La búsqueda con IA le dio la vuelta al juego del tráfico orgánico
Imagina perder 140 millones de visitas en un solo año sin cambiar nada en tu producto, en tu servicio ni en la calidad de lo que ofreces. Eso fue exactamente lo que le pasó a HubSpot, una de las plataformas de marketing y ventas más grandes del mundo. El culpable no fue un error de estrategia ni una crisis de reputación. Fue la inteligencia artificial cambiando silenciosamente la forma en que las personas buscan información en internet.
Hoy, en lugar de escribir algunas palabras en Google y hacer clic en enlaces, una porción creciente de usuarios simplemente le pregunta a una IA y recibe la respuesta ahí mismo, sin necesidad de visitar ningún sitio. Esto está transformando no solo las métricas de acceso, sino toda la lógica de visibilidad digital de las empresas. Y el punto central de esta transformación es una pregunta que cada vez más equipos de marketing, contenido y tecnología se están haciendo: ¿cómo aparecer en las respuestas que los modelos de lenguaje grande les entregan a los usuarios?
Kipp Bodnar, director de marketing de HubSpot, resumió bien la magnitud del cambio: antes buscaba información en la web y necesitaba desplazarse por 10, 20, 30 enlaces hasta encontrar algo útil. Ahora, las personas tienen acceso a toda la inteligencia del mundo de forma instantánea, y la manera en que encuentran información y toman decisiones es radicalmente diferente. Este artículo cuenta lo que está pasando, con casos reales de empresas que ya están en la primera línea de este cambio, y lo que descubrieron en el camino. 🚀
Qué cambió realmente con la búsqueda con IA
Durante años, la lógica del tráfico orgánico fue relativamente predecible: producías contenido relevante, lo optimizabas para palabras clave, conquistabas posiciones en Google y recibías visitas. Ese ciclo funcionó muy bien durante más de dos décadas. Pero los modelos de lenguaje grande, como ChatGPT, Gemini, Claude y Perplexity, cambiaron el comportamiento del usuario de una forma que los equipos de SEO todavía están intentando entender por completo.
El cambio no es pequeño. Es estructural. Cuando alguien le pregunta a una IA cuál es el mejor CRM para pequeñas empresas, no devuelve diez enlaces azules para que el usuario elija. Entrega una respuesta directa, con contexto, comparaciones e incluso recomendaciones. El sitio que podría haber sido visitado simplemente no aparece en el recorrido del usuario.
Este nuevo comportamiento tiene un nombre que está ganando fuerza en los debates de marketing digital: zero-click search, o búsqueda sin clic. El concepto no es nuevo, pero la búsqueda con IA potenció este fenómeno de una manera que ninguna actualización de algoritmo de Google había logrado antes. Según Bodnar, la tasa de clics para búsquedas que muestran AI overviews — esas respuestas generadas por IA que aparecen en la parte superior de los resultados de Google — es entre 60% y 70% menor que la tasa de búsquedas tradicionales. Es un número brutal para cualquier empresa que dependa del tráfico orgánico.
La diferencia respecto al pasado es que ahora no se trata solo de un cuadro de respuesta rápida en la parte superior de la página. Es una experiencia completa de conversación, capaz de responder preguntas complejas, hacer comparaciones y ofrecer síntesis que antes requerían visitar varios sitios diferentes. Para el usuario, es una comodidad enorme. Para las empresas que dependen del tráfico orgánico para generar leads e facturación, es una alerta roja parpadeando en el tablero.
En el caso de HubSpot, la caída de tráfico vino de varios frentes al mismo tiempo. Los motores de búsqueda ajustaron sus algoritmos para combatir el llamado AI slop — contenido de baja calidad generado por IA — lo que hizo aún más importante que un sitio fuera reconocido como referencia en un tema central. Al mismo tiempo, los propios usuarios empezaron a migrar de los buscadores hacia herramientas de IA como ChatGPT, creando un flujo paralelo de búsqueda de información que simplemente no pasa por los sitios tradicionales.
AEO: la nueva disciplina que todo equipo de marketing necesita conocer
Ante este escenario, surgió una disciplina que está ganando terreno rápidamente: la Answer Engine Optimisation, o AEO. También llamada por algunos Generative Engine Optimisation (GEO), está orientada a ayudar a los sitios a aparecer bien en las respuestas de herramientas de IA, incluyendo los AI overviews de los buscadores y asistentes como ChatGPT.
