Por qué el SEO tradicional ya no es suficiente en la era de la IA
El SEO tradicional se enfoca en posicionar páginas web en los buscadores para generar clics, mientras que la nueva era de la IA, impulsada por LLM (Grandes Modelos de Lenguaje) como ChatGPT, Claude o Copilot, busca proporcionar respuestas directas y concisas a las preguntas de los usuarios.
Esto significa un cambio importante en la visión clásica de SEO: Pasamos de optimizar para clics a optimizar para «citas» y para influir en lo que las herramientas de IA dicen sobre tu marca, otorgando credibilidad instantánea.
¿Qué es el AEO (Answer Engine Optimization) y cómo se diferencia del SEO tradicional?
El AEO (Answer Engine Optimization), también llamada: GEO (Generative Engine Optimization) o LLMO (LLM Optimization) es el proceso de optimizar contenido para que las inteligencias artificiales generativas y lenguajes LLM lo seleccionen como respuesta directa.
Con el lanzamiento del Modo AI en EE. UU. y la expansión global de AI Overviews, los especialistas en marketing debemos adaptar proactivamente nuestras estrategias para cumplir con las expectativas cambiantes de los usuarios y de los algoritmos de Google y el resto de buscadores de IA generativa.
En mi opinión, esto es imparable y ha llegado para sustituir paulatinamente a más de 20 años de navegación por enlaces. Google quiere dominar la búsqueda generativa donde el usuario podrá seguir navegando dentro de su ecosistema, mucho más fácilmente que ahora. Hay una generación que ya no utiliza principalmente como motor de búsqueda en favor de TikTok o Instagram. La posible obligación de vender su navegador Chrome,… todo juega a favor de esta transformación.
Ver Cómo sobrevivir en un mundo de búsquedas generadas por IA, con menos clics
Objetivos del SEO vs. AEO
A diferencia del SEO tradicional que busca posicionar páginas para generar clics y se basa en el ranking web y los enlaces, el AEO tiene como objetivo ser elegido como respuesta directa por una IA, proporcionando la información sin que el usuario tenga que visitar la página necesariamente.
La diferencia ahora reside en la recuperación. No importa lo pulido o fiable que parezca tu contenido para una persona si la máquina nunca lo incluye en el conjunto de respuestas. La recuperación no se trata solo de si tu página existe o si está técnicamente optimizada. Se trata de cómo las máquinas interpretan el significado de tus palabras.
Ver Búsqueda con IA: Por qué los fundamentos SEO importan más que nunca
Los motores de recuperación no leen como los humanos. Codifican el significado en vectores y comparan similitudes. Si tu fragmento de contenido comparte muchas de las mismas señales que la incrustación de la consulta, se recupera. Si no, permanece invisible, por muy elegante que sea la prosa.
Los humanos valoran la densidad de palabras clave. Las máquinas valoran la superposición. Una oración densa puede ser admirada por los lectores, pero la máquina la omite si no se superpone con el vector de consulta. Un pasaje más largo que repite sinónimos, reformula preguntas y presenta entidades relacionadas puede parecer redundante para las personas, pero se alinea mejor con la consulta y facilita la recuperación.
Los sistemas generativos no ingieren ni recuperan páginas web completas. Trabajan con fragmentos. Los modelos de lenguaje grandes se combinan con bases de datos vectoriales en sistemas de generación aumentada por recuperación (RAG). Cuando se recibe una consulta, se convierte en una incrustación. Esta incrustación se compara con una biblioteca de incrustaciones de contenido. El sistema no pregunta «¿cuál es la página mejor escrita?», sino «¿qué fragmentos se encuentran más cerca de esta consulta en el espacio vectorial?».
