Búsqueda con IA
Qué es la búsqueda con IA y en qué se diferencia de la búsqueda tradicional: los LLM y RAG sintetizan una respuesta con citas a partir de muchas fuentes en lugar de devolver una lista ordenada de enlaces.
La búsqueda con IA utiliza grandes modelos de lenguaje y generación aumentada por recuperación (RAG) para leer muchas fuentes y redactar una única respuesta sintetizada y citada, en lugar de devolver una lista ordenada de enlaces. Está transformando la forma de encontrar información sin sustituir todavía a la búsqueda tradicional, por lo que los profesionales del SEO deben entender quién gana, cuánto tráfico envía realmente y cómo conseguir citas.
Las herramientas de búsqueda web de OpenAI pueden consultar información actual y devolver respuestas con citas. Evidencia de esta afirmación OpenAI's web search tool can retrieve current web information and return responses with inline citations and source metadata. Alcance: OpenAI API web search; ChatGPT product behavior can differ. Confianza: alta · Verificado: OpenAI: Web search guide Las funciones de búsqueda con IA de Google pueden ampliar la recuperación ejecutando búsquedas relacionadas sobre varios subtemas. Evidencia de esta afirmación Google says its AI search features may use query fan-out to issue multiple related searches across subtopics and data sources. Alcance: Google AI Overviews and AI Mode; not every response necessarily uses fan-out. Confianza: alta · Verificado: Google: AI features and your website
En resumen: la búsqueda con IA usa chatbots y funciones de IA (ChatGPT, Perplexity y los AI Overviews de Google) para redactar una respuesta en lugar de ofrecer una lista de enlaces azules. Lee muchas páginas web y sintetiza su contenido en una sola respuesta, normalmente con algunas citas. Crece deprisa, pero Google todavía envía mucho más tráfico que todas las herramientas de IA juntas: es un nuevo canal que conviene entender, no un motivo para alarmarse.
Qué es la búsqueda con IA
Durante unos 25 años, la búsqueda funcionó de una sola manera: escribías una consulta, el motor te ofrecía una lista ordenada de enlaces y hacías clic en uno. La búsqueda con IA cambia el último paso. En vez de una lista de enlaces, recibes una respuesta redactada por una IA que ha leído varias páginas y ha combinado su información.
Ya puedes verla en varios lugares:
- Google AI Overviews: el cuadro de resumen redactado por IA que aparece en la parte superior de muchos resultados de Google, con algunos enlaces citados a un lado.
- ChatGPT, Perplexity, Gemini, Grok y Copilot: chatbots que pueden buscar en la web y responder de forma conversacional, indicando sus fuentes.
La infraestructura subyacente a casi todos ellos parte de la misma idea: la IA realiza varias búsquedas, lee los principales resultados y redacta una respuesta basada en lo que encuentra. El nombre técnico es RAG (generación aumentada por recuperación), pero no es necesario memorizar la jerga: imagina un asistente que busca en Google por ti, lee las páginas y te resume lo esencial.
En qué se diferencia de la búsqueda convencional
| Búsqueda tradicional | Búsqueda con IA |
|---|---|
| Devuelve una lista ordenada de enlaces | Devuelve una respuesta redactada |
| Haces clic para leer | La respuesta aparece en la página de resultados |
| Tú evalúas las fuentes | La IA selecciona y combina las fuentes |
| Envía un clic a un sitio web | A menudo no envía ningún clic |
La última fila es la que preocupa a quienes trabajan en SEO: si la IA responde a la pregunta en la propia página, es posible que el usuario nunca visite tu sitio.
Por qué debería importarte, aunque todavía sea pequeña
Hay que mantener presentes las dos partes del equilibrio:
- La búsqueda con IA todavía es pequeña. Google concentra alrededor del 90 % del mercado de búsqueda. Como dijo Ryan Law, y coincido con él: «Google sigue enviando mucho más tráfico. Y sigue siendo tu mejor canal de marketing».
