del tiempo, casi siempre sin reconocer la incertidumbre.
Y aún peor: los modelos de IA premium fueron incluso más propensos a dar respuestas incorrectas con seguridad que sus contrapartes gratuitas, lo que contradice la suposición de que los servicios de IA pagos son más confiables.
2. Dependencia del contexto: la memoria fragmentada
A diferencia de la búsqueda tradicional donde cada consulta se evalúa independientemente, las conversaciones con IA son fundamentalmente acumulativas. Todo el hilo de conversación se convierte en información directa para cada respuesta.
Si un usuario pregunta sobre «hoteles familiares en Barcelona» después de hablar de «viajes económicos» frente a «experiencias de lujo», la IA genera respuestas completamente diferentes. Los mensajes anteriores influyen profundamente en lo que se genera posteriormente.
Aquí surge un problema técnico crítico: el fenómeno «Lost in the Middle» (perdido en el medio). Según investigaciones de la Universidad de Stanford y UC Berkeley publicadas en 2023, los LLMs tienen dificultades para utilizar de forma fiable la información de contextos largos. El rendimiento es significativamente mayor cuando la información relevante aparece al principio o al final del contexto de entrada, degradándose drásticamente cuando debe acceder a información situada en el medio.
Este efecto es similar al fenómeno de primacía/recencia conocido en psicología humana: recordamos mejor lo primero y lo último que escuchamos, mientras que la información del medio tiende a perderse.
Qué significa esto para las marcas: Basicamente, que la visibilidad puede degradarse no solo entre conversaciones separadas, sino dentro de una única sesión de investigación larga. A medida que el contexto del usuario se acumula y la conversación se extiende, la capacidad de la IA para mantener patrones de citación consistentes se debilita. Si fuiste mencionado en los primeros intercambios de una conversación de 30 turnos, esa información puede haberse «perdido» hacia el final.
3. Discontinuidad temporal: el reinicio constante
Cada nueva instancia de conversación comienza desde una línea base diferente. Los sistemas de memoria ayudan de estos sistemas, pero de momento siguen siendo imperfectos.
La memoria de la IA funciona a través de dos mecanismos:
- Recuerdos guardados explícitos: Datos que la IA almacena intencionalmente
- Referencia del historial de chat: Búsqueda de conversaciones pasadas
Ninguno proporciona continuidad completa. Incluso cuando ambos están habilitados, la referencia del historial recupera lo que «parece relevante, no todo lo que es relevante«.
Como han experimentado muchos usuarios de sistemas como ChatGPT con documentos cargados, la inconsistencia en el acceso a información previamente proporcionada puede ser frustrante: la plataforma «olvida» hechos críticos justo cuando más se necesitan.
Resultado: La visibilidad de tu marca posiblemente se restablece parcial o completamente con cada nueva línea temporal conversacional.
El problema del portador de contexto: un caso práctico
Consideremos el viaje de investigación de Sara, una usuaria típica que está planificando las vacaciones familiares del próximo verano:
Lunes por la mañana (ChatGPT): Pregunta «¿Cuáles son los mejores destinos familiares en Europa?». ChatGPT recomienda Italia, Francia, Grecia y España. Por la noche, profundiza en Italia. ChatGPT recuerda el contexto comparativo.
Miércoles (ChatGPT, conversación nueva): Pregunta «Cuéntame más datos sobre Italia para familias». Los recuerdos guardados incluyen «tiene hijos» e «interés en viajes europeos». La referencia del historial podría recuperar fragmentos del lunes, pero esta recuperación es selectiva.
La respuesta se basa en la del lunes, pero no es una continuación. Es una nueva línea temporal con memoria con pérdida, como una copia JPEG de una fotografía donde los detalles se pierden en la compresión.
Viernes (Perplexity): Pregunta «¿Qué es mejor para viajar en familia, Italia o España?». No recuerda nada de la investigación anterior, por que es la primera consulta. Desde la perspectiva de Perplexity, esta es su primera pregunta sobre viajes europeos. A partir de aquí, se inicia el mismo proceso que en Chat GPT
Sara es la «portadora de contexto» en cada búsqueda, pero lo transporta entre plataformas e instancias que no pueden sincronizarse completamente para una marca de hoteles por ejemplo:
- Lunes en ChatGPT: Puede aparecer en la respuesta con contexto completo
- Miércoles en ChatGPT: Memoria con pérdida; quizás la menciona, quizás no
- Viernes en Perplexity: Nunca existió. Y posiblemente, nunca existirá.
