La búsqueda nunca se ha detenido. Cada pocos años, se agrega una nueva capa a la forma en que las personas encuentran y evalúan información. Los sistemas de inteligencia artificial generativa como ChatGPT, Copilot Search y Perplexity no han reemplazado a Google o Bing. Han agregado una nueva superficie donde el descubrimiento ocurre antes y donde es posible que su visibilidad nunca aparezca en los análisis.
Llámelo optimización generativa del motor, llámelo trabajo de visibilidad de IA o simplemente llámelo la próxima evolución del SEO. Cualquiera que sea la etiqueta, el trabajo ya está en marcha. Los profesionales de SEO ya están rastreando las citas, analizando qué contenido se incorpora a las respuestas de la IA y adaptando estrategias a medida que estas plataformas evolucionan semanalmente.
Este trabajo no reemplaza al SEO, sino que se basa en él. Piense en ello como la “capa de respuesta” encima de la capa de búsqueda tradicional. Aún necesitas contenido estructurado, marcado limpio y buenos vínculos de retroceso, entre otros aspectos habituales del SEO. De ahí aprenden los asistentes de la fundación. La diferencia es que los asistentes ahora representar esa información a los usuarios directamente dentro de conversaciones, barras laterales e interfaces de aplicaciones.
Si su trabajo se detiene en las clasificaciones tradicionales, se perderá la visibilidad que se forma en esta nueva capa. Hacer un seguimiento de cuándo y cómo los asistentes mencionan, citan y actúan sobre su contenido es la forma de empezar a medir esa visibilidad.
Tu marca puede aparecer en múltiples respuestas generativas sin que tú lo sepas. Estas citas no aparecen en ninguna herramienta de análisis hasta que alguien realmente hace clic.
Perplexity explica que cada respuesta que da incluye citas numeradas que enlazan con las fuentes originales. El lanzamiento de ChatGPT Search de OpenAI confirma que las respuestas ahora incluyen enlaces a sitios relevantes y fuentes de apoyo. Copilot Search de Microsoft hace lo mismo, extrayendo múltiples fuentes y citándolas dentro de una respuesta resumida. Y la propia documentación de Google para resúmenes de IA deja en claro que el contenido elegible puede aparecer dentro de los resultados generativos.
Cada uno de estos sistemas tiene ahora su propia idea de cómo es una “cita”. Ninguno de ellos te lo informa en análisis.
Esa es la brecha. Tu marca puede aparecer en múltiples respuestas generativas sin que tú lo sepas. Estas son las impresiones modernas sin clic que no se registran en Search Console. Si queremos comprender la visibilidad de la marca hoy en día, debemos medir las menciones, las impresiones y las acciones dentro de estos sistemas.
Pero aquí hay otra capa de complejidad: los acuerdos de licencia de contenido. OpenAI se ha asociado con editores como Associated Press, Axel Springer y otros, que pueden influir en las preferencias de citas de maneras que no podemos observar directamente. Comprender el panorama competitivo, no sólo lo que se está haciendo, sino también a quién más se cita y por qué, se convierte en una inteligencia estratégica esencial en este entorno.
En el SEO tradicional, las impresiones y los clics le indican con qué frecuencia apareció y con qué frecuencia actuó alguien. Dentro de los asistentes tenemos una dinámica similar, pero sin informes oficiales.
- Menciones son cuando se hace referencia a su dominio, nombre o marca en una respuesta generativa.
- Impresiones son cuando esa mención aparece frente a un usuario, incluso si no hace clic.
- Comportamiento son cuando alguien hace clic, expande o copia la referencia a su contenido.
Estos no reemplazan sus métricas de SEO. Son indicadores tempranos de que su contenido es lo suficientemente confiable como para impulsar las respuestas del asistente.
Si lees el artículo de la semana pasada, donde hablé de cómo 2026 será un año de inflexión para los SEO, recordarás la curva de adopción. Durante 2026, se prevé que los asistentes lleguen a alrededor de mil millones de usuarios activos diarios, integrándose en teléfonos, navegadores y herramientas de productividad. Pero eso no significa que estén reemplazando la búsqueda. Significa que el descubrimiento se produce antes del clic. Medir las menciones del asistente consiste en ver esas primeras interacciones antes de que lleguen los datos analíticos.
