Google AI: Gemini y la búsqueda con IA

En el centro de esta iniciativa se encuentra Gemini, un modelo de lenguaje multimodal desarrollado desde cero, que Google utiliza como base tecnológica para su nueva capa de IA. Ya sea en la Búsqueda, Gmail, Google Docs o en dispositivos Android, “Google AI” se despliega de forma creciente en todo el ecosistema.

El artículo distingue tres conceptos fundamentales:

• Google AI como dirección estratégica: La integración profunda de IA en productos, plataformas y experiencias de usuario.
• Gemini como modelo técnico central: La tecnología que materializa esta estrategia.
• AI Overviews y AI Mode como funciones de búsqueda: Evidencian la evolución del rol de Google, de proveedor de búsqueda a proveedor de respuestas.

El lanzamiento de AI Mode en España en octubre de 2025 demuestra la ambición de Google. Esta nueva forma de interacción reemplaza en numerosos casos las listas clásicas de resultados y genera nuevos desafíos para empresas, editores y profesionales del SEO.

“Google AI” ya no es una visión de futuro: es una realidad. Para mantener la visibilidad, resulta crítico comprender cómo Google procesa, evalúa y presenta la información. La optimización clásica para los “diez enlaces azules” ya no es suficiente; el foco debe desplazarse hacia aparecer como marca citada en las respuestas de IA.

¿Qué puede hacer Gemini?

Gemini es una familia de modelos de IA multimodales desarrollados por Google DeepMind y presentada a finales de 2023. La versión actual, Gemini 3, introduce mejoras significativas en multimodalidad, capacidad de contexto e integración de herramientas.

Gemini fue diseñado desde el inicio como un modelo genuinamente multimodal, capaz de analizar imágenes, procesar texto o resolver tareas de programación sin cambiar de módulo. Esta característica lo diferencia de muchos otros modelos de lenguaje.

Variantes del modelo:

• Gemini Ultra: Para tareas altamente complejas en investigación y aplicaciones especializadas.
• Gemini Pro: Modelo generalista para aplicaciones web y de desarrollo.
• Gemini Nano: Versión optimizada para dispositivos móviles, como los smartphones Pixel.

Gemini es resultado de la fusión de los equipos de Google Brain y DeepMind, lo que aceleró su desarrollo y permitió una mejora de calidad sustancial.

Analizar datos de Gemini con SISTRIX

La Beta de SISTRIX para AI/Chatbots permite medir de forma sistemática la visibilidad de una marca en los principales sistemas de IA, como ChatGPT, Gemini o DeepSeek. La herramienta muestra si una marca es citada, con qué frecuencia, qué competidores aparecen, qué temas predominan y si se mencionan fuentes. También identifica entidades relevantes (ubicaciones, productos o personas) para contextualizar con precisión las menciones.

El análisis funciona de manera similar al estudio de resultados en Google o Amazon: revela qué consultas generan visibilidad, qué contenido provoca menciones y dónde existe potencial de optimización. Esto crea una base sólida para un análisis de mercado y competencia orientado a la nueva realidad de la búsqueda basada en IA.

La nueva búsqueda de IA de Google

La búsqueda clásica basada en una lista de enlaces está siendo reemplazada progresivamente por AI Overviews. Estos resúmenes generados por IA aparecen por encima de los resultados orgánicos y proporcionan una respuesta directa a la consulta. Se complementan con Google AI Mode, que permite una interacción conversacional similar a la de un chatbot.

Resumen de funciones:

• AI Overviews: resúmenes inmediatos generados a partir de múltiples fuentes.
• AI Mode: interacción tipo chat dentro de Google Search.
• Contextualización: la búsqueda recuerda preguntas anteriores e integra información personalizada cuando el usuario lo permite.

Este cambio altera notablemente el comportamiento del usuario:

• La información se presenta directamente en las SERP.
• Disminuye el número de clics hacia resultados orgánicos.
• La relevancia de factores SEO tradicionales se desplaza hacia la citación como fuente.

Para los creadores de contenido, esto significa que la competencia por la visibilidad aumenta. Google se convierte en un competidor más al ofrecer sus propias respuestas. Al mismo tiempo, surge la necesidad de estructurar el contenido para que sea citable y confiable en AI Overviews.