Se enfoca más en la claridad, relevancia y estructura semántica del contenido, favoreciendo formatos como FAQs, listas y respuestas concisas.
| Aspecto | Optimización para IA (AEO) |
|---|---|
| Objetivo principal | Ser la fuente elegida por la IA (Google LLM, ChatGPT, Copilot AI, Perplexity) para ofrecer respuestas claras, útiles y fiables. |
| Optimización para citas, no clics | El contenido se centra en ser citado directamente por la IA como respuesta, sin depender de que el usuario visite la página. |
| Conciencia de marca e influencia en la narrativa de la IA | Construir notoriedad de marca e influir en lo que la IA dice sobre ella, ganando credibilidad al ser mencionado junto a líderes de la industria. |
| Claridad, relevancia y estructura semántica | Contenido claro, útil y bien estructurado, con lenguaje natural y conversacional. Se utilizan listas, tablas, ejemplos, resúmenes y subtítulos descriptivos para facilitar la extracción por la IA. |
| Respuesta directa sin visita web | La IA proporciona la información directamente, eliminando la necesidad de que el usuario haga clic en la web original. |
| Calidad de la respuesta por encima de la posición | Los LLM priorizan las mejores respuestas, incluso si la página está fuera del top 20 en Google. Una publicación de página 4 puede ser más citada que una en top 5 si ofrece mejor respuesta. |
| Reforzamiento del EEAT | Agregar biografías de autores, citar fuentes de autoridad y mostrar estudios o certificados para reforzar Expertise, Authoritativeness y Trustworthiness. |
Las diferencias fundamentales entre el SEO tradicional y el AEO son las siguientes:
- Objetivo: El SEO busca posicionar páginas en los buscadores, mientras que el AEO busca ser seleccionado como respuesta directa por una IA.
- Interacción del usuario: En el SEO se requiere un clic hacia la web, mientras que el AEO busca dar la respuesta directamente sin que el usuario visite la página.
- Formato de contenido: El SEO tradicional suele usar artículos largos, blogs o landing pages. En cambio, el AEO favorece formatos como FAQs, listas y respuestas claras y concisas.
- Posicionamiento: El SEO se basa en el ranking web, los enlaces y la autoridad de dominio. El AEO se basa en la claridad, la relevancia y la estructura semántica del contenido.
Es crucial optimizar para AEO porque los modelos de lenguaje como ChatGPT, Perplexity, Gemini o Claude están transformando la forma en que los usuarios acceden a la información, y aunque su volumen de búsqueda actual es menor que el de Google, sus tasas de crecimiento son significativas.
- Estas IA influyen directamente en el descubrimiento de marcas y productos, proporcionan respuestas instantáneas y se están integrando en navegadores y asistentes de voz.
- Si tu web no aparece en sus respuestas, es probable que la competencia sí lo haga, perdiendo una ventaja competitiva clave.
- Además, los LLM priorizan las mejores respuestas, incluso si provienen de posiciones más allá del top 20 en los resultados de búsqueda tradicionales.
En esencia, con AEO, ya no se optimiza para clics, sino para «citas», buscando influir en lo que las herramientas de IA dicen sobre una marca, lo que nos puede otorgar credibilidad instantánea.
| Aspecto | SEO Tradicional | Optimización para IA (AEO/GEO/LLMO) |
|---|---|---|
| Objetivo principal | Posicionar páginas web en buscadores para generar clics y visitas al sitio. | Ser seleccionado por la IA como respuesta directa, priorizando «citas» y credibilidad de marca sin necesidad de clics. |
| Interacción del usuario | El usuario debe hacer clic en un enlace para acceder al contenido. | La IA entrega la respuesta directamente al usuario, reduciendo o eliminando la necesidad de visitar la página. |
| Formato y estructura del contenido | Favorece artículos largos, blogs y páginas completas. | Priorización de formatos concisos y fáciles de extraer: FAQs, listas, tablas, resúmenes breves y lenguaje conversacional en forma de preguntas y respuestas. |
| Factores de posicionamiento | Ranking web, enlaces, autoridad de dominio, localización y comportamiento del usuario. | Claridad, relevancia y estructura semántica. Los LLM priorizan la mejor respuesta, aunque la página no esté en las primeras posiciones de Google. Ejemplo: contenido en la página 4 puede ser citado más que uno en el top 5. |
| Comportamiento de la IA (Query Fan-Out) | Optimización para consultas individuales. | La IA genera múltiples subconsultas para explorar intenciones y relaciones. Se optimiza para “redes de intención” y micro-respuestas, no solo para keywords o páginas completas. |
| Estabilidad de los resultados | Relativamente estable: las páginas mejor posicionadas suelen recibir más tráfico. | Alta volatilidad: el Modo IA de Google cambia las fuentes en el 91% de los casos y solo un 14% coincide con el top 10 orgánico. Se requiere cobertura temática, adaptabilidad y consistencia. |
¿Cómo puedo optimizar mi web para aparecer en las respuestas de IA (AEO)?