- Pero crece deprisa y convierte. El tráfico referido por IA aumentó aproximadamente 9,7 veces en un año. En el estudio interno de Ahrefs de junio de 2025, los visitantes procedentes de búsquedas con IA convirtieron 23 veces más que los visitantes orgánicos tradicionales: representaron el 0,5 % del tráfico, pero el 12,1 % de los registros durante el periodo medido de 30 días.
Por tanto, no apuestes toda la empresa a la búsqueda con IA, pero tampoco la ignores. La medida más útil consiste en crear menciones de marca y citas en toda la web de las que puedan nutrirse las herramientas de IA. Eso, más que cualquier truco técnico, es lo que consigue que te citen.
¿Quieres la versión detallada, con el funcionamiento de RAG, las principales plataformas, los acuerdos de licencia y los datos de mi charla en Ahrefs Evolve? Cambia a la pestaña Avanzado.
OpenAI documenta la recuperación web con citas en línea y metadatos de las fuentes. Evidencia de esta afirmación OpenAI's web search tool can retrieve current web information and return responses with inline citations and source metadata. Alcance: OpenAI API web search; ChatGPT product behavior can differ. Confianza: alta · Verificado: OpenAI: Web search guide Google documenta la expansión de consultas como una posible técnica de recuperación, no como un paso universal en todas las respuestas de IA. Evidencia de esta afirmación Google says its AI search features may use query fan-out to issue multiple related searches across subtopics and data sources. Alcance: Google AI Overviews and AI Mode; not every response necessarily uses fan-out. Confianza: alta · Verificado: Google: AI features and your website
En resumen: la búsqueda con IA sintetiza respuestas mediante LLM y RAG en vez de ordenar enlaces. Las principales superficies —Google AI Overviews y AI Mode, ChatGPT Search, Perplexity, Bing Copilot, Grok y Gemini— siguen en esencia el ciclo recuperar → leer → generar → citar sobre índices diferentes, alimentados cada vez más por acuerdos de licencia. Crece deprisa (unas 9,7 veces en un año) y en Ahrefs convirtió 23 veces mejor, pero Google conserva cerca del 90 % de la búsqueda y envía unas 190 veces más tráfico que ChatGPT. En el estudio de correlación de 75 000 marcas de Ahrefs, el factor más relacionado con la visibilidad de marca en AI Overviews fueron las menciones de marca en la web (0,664, frente a 0,326 para Domain Rating). La mayoría de las nuevas siglas (GEO, AEO y LLMO) describen tareas de SEO y relaciones públicas ya conocidas.
Este es el contenido central de todo el pilar de búsqueda con IA. Presenté el tema en Ahrefs Evolve 2025, en “GEO? AEO? LLMO? What’s With All This AI Stuff?”, y gran parte de los datos procede de esa investigación.
Qué es realmente la búsqueda con IA
La búsqueda con IA es cualquier sistema de búsqueda que usa un LLM para generar una respuesta sintetizada a partir de varias fuentes, en vez de limitarse a recuperar y ordenar documentos para que el usuario elija. Adopta tres formas:
- Resúmenes de IA sobre resultados normales: Google AI Overviews y respuestas de Bing Copilot.
- Motores de respuestas independientes que sustituyen la página de resultados: Perplexity y ChatGPT Search.
- Asistentes conversacionales que buscan cuando se les solicita: ChatGPT con navegación, Gemini y Grok.
La diferencia decisiva está en el último paso. La búsqueda clásica recupera y ordena, y después te envía a una página. La búsqueda con IA recupera, lee, sintetiza y redacta, posiblemente sin enviarte a ningún sitio.
