La forma en la que buscamos información en internet está cambiando. Durante años, el recorrido habitual consistía en introducir una consulta en Google, revisar los resultados, visitar diferentes páginas y comparar la información hasta encontrar una respuesta. La incorporación de la inteligencia artificial generativa está transformando ese proceso, porque ahora los usuarios también pueden formular preguntas complejas, solicitar comparaciones y recibir respuestas elaboradas a partir de distintas fuentes sin tener que consultar necesariamente cada una de ellas.
Este cambio plantea nuevos desafíos para las empresas que dependen del posicionamiento orgánico. Una página puede seguir apareciendo en Google y, sin embargo, recibir menos visitas para determinadas consultas si el usuario encuentra la información que necesita directamente en una respuesta generativa. Al mismo tiempo, estos sistemas ofrecen nuevas formas de descubrir contenidos, marcas y servicios que anteriormente podían pasar desapercibidos en una búsqueda convencional.
En LA | LIBÉLULA consideramos que la búsqueda generativa no supone el final del SEO, sino una evolución del entorno en el que las empresas compiten por la atención de sus clientes potenciales. Los fundamentos del posicionamiento siguen siendo relevantes, pero necesitamos comprender cómo cambia el recorrido del usuario, qué papel desempeñan las fuentes de información y cómo evaluar la visibilidad cuando el clic deja de ser el único punto de contacto entre una marca y su público.
En este artículo analizamos qué es la búsqueda generativa, cómo se relaciona con los algoritmos de inteligencia artificial, qué oportunidades y riesgos presenta para el posicionamiento web y qué decisiones debería valorar una empresa para adaptar su estrategia digital.
¿Qué es la búsqueda generativa y cómo funciona?
La búsqueda generativa es una experiencia de búsqueda que utiliza modelos de inteligencia artificial para elaborar respuestas a partir de la interpretación de una consulta y de la información que el sistema tiene disponible o puede recuperar. A diferencia de los buscadores tradicionales, que presentan principalmente una relación de resultados para que el usuario consulte sus fuentes, las experiencias generativas pueden sintetizar información, establecer relaciones entre conceptos y ofrecer explicaciones adaptadas a preguntas más complejas.
La diferencia no consiste simplemente en que Google incorpore textos escritos por una inteligencia artificial. Lo relevante es que parte del trabajo de localizar, resumir y comparar información puede producirse dentro de la propia experiencia de búsqueda. Un usuario que antes necesitaba consultar varias páginas para comparar alternativas ahora puede comenzar con una pregunta extensa y continuar la conversación solicitando aclaraciones o condiciones adicionales.
Sin embargo, esto no significa que todos los sistemas generativos funcionen de la misma manera. Algunas herramientas utilizan información obtenida durante el entrenamiento de sus modelos, otras recuperan documentos de fuentes externas y muchas combinan diferentes mecanismos para construir sus respuestas. Por eso, cuando hablamos de posicionamiento en entornos de inteligencia artificial, debemos distinguir entre las funciones generativas del buscador de Google y otras plataformas de búsqueda o asistencia conversacional.
Del experimento SGE a las AI Overviews y el Modo IA
Google comenzó a experimentar con respuestas generativas mediante Search Generative Experience (SGE), presentada en mayo de 2023. Aquella iniciativa permitió probar nuevas formas de sintetizar información, mostrar fuentes y continuar las búsquedas mediante preguntas de seguimiento. Posteriormente, Google incorporó las Vistas creadas con IA, conocidas internacionalmente como AI Overviews, y amplió sus experiencias conversacionales mediante el Modo IA.
Las AI Overviews pueden mostrar síntesis generadas por inteligencia artificial acompañadas de enlaces a fuentes relevantes. El Modo IA permite profundizar en consultas más elaboradas y desarrollar procesos de exploración y comparación dentro de una experiencia conversacional. Aunque ambos productos pertenecen al ecosistema de Google, no tienen por qué mostrar las mismas respuestas ni seleccionar exactamente los mismos enlaces.
Para comprender con mayor detalle cuándo aparecen estas respuestas y cómo pueden afectar al tráfico orgánico, en LA | LIBÉLULA hemos preparado una guía específica sobre qué son las AI Overviews de Google y por qué están cambiando el SEO.
Qué papel desempeñan los algoritmos generativos en los motores de búsqueda
Los algoritmos y modelos generativos permiten producir nuevos contenidos a partir de patrones aprendidos durante su entrenamiento. Entre sus aplicaciones encontramos la generación de texto, imágenes, audio, vídeo y otras representaciones de información. En el ámbito de los buscadores, su utilidad está especialmente relacionada con la interpretación del lenguaje natural, la elaboración de respuestas y la conexión entre diferentes fragmentos de información.