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La AEO no sustituye al SEO tradicional. Las dos disciplinas están siendo usadas en conjunto por muchas empresas. Pero la AEO exige un cambio de mentalidad significativo. En una búsqueda tradicional en Google, la persona escribe en promedio de cuatro a seis palabras. En una búsqueda usando IA, según Bodnar, el promedio es de 40 a 60 palabras. Es un orden de magnitud más en términos de especificidad.
Esto cambia completamente la forma en que el contenido necesita ser pensado. Bodnar da un ejemplo práctico: imagina una empresa que alquila autocaravanas en Nueva Zelanda. En una búsqueda por IA, alguien puede pedir un plan completo de vacaciones para una familia de cinco personas, incluyendo oportunidades de ver un animal favorito. Para ser citada en esa respuesta, la empresa de autocaravanas necesitaría haber publicado algo como un artículo sobre los animales más populares para que los niños vean en Nueva Zelanda. Y ese contenido necesita estar escrito en lenguaje natural, que combine con el tipo de pregunta que las personas realmente hacen.
HubSpot aplicó esta lógica internamente y reestructuró su propio contenido. Antes, la empresa tenía artículos largos explicando sus productos y cómo todas las funcionalidades se conectaban. Ese formato perdió relevancia ahora que la IA puede proporcionar esas explicaciones por sí sola. La nueva estructura usa bloques más pequeños de contenido, fáciles de ser extraídos por herramientas de IA. Si alguien pregunta sobre la funcionalidad de gestión de contactos, por ejemplo, la IA consigue localizar y usar ese pedazo específico de información sin necesidad de procesar un artículo de tres mil palabras.
Los resultados ya se están viendo. La IA ahora entrega entre 7% y 12% de los visitantes del sitio de HubSpot en la mayoría de los meses. Y Bodnar cree que este canal va a volverse aún más relevante, incluso de formas indirectas: personas que descubren la marca a través de respuestas de LLMs terminan accediendo al sitio directamente después, inflando las métricas de tráfico directo sin que la empresa pueda rastrear el origen exacto. Como él dice, las personas son influenciadas por las respuestas de los LLMs y después toman acción por otros caminos.
Las pequeñas empresas también están entrando en el juego
No son solo las gigantes tecnológicas las que están sintiendo y reaccionando a este cambio. Spice Kitchen, una empresa que vende kits de especias como regalo, es un ejemplo de cómo los negocios más pequeños pueden adaptarse de forma creativa.
Ann Lowe, responsable de relaciones públicas y comunicación de Spice Kitchen, resumió la situación de forma directa: para sobrevivir, necesitas adaptarte. La empresa está construyendo lo que los especialistas llaman un cluster de contenido — una subsección dedicada del sitio sobre la historia del comercio de especias. El objetivo es demostrar autoridad sobre el tema de forma que los bots de búsqueda con IA reconozcan ese contenido como una fuente confiable.
Lo más interesante es que esta sección no tiene aspecto de tienda. Según Lowe, se parece más a un curso de formación. Es contenido orientado a personas que están investigando el tema, pero que a lo largo del camino terminan descubriendo la marca. Es una estrategia de atracción que difiere del enfoque tradicional de e-commerce, donde el foco siempre estuvo en optimizar la página de producto para capturar al consumidor en el momento exacto de la compra.
Nathan Pearson, cofundador de la agencia Lumos Digital que trabaja con Spice Kitchen, explicó este cambio de enfoque: históricamente, la optimización estaba dirigida a la página de producto, capturando al consumidor cuando ya estaba listo para comprar. Ahora, el foco se está desplazando hacia la fase de investigación y decisión, y quien gane en ese punto tiene una ventaja enorme.
Pearson también recomienda que las empresas publiquen guías de compra detalladas. Si tienes una guía de las mejores zapatillas para correr largas distancias, por ejemplo, necesitas listar todos los productos e indicar un ganador claro. A la IA le encanta este tipo de estructura porque facilita la extracción de una recomendación objetiva para entregarle al usuario.