La misma marca ha fluctuado entre tres realidades distintas, cada una con diferente profundidad de contexto y diferentes distribuciones de probabilidad.
Por qué falla el pensamiento SEO tradicional
Básicamente, porque el modelo tradicional era predecible. Los algoritmos de Google eran lo suficientemente estables como para:
- Optimizar una vez y asegurar el mantenimineto de posiciones
- Realizar pruebas A/B de cambios y ver resultados
- Avanzar hacia posiciones predecibles
- Defender esas posiciones a lo largo del tiempo
Este modelo se rompe completamente en sistemas de IA por tres razones fundamentales:
1º No hay una clasificación persistente en el tiempo
Tu visibilidad se restablece con cada conversación. A diferencia de Google, donde la posición 3 se mantiene entre millones de usuarios, en IA cada conversación es un nuevo cálculo de probabilidad. Estás luchando por citación consistente en líneas temporales discontinuas.
2º El contexto gana importancia
La visibilidad depende de preguntas anteriores. El competidor mencionado en la pregunta anterior tiene ventaja de contexto en la pregunta actual. La IA podría enmarcar las comparaciones favoreciendo el contexto establecido, incluso si tu oferta es objetivamente mejor que la de tus competidores.
3º Trabajamos con resultados probabilísticos
El SEO tradicional buscaba la primera posición para la palabra clave X. La optimización con IA busca una mejorar las probabilidades de citación en infinitas rutas de conversación. No buscamos una clasificación, sino una distribución de probabilidad favorable.
Qué impacto real tienen estas inconsistencias en cualquier negocio
Esta fragmentación tiene consecuencias bastante tangibles en distintos campos de un negocio:
- Argumentos comerciales incompletos: Los equipos preparan sus argumentos de ventas basándose en lo que «dice la IA», pero la IA, ahora sabemos que, proporciona información diferente según el orden de las preguntas.
- Bases de conocimiento ineficaces: Los agentes de atención al cliente no pueden consultar el contexto previo de conversaciones inconexas.
- Marketing conjunto fallido: La IA cita a un socio consistentemente pero al otro esporádicamente, creando desequilibrios no planificados.
- Directrices de marca inaplicables: Los mensajes optimizados para canales estáticos aparecen textualmente en una conversación y nunca aparecen en otra.
El desafío de la medición
La pregunta ya no es «¿Nos han citado?», sino «¿Con qué frecuencia nos citan en diferentes momentos de la conversación?»
Según datos de BrightEdge de junio 2025, las empresas están adoptando significativamente la Optimización de Motores Generativos (GEO). Las métricas tradicionales de «share of voice» deben evolucionar hacia «consistencia de mención».
Esto requiere pruebas sistemáticas y continuas, incluso si hay que formular consultas manualmente y registrar respuestas para identificar patrones de varianza.
Los 3 pilares de la coherencia intertemporal
1. Fundamentación Autoritaria: Contenido que se ancla a través de las líneas temporales
La fundamentación autoritaria funciona como la fotografía de Marty: un punto de referencia que existe a lo largo de las líneas de tiempo. No garantiza la citación, pero consolida la existencia de tu marca en las conversaciones.
Elementos clave:
- Datos estructurados: Marcado Schema.org para productos, servicios y ubicaciones que las máquinas pueden analizar sin ambigüedades
- Fuentes de primera mano: Autoridad independiente de interpretación de terceros
- Claridad semántica: Descripciones que funcionan independientemente del contexto conversacional
- Densidad semántica: Hechos concisos que evitan la superfluidad
Ejemplo: Un hotel con características de accesibilidad detalladas y estructuradas se cita constantemente, ya sea que el usuario haya preguntado sobre accesibilidad al inicio o después de explorar otros diez hoteles. La autoridad del contenido trasciende el contexto y el momento.
Como señala Search Engine Land, la optimización GEO exitosa se centra en maximizar la «ganancia de información» (information gain): ofrecer perspectivas originales, datos estructurados y señales de alta confianza que los modelos de IA priorizan al sintetizar contenido.