No obstante, generar una respuesta y recuperar información fiable son procesos distintos. Un modelo de lenguaje puede producir un texto coherente que contenga errores, referencias inexistentes o afirmaciones que no estén suficientemente respaldadas. Por esa razón, los sistemas de búsqueda con inteligencia artificial pueden apoyarse en mecanismos de recuperación de información que permiten consultar documentos relevantes antes de elaborar una respuesta.
Uno de esos enfoques se conoce como generación aumentada por recuperación, o RAG, por sus siglas en inglés. Google explica que sus funciones generativas pueden utilizar técnicas de recuperación basadas en sus sistemas de búsqueda para aportar información relevante y actualizada. También describe mecanismos de ramificación de consultas, mediante los cuales el sistema puede buscar distintos aspectos relacionados con una pregunta original.
Esto tiene una consecuencia importante para las empresas: publicar un contenido no garantiza que una inteligencia artificial vaya a utilizarlo, citarlo o recomendarlo. La accesibilidad de la información, su relevancia, su calidad y el funcionamiento específico de cada sistema influyen en las posibilidades de que una página aparezca como referencia.
Cómo cambia el comportamiento del usuario en la búsqueda con IA
Uno de los efectos más interesantes de la búsqueda generativa es la transformación de las consultas. Los usuarios pueden expresar necesidades complejas utilizando un lenguaje similar al de una conversación, incluyendo contexto, limitaciones y preferencias personales.
Imaginemos, por ejemplo, una empresa que necesita renovar su página web. En una búsqueda convencional podría consultar «agencia diseño web Sevilla», revisar varios resultados y visitar diferentes páginas comerciales. En una experiencia generativa podría formular una pregunta mucho más detallada: «¿Qué debería valorar una pequeña empresa antes de contratar el rediseño de su web si quiere mejorar el SEO y captar contactos?».
En el segundo escenario, el sistema podría explicar los criterios que conviene revisar, comparar alternativas y mostrar fuentes relacionadas. La empresa que busca información sigue teniendo una necesidad comercial, pero puede avanzar en su proceso de decisión antes de visitar el sitio web de ningún proveedor.
El comportamiento también cambia cuando el usuario necesita comparar productos, comprender un procedimiento técnico o identificar diferentes soluciones para un problema. Sin embargo, no debemos asumir que todas estas interacciones terminan sin clic o que las respuestas generativas siempre sustituyen las visitas. Hay consultas que pueden resolverse completamente dentro del buscador y otras que necesitan información más detallada, documentación original, una herramienta específica o el contacto con un profesional.
Para las empresas, la cuestión fundamental ya no es únicamente aparecer en una posición determinada, sino comprender qué información necesita el usuario en cada etapa y qué valor puede ofrecer su web que vaya más allá de una respuesta resumida.
La búsqueda multimodal: cuando el usuario combina texto, imágenes y voz
La búsqueda multimodal es otro de los avances que están ampliando las formas de interactuar con la información. Consiste en utilizar diferentes tipos de datos, como texto, imágenes, audio o vídeo, para formular una consulta o interpretar su contexto. Estas capacidades pueden combinarse con experiencias generativas, aunque búsqueda multimodal y búsqueda generativa no son conceptos equivalentes.
Por ejemplo, una persona puede utilizar la fotografía de un producto para encontrar artículos similares, identificar determinadas características o solicitar información relacionada. También puede describir verbalmente lo que necesita o combinar una imagen con una pregunta escrita. En estos casos, la información visual y textual aporta señales que pueden ayudar al sistema a comprender mejor la consulta.
Desde el punto de vista SEO, esta evolución refuerza la importancia de trabajar correctamente los recursos multimedia. Una tienda online necesita imágenes útiles y representativas de sus productos, mientras que una empresa de servicios puede beneficiarse de fotografías reales, demostraciones, vídeos explicativos y otros materiales que ayuden al usuario a comprender su actividad.
Esto no significa que debamos incorporar imágenes y vídeos indiscriminadamente. Los recursos visuales deben aportar información, disponer de un contexto adecuado y estar técnicamente optimizados. Los textos alternativos descriptivos, los nombres de archivo comprensibles cuando corresponda y la relación entre imágenes y contenido siguen formando parte de una estrategia razonable de accesibilidad y descubrimiento.