Seamos claros. La búsqueda tradicional sigue siendo el principal impulsor del tráfico. Google gestiona más de 3.500 millones de búsquedas al día. En mayo de 2025, Perplexity procesó 780 millones de consultas en un mes completo. Eso es aproximadamente lo que Google maneja en unas cinco horas.
Los datos son inequívocos. Los asistentes de IA son un complemento pequeño y de rápido crecimiento, no un reemplazo (todavía).
Pero si su contenido ya aparece en Google, también está siendo indexados y procesados por los sistemas que capacitan y cotizan dentro de estos asistentes. Eso significa que su trabajo de optimización ya admite ambas superficies. No vas a empezar de nuevo. Estás ampliando lo que mides.
Los motores de búsqueda clasifican las páginas. Los asistentes recuperan trozos.
La clasificación es una alineado con la salida proceso. El sistema ya sabe lo que intenta mostrar y elige la mejor página disponible que coincida con esa intención. La recuperación, por otra parte, es alineado previamente con la respuesta. El sistema aún está reuniendo la información que se convertirá en la respuesta y esa diferencia puede cambiarlo todo.
Cuando optimizas para la clasificación, estás intentando ganar un lugar entre los competidores visibles. Cuando optimiza para la recuperación, intenta ser incluido en el conjunto de trabajo del modelo incluso antes de que exista la respuesta. No se lucha tanto por una posición como por la participación.
Por eso la claridad, la atribución y la estructura son mucho más importantes en este entorno. Los asistentes extraen sólo lo que pueden citar claramente, verificar con confianza y sintetizar rápidamente.
Cuando un asistente cita su sitio, lo hace porque su contenido cumple tres condiciones:
- Respondió la pregunta directamente, sin relleno.
- Era legible por máquina y fácil de citar o resumir.
- Llevaba señales de procedencia en las que el modelo confiaba: autoría clara, marcas de tiempo y referencias vinculadas.
Esas no son ideas nuevas. Son las mismas mejores prácticas con las que los SEO han trabajado durante años, solo que se probaron anteriormente en la cadena de decisión. Solías optimizar para obtener el resultado visible. Ahora estás optimizando el material que construye el resultado.
Una realidad crítica que debemos entender: El comportamiento de las citas es muy volátil.. Es posible que el contenido citado hoy para una consulta específica no aparezca mañana para esa misma consulta. Las respuestas del asistente pueden cambiar según las actualizaciones del modelo, el contenido de la competencia que ingresa al índice o los ajustes de ponderación que se realizan entre bastidores. Esta inestabilidad significa que estás rastreando tendencias y patrones, no garantías (no es que la clasificación esté garantizada, pero suelen ser más estables). Establezca expectativas en consecuencia.
No todo el contenido tiene el mismo potencial de citación y comprender esto le ayudará a asignar los recursos de forma inteligente. Los asistentes se destacan en consultas informativas (“¿cómo funciona X?” o “¿cuáles son los beneficios de Y?”). Son menos relevantes para consultas transaccionales como “comprar zapatos en línea” o consultas de navegación como “iniciar sesión en Facebook”.
Si su contenido tiene una intención de navegación principalmente transaccional o de marca, la visibilidad del asistente puede importar menos que las clasificaciones de búsqueda tradicionales. Enfoque sus esfuerzos de medición donde el comportamiento de los asistentes realmente afecte a su audiencia y donde pueda influir de manera realista en los resultados.
La forma más sencilla de empezar es mediante pruebas manuales.
Ejecute mensajes que se alineen con su marca o producto, como:
- “¿Cuál es la mejor guía sobre (tema)?”
- “¿Quién explica (el concepto) más claramente?”
- “¿Qué empresas proporcionan herramientas para (tarea)?”
Utilice la misma consulta en ChatGPT Search, Perplexity y Copilot Search. Documente cuando su marca o URL aparezca en sus citas o respuestas.