El contenido debe ser completo y abarcar diversos tipos, como texto, vídeo, infografías y elementos interactivos.
Este enfoque garantiza que el contenido satisfaga las diversas preferencias de los usuarios y proporcione información en formatos más accesibles y atractivos.
Los motores de IA necesitan ver que su contenido esté aprobado (validado) por otros expertos, así como también por contenido y reseñas generadas por los usuarios.
Asegúrate de que tu contenido llegue a personas influyentes expertas y se conecte con fuentes y webs con autoridad y presencia en los resultados de IA relacionados .
Obtener la validación de terceros y las menciones de que tu contenido es confiable y tus productos o servicios son útiles y adeciuados, se vuelve una necesidad básica ( como los enlaces lo eran unos años atrás) .
Las descripciones generales generada por IA están dirigida a usuarios que buscan una comprensión más amplia de un sector, un campo, una idea,… Pueden ofrecer una explicación conversacional que abarque diversos aspectos, como:
- Aspectos báscios a la hora de elegir un producto o servicio.
- Diferentes tipos y sus características.
- Opciones disponibles en el mercado.
- Comprender las diferencias y su importancia.
- Mejores prácticas para usarlo
- Consejos para el mantenimiento.
Anticipar y abordar consultas relacionadas ayuda a construir la credibilidad del sitio y mejora las posibilidades de aparecer en las respuestas generadas por IA.
Como ya ha ocurrido en Google en los últimos tiempos, EEAT será clave para obtener visibilidad en la búsqueda impulsada por IA, pero no se trata solo de optimización.
Las marcas deben convertirse en fuentes expertas en las que los modelos de IA confíen, hagan referencia y citen.
Aquellos que inviertan en credibilidad, experiencia y autoridad en el mundo real sobrevivirán en los panoramas de búsqueda impulsados por IA, y aquellos que no lo hagan se desvanecerán en la irrelevancia.
Ver Cómo aparecer en Google y las respuestas de IA en 2026. Mejora tu EEAT, por si acaso.
2. Optimización de múltiples instancias: contenido para secuencias de consulta
Deja de optimizar para consultas individuales. Empieza a optimizar para secuencias de consultas: cadenas de preguntas en múltiples instancias de conversación.
Desarrollar grupos de contenido en torno a estos temas centrales, abarcando diferentes aspectos, subtemas y temas relacionados. Cada contenido dentro de un grupo debe complementar y apoyar a los demás, creando una narrativa cohesiva para múltiples usuarios.
No te centras en palabras clave, sino en resiliencia del contexto. Contenido que funciona independientemente de:
- Si es la primera o decimoquinta respuesta
- Si se menciona o ignora a la competencia
- Si el usuario está empezando desde cero o investigando a fondo
Prueba sistemática:
- Consultas de inicio en frío: Preguntas genéricas sin contexto previo
- Contexto de competencia establecido: El usuario habló sobre la competencia y luego preguntó sobre tu categoría
- Consultas de intervalo temporal: Días después, en conversación nueva con memoria con pérdida
Objetivo: Minimizar la tasa de desvanecimiento en las instancias temporales.
Si te citan el 70% de las veces en arranques en frío pero solo el 25% después de establecer el contexto de la competencia, tienes un problema de resiliencia del contexto, no un problema de calidad del contenido.
3. Medición de la Estabilidad de Respuesta: Seguimiento de Consistencia de Citas
Deja de medir solo frecuencia de citas. Empieza a medir consistencia de citas: la fiabilidad con la que te presentas en las variaciones de la conversación.
La analítica tradicional indicaba cuántas personas te encontraron. La analítica de IA debe indicarte la fiabilidad con la que te encuentran a través de infinitas rutas conversacionales posibles. Es la diferencia entre medir el tráfico y medir campos de probabilidad.
Métricas clave:
- Índice de Visibilidad de Búsqueda (IVB): Porcentaje de consultas de prueba donde se te cita
- Puntuación de Estabilidad del Contexto (PEC): Varianza en la tasa de citas entre diferentes secuencias de preguntas
- Tasa de Consistencia Temporal (TCT): Tasa de citas cuando la misma consulta se realiza con días de diferencia
- Recuento de Citas Repetidas (RCR): Frecuencia con la que apareces en preguntas de seguimiento una vez establecido
Prueba la misma pregunta central en diferentes contextos conversacionales. Mide la varianza de citas. Acepta la varianza como fundamental y optimiza para mantener coherencia dentro de esa varianza.