¿Sigue siendo importante el SEO tradicional con la inteligencia artificial?
Sí. La incorporación de respuestas generativas no elimina la necesidad de que una web sea accesible, comprensible, útil y técnicamente sólida. De hecho, Google mantiene que las buenas prácticas fundamentales del posicionamiento siguen siendo aplicables a sus funciones de inteligencia artificial.
Una página con problemas importantes de rastreo o indexación puede tener dificultades para aparecer en los resultados tradicionales y también para ser utilizada como enlace de apoyo en las experiencias generativas de Google. Del mismo modo, una arquitectura confusa, contenidos poco desarrollados o información comercial contradictoria pueden perjudicar la experiencia de los usuarios independientemente de cómo hayan descubierto la empresa.
Por eso, antes de destinar recursos a tácticas específicas para buscadores con IA, conviene revisar la situación del sitio web. Las áreas fundamentales siguen siendo el rastreo, la indexación, la arquitectura, el enlazado interno, la calidad de los contenidos, la experiencia de usuario y la medición.
En nuestra guía sobre cómo priorizar los errores SEO según su impacto real en el negocio explicamos por qué no todas las incidencias merecen la misma atención y cómo establecer prioridades antes de invertir recursos en una optimización.
También debemos evitar interpretar el E-E-A-T como una puntuación independiente que una web pueda mejorar mediante un determinado complemento. Google utiliza este concepto para describir cualidades relacionadas con experiencia, conocimiento, autoridad y fiabilidad. La mejor manera de trasladarlo a una estrategia editorial es demostrar lo que la empresa sabe, explicar correctamente sus procedimientos, identificar las fuentes y aportar información que resulte útil para las personas.
Cómo adaptar una estrategia SEO a la búsqueda generativa
La adaptación no debería comenzar con una lista de trucos para aparecer en las respuestas de inteligencia artificial. El punto de partida continúa siendo el análisis de las necesidades del negocio, de las consultas de sus clientes y del contenido que ya existe en su web. A partir de ahí, podemos decidir qué mejorar, qué ampliar y qué oportunidades merecen una inversión adicional.
Crear contenido útil que aporte algo más que una definición
Las respuestas generativas pueden explicar conceptos generales, resumir características y recopilar recomendaciones conocidas. Por eso, una empresa que publica únicamente definiciones similares a las disponibles en cientos de páginas puede encontrar más dificultades para diferenciar su contenido.
Una alternativa consiste en desarrollar información que proceda del conocimiento real del negocio: procedimientos, criterios de decisión, comparativas justificadas, preguntas habituales de los clientes y problemas que la empresa se encuentra en su actividad. Cuando existen datos propios o proyectos documentados, también pueden utilizarse para explicar decisiones y resultados, respetando la confidencialidad y evitando atribuir mejoras que no se hayan comprobado.
La finalidad no es hacer que cada artículo sea más extenso, sino conseguir que su lectura aporte información que el usuario no obtiene fácilmente en una respuesta genérica.
Organizar la información según necesidades e intenciones de búsqueda
Una arquitectura editorial coherente ayuda a evitar que varias páginas compitan por ofrecer prácticamente la misma respuesta. En lugar de crear publicaciones independientes para cada variación de una palabra clave, conviene identificar qué necesidades son realmente diferentes.
Por ejemplo, una empresa puede disponer de una página comercial sobre posicionamiento SEO, un artículo que explique los cambios de la búsqueda generativa y otras publicaciones específicas sobre herramientas o metodologías. Cada contenido tiene una función: presentar un servicio, explicar un contexto o profundizar en una cuestión especializada.
Este criterio es especialmente importante cuando trabajamos conceptos relacionados como SEO, GEO y AEO. El GEO o Generative Engine Optimization describe el trabajo orientado a mejorar la presencia en respuestas generativas, mientras que el AEO se relaciona con la optimización para sistemas que ofrecen respuestas. No obstante, estas denominaciones comparten numerosos fundamentos y no deberían utilizarse como excusa para duplicar contenidos o vender soluciones independientes sin una necesidad clara.
Reforzar la información de empresa y la coherencia de la marca
Cuando una persona busca un proveedor, necesita comprender qué ofrece, dónde trabaja y por qué puede ser una alternativa adecuada. Es importante que esa información esté claramente presentada en la página web, en sus servicios, en el apartado corporativo y en otras fuentes legítimas.
