Motores de búsqueda IA: Nuevas estrategias para conseguir visibilidad

La búsqueda web clásica, tal como la conocemos desde hace más de dos décadas, se basa en un principio simple: el usuario realiza una consulta de búsqueda, el motor de búsqueda ofrece una lista de enlaces. Estos llamados «enlaces azules» apuntan a páginas web donde, con suerte, se encuentra la información buscada. La base de este modelo son los web crawlers, que rastrean sistemáticamente internet, lo indexan y lo hacen así buscable.

Con la integración de inteligencia artificial en los motores de búsqueda, este paradigma cambia fundamentalmente. La respuesta a una consulta de búsqueda en los motores de búsqueda con IA ya no se compone exclusivamente de una lista de páginas web potencialmente relevantes. En su lugar, el sistema procesa la información en segundo plano y crea a partir de ella una respuesta nueva y coherente. Los usuarios ya no ven solo referencias a contenidos, sino una formulación directa que reúne diferentes fuentes. Este cambio no solo afecta a la forma de procesar la información, sino también a las expectativas hacia los motores de búsqueda en general. Para el SEO, esto significa nuevas oportunidades, pero también nuevos desafíos: la visibilidad ya no surge solo a través de los rankings, sino de si los contenidos aparecen como fuente en las respuestas generativas.

Cómo funcionan los motores de búsqueda con IA

Para entender cómo funcionan los motores de búsqueda con IA, hay que diferenciar dos sistemas: el acceso web (rastreo, indexación) y el procesamiento del lenguaje (generación de la respuesta).

Rastreo y acceso web

Un web crawler clásico, como los que utilizan Google, Bing o también Perplexity, rastrea internet sistemáticamente. Para ello, sigue enlaces de una página a otra, almacena contenidos temporalmente y los deposita en un índice. Este índice constituye la base sobre la que posteriormente se procesan las consultas de búsqueda. Los contenidos se capturan técnicamente de forma estructurada, como HTML, texto, imágenes, metadatos, pero no se comprenden semánticamente.

Los motores de búsqueda con IA necesitan información actualizada para generar respuestas relevantes. Algunos sistemas operan sus propios crawlers para ello, lo cual es muy costoso. En los sistemas híbridos, como ChatGPT con función de navegación, no se realiza una indexación propia. En su lugar, el modelo utiliza motores de búsqueda existentes, como Google o Bing, para recuperar páginas web de forma selectiva en el momento de la consulta. La selección de estas páginas se basa en el ranking del motor de búsqueda subyacente.

En el siguiente paso, el modelo de lenguaje toma el control: procesa los contenidos, evalúa el contexto y formula a partir de ello una nueva respuesta. Cómo funciona exactamente este procesamiento del lenguaje y qué consecuencias tiene para el SEO, lo explicamos en el resto del artículo.

Procesamiento del lenguaje mediante LLMs

Los Large Language Models (LLMs) como GPT, Claude o Gemini son redes neuronales que han sido entrenadas con enormes cantidades de datos de texto. Pueden reconocer patrones lingüísticos, interpretar significados y generar textos. En un motor de búsqueda con IA asumen el papel de comprensión del lenguaje y generador de respuestas: analizan la consulta de búsqueda en lenguaje natural, procesan contenidos relevantes del índice o del acceso web y formulan a partir de ello una respuesta nueva y coherente.

Al hacerlo, evalúan el contexto, reúnen información de múltiples fuentes e incluso pueden reconocer contradicciones o redundancias.

«Mientras Google con su enorme índice web y sus sistemas integrados sigue teniendo una ventaja estructural, los sistemas basados en IA como ChatGPT primero tienen que acceder a fuentes de datos externas y hacer scraping de contenidos para proporcionar respuestas.» (Johannes Beus en el podcast OMT)

Consecuencias para sitios web y SEO

Con el cambio de resultados basados en enlaces hacia respuestas generadas, cambian las reglas del juego para la visibilidad en la red. El problema central es: cuando la respuesta ya aparece en la página de resultados de búsqueda, el clic al sitio web real desaparece. Este fenómeno llamado «Zero-Click» provoca que el tráfico orgánico disminuya, incluso cuando la propia página es citada o utilizada correctamente. Desde la introducción de los AI Overviews, muchos sitios ven fuertes pérdidas de su tráfico de Google, dependiendo del tema. Sin embargo, las pérdidas afectan especialmente a menudo a temas genéricos como la búsqueda de hechos simples, números o nombres.