Registre los resultados. Registre el asistente utilizado, la indicación, la fecha y el enlace de la cita, si está disponible. Toma capturas de pantalla. No estás construyendo un estudio científico aquí; estás construyendo una línea base de visibilidad.
Una vez que tenga algunos ejemplos, comience a ejecutar las mismas consultas semanal o mensualmente para realizar un seguimiento de los cambios a lo largo del tiempo.
Incluso puedes automatizar parte de esto. Algunas plataformas ahora ofrecen acceso API para consultas programáticas, aunque se aplican límites de costos y tarifas. Herramientas como n8n o Zapier pueden capturar los resultados del asistente y enviarlos a una hoja de Google. Cada fila se convierte en un registro de cuándo y dónde fue citado. (Para ser justos, es más complicado de lo que parecen 2 oraciones cortas, pero la mayoría de las personas lo pueden hacer si están dispuestas a aprender algunas cosas nuevas).
Así es como puedes crear tu primer “línea base de citas de ai“Informe si está dispuesto a seguir siendo manual en su enfoque.
Pero no te limites a rastrearte a ti mismo. Análisis de citas competitivas es igualmente importante. ¿Quién más aparece para sus consultas clave? ¿Qué formatos de contenido utilizan? ¿Qué patrones estructurales comparten las páginas citadas? ¿Utilizan un marcado de esquema específico o una organización de contenidos que favorezcan a los asistentes? Esta inteligencia revela qué valoran actualmente los asistentes y dónde existen lagunas en el panorama de cobertura.
Aún no tenemos datos oficiales de impresiones, pero podemos inferir la visibilidad.
- Mira los tipos de consultas donde apareces en asistentes. ¿Son amplios, informativos o de nicho?
- Utilice Google Trends para medir el interés de búsqueda de esas mismas consultas. Cuanto mayor sea el volumen, es más probable que los usuarios vean respuestas de IA para ellos.
- Realice un seguimiento de las respuestas del asistente para mantener la coherencia. Si aparece en varios asistentes para recibir mensajes similares, puede asumir razonablemente un alto potencial de impresión.
Las impresiones aquí no significan vistas analíticas. Significan exposición a nivel de asistente: su contenido se ve en una ventana de respuesta, incluso si el usuario nunca visita su sitio.
Las acciones son la capa más difícil de observar, pero no porque los ecosistemas asistentes oculten todos los datos de referencia. La realidad del seguimiento tiene más matices que eso.
La mayoría de los asistentes de IA (Perplexity, Copilot, Gemini y usuarios pagos de ChatGPT) envían datos de referencia que aparecen en Google Analytics 4 como perplexity.ai/referido o chatgpt.com/referido. Puede ver estas fuentes en sus informes estándar de Adquisición de tráfico GA4. (artículo útil)
Los verdaderos desafíos son:
Los usuarios de nivel gratuito no envían referencias. El tráfico gratuito de ChatGPT llega como “Directo” a sus análisis, lo que hace imposible distinguirlo de las visitas a marcadores, las URL escritas u otras fuentes de tráfico sin referencias. (artículo útil)
Sin visibilidad de consultas. Incluso cuando ve la fuente de referencia, no sabe qué pregunta le hizo el usuario a la IA que lo llevó a su sitio. La búsqueda tradicional le brinda algunos datos de consulta a través de Search Console. Los asistentes de IA no proporcionan esto.
El volumen es todavía pequeño pero está creciendo. El tráfico de referencias de IA normalmente representa entre el 0,5% y el 3% del tráfico total del sitio web a partir de 2025, lo que hace que los patrones sean más difíciles de detectar en el ruido de sus análisis generales. (artículo útil)
A continuación se explica cómo mejorar el seguimiento y crear una imagen más clara de las acciones impulsadas por la IA:
- Configure el seguimiento del tráfico de IA dedicado en GA4. Cree una exploración personalizada o un grupo de canales utilizando filtros de expresiones regulares para aislar todas las fuentes de referencias de IA en una sola vista. Utilice un patrón como el excelente ejemplo de este artículo de Orbit Media para capturar el tráfico de las principales plataformas ( ^https:\/\/(www\.meta\.ai|www\.perplexity\.ai|chat\.openai\.com|claude\.ai|gemini\.google\.com|chatgpt\.com|copilot\.microsoft\.com)(\/.*)?$ ). Esto separa las referencias de IA del tráfico de referencias genérico y hace que las tendencias sean visibles.