Cómo funciona internamente
Tres cuadros de fuentes —datos de entrenamiento, recuperación en directo (RAG) y contenido con licencia— alimentan un cuadro destacado «Generar y sintetizar». Esa etapa conduce a una respuesta escrita con citas seleccionadas. Los datos de entrenamiento permanecen estáticos entre entrenamientos; la recuperación en directo aporta pasajes actuales en el momento de la consulta; y el contenido con licencia procede de acuerdos seleccionados con editores y plataformas.
© Patrick Stox LLC · CC BY 4.0 ·
Un sistema de IA obtiene el conocimiento con el que responde de tres maneras, y la búsqueda con IA moderna combina las tres:
- Datos de entrenamiento: el enorme corpus previo (rastreo web, libros y código). Permanece estático hasta el siguiente entrenamiento, por lo que se queda obsoleto por diseño y no aporta los hechos actuales.
- RAG (generación aumentada por recuperación): recuperación web en directo durante la consulta. El sistema busca, obtiene fragmentos pertinentes y se los proporciona al LLM para reflejar la web actual. Es el motor de Perplexity, ChatGPT Search, AI Overviews y Copilot.
- Contenido seleccionado con licencia: acuerdos directos con editores y plataformas.
En mi charla de Evolve resumo el modelo como datos de entrenamiento + RAG + temperatura: el entrenamiento aporta competencia general, RAG proporciona hechos concretos actuales y la temperatura controla cuánto varía la redacción. La conclusión práctica es que importa ser recuperable y citable durante la consulta: tu página no necesita estar «dentro del modelo», sino poder encontrarse cuando el modelo busca.
Dos mecanismos de RAG que conviene conocer:
- Expansión de consultas. En lugar de una búsqueda, el sistema ejecuta varias búsquedas relacionadas sobre subtemas y combina los resultados. Google lo hace en AI Overviews y AI Mode; Deep Research de Perplexity recorre decenas de búsquedas y cientos de fuentes.
- Cita frente a generación. Los enlaces mostrados no son necesariamente las fuentes que generaron la respuesta. Además, la respuesta se genera, de modo que puede ser errónea aunque las citas sean reales.
Los principales motores de búsqueda con IA
Google AI Overviews y AI Mode. AI Overviews se desplegó ampliamente en mayo de 2024 (antes SGE); AI Mode llegó en 2025 para consultas que exigen razonamiento o comparación. Usa RAG y expansión de consultas sobre el índice de Google, y no se limita a los primeros resultados orgánicos. AI Overviews aparece en torno al 9,46 % de las palabras clave de escritorio (aproximadamente el 16 % en EE. UU.) y, según el planteamiento de Google citado en mi charla, en casi el 19 % de las consultas; por volumen representa cerca del 12,8 % de las búsquedas de Google. Reddit, Wikipedia y Quora son los dominios más citados.
ChatGPT Search (OpenAI). Dos robots cumplen dos funciones: OAI-SearchBot rastrea para la búsqueda en tiempo real y no recopila datos de entrenamiento; GPTBot sirve para entrenar. Puedes permitir que ChatGPT muestre tus páginas y bloquear su uso para entrenamiento, o al revés. ChatGPT reescribe la pregunta como consultas dirigidas a socios de búsqueda y usa contenido con licencia de Reddit, AP y editores de noticias.
Perplexity. El «motor de respuestas» original combina buscador y LLM. Tiene su propio rastreador (PerplexityBot, que trata los sitemaps XML como ruta principal de descubrimiento), un índice seleccionado y recuperación en directo mediante un proceso RAG de varias etapas. Deep Research, lanzado en febrero de 2025, funciona como un bucle de agentes.
Microsoft Bing Copilot. Se nutre principalmente del índice web de Bing mediante el flujo recuperar → generar → citar, por lo que las páginas bien clasificadas en Bing tienen más probabilidades de ser citadas. Microsoft publicó en febrero de 2026 una vista previa del informe AI Performance de Bing Webmaster Tools, con citas totales, media de páginas citadas, consultas de fundamentación y actividad de citas por página.