Para el SEO, esto significa una ampliación estratégica: un buen ranking en Google sigue siendo importante, pero ya no es suficiente. Las empresas deben preparar sus contenidos de manera que no solo sean visibles, sino que también sean utilizados como base citable para respuestas generadas por IA.

Quien es mencionado regularmente en su área de especialización en las respuestas IA, fortalece su marca, construye autoridad y puede así asegurar alcance y confianza a largo plazo, incluso cuando el tráfico directo disminuye.

Nuevos principios SEO pasan a primer plano:

• Fiabilidad: los contenidos deben crearse de manera que para un sistema IA sean creíbles, confiables y citables. Los criterios que Google resume bajo E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) también se aplican a otros sistemas.
• Contenidos estructurados: respuestas claras y concisas, bloques de FAQ, datos estructurados (Schema.org) ayudan a los sistemas IA a capturar y extraer contenidos correctamente.
• Contenidos orientados a preguntas: quien prepara el contenido de manera que responda directamente a preguntas concretas de los usuarios, aumenta la probabilidad de aparecer en las respuestas IA generadas.
• Construcción y reconocimiento de marca: en un entorno donde los contenidos se procesan de forma anónima, se vuelve aún más importante construir una marca reconocible y de confianza.

Para compensar las pérdidas de clics, deben crearse más contenidos y más relevantes, que no solo den respuestas generales que los modelos de lenguaje ya han interiorizado, sino que ofrezcan un valor añadido real: nueva información, valoraciones humanas y perspectivas propias son cosas que los modelos de lenguaje no pueden ofrecer. Quien simplemente resume conocimiento general ya conocido y lo publica como texto, no tendrá ninguna oportunidad de alcance a través de los motores de búsqueda en el futuro. Esto ya lo pueden hacer hoy mejor los modelos de lenguaje.

Medir la visibilidad IA con SISTRIX

Para hacer medibles estos nuevos desafíos, se necesitan datos fiables. Exactamente aquí entra la beta de SISTRIX AI-Chatbot: un proyecto individual muestra en qué respuestas de ChatGPT, Perplexity o los Google AI Overviews aparece una marca, qué enlaces se establecen y cómo se desarrolla la visibilidad a lo largo del tiempo. Así se puede rastrear qué contenidos se utilizan realmente en las respuestas generadas y cómo cambia la propia posición en el entorno competitivo.

Crear un proyecto

Al crear un proyecto y configurar una marca, SISTRIX genera automáticamente un entorno de competidores y establece los prompts adecuados. Así obtienes una base estructurada para observar periódicamente tu visibilidad en las respuestas IA.

Además, SISTRIX calcula inmediatamente un índice de visibilidad propio para tu marca, como ya existe el índice para Google y Amazon. Este índice se basa en los datos actuales y ofrece la métrica ideal para hacer medibles los éxitos en el nuevo entorno de los motores de búsqueda con IA.

Además, se preparan inmediatamente más bloques:

• Competidores: muestra qué marcas también son visibles en tu entorno
• Fuentes: lista los contenidos de los que provienen las respuestas de los sistemas IA
• Entorno de entidades: analiza conceptos, marcas y temas relacionados
• Prompts: documenta en detalle las preguntas y respuestas utilizadas

Así surge directamente después de iniciar el proyecto una imagen completa de tu visibilidad en los motores de búsqueda con IA, con métricas, fuentes y competidores de un vistazo.

Prompts en detalle

Todos los prompts configurados se pueden analizar en detalle. En la vista general ves qué prompts se han consultado, en qué sistemas IA se prueban y si tu marca aparece en ellos. Si haces clic en un prompt, la vista detallada muestra primero la evolución temporal de las menciones y hace visible cómo se desarrolla la visibilidad a lo largo de días o semanas.