Andy Lochtie, también cofundador de Lumos Digital, complementa destacando la importancia de los indicadores de experiencia, autoridad y confianza. En la práctica, esto incluye tener muchos enlaces de otros sitios confiables apuntando al tuyo, enlazar a sitios de alta calidad en tus propias páginas, y mantener políticas de contenido transparentes junto con biografías de los autores para reforzar la credibilidad. Estas señales son leídas tanto por buscadores tradicionales como por modelos de lenguaje que rastrean la web en busca de fuentes confiables.
El caso de MKM Building Supplies: cuando la IA quita el clic pero trae al cliente
Otro caso que ilustra bien esta transformación es el de MKM Building Supplies, una cadena británica de materiales de construcción que vende tanto a profesionales como al público general. Andy Pickup, director digital de la empresa, notó que menos personas estaban visitando el sitio porque las respuestas que necesitaban ya estaban siendo entregadas directamente por modelos de IA.
Un ejemplo sencillo: alguien que antes visitaría el blog de MKM para aprender cómo instalar césped artificial ahora recibe esa información completa en una conversación con ChatGPT, sin necesidad de abrir el navegador. Si esa tendencia continuara sin ninguna reacción, dice Pickup, el tráfico del sitio podría reducirse hasta prácticamente desaparecer.
La respuesta de la empresa fue rápida. Pickup reconoció que era esencial que MKM fuera citada en las respuestas de los modelos de IA. El objetivo era claro: cuando las personas buscaran información sobre proyectos de construcción y reforma, los modelos de lenguaje necesitaban referenciar a MKM y no a sus competidores. Además de fortalecer la presencia digital, esta estrategia también tendría un efecto en el mundo físico, ayudando a dirigir clientes a las tiendas, donde el equipo podría asistirlos presencialmente con sus proyectos.
Un dato que llamó bastante la atención del equipo de MKM: a pesar de que Google es el buscador dominante, ChatGPT está enviando más visitantes al sitio de la empresa que la IA integrada del propio Google. Pickup calificó esto como un cambio sísmico en la preferencia de los usuarios. Las personas están tomando la decisión consciente de no ir a Google, incluso con la IA integrada del buscador, y están usando ChatGPT directamente.
La estrategia que Pickup adoptó él mismo la llamó defensiva: crear blogs sobre los productos más vendidos, estructurados de una forma que los modelos de IA puedan extraer información fácilmente. Comparó el enfoque con el SEO tradicional: posicionar a la empresa como especialista en determinadas áreas y proporcionarle a los LLMs todo lo que necesitan para entregar una respuesta completa y concluyente.
Una diferencia importante que Pickup percibió es que el contenido necesita evolucionar. Ya no basta con hablar sobre un producto. Es necesario explicar cómo ese producto va a ayudar a resolver un problema real. Los buscadores tradicionales buscaban palabras clave. Los modelos de IA necesitan procesar el significado de la página con facilidad. Para atender esta demanda, las nuevas páginas de MKM pasaron a incluir:
- Resúmenes claros en la parte superior del contenido
- Listas con viñetas para dividir la información en fragmentos fáciles de digerir
- Secciones de preguntas frecuentes (FAQ) que anticipan las dudas de los usuarios
- Mapas del sitio actualizados entre bastidores para ayudar a los bots de IA a navegar por el contenido
Los resultados hablan por sí solos. En el último año, el tráfico de MKM proveniente de herramientas de IA pasó de prácticamente cero a un porcentaje de dos dígitos y sigue subiendo. Pero el dato más impresionante quizás sea otro: los visitantes que llegan desde la IA compran más que los visitantes que llegan desde buscadores tradicionales. La teoría de Pickup es que estos clientes ya llegan al sitio con la información que necesitan, obtenida en la conversación con el LLM, lo que les da confianza para finalizar la compra.
Qué valoran realmente los LLMs en el contenido
Entender cómo los modelos de lenguaje grande eligen la información que va a componer sus respuestas es el primer paso para cualquier estrategia que quiera sobrevivir en este nuevo escenario. A diferencia de los motores de búsqueda tradicionales, que rastrean e indexan páginas en tiempo real con criterios técnicos bien documentados, los LLMs funcionan a partir de un entrenamiento masivo con grandes volúmenes de texto. Aprenden patrones de lenguaje, contextos, asociaciones entre conceptos y, en el caso de modelos con acceso a internet, también consultan fuentes externas para complementar las respuestas.