Para un negocio local, también conviene mantener correctamente actualizado su Perfil de Empresa de Google, cuando corresponda, y cuidar la coherencia de la información publicada. En proyectos especializados, los contenidos profesionales, los proyectos verificables y las referencias externas relevantes pueden contribuir a construir una presencia digital más comprensible y fiable.
No existe una fórmula que garantice que una inteligencia artificial recomiende una empresa por incorporar determinadas palabras o conseguir un número concreto de menciones. En nuestra guía sobre cómo mejorar las posibilidades de que ChatGPT recomiende tu empresa profundizamos en estas cuestiones, diferenciando las prácticas razonables de las promesas que no pueden verificarse.
Qué acciones conviene priorizar en una estrategia SEO adaptada a la IA
Una de las dificultades de este nuevo escenario es decidir dónde invertir los recursos disponibles. No tendría sentido dedicar semanas a modificar todos los artículos para introducir expresiones relacionadas con la inteligencia artificial si las principales páginas comerciales presentan problemas de indexación o no consiguen convertir las visitas en contactos.
La siguiente matriz es un ejemplo orientativo de priorización, no un caso real ni una promesa de resultados. Su utilidad consiste en relacionar las intervenciones con el problema que pretenden resolver.
| Situación detectada | Actuación prioritaria | Qué debemos comprobar |
|---|---|---|
| Una página comercial importante no aparece en Google | Revisar rastreo, indexación y acceso al contenido | Estado de indexación y causas técnicas |
| La web tiene contenido informativo genérico | Mejorar profundidad, utilidad y diferenciación | Consultas relevantes y calidad del contenido |
| Varias páginas responden a la misma intención | Revisar arquitectura y enlazado interno | Solapamientos de consultas y URLs |
| La empresa se describe de forma diferente en distintos canales | Revisar información corporativa y servicios | Coherencia y exactitud de los datos |
| El tráfico orgánico no genera contactos | Analizar intención, navegación y conversión | Contactos reales y recorrido comercial |
| Se quiere medir la presencia en respuestas generativas | Establecer un seguimiento específico | Impresiones, fuentes y limitaciones de los datos |
Este enfoque nos parece especialmente importante en LA | LIBÉLULA porque una estrategia SEO debe responder a objetivos empresariales. Conseguir más impresiones o aparecer ocasionalmente citado en una respuesta de inteligencia artificial puede ser interesante, pero debemos distinguir ese resultado de la generación de oportunidades comerciales.
Cómo medir el posicionamiento SEO en los buscadores con IA
Medir la visibilidad en la búsqueda generativa requiere combinar diferentes indicadores y comprender sus limitaciones. Las posiciones tradicionales, los clics y las impresiones siguen aportando información útil, pero no describen necesariamente todas las ocasiones en las que una marca puede aparecer, ser citada o influir en una decisión.
Google Search Console permite analizar las consultas, las páginas, las impresiones y los clics procedentes de la Búsqueda. Además, incorpora un informe específico de rendimiento de IA generativa que recoge impresiones relacionadas con las Vistas creadas con IA y el Modo IA. Este informe puede ayudar a identificar qué páginas aparecen en esas experiencias y cómo evoluciona su exposición, siempre que existan datos suficientes.
Google Analytics 4, por su parte, permite estudiar el comportamiento de los visitantes que llegan a la web y las conversiones configuradas. Sin embargo, no debemos atribuir automáticamente una solicitud de presupuesto a una mención en un sistema generativo si no tenemos evidencias que permitan establecer esa relación.
En plataformas externas como ChatGPT o Perplexity, las posibilidades de seguimiento dependen de la información y de las herramientas disponibles. Podemos realizar comprobaciones de determinadas consultas, estudiar las fuentes mostradas y analizar referencias hacia la web, pero una prueba puntual no permite afirmar que una empresa aparece siempre en las respuestas ni que ocupa una posición permanente.
Para profundizar en estos métodos, sus limitaciones y las posibilidades de seguimiento, recomendamos nuestra guía sobre cómo medir la visibilidad de una marca en ChatGPT, Gemini y AI Overviews.
Los errores que conviene evitar al optimizar para inteligencia artificial
La aparición de nuevos sistemas de búsqueda ha venido acompañada de recomendaciones que prometen resultados rápidos mediante técnicas supuestamente específicas para los modelos de lenguaje. Algunas pueden resultar útiles en determinados contextos, pero otras carecen de una justificación suficiente y pueden desviar recursos de las mejoras que realmente necesita una web.