Grok (xAI). Búsqueda en tiempo real con acceso exclusivo a datos de X (Twitter), una fuente que ningún otro motor posee. Su diferenciador es el contenido social en directo.
Google Gemini. Asistente de Google sobre su índice y grafo de conocimiento, reforzado por el acuerdo Google–Reddit y un flujo de noticias Google–AP de enero de 2025.
Otros servicios relevantes: Apple Intelligence (remite algunas consultas a ChatGPT), Meta AI (distribuido en Facebook, Instagram y WhatsApp, con un acuerdo con Reuters), Amazon Alexa+ (voz y compras) y You.com (uno de los primeros participantes).
Cuota de mercado: quién gana realmente
Según mi investigación de Evolve 2025 (septiembre de 2025), el mercado de asistentes de IA estaba muy concentrado:
| Asistente | Cuota (septiembre de 2025) |
|---|---|
| ChatGPT | 81,13 % |
| Perplexity | 10,82 % |
| Microsoft Copilot | 4,05 % |
| Google Gemini | 2,82 % |
| Claude | 0,99 % |
| DeepSeek | 0,19 % |
La búsqueda tradicional sigue dominada por Google: cerca del 90,4 %, frente al 4,08 % de Bing. Se disputan dos carreras: Google domina la búsqueda y ChatGPT los asistentes de IA. Las posiciones cambian: First Page Sage (informe de julio de 2026) situó a ChatGPT en torno al 50 % y mostró a Claude como el que más creció; en esa serie, Gemini bajó ligeramente durante el primer semestre de 2026. No es directamente comparable con mi instantánea de septiembre de 2025 porque usa otra metodología. Trata cualquier porcentaje como una fotografía temporal.
Cuánto tráfico envía realmente
El tráfico de IA crece deprisa, pero sigue siendo pequeño:
- El tráfico referido por IA aumentó unas 9,7 veces en un año en un estudio de unos 82 000 sitios.
- En el análisis de 76 000 sitios de Ahrefs, Google envió alrededor de 190 veces más tráfico web que ChatGPT.
- Sin embargo, convierte: en Ahrefs representa cerca del 0,5 % del tráfico, pero el 12,1 % de los registros, una tasa 23 veces superior a la orgánica.
AI Overviews también reduce los clics: disminuye el CTR de la primera posición en torno al 34,5 % (previsión de 0,040 frente a 0,026 real). Estimo que los clics podrían caer hacia el 25 % del nivel actual en las consultas afectadas. Las herramientas gratuitas, las páginas de producto y la portada son las que más tráfico de IA aportan a Ahrefs; las páginas informativas genéricas que la IA puede responder por completo son las que pierden.
Fuentes de datos y acuerdos de licencia
La búsqueda con IA utiliza cada vez más datos con licencia, no solo datos rastreados:
- Reddit: licencias para OpenAI (unos 70 millones de dólares al año) y Google (unos 60 millones); Reddit declaró 203 millones de ingresos totales por licencias de IA en 2024.
- Editores de noticias: OpenAI mantiene acuerdos con News Corp (más de 250 millones de dólares en cinco años), AP, FT, Dotdash Meredith, Condé Nast, Hearst, Washington Post y otros.
- Google + AP (enero de 2025), Reuters + Meta (octubre de 2025) y el programa de reparto de ingresos de Perplexity completan el panorama.
Las fuentes estructuradas y con licencia, especialmente Reddit y grandes medios, ocupan una posición privilegiada en las respuestas de IA y por eso dominan muchas citas.
La palanca más potente no es el SEO on-page
El hallazgo más accionable de mi charla es que las menciones de marca en la web se correlacionan mucho más con la aparición en AI Overviews que las métricas clásicas de autoridad.
| Factor | Correlación con la visibilidad en AI Overviews |
|---|---|
| Menciones de marca en la web | 0,664 |
| Texto ancla de marca | 0,527 |
| Volumen de búsqueda de marca | 0,392 |
| Domain Rating | 0,326 |
El cambio estratégico es pasar de «optimiza tu sitio» a «optimiza la forma en que internet habla de ti». Crea citas, estudios y menciones de terceros que los sistemas de IA recuperen y consideren fiables.