Para optimizar tu web para AEO, es fundamental crear contenido útil, claro y bien estructurado que responda a preguntas frecuentes e incluya secciones prácticas.
- Usa un lenguaje natural y conversacional, formulando títulos y subtítulos como preguntas.
- Facilita la extracción de contenido con listas, tablas y mini-resúmenes.
- Implementa datos estructurados (Schema.org), especialmente FAQPage, HowTo, Article, y Product.
- Refuerza tu EEAT (Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) añadiendo biografías de autores, citando fuentes de autoridad y mostrando casos reales.
- Refuerza la Autoridad de tu dominio. Crea contenido de valor y participa en plataformas sociales.
Ver SEO para IA. 17 Estrategias para que tu contenido sea seleccionado por los LLM
La diferencia ahora reside en la recuperación. No importa lo pulido o fiable que parezca tu contenido para una persona si la máquina nunca lo incluye en el conjunto de respuestas. La recuperación no se trata solo de si tu página existe o si está técnicamente optimizada. Se trata de cómo las máquinas interpretan el significado de tus palabras.
Los motores de recuperación no leen como los humanos. Codifican el significado en vectores y comparan similitudes. Si tu fragmento de contenido comparte muchas de las mismas señales que la incrustación de la consulta, se recupera. Si no, permanece invisible, por muy elegante que sea la prosa.
Los humanos valoran la densidad de palabras clave. Las máquinas valoran la superposición. Una oración densa puede ser admirada por los lectores, pero la máquina la omite si no se superpone con el vector de consulta.
Un pasaje más largo que repite sinónimos, reformula preguntas y presenta entidades relacionadas puede parecer redundante para las personas, pero se alinea mejor con la consulta y facilita la recuperación.
En la era de las palabras clave del SEO, la densidad y la superposición se confundían con las prácticas de optimización. Escribir con naturalidad e incluir suficientes variaciones de una palabra clave solía lograr ambos objetivos. En la recuperación GenAI, ambos difieren. Optimizar para uno no garantiza el otro.
Los sistemas generativos no ingieren ni recuperan páginas web completas. Trabajan con fragmentos. Los modelos de lenguaje grandes se combinan con bases de datos vectoriales en sistemas de generación aumentada por recuperación (RAG).
Ver Los problemas de JavaScript en buscadores LLM. Cómo solucionarlos
Cuando se recibe una consulta, se convierte en una incrustación. Esta incrustación se compara con una biblioteca de incrustaciones de contenido. El sistema no pregunta «¿cuál es la página mejor escrita?», sino «¿qué fragmentos se encuentran más cerca de esta consulta en el espacio vectorial?».
Si las máquinas dividen la página en fragmentos: pasajes pequeños y ricos en contexto que responden preguntas precisas.
Aquí es donde la ramificación cobra sentido. Cada rama de tu mapa de ramificación puede ser un fragmento independiente. Cuantas más ramas relevantes cubras, mayor será tu densidad semántica, lo que puede ayudar con:
- Fortaleces tu densidad semántica: Si abarcas múltiples ángulos relacionados de forma clara y concisa, tu fragmento parece semánticamente más sólido. Más señales indican a la IA que este pasaje probablemente responda a la pregunta.
- Cuanto más claras y relevantes sean las secciones que escribas, más posibilidades tendrás de que una IA extraiga tu trabajo.