Qué significa todo esto para tu empresa
Para CMOs y Directores de Marketing
La consistencia de la marca ahora es probabilística, no absoluta. Solo puedes trabajar para aumentar la probabilidad de una apariencia consistente en las distintas líneas de tiempo conversacionales.
Esto requiere:
- Presupuestos de optimización constantes, no soluciones puntuales
- Evolución de KPIs: De «share of voice» a «consistencia de mención»
- Herramientas de monitorización: Plataformas como Semrush Enterprise AIO, Ahref Brand Radar, … para rastrear visibilidad de marca en contenido generado por IA
Para Equipos de Contenido
La prioridad cambia de contenido integral a contenido adaptable al contexto.
Los contenidos deben:
- Ser independientes: Funcionar sin contexto previo
- Conectarse con contexto más amplio: Integrarse en narrativas más grandes
- Construir profundidad semántica que resista la permutación del contexto
No se trata de cobertura de palabras clave, sino de densidad semántica que sobrevive a las discontinuidades temporales.
Para Equipos de Producto
Nuestros argumentos, beneficios, ofertas,… deben funcionar en todas las líneas temporales conversacionales, donde los usuarios no pueden consultar conversaciones previas.
Los datos estructurados y completos son cruciales:
- Cada descripción de producto debe funcionar de forma independiente
- Al mismo tiempo, debe conectarse con la narrativa general de la marca
- Schema markup, entidades claramente definidas y formato estructurado son ahora críticos.
Navegando por las líneas de tiempo de la IA generativa
Las marcas que tendrán éxito en los sistemas de IA no serán aquellas con el «mejor» contenido en términos tradicionales. Serán aquellas cuyo contenido logre alta probabilidad de citación en infinitas instancias de conversación.
Contenido que funcione:
- Si el usuario empieza con tu marca o te descubre después de que se establezca el contexto de la competencia
- A través de lagunas de memoria y discontinuidades temporales de los LLMs
- En la conversación del lunes por la mañana y la del miércoles por la noche
- En las que el usuario que menciona primero a la competencia y en las que no
- En el proceso de investigación que empieza por el precio y el que empieza por la calidad
Como Marty McFly tuvo que asegurarse de que sus padres se enamoraran para no desaparecer de la fotografía, las empresas deben garantizar que su contenido mantenga una presencia relevante en diferentes contextos para evitar que sus marcas desaparezcan de las respuestas de IA.
La fotografía empieza a parpadear. La visibilidad de tu marca se restablece en miles de líneas temporales conversacionales a diario, cada hora. Los factores técnicos que lo provocan —generación probabilística, dependencia del contexto, discontinuidad temporal— son fundamentales para el funcionamiento de los sistemas de IA.
La pregunta no es si tu marca aparece en las respuestas de IA. La pregunta es si aparece consistentemente en las distintas líneas de tiempo que importan.
La pregunta que debes formularte como empresa es si puedes ver ese parpadeo y si estás preparado para optimizar la consistencia de tu marca en realidades discontinuas.
Pero lo peor es que el Black SEO, ha vuelto
Dejando a un lado las alucinaciones obvias, los consumidores tendemos a confiar en las respuestas de la IA . Esto se convierte en un problema cuando dichas respuestas pueden ser manipuladas. De crear alucinaciones deliberadamente, diseñadas e introducidas en el LLM para beneficio de alguien. Probablemente no para el tuyo.
Google ha dedicado muchos esfuerzos en desarrollar algoritmos cada vez más sofisticados para neutralizar y penalizar las técnicas que algunos utilizaban para manipular los rankings de búsqueda. Y hoy en la búsqueda orgánica la probabilidad de obtener un beneficio a largo plazo ya no compensa el esfuerzo ni el gasto de intentar hacer Black Seo.
Ahora, el panorama cambia de nuevo y la IA se conierte en terreno fertil para probar todo tipo de «trampas». Anthropic, la empresa de Claude, publicó los resultados de un estudio conjunto con el Instituto de Seguridad de IA del Reino Unido y el Instituto Alan Turing sobre el impacto del envenenamiento de IA en los conjuntos de datos de entrenamiento. El hallazgo más alarmante fue su facilidad.