Debajo están las respuestas guardadas de los sistemas. Se archivan continuamente, para que los cambios se puedan comparar fácilmente. Las menciones y enlaces de tu marca o de los competidores se resaltan. Así reconoces qué contenidos fluyen en las respuestas y cómo cambia la representación a lo largo del tiempo.

Mantener la vista puesta en los competidores

El análisis de competidores muestra automáticamente qué marcas se mencionan junto a la propia en las respuestas IA. En el índice de visibilidad, los competidores más importantes se comparan directamente con la propia marca. Así se puede reconocer de un vistazo cómo se distribuye la visibilidad en el mercado. Complementariamente, está disponible una lista completa de todos los competidores reconocidos, incluyendo índice de visibilidad, menciones en los prompts definidos y número de prompts diferentes.

Quien quiera mantener su visibilidad deberá trabajar no solo en estrategias SEO operativas, sino sobre todo en análisis. Prueba SISTRIX gratis durante 14 días y descubre qué tan visible es tu marca en sistemas de búsqueda generativos.

Motores de búsqueda IA vs. Chatbots IA con acceso web

Motores de búsqueda IA

Estos sistemas fueron desarrollados desde el principio para reemplazar o ampliar la búsqueda web clásica mediante IA. Generalmente combinan un web crawler propio, un índice y un modelo de lenguaje que genera una respuesta a partir de los contenidos encontrados.

Perplexity AI pertenece a los representantes más conocidos de esta categoría. El servicio rastrea internet con crawlers propios, analiza los contenidos y los almacena en un índice propio. En una consulta de búsqueda, se identifican fuentes relevantes, se analizan los contenidos y se transforman mediante un modelo de lenguaje en una respuesta completa, complementada con referencias de fuentes transparentes. Perplexity no se entiende a sí mismo como un motor de búsqueda en el sentido clásico, sino como una máquina de respuestas para necesidades de información más profundas. Sin embargo, los resultados de búsqueda de Perplexity se parecen notablemente a menudo a los de Google, por lo que se puede asumir que Perplexity y otros motores de búsqueda con IA también acceden a los resultados de búsqueda de Google para encontrar respuestas adecuadas.

Google AI Overviews (anteriormente Search Generative Experience) es el enfoque de Google para conectar la búsqueda tradicional con IA generativa. La base es el índice de Google, combinado con resúmenes generados por IA que se muestran sobre los resultados de búsqueda normales. Las respuestas aparecen como un comentario acompañante a la lista de resultados, no como sustituto, sino como contextualización. Sin embargo, a menudo contienen información tan completa que un clic en los resultados de búsqueda ya no es necesario para muchas preguntas. Un estudio muestra una pérdida media del 50% de clics en Google desde la introducción de los AI Overviews. El Google AI Mode podría reducir aún más las tasas de clics.

You.com sigue un enfoque modular. Los usuarios pueden elegir si quieren ver enlaces clásicos, resúmenes IA o ambos. Aquí también se utiliza un crawler propio y un modelo de lenguaje. You.com intenta personalizar más la búsqueda permitiendo a los usuarios ajustar los resultados y controlar ellos mismos el diseño de sus resultados.

Lo que todos estos tres sistemas tienen en común es que no son simplemente «interfaces parlantes», sino que operan su propia infraestructura técnica para capturar y evaluar contenidos web. Son, por tanto, más que simples frontends para motores de búsqueda existentes.

Chatbots IA con búsqueda web

Estos sistemas fueron concebidos originalmente como modelos de lenguaje para conversaciones generales, pero posteriormente recibieron funciones para la obtención de información en tiempo real mediante acceso web. Generalmente no disponen de crawlers propios ni de un índice de búsqueda completo, sino que utilizan servicios de búsqueda existentes como Google o Bing.

