A pesar de los titulares que anuncian la supuesta muerte de Google o el ocaso definitivo del SEO tradicional, los datos apuntan a otra realidad: la demanda de información sigue siendo la misma, pero la forma en que los usuarios buscan está cambiando. Los modelos generativos como los AI Overviews de Google, ChatGPT, Perplexity o Gemini no están eliminando la búsqueda, sino redefiniéndola. En este artículo analizaremos cómo optimizar tu estrategia de visibilidad en el nuevo entorno de búsqueda híbrida, combinando SEO clásico con técnicas emergentes como AEO y GEO, para mantener y aumentar tu relevancia en 2025.
A pesar del auge de la inteligencia artificial en los motores de búsqueda, las necesidades de los usuarios siguen siendo esencialmente las mismas. Consultas como “viaje a Londres”, “pan casero” o “mejor hotel en Lisboa” mantienen una demanda constante en Google, según muestran los datos de Google Trends. Lo que ha cambiado es el camino que recorre el usuario para encontrar esas respuestas: más plataformas, más formatos y más formas de preguntar.
Tendencia en Google Trends durante los últimos 5 años en España
para la búsqueda “viaje a Londres”
Hoy, una búsqueda puede comenzar en Google, continuar en un vídeo explicativo en YouTube, derivar en una consulta a ChatGPT o Perplexity, y terminar con una recomendación de un influencer en Instagram. Este proceso, antes lineal y centrado en un único buscador, se ha convertido en un recorrido fragmentado y multicanal.
Esta diversificación no es aleatoria. Depende de variables como la edad, el contexto (personal o profesional), el nivel de familiaridad con la tecnología o el tipo de producto buscado. Mientras una persona de más de 45 años puede recurrir directamente a Google para planificar unas vacaciones, un usuario de la generación Z podría buscar primero ideas en TikTok y luego pedir a un chatbot que compare opciones.
De hecho, un reciente estudio de Morgan Stanley reveló que una parte de los jóvenes está comenzando a sustituir Amazon como primera plataforma de búsqueda, prefiriendo consultar Google, leer reseñas en foros especializados o dejarse guiar por creadores de contenido en redes sociales.
Este nuevo escenario obliga a las marcas a entender que el proceso de descubrimiento ya no está centralizado. En lugar de un solo canal dominante, ahora convivimos con buscadores generalistas, verticales especializados (como Zalando, Booking o Skyscanner), plataformas sociales y agentes conversacionales.
El concepto Omnisearch Optimization repiensa el panorama actual de las búsquedas y su diversificación por canales
En resumen: la búsqueda no ha muerto, pero ha dejado de ser unívoca. Las marcas que mejor se adapten a estos nuevos hábitos de exploración, y que estén presentes en los puntos de contacto clave, serán las que logren captar la atención —y la conversión— de sus audiencias.
Uno de los cambios más visibles en la experiencia de búsqueda es la introducción de bloques generados por inteligencia artificial, como los AI Overviews de Google. Estas respuestas sintetizadas aparecen justo al inicio de la página de resultados, en muchos casos por encima de los resultados orgánicos e incluso de los anuncios de pago. Esto ha alterado profundamente la forma en que se distribuyen los clics y las impresiones.
A medida que Google despliega estas funciones —ya activas en Estados Unidos y previstas para otras regiones próximamente—, los responsables de SEO han empezado a detectar un fenómeno conocido como el “efecto cocodrilo”. Se refiere a una creciente discrepancia entre las impresiones y los clics observados en Search Console: mientras las impresiones se mantienen o aumentan, los clics se reducen drásticamente. Es decir, la visibilidad aparente se mantiene, pero la interacción real con los resultados orgánicos se erosiona.
Se ve en Google Search Console un paulatino distanciamiento entre clics e impresiones, el llamado actualmente “efecto cocodrilo”
Según análisis internos del equipo de Human Level, la pérdida de clics puede llegar al 40 % en búsquedas informacionales cuando se despliega un bloque generativo. Por el contrario, en búsquedas transaccionales, donde el usuario ya tiene una intención clara de compra, la presencia de AI Overviews es mucho menor (menos del 5 % de los casos).
Este nuevo paradigma también afecta a cómo se mide la eficacia del contenido. Aunque muchas AI Overviews citan fuentes, no todas lo hacen de forma consistente ni visible. Además, las marcas pueden aparecer mencionadas sin que eso se traduzca directamente en tráfico o conversión. En otras palabras, tu contenido puede estar ayudando a construir la respuesta generativa… sin recibir crédito alguno por ello.
Mientras tanto, otros actores están desarrollando sus propias soluciones híbridas entre buscador tradicional e IA conversacional. Perplexity AI, por ejemplo, cita explícitamente sus fuentes con enlaces, mientras que SearchGPT combina el índice de Bing con generación de texto y referencias web. Claude, Gemini y ChatGPT también están introduciendo funciones de navegación y citación progresivamente.
La conclusión es clara: la visibilidad ya no se limita a aparecer en la primera posición de Google, sino también a ser citado por los modelos que generan respuestas. Y esto exige repensar nuestras estrategias de SEO para considerar no solo cómo posicionar en buscadores tradicionales, sino también cómo ser útil, confiable y visible para los sistemas generativos.
La evolución de los motores de búsqueda hacia sistemas generativos no elimina las prácticas SEO tradicionales, pero sí exige una ampliación del enfoque. Optimizar para buscadores con IA significa adaptarse a cómo estos sistemas interpretan la intención del usuario, construyen sus respuestas y seleccionan fuentes que consideran fiables.
