Durante dos décadas, el acuerdo entre los motores de búsqueda y los editores fue una relación simbiótica en la que los editores permitían el rastreo y los motores de búsqueda devolvían el tráfico de referencia. Ese tráfico ayudó a financiar la creación de contenido para los editores a través de anuncios y suscripciones.
Las funciones de IA están cambiando esto y el acuerdo está empezando a fracasar.
AI Overviews, ChatGPT y motores de respuesta mantienen a los usuarios dentro de su plataforma en lugar de enviarlos a sitios de origen. El resultado es que los editores ven cómo disminuye su tráfico mientras las empresas de inteligencia artificial rastrean más contenido que nunca.
Están surgiendo nuevos modelos de pago para reemplazar la vieja economía. algunos implican un reparto de ingresos basado en el uso, otros son acuerdos de licencia fija por valor de millones y algunos han terminado en acuerdos judiciales. Pero los términos varían ampliamente y no está claro si algún modelo puede sostener el ecosistema de contenido del que depende la IA.
Este artículo examina los modelos de pago que están tomando forma, cómo están respondiendo los diferentes editores y qué deberían considerar los profesionales de SEO a medida que la industria descubre la economía sostenible.
Cómo ha cambiado el intercambio de tráfico
Cuando aparecen resúmenes de IA en los resultados, la pérdida de tráfico es mensurable: solo el 8% de los usuarios hacen clic en cualquier enlace en comparación con el 15% sin resúmenes de IA. Eso es una caída del 46,7%. Solo el 1% de los usuarios hicieron clic en enlaces de citas dentro de la propia descripción general de IA.
Las búsquedas sin clic aumentaron del 56% al 69% entre 2024 y 2025. El tráfico orgánico a sitios web estadounidenses disminuyó de 2.300 millones de visitas a menos de 1.700 millones en el mismo período.
Digital Content Next encuestó a editores premium y encontró disminuciones en el tráfico año tras año. Algunos sitios experimentaron caídas porcentuales de dos dígitos durante las semanas de mayor impacto.
La proporción de rastreo a referencia muestra cuán desequilibrado está esto. El análisis de Cloudflare rastrea la Búsqueda de Google manteniendo aproximadamente una proporción de 10:1, rastreando alrededor de 10 páginas por cada referencia enviada. La proporción de OpenAI se estimó en alrededor de 1200:1 a 1700:1.
Menos páginas vistas significan menos impresiones de anuncios, menores conversiones de suscripciones y menores ingresos de afiliados.
Modelos de pago tomando forma
Están surgiendo tres modelos de pago.
1. Reparto de ingresos basado en el uso
Perplexity lanzó su programa Comet Plus en 2025. La compañía comparte los ingresos por suscripción con los editores después de mantener un recorte en los costos de computación, aunque no se revela la división exacta.
A los editores se les paga cuando los artículos aparecen en los resultados del navegador Comet, cuando generan tráfico a través del navegador y cuando los agentes de IA usan el contenido. Los participantes incluyen TIME, Fortune, Los Angeles Times, Adweek y Blavity.
ProRata ofrece una división 50/50 a través de su motor de respuestas Gist.ai, respaldado por News/Media Alliance, utilizando algoritmos de atribución para rastrear cuánto contribuyó cada artículo.
Estos modelos vinculan el pago con el uso, pero los grupos siguen siendo pequeños en comparación con los ingresos por búsquedas tradicionales y la ampliación depende de convertir a los usuarios gratuitos en suscriptores pagos.
2. Ofertas de licencias de tarifa plana
OpenAI ha firmado acuerdos de licencia con editores. News Corp consiguió un acuerdo de varios años por valor de cientos de millones. Dotdash Meredith firmó un acuerdo de 16 millones de dólares. Otros acuerdos incluyen Financial Times, The Atlantic, Vox Media y Associated Press.
Estos acuerdos agrupan tres derechos: acceso a datos de capacitación utilizando archivos para mejorar modelos, visualización de contenido en tiempo real con atribución en ChatGPT y acceso a tecnología que permite a los editores usar herramientas OpenAI.
Las empresas de IA necesitan tanto archivos históricos como contenido actual, pero esto crea niveles en los que los editores con grandes archivos pueden negociar acuerdos, mientras que los editores más pequeños carecen de influencia.
Microsoft firmó un acuerdo de 10 millones de dólares con Taylor & Francis de Informa para contenido académico. Google inició conversaciones sobre licencias con unos 20 medios de comunicación nacionales en julio. La mayoría de los términos permanecen sin revelar.
3. Acuerdos legales como precedente
Anthropic llegó a un acuerdo con los autores por 1.500 millones de dólares después del fallo de junio del juez William Alsup en Bartz contra Anthropic. El fallo dijo que la capacitación sobre libros comprados legalmente era un uso legítimo. La descarga de sitios piratas fue una infracción.