Uno de los errores es considerar que debemos redactar exclusivamente para máquinas. Fragmentar artificialmente todos los párrafos, introducir preguntas repetidas o crear decenas de páginas con variaciones mínimas no garantiza que Google utilice esos contenidos. Su propia documentación insiste en la importancia de desarrollar información original, fiable y dirigida a las personas.
Otro error habitual consiste en interpretar los datos estructurados como una fórmula para conseguir citas generativas. El marcado puede ayudar a describir determinados contenidos y cumplir los requisitos de funciones específicas de búsqueda, pero Google no exige un tipo especial de schema para aparecer en AI Overviews o Modo IA. Tampoco requiere archivos como llms.txt para sus funciones de búsqueda generativa.
Finalmente, conviene desconfiar de cualquier servicio que garantice aparecer en las respuestas de un asistente o que presente métricas internas de plataformas a las que no tiene acceso. La optimización puede mejorar condiciones técnicas, editoriales y de presencia digital, pero la selección y presentación de las fuentes depende de sistemas externos.
El futuro del SEO exige comprender mejor al usuario y al negocio
La búsqueda generativa está ampliando las formas en las que las personas descubren información, comparan alternativas y conocen empresas. Sin embargo, el cambio tecnológico no modifica una cuestión fundamental: para conseguir una presencia digital útil necesitamos comprender las necesidades de quienes buscan y ofrecer información que merezca su atención.
Por eso, en LA | LIBÉLULA no entendemos la inteligencia artificial como una razón para abandonar el posicionamiento orgánico, sino como un motivo para desarrollar estrategias más completas. El SEO técnico, los contenidos especializados, el enlazado interno, la experiencia de usuario y la medición siguen siendo la base sobre la que deben construirse nuevas oportunidades de visibilidad.
Una empresa no necesita perseguir cada novedad ni adaptar todas sus páginas a una nueva sigla. Necesita identificar qué está cambiando en el recorrido de sus clientes, qué dificultades presenta su presencia digital y qué actuaciones pueden aportar mayor valor.
Desde LA | LIBÉLULA trabajamos el posicionamiento SEO para empresas conectando visibilidad orgánica, arquitectura web, contenidos y objetivos comerciales. Si tu empresa necesita revisar su estrategia ante los cambios de la búsqueda con inteligencia artificial, podemos ayudarte a analizar su situación y establecer prioridades de mejora.
Preguntas frecuentes sobre búsqueda generativa y SEO (FAQs)
¿La inteligencia artificial va a sustituir al SEO?
No existe una base para afirmar que el SEO vaya a desaparecer. Las herramientas generativas están cambiando cómo se presenta y consume la información, pero las empresas siguen necesitando contenidos accesibles, arquitectura web clara, información útil y una presencia digital fiable. El SEO continuará evolucionando junto con los sistemas de búsqueda.
¿Qué diferencia existe entre búsqueda generativa y búsqueda tradicional?
La búsqueda tradicional suele presentar resultados que el usuario puede consultar para encontrar información. La búsqueda generativa puede elaborar respuestas sintetizadas o conversacionales a partir de diferentes fuentes. Ambas experiencias pueden coexistir y complementarse.
¿Es necesario escribir artículos específicos para cada inteligencia artificial?
No de forma general. Resulta más razonable desarrollar contenidos que respondan a necesidades reales, estén correctamente organizados y aporten información útil. Algunas plataformas pueden tener particularidades técnicas, pero eso no justifica duplicar sistemáticamente los artículos para cada asistente.
¿Las AI Overviews pueden reducir los clics de una página?
Pueden modificar el comportamiento de los usuarios y las oportunidades de clic según la consulta y el tipo de respuesta. El efecto no tiene por qué ser igual en todas las páginas. Conviene analizar las impresiones, las visitas y las conversiones antes de atribuir una variación de tráfico a una función concreta de Google.
¿El contenido creado con inteligencia artificial perjudica el SEO?
El uso de inteligencia artificial para ayudar a crear contenidos no implica por sí mismo una penalización. Lo importante es la finalidad, la utilidad, la fiabilidad y el cumplimiento de las políticas de búsqueda. La generación masiva de contenidos sin valor añadido para manipular el posicionamiento sí puede contravenir esas políticas.
¿Cómo puede una empresa comenzar a adaptarse?
El primer paso es evaluar el estado de su web y la calidad de su información. Después conviene estudiar las consultas que responden a necesidades reales de sus clientes, mejorar los contenidos prioritarios, reforzar la coherencia de marca y establecer una medición adecuada. Las actuaciones deben adaptarse al negocio y no a una lista genérica de supuestos requisitos para la inteligencia artificial.