- Si tu contenido se alinea con más formas en que las personas formulan sus consultas, la IA tendrá más razones para confiar en tu fragmento al resumir. Esto no garantiza la recuperación, pero facilita la alineación.
- Tratar bien un tema demuestra autoridad . Esto puede ayudar a que tu sitio web genere confianza, lo que favorece la recuperación y las citas.
Puedes usar herramientas como AnswerThePublic, AlsoAsked, WriterZen,… para descubrir preguntas relacionadas con una temática y comenzar a desplegar el famoso FanOut
Ver Google Web Guide: Nueva forma de búsqueda con IA que revoluciona los resultados en Google
Si la superposición impulsa la recuperación, ¿significa que la densidad no importa? . NO, la superposición te permite ser recuperado. La densidad te hace creíble. Una vez que tu fragmento se publica, un humano aún tiene que leerlo. Si ese lector lo encuentra inflado, repetitivo o descuidado, tu autoridad se erosiona. La máquina decide la visibilidad. El humano decide la confianza.
- Un contenido con una alta densidad de lectura pero poca superposición se lee bien, pero puede que nunca se recupere.
- Un contenido con una alta densidad de lectura pero baja superposición puede recuperarse constantemente, pero frustra a los lectores. La estrategia ganadora consiste en conseguir ambas.
Imaginemos dos pasajes que responden a la misma pregunta:
Versión densa: “Los sistemas RAG recuperan fragmentos de datos relevantes para una consulta y los envían a un LLM”.
Versión superpuesta: “La generación aumentada por recuperación o RAG, recupera fragmentos de contenido relevantes, compara sus incorporaciones con la consulta del usuario y pasa los fragmentos alineados a un modelo de lenguaje grande para generar una respuesta”.
Ambas son correctas. La primera es compacta y clara. La segunda es más extensa, repite entidades clave y usa sinónimos. La versión densa tiene mejor puntuación entre los humanos. La versión superpuesta tiene mejor puntuación entre las máquinas. ¿Cuál se recupera con más frecuencia? La versión superpuesta. ¿Cuál genera confianza una vez recuperada? La densa.
Si eliges la superposición, de momento parece una apuesta segura, ya que al menos te ayuda a posicionarte en Google, que de momneto parece ser la principal fuente de entrenamiento para los distintos LLM. Después, ya veremos si quienes lean tu contenido como respuesta lo encuentran lo suficientemente atractivo como para leerlo.
¿Qué es el EEAT?
El EEAT, que significa Expertise, Authoritativeness, y Trustworthiness (Experiencia, Autoridad y Confianza), es un factor crucial en el nuevo panorama del SEO, especialmente para la optimización en entornos de inteligencia artificial (AEO o GEO).
Para reforzar tu EEAT y mejorar tu presencia en respuestas de IA, las estrategias incluyen:
- Añadir biografía y firma del autor al contenido.
- Citar fuentes externas de autoridad.
- Mostrar casos reales, estudios o certificados que demuestren la experiencia y la fiabilidad.
En esencia, construir un EEAT sólido es fundamental para que tu contenido sea considerado una fuente fiable y autorizada por los modelos de lenguaje grandes (LLM) y otros buscadores de IA.
Autoridad dominio.
La autoridad de dominio es un factor crucial que influye tanto en el SEO tradicional como, de manera creciente, en la optimización para la inteligencia artificial (AEO, GEO, LLMO).
1º En el SEO tradicional:
◦ Google valora la autoridad general de una web, no solo el contenido puntual, lo que se demuestra por la recurrencia de enlaces al mismo dominio.
◦ Aunque los resultados del Modo IA de Google y las Vistas de IA no siempre coinciden con las primeras posiciones orgánicas tradicionales, el SEO sigue siendo fundamental para que los LLM accedan a información, ya que se apoyan básicamente en los resultados de Google y Bing como fuente de datos y referencia.
2º En la Optimización para IA (AEO/GEO/LLMO):
◦ Preferencia por dominios confiables: El Modo IA de Google, a pesar de su comportamiento volátil, muestra una preferencia por dominios confiables y con alta autoridad. Este patrón sugiere que la autoridad de dominio influye en la inclusión del contenido en las respuestas generadas por IA, más allá de la mera posición orgánica.