El acuerdo muestra que las empresas de IA pueden permitirse el lujo de pagar incluso mientras argumentan ante los tribunales que no deberían hacerlo, y proporciona un punto de referencia público al que otras negociaciones pueden hacer referencia, aunque los términos específicos permanecen sellados.
Cómo están respondiendo los editores
Los editores se han dividido en diferentes bandos.
Editores que aceptan ofertas
Roger Lynch de Condé Nast dijo que su asociación con OpenAI “comienza a compensar parte de esos ingresos” perdidos por los cambios de búsqueda tradicionales. Neil Vogel de Dotdash Meredith dijo que “las plataformas de inteligencia artificial deberían pagar a los editores por su contenido” al anunciar su acuerdo de licencia.
Los editores que aceptan acuerdos citan nuevas fuentes de ingresos, protección legal contra reclamos de derechos de autor, influencia sobre el desarrollo de la IA y el reconocimiento de que la adopción de la búsqueda de IA parece inevitable, y muchos ven las asociaciones tempranas como un posicionamiento para aprovechar el futuro.
Editores que entablan litigios
El New York Times demandó a OpenAI y Microsoft en 2023. La denuncia sostiene que las empresas crearon “un negocio con fines de lucro multimillonario basado en gran parte en la explotación sin licencia de obras protegidas por derechos de autor”.
Forbes rechazó una propuesta de Perplexity, diciendo que “infravaloraba tanto nuestro periodismo como la marca Forbes”. En octubre de 2024, las demandas incluían propiedades de News Corp contra Perplexity y ocho diarios contra OpenAI y Microsoft.
Los editores que rechazan acuerdos dicen que el dinero es demasiado bajo y les preocupa que aceptar malos términos ahora los legitime para seguir adelante, además los resúmenes de IA compiten directamente con su trabajo.
Posiciones en organizaciones comerciales
Danielle Coffey, directora ejecutiva de News/Media Alliance, calificó las prácticas del modo AI de Google como “parásitas, insostenibles y representan una amenaza existencial real”. Ella sugiere que los sistemas de IA son tan buenos como el contenido que utilizan para entrenarlos.
Jason Kint, de Digital Content Next, señaló que a pesar de que Google envía grandes cheques de ingresos mensuales a través de publicidad, el 78% de los ingresos digitales de los miembros todavía provienen de anuncios. Cada punto de tráfico de búsqueda perdido “exprime los presupuestos que financian los reportajes de investigación”.
Ambas organizaciones exigen que los sistemas de inteligencia artificial proporcionen transparencia, atribuyan claramente el contenido, respeten el papel de los editores, cumplan con las leyes de competencia y no tergiversen las obras originales.
La división emergente: Web con licencia vs. Web abierta
Las diferencias en los modelos de pago están creando dos niveles de contenido web con diferentes aspectos económicos.
Una “Web con licencia” consta de contenido premium respaldado por API y acuerdos de licencia. Los editores con amplios archivos, experiencia especializada o conjuntos de datos únicos están negociando acuerdos de acceso directo con empresas de LLM. Este contenido se utiliza para capacitación y recuperación en tiempo real con atribución y compensación.
La “Web abierta” incluye páginas rastreables sin acuerdos de licencia. Contenido generado por el usuario, material de marketing, información sobre productos básicos y sitios que carecen de influencia para negociar los términos. Es posible que este contenido aún sea rastreado y utilizado, pero sin compensación directa más allá del tráfico de referencia mínimo.
Esta configuración puede dar lugar a incentivos no coincidentes. Los editores que invierten en contenido diferenciado y de alta calidad pueden tener opciones de licencia para respaldar su trabajo. Mientras tanto, quienes crean información más fácilmente reemplazable podrían tener dificultades con la mercantilización, lo que dificultaría encontrar formas claras de obtener ingresos.
Para los profesionales, concéntrese en desarrollar su propia investigación, conjuntos de datos únicos, experiencia especializada e informes originales. Esto aumenta tanto el valor de búsqueda tradicional como el valor potencial de las licencias para las plataformas de IA.
Cómo los modelos de pago están remodelando el SEO y la estrategia de contenidos
El cambio del tráfico a las licencias está forzando cambios en todo el SEO.
La cita vs. Haga clic en Problema
El SEO tradicional se centraba en clasificaciones que generaban clics, pero las citas de LLM funcionan de manera diferente ya que el contenido aparece en las respuestas de IA con atribución, pero con menos clics. Lily Ray cree que el SEO ya no se trata sólo de clasificación y tráfico.
Los profesionales ahora realizan un seguimiento de la calidad de la participación, las tasas de conversión, la búsqueda de marca y el tráfico directo junto con las métricas tradicionales. Algunos están cuantificando las citas de IA en ChatGPT, Perplexity y otras plataformas. Esto proporciona visibilidad de las menciones de la marca incluso cuando las referencias no se materializan.
El acceso a bots se convierte en una decisión empresarial
Hoy en día, los editores se ven obligados a tomar decisiones sobre el bloqueo de contenido a través de robots.txt. Estas opciones ni siquiera se consideraron hace dos años. La decisión sopesa la visibilidad de la IA con preocupaciones sobre la posible pérdida de tráfico y los beneficios de las licencias.