Los usuarios ya no solo escriben “mejores zapatillas trail mujer” en Google. En entornos como ChatGPT, Gemini o Perplexity, la consulta puede adoptar formas como: “¿Qué zapatillas me recomiendas para hacer trail en montaña si tengo pisada neutra y corro 3 veces por semana?”. Este cambio no solo es sintáctico: refleja un tipo de búsqueda más conversacional, contextual y detallada.
En este escenario, es clave desarrollar contenido que responda a preguntas reales con un lenguaje natural y preciso, empleando subtítulos, listas, secciones FAQ y estructuras claras que faciliten la extracción de información. Es lo que se conoce como Answer Engine Optimization (AEO), una disciplina que se solapa con el SEO clásico pero orientada específicamente a que los contenidos puedan ser seleccionados, citados o resumidos por motores generativos.
Mientras el SEO tradicional busca lograr la mejor posición en la SERP, el SEO para IA persigue aumentar la probabilidad de que una página sea citada como fuente confiable. Esto implica producir contenidos más profundos, actualizados, bien estructurados y con datos verificables.
Una forma de mejorar esa citabilidad es publicar comparativas, guías prácticas, estudios propios o glosarios especializados. Estos formatos, especialmente cuando provienen de marcas con una autoridad reconocida, tienen más opciones de ser utilizados como referencia por los modelos generativos.
La IA necesita señales claras para identificar qué fuentes son relevantes para cada tema. Esto va más allá de los backlinks clásicos: entra en juego la relación semántica entre entidades, como marcas, autores, productos, categorías o ubicaciones.
Algunas estrategias prácticas para reforzar esta relación incluyen:
Utilizar datos estructurados (schema.org) que faciliten a la IA entender de qué trata cada sección del sitio.
Mencionar y contextualizar otras entidades relevantes del sector para situarse en un mapa temático claro.
Promover menciones en medios especializados, directorios sectoriales, comparadores y fuentes externas con buena reputación.
Además, el concepto de EEAT (experiencia, expertise, autoridad y confianza) cobra aún más relevancia. Los modelos generativos premian los contenidos firmados por expertos, con evidencia de conocimiento directo del tema y con historial de publicaciones creíbles.
En resumen, optimizar para buscadores con IA no es sustituir el SEO tradicional, sino enriquecerlo, integrando elementos conversacionales, estructuras claras, referencias verificables y una estrategia de contenido orientada a aportar valor real en entornos donde ya no solo se busca... también se responde.
El nuevo paradigma de la búsqueda, dominado por sistemas generativos y motores conversacionales, exige repensar cómo medimos la visibilidad, el rendimiento y el impacto de nuestras acciones de SEO. Las herramientas y métricas tradicionales siguen siendo necesarias, pero ya no bastan para obtener una visión completa del comportamiento del usuario ni de la efectividad del contenido.
Uno de los primeros efectos del despliegue de AI Overviews en Google es que ya no podemos confiar únicamente en la posición media para evaluar la efectividad de una página. En muchos casos, el contenido puede seguir bien posicionado pero recibir menos clics porque la respuesta generativa ha satisfecho la consulta del usuario directamente.
Esta desconexión entre impresiones y clics —parte del ya citado efecto cocodrilo— obliga a interpretar de forma distinta los datos que muestra Search Console. Un aumento en impresiones con una caída en clics puede significar que estamos contribuyendo indirectamente a la respuesta de la IA, sin recibir tráfico directo.
En plataformas como Perplexity o ChatGPT (con navegación activada), el objetivo no es posicionarse, sino ser citado o enlazado como fuente. Aquí entra en juego una nueva métrica: la probabilidad de citación, que depende tanto de la calidad del contenido como de su estructura, claridad, autoridad percibida y formato.
Aunque estas plataformas no ofrecen dashboards equivalentes a Search Console, ya existen herramientas emergentes para monitorizar visibilidad en entornos generativos. Empresas como AlsoAsked, Glimpse, BrightEdge o Hippoc están desarrollando soluciones que permiten rastrear menciones, evaluar apariciones en bloques de AI y estimar la exposición indirecta de marca.
Además, un aumento en el tráfico directo (visitantes que llegan sin canal de referencia) puede ser un indicador de visibilidad no atribuida, especialmente cuando el contenido ha sido mencionado en resultados generativos o plataformas sin enlace activo.
En este contexto, las marcas deberían empezar a monitorizar de forma sistemática:
CTR vs posición media (para detectar impacto de AI Overviews).
Incrementos de tráfico directo tras campañas de contenido con potencial citación.
Tasa de menciones sin enlace en resultados generativos y plataformas externas.
Permanencia y profundidad media de navegación, que pueden indicar si el usuario llegó con una expectativa concreta inducida por una IA.
Diferenciación entre visibilidad transaccional e informacional, ya que el impacto de la IA no es homogéneo entre tipos de consulta.
Implementa dashboards personalizados que combinen datos de Google Search Console, Google Analytics y herramientas de monitorización externa.
Usa herramientas de query mining para detectar prompts probables y comprobar si estás cubriendo adecuadamente esas intenciones conversacionales.
Establece sistemas de atribución ajustados para detectar tráfico indirecto relacionado con menciones en entornos generativos.
Revisa tus KPI: ya no basta con medir visitas o posiciones, es necesario entender cómo estás siendo interpretado por los sistemas de IA y qué impacto real tiene eso en tu marca.