El SEO ya no es lo que era. Las AI Overviews de Google, anteriormente conocidas como Experiencia Generativa de Búsqueda (SGE), están transformando la forma en que los usuarios interactúan con los resultados de búsqueda (AI-first search).

Con 2 mil millones de usuarios mensuales experimentando estas respuestas generadas por IA y ChatGPT procesando 37.5 millones de consultas diarias, atrás quedaron los días de las simples listas de enlaces.

Durante años la gran batalla fue ganar posiciones en Google. Atrás quedaron los días de las simples listas de enlaces; ahora, los resúmenes generados por IA, impulsados por modelos como Gemini 2.0, aparecen directamente en la parte superior de la página de resultados (SERP), reduciendo el CTR de la posición número uno en un devastador 34.5%.

Hoy, los usuarios también preguntan directamente a IA como ChatGPT, Perplexity o Claude. Y la gran pregunta es: ¿cómo consigo que mi marca aparezca en las respuestas que da una IA? Este cambio fundamental implica que las estrategias de SEO deben evolucionar hacia lo que llamamos AI-first
search.

Antes de empezar vamos a hacernos la pregunta más fácil:

¿Qué es hacer SEO para la IA?

Cuando una persona pregunta a un modelo de IA, éste no busca en tiempo real: se alimenta de corpus de entrenamiento, documentos indexados y APIs de búsqueda. Si tu contenido no es claro, confiable y fácil de interpretar, la IA simplemente lo ignorará.

Pero aquí viene la sorpresa que muchos profesionales del SEO aún no han asimilado: al contrario a la creencia popular, ChatGPT, Claude y Perplexity todos tienen capacidades de búsqueda web en tiempo real desde 2024-2025. Claude añadió esta funcionalidad en marzo 2025, ChatGPT la integró con SearchGPT y Perplexity la ha tenido desde su lanzamiento. Esto significa que tu contenido fresco y actualizado sí puede aparecer en respuestas de IA, incluso si fue publicado ayer.

La tercera fuente son las APIs y bases de datos propietarias, como la API de Bing que usa ChatGPT o el crawler PerplexityBot que construye su propia base de datos. Y aquí viene el dato que debería hacerte replantear toda tu estrategia: el 95% de las citaciones de IA no correlacionan con métricas tradicionales de SEO como tráfico o backlinks.

De hecho, los sitios con apenas 1-9 backlinks promedian 2,160 citaciones, mientras que aquellos con más de 10 backlinks solo alcanzan 681 citaciones. Es un mundo al revés donde las reglas que conocíamos ya no aplican. Si tu contenido no es claro, confiable y fácil de interpretar, la IA simplemente lo ignorará. Ya no optimizas solo para Google: ahora tienes que pensar en cómo una IA entienda, confíe y recomiende tu marca, y además te incluya en sus descripciones generales cuando devuelva una respuesta.

Si tu contenido no es claro, confiable y fácil de interpretar, la IA simplemente lo ignorará. En otras palabras: ya no optimizas solo para Google, ahora tienes que pensar en cómo una IA entienda, confíe y recomiende tu marca, y además te incluya en sus descripciones generales cuando devuelva una respuesta.

¿Qué son las IA overviews?

Son descripciones que sintetizan información de múltiples fuentes para ofrecer respuestas concisas y conversacionales. Su objetivo principal es ahorrar tiempo a los usuarios proporcionando respuestas rápidas y detalladas a preguntas complejas. Aunque una base sólida de SEO sigue siendo ventajosa, la selección de fuentes para estas descripciones no depende únicamente del posicionamiento orgánico tradicional.

Las cifras son contundentes y algo aterradoras para quienes viven del SEO tradicional. Las AI Overviews aparecen actualmente en el 30% de las búsquedas en Estados Unidos y el 18% globalmente, con un crecimiento mensual del 72% que no muestra señales de desaceleración.

Cuando estas aparecen, el CTR orgánico promedio cae un 15.49%, y lo más preocupante es que el 60% de las
búsquedas de Google ahora resultan en cero clics. El usuario obtiene su respuesta directamente en la SERP y no necesita visitar ningún sitio web.

Lo que hace esto aún más complejo es entender qué tipo de búsquedas activan estas respuestas. El 99.2% de los triggers de AI Overviews son consultas informacionales, no transaccionales ni navegacionales. Las respuestas promedian 5,337 caracteres de longitud y pueden citar hasta 95 fuentes diferentes, creando una síntesis comprensiva que deja poco incentivo para hacer clic en los resultados orgánicos tradicionales.

Factores clave que impulsan la inclusión en las IA overviews:

• Calidad del contenido y relevancia contextual: El contenido debe satisfacer de manera directa y exhaustiva la intención subyacente de la consulta del usuario. La IA prefiere lo que puede “copiar y pegar” como respuesta directa. Usa párrafos cortos, listas numeradas y encabezados claros.
  