◦ Credibilidad instantánea: Cuando los grandes modelos de lenguaje (LLM) mencionan una marca junto a líderes de la industria, esto aumenta su autoridad y otorga credibilidad instantánea.
◦ Fuente fiable para los LLM: Los LLM actúan como «máquinas de citar» y, por lo tanto, necesitan contenido de fuentes fiables. Si tu contenido es de alta calidad y proviene de un dominio confiable, tiene más probabilidades de aparecer en las respuestas del Modo IA, incluso si no está en las primeras posiciones orgánicas.
◦ Refuerzo del EEAT (Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness): Construir la autoridad de dominio implica reforzar el EEAT. Esto se logra añadiendo biografías y firmas de autores, citando fuentes externas de autoridad y mostrando casos reales, estudios o certificados.
◦ Diversificación y presencia digital: Publicar en plataformas confiables y frecuentemente citadas por el Modo IA, como YouTube, Reddit o Wikipedia, y participar en comunidades online como foros o grupos, ayuda a ganar citas y menciones de tu marca o contenido, lo que a su vez aumenta tu autoridad para las IA. La optimización de la presencia local, por ejemplo, en Google Maps, también contribuye a la autoridad.
Como ves, la autoridad de dominio sigue siendo un pilar central para la visibilidad en el ecosistema de la búsqueda impulsada por IA. No solo mejora la percepción de fiabilidad de tu marca, sino que también es un factor determinante para que los sistemas de IA seleccionen tu contenido como la respuesta más pertinente, independientemente de tu ranking tradicional.
Ver SEO para IA: Optimización para Inteligencia Artificial Generativa(AIO). Guía completa
¿De qué manera la participación en comunidades online y la actualización de contenido influyen en la visibilidad para IA?
La participación en comunidades online como Reddit, Quora, grupos de Facebook y LinkedIn, así como YouTube y X (Twitter), es crucial para ganar citas y menciones de tu marca o contenido, lo que aumenta tu autoridad para las IA.
A partir de julio de 2025, las publicaciones de Instagram también podrán ser indexadas, por lo que optimizar los pies de foto, texto alternativo y hashtags es importante.
Además, la actualización constante de contenido antiguo, mejorando su estructura, claridad y añadiendo nuevos ejemplos o elementos visuales, asegura que la información siga siendo relevante y fácilmente extraíble por las IA.
¿Qué factores técnicos y de rastreabilidad son importantes para el AEO?
Para el AEO, la rastreabilidad y la indexación son clave. Mantén actualizado tu sitemap.xml, usa HTML semántico con una jerarquía clara de encabezados y optimiza la velocidad y la experiencia de usuario (Core Web Vitals).
Ver Enlaces Internos en SEO: de la transmisión de Autoridad a los Mapas de Entidades
Es vital revisar tu archivo robots.txt para asegurar que no bloqueas los bots de IA como los de OpenAI o Perplexity, y que tus páginas importantes sean accesibles.
Ver Por qué deberías dejar rastrear tu web por los boots de IA
Además, considera registrarte en el formulario de OpenAI para futuras cargas directas de feeds.
¿Por qué es básico para las empresas adaptarse a esta nueva optimización para IA?
Desde mi punto de vista, hoy es básico para las empresas adaptarse a esta nueva optimización para IA (AEO, GEO, LLMO) por varias razones estratégicas fundamentales:
- Transformación en el acceso a la información y descubrimiento de marcas: Los modelos de lenguaje como ChatGPT, Copilot y Claude están cambiando la forma en que los usuarios acceden a la información. Estas IA influyen directamente en el descubrimiento de marcas y productos. Si la web de una empresa no aparece en las respuestas de estas IA, es muy probable que la competencia sí lo haga, lo que resulta en la pérdida de una ventaja competitiva clave.