ChatGPT con función de navegación puede buscar en la web cuando la función de navegación está activada. El modelo envía una consulta de búsqueda a un motor de búsqueda existente, como Bing o Google, lee una selección de las páginas mostradas y procesa sus contenidos para responder a la pregunta original del usuario. No se realiza un crawling permanente, sino un acceso temporal durante la conversación. Las fuentes generalmente se indican, aunque la lógica de búsqueda del servicio subyacente (p. ej., Bing) permanece en segundo plano.

Microsoft Copilot (anteriormente Bing Chat) está profundamente integrado en el ecosistema de Bing. El procesamiento del lenguaje se realiza mediante un modelo GPT que puede acceder en tiempo real al índice de búsqueda de Bing. Copilot puede así analizar consultas de búsqueda, recuperar contenidos relevantes e integrarlos directamente en una respuesta generada. El control técnico sobre búsqueda y modelo de lenguaje está en manos de Microsoft, lo que permite una integración profunda, por ejemplo en Edge, Windows y productos de Office.

Google Gemini dispone de acceso web en ciertos modos, por ejemplo a través de «Gemini en Chrome» o el modo en vivo en la aplicación web. El modelo no accede a un índice de búsqueda propio, sino que utiliza contenidos de páginas web seleccionados en tiempo real. Sin embargo, el acceso está limitado y depende del tipo de cuenta, idioma y región, por lo que Gemini, a diferencia de Perplexity o Bing Copilot, no representa hasta ahora un sistema de búsqueda completo con índice propio. La fortaleza de Google Gemini es que el modelo también puede procesar cantidades muy grandes de texto y, por tanto, es especialmente adecuado para la investigación profesional en documentos de texto extensos o estudios.

A diferencia de los motores de búsqueda con IA puros, estos sistemas híbridos dependen más de infraestructuras de búsqueda externas. No rastrean toda la web por su cuenta, sino que seleccionan específicamente páginas que son encontrables a través de motores de búsqueda establecidos. Esto muestra lo importantes que seguirán siendo los rankings en motores de búsqueda también en el futuro para la mención en respuestas IA.

Chatbots IA sin búsqueda web

Además de los motores de búsqueda con IA y los chatbots con función de navegación, existe una tercera categoría: modelos de lenguaje que se basan puramente en su corpus de entrenamiento y no tienen acceso a la web. Estos sistemas pueden crear contenidos, responder preguntas o reformular textos, pero solo sobre la base del conocimiento que han absorbido hasta su momento de entrenamiento.

• ChatGPT dispone de una búsqueda web opcional, pero no la utiliza en la mayoría de los casos y para la mayoría de las consultas. Por defecto, el modelo recurre a su extenso corpus de conocimiento, que consiste en los datos de entrenamiento. Solo cuando la función de navegación está activamente activada o ChatGPT mismo decide que se necesitan datos actuales, se produce un acceso a la web.
• Claude (Anthropic) está especializado en procesar contextos más largos, analizar textos y resumirlos de forma comprensible. Sin embargo, no dispone de acceso web integrado. Cuando Claude responde una pregunta, se basa exclusivamente en lo que estaba contenido en el material de entrenamiento o lo que el usuario proporciona en el chat (p. ej., mediante carga de archivos o entradas de texto).
• LLaMA (Meta) y los modelos de código abierto basados en él como Mistral o Falcon también pertenecen a esta categoría cuando se operan localmente o sin conexión a servicios de búsqueda adicionales.

Perspectivas: ¿Reemplazará la búsqueda IA a la búsqueda clásica?

La rápida difusión de sistemas IA como ChatGPT muestra que la respuesta directa sin clic es muy atractiva para los usuarios, especialmente para preguntas simples de tipo W y el uso móvil.

Sin embargo, la calidad de las respuestas a menudo no es tan fiable como cabría esperar de un motor de búsqueda. Google ha presentado recientemente su «Web Guide» y combina en él respuestas breves generadas por IA directamente con las fuentes como lista de enlaces clásica, mostrando así en qué dirección podría ir en el futuro para dar el debido reconocimiento a las fuentes: respuestas IA más lista de enlaces. Así los usuarios obtienen respuestas rápidas y las fuentes siguen recibiendo clics de aquellos que quieren saber más y necesitan más contexto sobre el tema.