  Olvídate de repetir la misma keyword 50 veces. Los modelos entienden sinónimos, relaciones y contexto. Trabaja clusters semánticos: por ejemplo, en vez de “SEO en IA”, habla también de “AI-first search”, “optimización de contenidos para ChatGPT” o “posicionamiento en resultados generados por IA”
  
• Principios E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness y Trustworthiness): Este marco es crucial para evaluar la calidad del contenido y de sus creadores, especialmente para ciertos temas. Un alto E-E-A-T se traduce en una mayor confianza de la IA, lo que hace que el contenido sea más propenso a ser seleccionado como información fiable.
  
  ¿Cómo conseguimos esto? Citando fuentes confiables. Publica estudios de caso, papers internos, benchmarks técnicos o insights propios. Cuanto más sólido sea tu contenido, más probabilidades de ser citado.
  
• Uso de datos estructurados y formato de contenido claro: Los datos estructurados con esquemas ayudan a la IA a extraer y presentar con precisión detalles. Además, un formato de contenido claro y un enfoque en la intención del usuario son fundamentales para que los sistemas de IA utilicen la información de manera efectiva.
  
  Muchas IAs se actualizan con datos recientes vía web. Publica contenido fresco y versionado (ej.: guías 2025, tendencias anuales)
  
• Experimentos constantes: Y lo de siempre, prueba y error. Cada modelo tiene sesgos distintos. Lo que funciona en Perplexity no es igual en Gemini o en ChatGPT.
  
  Haz pruebas y documenta qué prompts devuelven tu marca. Debes comprobar si tu marca aparece y medir las menciones en Perplexity, ChatGPT Browsing o Gemini. También puedes trackear clics que vengan de resúmenes generativos (Google SGE ya da algunos datos en Search Console en beta).

Cómo optimizar para cada plataforma de IA

Cada plataforma de IA tiene sus propias preferencias y peculiaridades que debes entender para optimizar efectivamente:

• ChatGPT con SearchGPT muestra una clara preferencia por contenido largo y detallado, típicamente más de 1.500 palabras, con párrafos «citation-ready» de entre 60 y 100 palabras que pueden ser fácilmente extraídos y citados. Curiosamente, favorece dominios antiguos de manera desproporcionada: el 45.8% de sus citaciones provienen de sitios con más de 15 años de antigüedad.
  
  Wikipedia domina con 1.3 millones de citaciones, lo que sugiere que ChatGPT valora la autoridad establecida y el contenido enciclopédico. Para optimizar para ChatGPT, las secciones de FAQ, las guías detalladas tipo «How-to» y los resúmenes TL;DR (Too Long; Didn’t Read) al inicio de artículos largos han demostrado ser particularmente efectivos.
  
• Perplexity AI adopta un enfoque completamente diferente. Utiliza múltiples modelos simultáneamente, incluyendo GPT-4o, Claude y Gemini, lo que le permite ofrecer respuestas más matizadas. Esta plataforma prioriza significativamente el contenido visual: los artículos con gráficos, diagramas e infografías originales ven un aumento del 40% en visibilidad.
  
  Reddit es su fuente favorita con 3.2 millones de citaciones, lo que refleja su preferencia por contenido generado por usuarios y discusiones auténticas. Su crawler propietario, PerplexityBot, crea una base de datos independiente, lo que significa que no depende únicamente de índices de terceros.
  
• Claude de Anthropic, que lanzó capacidades de búsqueda web en marzo 2025, muestra una marcada
  preferencia por documentación técnica bien estructurada y contenido profesional. Su capacidad para procesar ventanas de contexto de más de 200,000 tokens le permite analizar documentos extremadamente largos y complejos. Una característica única es su Model Context Protocol (MCP),
  que permite a las empresas tener control granular sobre cómo Claude accede y utiliza su contenido.
  
• Google Gemini y las AI Overviews son más agnósticas en cuanto a fuentes, pero muestran una clara
  preferencia por YouTube y contenido multimedia. La integración actual con Gemini 2.0 y la próxima
  actualización a Gemini 2.5 prometen capacidades aún más sofisticadas de comprensión contextual y
  síntesis de información

El framework E-E-A-T es crítico para la IA

Experience, Expertise, Authoritativeness y Trustworthiness han evolucionado de ser simples directrices de calidad a convertirse en señales críticas para la selección de contenido por sistemas de IA.

Google ha sido explícito al establecer que «las páginas no confiables tienen bajo E-E-A-T sin importar qué tan Experimentadas, Expertas o Autoritarias sean», colocando la Confianza como el pilar central de todo el framework.