- Agregue parámetros UTM identificables cuando controlas la ubicación del enlace. En el contenido que comparte con plataformas de inteligencia artificial, en citas en las que puede influir o en URL públicas. Incluso las plataformas que envían datos de referencia pueden beneficiarse del etiquetado UTM para mayor claridad en la atribución. (artículo útil)
- Supervise los patrones de tráfico “directo”. Los picos inexplicables en el tráfico directo, especialmente hacia páginas de destino específicas que los asistentes suelen citar, pueden indicar que los usuarios de IA de nivel gratuito hacen clic sin datos de referencia. (artículo útil)
- Realice un seguimiento de qué páginas de destino reciben tráfico de IA. En su exploración del tráfico de IA, agregue “Página de destino + cadena de consulta” como dimensión para ver qué páginas específicas están citando los asistentes. Esto revela qué contenido los sistemas de IA consideran lo suficientemente valioso como para consultarlo.
- Esté atento a los patrones de copiar y pegar en redes sociales, foros o tickets de soporte que coincidan exactamente con el idioma de su contenido. Se trata de un sustituto del texto copiado de un resumen del asistente y compartido en otro lugar.
Cada una de estas tácticas le ayuda a crear una imagen más completa de las acciones impulsadas por la IA, incluso sin una atribución perfecta. La clave es reconocer que parte del tráfico de IA es visible (niveles pagos, la mayoría de las plataformas), parte está oculta (ChatGPT gratuito) y su trabajo es capturar la mayor cantidad de señal posible de ambos.
La Autoridad Validada por Máquina (MVA) no es visible para nosotros, ya que es una señal de confianza interna utilizada por los sistemas de inteligencia artificial para decidir qué fuentes citar. Lo que podemos medir son las migas de pan que se correlacionan con él:
- Frecuencia de citación
- Presencia entre múltiples asistentes
- Estabilidad de la fuente de la cita (URL consistentes, versiones canónicas, marcado estructurado)
Cuando ve citas repetidas o coherencia entre múltiples asistentes, está viendo un indicador de MVA. Esa coherencia es lo que le indica que los sistemas están empezando a reconocer su contenido como confiable.
Perplexity informa casi 10 mil millones de consultas al año en su base de usuarios. Se trata de un potencial de visibilidad significativo, incluso si es pequeño en comparación con la búsqueda.
Copilot Search de Microsoft está integrado en Windows, Edge y Microsoft 365. Eso significa que millones de usuarios diarios ven respuestas resumidas y citadas sin salir de su flujo de trabajo.
El lanzamiento de AI Overviews de Google agrega otra superficie donde su contenido puede aparecer, incluso cuando nadie hace clic. Su propia documentación describe cómo los datos estructurados ayudan a que el contenido sea elegible para su inclusión.
Cada uno de estos refuerza una verdad simple: el SEO sigue siendo importante, pero ahora se extiende más allá de su propio sitio.
Empiece poco a poco. Una hoja de cálculo básica es suficiente.
Columnas:
- Fecha.
- Asistente (Búsqueda ChatGPT, Perplejidad, Copiloto).
- Aviso usado.
- Cita encontrada (sí/no).
- URL citada.
- Se observaron citaciones de competidores.
- Notas sobre fraseo o posición en el ranking.
Agregue capturas de pantalla y enlaces a las respuestas completas como evidencia. Con el tiempo, empezará a ver qué temas o formatos de contenido aparecen con más frecuencia.
Si desea automatizar, configure un flujo de trabajo en n8n que ejecute un conjunto controlado de indicaciones semanalmente y registre los resultados en su hoja. Incluso la automatización parcial ahorrará tiempo y le permitirá centrarse en la interpretación, no en la recopilación. Utilice esta hoja y sus datos para aumentar lo que puede rastrear en fuentes como GA4.