- Respuestas instantáneas y omisión de clics: Las IA generativas proporcionan respuestas instantáneas sin necesidad de que el usuario visite una página web. Esto implica un cambio de optimizar para clics a optimizar para «citas», donde el objetivo es que la IA seleccione tu contenido como respuesta directa. El valor se extrae del contenido, pero no siempre se genera visibilidad ni tráfico directo a la web de la manera tradicional.
- Integración en plataformas clave: Estas IA se están integrando en navegadores, asistentes de voz, sistemas operativos y dispositivos móviles. Esto amplía su alcance y los convierte en puntos de contacto esenciales para los usuarios.
- Credibilidad instantánea: Cuando los grandes modelos de lenguaje (LLM) mencionan una marca junto a líderes de la industria, aumenta su autoridad y credibilidad instantáneamente. Se busca influir en lo que las herramientas de IA dicen sobre la marca.
- Priorización de contenido por calidad, no solo por ranking: Los LLM priorizan las mejores respuestas, independientemente de la posición de la página en los resultados de búsqueda tradicionales. Estudios revelan que casi el 90% de las citas de ChatGPT provienen de posiciones más allá del top 20 en la búsqueda orgánica de Google. Esto significa que una publicación en la página 4 de Google puede ser más citada por una IA si ofrece una respuesta superior a la de un competidor en el top 5.
- Caída del tráfico web tradicional: La aparición de las «Vistas de IA» y los resúmenes generados por IA está causando una disminución significativa del tráfico web tradicional, estimada en un 32%, a pesar de un aumento en las impresiones. Adaptarse a los criterios de las IA es una necesidad para que las marcas sigan siendo relevantes en este nuevo entorno digital.
- Volatilidad del Modo IA de Google: El Modo IA de Google es altamente volátil, devolviendo diferentes URLs el 91% de las veces en búsquedas repetidas, incluso para el mismo dominio, y rara vez coincidiendo con los 10 primeros resultados orgánicos. Esta independencia del algoritmo de clasificación orgánica tradicional de Google significa que las empresas deben centrarse en la calidad, relevancia temática y adaptabilidad de su contenido para ser citadas.
- Evolución del SEO: El SEO tradicional, aunque sigue siendo fundamental, ya no es suficiente. La optimización para IA ya no es una opción, sino una necesidad estratégica para las marcas y empresas que desean mantenerse relevantes en un entorno digital dominado por la IA. Los KPI (indicadores clave de rendimiento) tradicionales deben actualizarse para incluir si el contenido es referenciado por las IA y si impulsa conversiones asistidas.
En resumen, la adaptación a la optimización para IA es una inversión crucial para las empresas, ya que afecta directamente la visibilidad, la credibilidad, el descubrimiento de productos y la relevancia en un ecosistema digital en evolución, después de 20 años de respuestas basadas en listados.
Ver La revolución de los buscadores con IA en 2025: cómo adaptarte y optimizar tu SEO
Preguntas frecuentes sobre IA de clientes de nuestra agencia SEO
¿En que se diferencian Google y ChatGPT?
Muchos clientes, todavía nos preguntan por las diferencias entre Google y ChatGPT, y otros grandes Modelos de Lenguaje (LLM) o buscadores de IA,
Las diferencias radican principalmente en sus fuentes, sus algoritmos y la forma en que personalizan y presentan los resultados.
1º Fuentes y algoritmos:
◦ Google (SEO tradicional) clasifica los resultados en función de su algoritmo de SEO tradicional, que considera factores como el ranking web, los enlaces, la autoridad de dominio, la localización y el comportamiento del usuario. Aunque Google ha evolucionado para adaptarse al lenguaje natural con algoritmos como BERT y MUM, que son cercanos al funcionamiento de las IA generativas, su enfoque principal sigue siendo la clasificación de páginas web.
◦ ChatGPT y otros LLM (como Copilot AI, Perplexity, Gemini) pueden acceder a múltiples fuentes de información y se basan en la selección de las mejores respuestas, priorizando la claridad, la relevancia y la estructura semántica del contenido. Los LLM funcionan como «máquinas de citar» y necesitan contenido de fuentes fiables, apoyándose en los resultados de Google y Bing como datos de referencia.