Los investigadores descubrieron que, independientemente del volumen de datos de entrenamiento, los cibercriminales solo necesitan contaminar el conjunto de datos con unos 250 documentos maliciosos para introducir una puerta trasera que puedan explotar.
Imagina ¿qué envenenamos a una IA para que les diga a los consumidores que investigan tu marca que tu producto estrella no cumple con los estándares de seguridad? ¿O que carece de una característica clave para el usuario?…
En la búsquefa orgáncia es fácilementa adivinable que has sido vísctima de un ataque malicioso: caida de posisiciones, caída de tráfico,… Pero, si resulta que alguien ha envenenado la IA contra tu marca, solucionar el problema no será fácil. Para cuando la mayoría de las marcas se dan cuenta de que han sido envenenadas, el ciclo de entrenamiento habrá finalizado. Los datos maliciosos ya estarán integrados en el LLM, moldeando silenciosamente cada respuesta sobre tu marca o categoría.
Y actualmente no está nada claro cómo se podrían eliminar los datos maliciosos. ¿Cómo se identifica todo el contenido malicioso difundido por internet que podría estar infectando los datos de entrenamiento de LLM? ¿Cómo se logra entonces su eliminación completa de los datos de entrenamiento de cada LLM?. Pocas marcas tienen suficiente autoridad para obligar a las empresas a intervenir en sus plataformas para solucionar este tipo de problemas.
Vigila las webs que los Black Hackers suelen explotar para realizar sus actividades: redes sociales, foros, reseñas de productos y cualquier lugar que permita contenido generado por el usuario (CGU). Configura herramientas de monitorización de marca para detectar sitios web no autorizados o falsos que puedan aparecer. Monitoriza la opinión sobre la marca para identificar cualquier aumento repentino de menciones negativas.
Hasta que los LLM desarrollen medidas más sofisticadas contra el envenenamiento por IA, la mejor defensa que tenemos es la prevención.
El Estado del SEO para IA, AIO, ASO o GEO en 2025 y 2026
Estamos todavía en una fase muy temprana de esta revolución que ha supuesto la llegada de la IA, ya no solo a las búsquedas, sino a toda la gestión empresarial ( automatización de tareas en todos los departamentos), pero lo que está claro es que a lo largo de 2026 todo lo que hemos visto en este artículo ganará más importancia ( recuerda lo que les pasó a las cadenas de video clubs con llegada de las plataformas de streaming) y te empresa debe adaptarse a esta nueva realidad.
Según investigación reciente de Search Engine Land basada en una encuesta a 342 profesionales de marketing digital:
- 84% reconoce el término GEO (Generative Engine Optimization)
- Solo 14% usa «SEO» para describir el trabajo de optimización para chatbots como ChatGPT y Gemini
- ASO (Answer Search Optimization) experimentó un aumento del 152% en búsquedas
- GEO creció 121%, señalando que el descubrimiento liderado por generativos está ganando tracción.
- En el futuro, distintos tipos de consumidores utilizarán los motores para diversos tipos de uso, y cada motor citará fuentes comunes y otras específicas, como noticias, académicos y editoriales. Veamos cómo evoluciona; es algo que estoy investigando ahora mismo.
- Recuerda siempre que todo varía según tu sector y tipo de negocio.
- Lo que sucede este mes puede ser diferente a lo que ocurrirá en siguiente mientras los distintos motores encuentran su equilibrio.
Eso si, los datos de Indeed muestran más de 33.250 publicaciones de empleo en EE.UU. relacionadas con estos términos, indicando una demanda real de habilidades en optimización de IA.
Y esto es solo el principio… en un futuro próximo es posible que se consolide un equilibrio entre el marketing online clásico, la adaptación a la IA y mejoras en el descubrimiento del funcionamiento de los nuevos motores de IA a medida que crecen y se consolidan. Es un momento emocionante, y creo que un poco de paciencia nos ayudará a todos a salir adelante.
Artículo publicado en seoinhouse.es – Tu agencia SEO de referencia para estrategias avanzadas de SEO y optimización para motores de IA.
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