Antes de invertir mucho en el monitoreo asistente, considere cuidadosamente la asignación de recursos. Si los asistentes representan menos del 1 % de su tráfico y su equipo es pequeño, el seguimiento extenso puede suponer una optimización prematura. Concéntrese en consultas de alto valor donde la visibilidad del asistente podría afectar materialmente la percepción de la marca o capturar el tráfico de investigación en etapa inicial que la búsqueda tradicional podría perder.
Las auditorías trimestrales manuales pueden ser suficientes hasta que el canal crezca a una escala significativa. Se trata de desarrollar una comprensión básica ahora para estar preparado cuando se acelere la adopción, no de un seguimiento diario obsesivo de fuentes de tráfico insignificantes.
Los ejecutivos entienden y prefieren los paneles de control, no los debates sobre las capas de visibilidad, así que muéstreles ejemplos del mundo real. Coloque capturas de pantalla de su marca citada en ChatGPT o Copilot junto a sus datos de Search Console. Explique que esta no es una nueva actualización del algoritmo sino una nueva interfaz para el contenido existente. Depende de usted ayudarlos a comprender esta diferencia crítica.
Encuadrelo como alcance aditivo. Estás demostrando liderazgo porque la experiencia de la empresa ahora es visible en nuevas interfaces. antes Los clics ocurren. Ese replanteamiento mantiene fuerte el apoyo al SEO y lo posiciona como quien rastrea la próxima ola.
Vale la pena señalar que las prácticas de citación existen dentro de un panorama legal cambiante. Los editores y creadores de contenido han expresado su preocupación por los derechos de autor y el uso legítimo a medida que los sistemas de inteligencia artificial se entrenan y reproducen contenido web. Algunas plataformas han respondido con acuerdos de licencia, mientras que las impugnaciones legales continúan tramitándose en los tribunales.
Este entorno puede influir en la agresividad con la que las plataformas citan las fuentes, a qué fuentes dan prioridad y cómo equilibran la atribución con la experiencia del usuario. Los marcos que construimos hoy deben seguir siendo flexibles a medida que estas dinámicas evolucionan y la industria establece normas más claras en torno al uso y la atribución del contenido.
La visibilidad del asistente de IA aún no es una fuente importante de tráfico. Es una señal de confianza pequeña pero creciente.
Al medir las menciones y citas ahora, se crea un sistema de alerta temprana. Verá cuándo su contenido comienza a aparecer en los asistentes mucho antes de que lo haga cualquiera de sus herramientas de análisis. Esto significa que cuando llegue el año 2026 y los asistentes se conviertan en un hábito diario, no reaccionarás a la curva. Ya tendrá datos sobre el desempeño de su marca dentro de estos nuevos sistemas.
Si se extiende el concepto aquí de “datos” a un nivel más meta, se podría decir que ya nos está diciendo que el crecimiento está comenzando, es explosivo y está a punto de tener un impacto en los comportamientos de los consumidores. Así que ahora es el momento de tomar ese conocimiento y centrarlo en el trabajo más diario que realiza y comenzar a planificar cómo esos cambios impactan ese trabajo diario.
El SEO tradicional sigue siendo su capa base. La visibilidad generativa se encuentra por encima de esto. La autoridad validada por máquina vive dentro de los sistemas. Observar menciones, impresiones y acciones es cómo empezamos a hacer mensurable lo que está en la sombra.
Solíamos medir las clasificaciones porque eso es lo que podíamos ver. Hoy podemos medir la recuperación por la misma razón. Esta es solo la próxima evolución del SEO basado en evidencia. En última instancia, no puedes arreglar lo que no puedes ver. No podemos ver cómo se asigna la confianza dentro del sistema, pero podemos ver los resultados de cada sistema.
Los asistentes no están reemplazando la búsqueda (todavía). Simplemente le muestran cómo se comporta la visibilidad cuando el clic desaparece. Si puedes medir dónde apareces en esas capas ahora, sabrás cuándo la pendiente comienza a cambiar y ya estarás por delante.
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Imagen de portada: Anton Vierietin/Shutterstock
Esta publicación se publicó originalmente en Duane Forrester Decodes.