2º Personalización de los resultados:
◦ Google ajusta los resultados de búsqueda según el historial, la ubicación y las preferencias individuales del usuario. Pequeñas variaciones en las palabras clave pueden cambiar drásticamente los resultados de Google.
◦ ChatGPT ofrece respuestas más neutrales y amplias, aunque sus versiones con navegación (como ChatGPT Plus + Browsing o Bing Chat) también acceden a información en tiempo real.
3º Formato y objetivo de la interacción:
◦ El SEO tradicional de Google tiene como objetivo posicionar páginas en el buscador para generar clics hacia una web.
◦ ChatGPT y el AEO (Answer Engine Optimization) buscan ser elegidos como respuesta directa por una IA, proporcionando la información sin que el usuario tenga que visitar la página. Se enfocan en la claridad, la relevancia y la estructura semántica del contenido, favoreciendo formatos como FAQs, listas y respuestas concisas.
4º Citas y clasificación del contenido:
◦ Mientras que en la búsqueda tradicional de Google, el contenido mejor posicionado tiende a llevarse el mayor tráfico, los LLM funcionan de manera diferente. Priorizan las mejores respuestas, sin importar la posición de la página en los resultados de búsqueda tradicionales.
◦ De hecho, según estudios, casi el 90% de las citas de ChatGPT provienen de posiciones más allá del top 20 en la búsqueda orgánica. Esto significa que una publicación de la página 4 de Google puede ser más citada por un LLM si su contenido ofrece una respuesta superior.
5º Integración:
◦ Copilot AI está directamente integrado con Bing, lo que significa que una página bien posicionada en Bing tiene más probabilidades de ser citada como referencia por Copilot.
◦ El Modo IA de Google (AI Overviews) ha sido desplegado en EE. UU. e India y opera de forma independiente del algoritmo de clasificación orgánica tradicional de Google. Sus resultados son volátiles, cambiando el 91% de las veces incluso con la misma búsqueda repetida, y solo el 14% de las URLs del Modo IA coinciden con los 10 primeros resultados orgánicos.
En resumen, aunque el SEO tradicional sigue siendo fundamental, es crucial adaptarse a los criterios de las IA, ya que están transformando la forma en que los usuarios acceden a la información y descubren marcas.
¿Por qué Google y ChatGPT muestran resultados diferentes, y qué implica para el SEO?
Las discrepancias entre los resultados de Google y ChatGPT se deben a sus fuentes y algoritmos diferentes.
ChatGPT accede a múltiples fuentes y se basa en las mejores respuestas, mientras que Google clasifica en función del SEO tradicional, localización y comportamiento del usuario.
Google personaliza los resultados según el historial y preferencias, mientras que ChatGPT ofrece respuestas más neutrales y amplias, incluyendo directorios y reseñas que Google no siempre prioriza.
La implicación es que el SEO tradicional, aunque sigue siendo fundamental, debe adaptarse a los criterios de las IA, que a menudo citan contenido de posiciones más bajas en Google si la respuesta es superior, haciendo que la optimización para IA sea una necesidad estratégica.
¿Qué puedo hacer con la caída del tráfico web tradicional debido a las «Vistas de IA»?
La aparición de las «Vistas de IA» y los resúmenes generados por IA está causando una disminución significativa del tráfico web tradicional, estimada en un 32%, a pesar de un aumento en las impresiones.
Ante esta realidad, es fundamental no «volverse loco» sino incorporar gradualmente las estrategias de optimización para IA (AEO, GEO) en tu enfoque SEO.
Aunque no hay recetas mágicas, adaptarse a los agentes de IA es una necesidad estratégica para que las marcas y empresas sigan siendo relevantes en el entorno digital.
La evolución se verá en los próximos meses, pero la optimización para motores de búsqueda por inteligencia artificial ya no es una opción, sino una inversión crucial.
Ver Cómo sobrevivir en un mundo de búsquedas generadas por IA, con menos clics
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