• Para Experience, buscan conocimiento de primera mano demostrable, no teorías o recopilaciones. Los casos de estudio con métricas reales, la investigación original con metodología clara y los benchmarks propios que no se encuentran en otros lugares son oro puro para los algoritmos de IA. No basta con decir que tienes experiencia; debes mostrarla con ejemplos concretos, datos propios y situaciones específicas que hayas enfrentado.
  
• La Expertise se evalúa de manera más tradicional pero igualmente rigurosa. Las biografías de autor claras con credenciales verificables, las contribuciones de expertos reconocidos en el campo y un historial consistente de publicaciones sobre el tema son fundamentales. Las IAs pueden cruzar referencias para verificar si un autor realmente es quien dice ser y si tiene la experiencia que proclama.
  
• Para Authoritativeness, las IAs miran más allá del sitio individual. Tu presencia en el Knowledge Graph
  de Google, las referencias y citas de otras fuentes confiables, y el reconocimiento como líder de industria en múltiples plataformas contribuyen a esta señal. Es un juego de reputación digital donde cada mención cuenta.
  
• La Trustworthiness, ese componente central, requiere precisión factual verificable con fuentes citadas
  y enlaces externos a estudios y datos. La transparencia sobre la autoría, los métodos de creación del contenido, y cualquier posible conflicto de interés son evaluados rigurosamente.

Curiosamente, Google acepta contenido generado por IA siempre que demuestre estas cualidades E-E-A-T, aunque enfrenta un escrutinio significativamente mayor en términos de verificación factual.

Los clusters semánticos reemplazan a las keywords

La comprensión de clusters semánticos ha evolucionado más allá del simple keyword research. Los modelos modernos utilizan RAG (Retrieval-Augmented Generation) que combina recuperación de información con generación de texto.

GraphRAG añade otra capa con extracción jerárquica de grafos de conocimiento. Los embeddings vectoriales transforman tu texto en representaciones numéricas multidimensionales que capturan significado semántico profundo.

Bases de datos vectoriales como Weaviate y Pinecone permiten búsqueda semántica a velocidades impresionantes. Esto significa que repetir keywords es contraproducente.

En lugar de martillar «SEO para IA» cincuenta veces, necesitas trabajar clusters semánticos completos: AI-first search, optimización para ChatGPT, posicionamiento en resultados generativos, GEO (Generative Engine Optimization), AEO (Answer Engine Optimization) y todas las variaciones naturales que un humano usaría para describir el concepto.

Los modelos de IA no buscan densidad de keywords; buscan comprensión contextual profunda. Un artículo que explore todas las facetas de un tema, usando lenguaje natural y variado, será infinitamente más valioso que uno optimizado para una keyword específica. Es un cambio fundamental en cómo pensamos sobre la optimización de contenido.

El impacto real en diferentes industrias

No todas las industrias están siendo impactadas por igual y entender dónde se encuentra tu sector es
crucial para dimensionar la urgencia del cambio.

• Las relaciones y el dating online están viendo más de la mitad de sus búsquedas cubiertas por AI Overviews.

• Los negocios y consultoría B2B enfrentan casi 40% de cobertura.

• La industria de alimentos y bebidas, con sus recetas y recomendaciones, ve más de un tercio de sus búsquedas transformadas.

• Por otro lado, el e-commerce ha experimentado un colapso dramático, cayendo del 29% al 4% de
  cobertura. Esto podría parecer una buena noticia para los retailers, pero en realidad refleja que Google
  está protegiendo sus ingresos por publicidad en búsquedas transaccionales. Las búsquedas locales,
  con apenas 0.14% de cobertura, sugieren que Google Maps y los resultados locales tradicionales
  mantienen su dominio por ahora.

• Lo que todos los sectores tienen en común es que las consultas informacionales son las más afectadas. Si tu negocio depende de contenido educativo para atraer clientes al inicio del funnel, necesitas adaptarte urgentemente. Si dependes principalmente de búsquedas transaccionales directas, tienes más tiempo, pero no te confíes: la tendencia es clara y acelerándose.

Lo que estamos presenciando no es una evolución gradual del SEO sino una revolución completa en
cómo la información es descubierta y consumida online.

Las reglas que funcionaron durante dos décadas están siendo reescritas en tiempo real. El 95% de las citaciones de IA no siguen la lógica tradicional del SEO. Los sitios con menos autoridad tradicional están superando a gigantes establecidos. El contenido está siendo evaluado por su utilidad real, no por su optimización técnica.

En esta primera parte, gracias a la ayuda de Antonio Romero, hemos explorado el qué y el por qué del cambio. En la segunda parte , que publicaremos en unas semanas, exploraremos la implementación práctica, mientras tanto, puedes leer otras entradas de nuestro blog.