Muchos editores de contenido están abiertos a permitir el acceso de bots, valorando más su presencia en los resultados de IA que protegiendo el contenido que también producen los competidores. Las organizaciones de noticias priorizan la velocidad y la cobertura amplia de las noticias de última hora, con el objetivo de llegar a la mayor cantidad de personas posible.
Por otro lado, algunos editores optan por restringir el acceso a sus investigaciones de alto valor y a sus conocimientos especializados, sabiendo que la escasez puede darles un mayor poder de negociación. Aquellos con análisis de pago a menudo bloquean los rastreadores de IA para proteger sus modelos de suscripción, asegurando que mantengan el control sobre su contenido más valioso.
ProRata y TollBit ofrecen licencias selectivas como término medio. Los editores mantienen la visibilidad de la IA mientras reciben pagos. Pero las empresas de IA no han adoptado ampliamente estas plataformas.
Sistemas de Medición Bajo Presión
Las caídas de tráfico pueden desencadenar discusiones con las partes interesadas que esperan una recuperación, y para los sitios que dependen únicamente de la publicidad, esta puede ser una discusión desafiante.
Los editores están explorando modelos de ingresos alternativos, como suscripciones, membresías, consultoría, eventos y asociaciones con afiliados, al mismo tiempo que dan prioridad al correo electrónico, los boletines y las aplicaciones.
La búsqueda de marca sigue siendo más estable que los niveles generales de tráfico, lo que enfatiza la importancia de la construcción de marca más allá de las clasificaciones de búsqueda.
Preguntas sobre inversión en contenido
La incertidumbre en los pagos puede dificultar la decisión en qué contenido vale la pena invertir. Los editores con acuerdos de licencia pueden centrarse en lo que las empresas de IA necesitan para capacitación o recuperación, mientras que aquellos sin acuerdos deben considerar diferentes factores.
La división entre Web Licenciada y Web Abierta influye en estas elecciones. La investigación original, los datos únicos y la experiencia especializada pueden justificar diferentes niveles de inversión en comparación con el material más común.
Los editores más pequeños a menudo carecen del poder de las licencias. Crear contenido de alta calidad mientras se compite con resúmenes generados por IA que no generan tráfico plantea preguntas constantes sobre la sostenibilidad.
Preocupaciones por la sostenibilidad del contenido
La caída de los ingresos está obligando a las organizaciones de noticias a recortar personal, reduciendo la capacidad de investigación y la producción de informes originales.
La Sociedad de Autores informa que más de 12.000 miembros han escrito cartas diciendo que “no dan su consentimiento” para recibir capacitación en IA. Eso indica que los profesionales creativos reconsiderarán la publicación si la compensación no se materializa.
Cada vez hay más contenidos detrás de muros de pago, que protegen los ingresos pero limitan el acceso gratuito a la información. News/Media Alliance advierte que sin una compensación justa por el contenido de los editores, las prácticas de IA representan una amenaza significativa para la inversión continua en periodismo.
El desafío es que las empresas de IA realmente dependen de los editores para proporcionar datos de capacitación de alta calidad. Pero los sistemas de inteligencia artificial que no generan tráfico pueden dificultar que los editores financien sus esfuerzos de creación de contenido.
En este momento, los modelos de pago podrían funcionar bien para las grandes editoriales que tienen más poder, pero las editoriales medianas y pequeñas enfrentan situaciones financieras más inciertas.
Aquellos que tienen relaciones directas con su audiencia y múltiples fuentes de ingresos generalmente se encuentran en una posición más fuerte en comparación con aquellos que dependen principalmente de la publicidad.
¿Qué es lo siguiente probable?
Los modelos de pago actuales de LLM no coinciden con lo que los editores ganan con el tráfico de búsqueda y tampoco reflejan lo que las empresas de inteligencia artificial extraen mediante el rastreo.
Los editores se están dividiendo en distintos bandos: algunos buscan acuerdos mientras que otros apuestan a que los litigios establecerán mejores condiciones que las negociaciones individuales.
Las organizaciones comerciales están presionando para que se adopten soluciones regulatorias, pero las empresas de IA mantienen que su enfoque actual funciona. OpenAI apunta a ampliar las asociaciones y dice que los acuerdos aportan un valor justo. Perplexity sostiene que su modelo de reparto de ingresos alinea los incentivos. Google no ha anunciado planes más allá de los acuerdos existentes para compartir tráfico.
Lo que suceda a continuación depende de los resultados de los litigios, las medidas regulatorias y si la presión del mercado obliga a las plataformas de IA a mejorar las condiciones.
Siguen siendo posibles múltiples caminos a seguir y, por ahora, los editores enfrentan decisiones inmediatas sobre el acceso a los bots, la estrategia de contenido y la diversificación de ingresos sin tener claro qué enfoque resultará sostenible.
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Imagen de portada: Roman Samborskyi/Shutterstock