“El AI Mode cambia tanto la presentación como la elección de los resultados, pero no pone completamente patas arriba el mundo de la búsqueda. Especialmente considerando la posibilidad de que el AI Mode se convierta en el estándar para la búsqueda web, esto es ciertamente una señal positiva.” (Johannes Beus)

Google evoluciona de motor de búsqueda a motor de respuestas, con implicaciones directas en tráfico, monetización y arquitectura de la información.

Rastrear AI Overviews con SISTRIX

Google ha comenzado a mostrar AI Overviews de forma generalizada en España, con una presencia aproximada del 17% de las palabras clave. SISTRIX incluye tres funciones clave para evaluarlos:

1. Un filtro en la tabla de palabras clave muestra en qué términos aparece un dominio como fuente en un AI Overview.
2. Un elemento del menú SERP lista todas las palabras clave donde un dominio figura en el AI Overview, incluyendo posiciones.
3. El Archivo SERP incorpora el contenido completo del Overview, con fuentes enlazadas y entidades detectadas.

Gemini vs. ChatGPT: dos enfoques comparados

Mientras que OpenAI centró inicialmente ChatGPT en el texto y añadió la multimodalidad posteriormente, Gemini fue concebido desde el inicio como multimodal. Esto le permite establecer conexiones más profundas entre distintos tipos de datos.

• Gemini está profundamente integrado en el ecosistema de Google, desde la búsqueda hasta Gmail o Google Cloud.
• ChatGPT se beneficia de su integración con el ecosistema de Microsoft (Bing, Word, Excel).

Una ventaja de Gemini es su integración con Google Search, lo que le permite acceder a información web actualizada y, teóricamente, reducir alucinaciones. Sin embargo, en la práctica, ambos sistemas responden a prompts generando resultados basados en probabilidades, no en certezas.

Para el SEO, esto implica la necesidad de diferenciarse del contenido generado por IA y ofrecer transparencia sobre fuentes y datos, tanto para usuarios como para sistemas de IA que evalúan contenido.

Impacto en la búsqueda clásica y el SEO

La nueva lógica de búsqueda implica:

• La información se presenta directamente en las SERP.
• Los usuarios hacen menos clics en enlaces orgánicos.
• La importancia de los factores SEO tradicionales se desplaza hacia las citaciones y la autoridad temática.

La transformación de Google en un motor de respuestas conlleva implicaciones para el tráfico, la monetización y los modelos de negocio basados en visitas al sitio web.

Para muchos proveedores, aparecer como referencia en notas al pie sin recibir clics no será suficiente. Esto crea desafíos para modelos dependientes del tráfico orgánico.

Gemini en todos los productos de Google

Gemini se encuentra ya integrado en la mayoría de los productos de Google:

• Google Search: AI Overviews y AI Mode se basan en Gemini.
• Gemini App: disponible como asistente personal en Android e iOS.
• NotebookLM: extrae información de documentos y genera versiones en audio.
• Google Workspace: asistencia en redacción, resumen y análisis en Gmail, Docs, Sheets, etc.
• Pixel Smartphones: Gemini Nano permite funciones locales como resúmenes de mensajes de voz.
• Google Cloud: API para desarrolladores que crean aplicaciones personalizadas.

Incluso proyectos experimentales como «Project Mariner», un agente de navegación que visita sitios, compara productos o realiza reservas, se basan en Gemini.

Gemini cambia el futuro de la búsqueda

Gemini no es solo un modelo de lenguaje, sino la infraestructura base del futuro del ecosistema Google. La búsqueda, Gmail, Docs, los smartphones y los servicios en la nube dependen cada vez más de él. Google evoluciona hacia un solucionador universal de tareas.

Esta transformación abre nuevas oportunidades, pero también plantea desafíos en privacidad, transparencia, equidad y propiedad del conocimiento digital.

Para los profesionales del SEO, es necesario replantear estrategias. La visibilidad dependerá de crear contenido que las máquinas identifiquen como confiable, verificable y útil. Aunque la búsqueda clásica perderá peso en consultas donde las respuestas rápidas predominan, el SEO tradicional sigue siendo relevante para aparecer como fuente en respuestas de IA.

Además, seguirán existiendo áreas donde la búsqueda clásica aporte más valor que un resumen de IA, como comparativas complejas, decisiones de compra o análisis extensos. Por ello, invertir en SEO continúa siendo esencial, aceptando la creciente complejidad del nuevo panorama.