Herramientas que usamos a diario
Esto significa que la presencia de una marca dentro de las respuestas de una IA no depende únicamente de estar bien posicionado en Google. Depende de haber sido citado, referenciado y discutido en lugares que esos modelos consideraron relevantes durante el entrenamiento o durante la búsqueda en tiempo real. Algunos patrones ya quedaron claros para quienes están monitoreando este comportamiento de cerca:
- Los contenidos que responden preguntas de forma directa y objetiva tienden a ser más citados
- Una estructura clara con títulos y subtítulos bien definidos facilita la extracción de información
- Los datos originales, ejemplos concretos y perspectivas únicas aumentan la relevancia
- La presencia de la marca en múltiples canales — como YouTube, podcasts, newsletters y foros especializados — amplía la probabilidad de asociación en los modelos
Otro factor extremadamente relevante es lo que los especialistas llaman autoridad temática: la idea de que un dominio o una marca que cubre consistentemente un determinado tema a lo largo del tiempo tiende a ser reconocido como referencia tanto por los buscadores como por los modelos de lenguaje. Esto refuerza la importancia de tener una estrategia de contenido cohesiva, con un hilo conductor temático claro, en lugar de publicar sobre cualquier asunto que esté en tendencia.
El SEO no murió, pero necesita compañía
Es importante dejarlo claro: el SEO tradicional no murió. Sigue siendo fundamental para la gran mayoría de los sitios. Pero necesita coexistir con esta nueva capa de estrategia que la búsqueda con IA impone. Las empresas que inviertan exclusivamente en una de las dos disciplinas van a operar con la mitad de la estrategia que el mercado exige. Las que consigan integrar SEO y AEO de forma orgánica tendrán una cobertura más amplia y resiliente.
Uno de los puntos más importantes de este nuevo enfoque es la profundidad de las respuestas. Los LLMs tienden a privilegiar contenidos que cubren un tema con mayor completitud, que anticipan dudas relacionadas y que presentan perspectivas diferentes sobre el mismo asunto. Esto significa que un artículo largo, bien escrito y con buena estructura sigue siendo valioso, pero necesita ir más allá del formato tradicional de SEO, que muchas veces priorizaba el volumen de palabras clave en detrimento de la calidad real de la información. El contenido necesita ser genuinamente útil, porque los modelos son cada vez más capaces de distinguir un texto que realmente explica algo de un texto que solo aparenta explicarlo.
Lo que viene por delante
El escenario todavía se está formando, y nadie tiene todas las respuestas. Lo que ya se puede decir con seguridad es que el tráfico orgánico generado por búsquedas tradicionales va a seguir siendo disputado, pero va a compartir cada vez más espacio con un nuevo tipo de visibilidad: la presencia en las respuestas de las IAs. Las empresas que entiendan esto temprano y empiecen a ajustar su estrategia de optimización de contenido ahora van a tener una ventaja significativa cuando esta transformación se consolide definitivamente.
Los casos de HubSpot, Spice Kitchen y MKM Building Supplies muestran que no existe un tamaño único de empresa para esta adaptación. Desde gigantes de SaaS hasta pequeños vendedores de especias, la lógica es la misma: entender cómo funcionan los modelos de lenguaje grande, reestructurar el contenido para facilitar la extracción de información por parte de las IAs y construir autoridad real en temas específicos.
No se trata de abandonar el SEO, sino de expandirlo hacia un ecosistema más amplio, donde los modelos de lenguaje grande son una de las principales interfaces entre las marcas y los usuarios. La competitividad empresarial en el entorno digital siempre dependió de la capacidad de adaptarse rápido. La llegada de la búsqueda con IA es uno más de esos momentos de inflexión, quizás el más significativo desde que Google se convirtió en la puerta de entrada predeterminada a internet.
Las empresas que ven esto como una amenaza tienden a paralizarse. Las que lo ven como una oportunidad de repensar cómo se comunican, cómo distribuyen su contenido y cómo construyen autoridad a largo plazo tienen todo para transformar este desafío en una ventaja competitiva real. 💡