Otras realidades importantes:
- llms.txt no sirve para entrenar. Google lo ignora expresamente y ningún gran sistema de IA lo usa como señal de entrenamiento o clasificación.
- No necesitas marcado especial ni «redacción para IA». Google afirma que se aplica el SEO convencional.
- No bloquees por reflejo los rastreadores de IA. Si los bloqueas, no podrás aparecer citado.
- Las siglas son sobre todo nuevos nombres. GEO, AEO y LLMO se corresponden en gran medida con marketing de contenidos, relaciones públicas digitales y construcción de marca.
Adónde ir ahora
Este contenido central es el mapa; la guía práctica está en optimización para la búsqueda con IA. También puedes leer sobre los rastreadores de IA, el rastreo y los AI Overviews.
Resumen de IA
Versión condensada de la lectura avanzada:
- Búsqueda con IA = LLM + RAG. Sintetiza una respuesta redactada y citada a partir de varias fuentes, en lugar de devolver una lista ordenada de enlaces. Se presenta como resúmenes sobre resultados, motores de respuestas independientes o asistentes que navegan bajo demanda.
- Funcionamiento interno: datos de entrenamiento, RAG para hechos actuales y expansión de consultas. Ser recuperable y citable importa más que estar «dentro del modelo».
- Plataformas: en septiembre de 2025 ChatGPT lideraba los asistentes con el 81,13 %, seguido por Perplexity (10,82 %), Copilot (4,05 %) y Gemini (2,82 %). La búsqueda tradicional seguía cerca del 90 % para Google.
- Tráfico: creció unas 9,7 veces en un año, pero Google envió unas 190 veces más visitas que ChatGPT. En Ahrefs convirtió 23 veces mejor y AI Overviews redujo el CTR de la primera posición cerca del 34,5 %.
- La mayor palanca son las menciones de marca, no el SEO on-page. Su correlación con la visibilidad en AI Overviews fue 0,664, frente a 0,326 para Domain Rating.
- No malgastes recursos en llms.txt, marcado especial para IA, reescritura artificial o bloqueo indiscriminado de rastreadores de IA.
- GEO, AEO y LLMO suelen renombrar tareas ya existentes de contenidos, relaciones públicas y marca.
- Siguiente paso: la guía de optimización.
Documentación oficial
Fuentes primarias sobre el tratamiento de la búsqueda con IA:
- Funciones de IA en la Búsqueda de Google: funcionamiento de AI Overviews y AI Mode y controles aplicables (
nosnippet,noindex). - Guía de optimización para IA: Google afirma que se aplica el SEO convencional, ignora llms.txt y no exige una redacción especial.
- Guía detallada sobre el funcionamiento de Google Search: proceso rastrear → indexar → servir sobre el que se construyen las funciones de IA.
Microsoft / Bing
- Presentación de AI Performance en Bing Webmaster Tools: citas, media de páginas citadas, consultas de fundamentación y actividad por página.
- IA generativa y sitios web públicos: recomendaciones de estructura y actualidad y flujo recuperar → generar → citar.
OpenAI
- Documentación de rastreadores de OpenAI: diferencia entre OAI-SearchBot (búsqueda) y GPTBot (entrenamiento) y control independiente.
- Presentación de ChatGPT Search: reescritura de consultas, socios de búsqueda y contenido con licencia.
Citas de la fuente
Declaraciones públicas de los motores; cada enlace salta al pasaje original.
Google: se aplica el SEO convencional
- “The best practices for SEO continue to be relevant because our generative AI features on Google Search are rooted in our core Search ranking and quality systems.” — Google Search Central. En español: «Las prácticas recomendadas de SEO siguen siendo pertinentes porque nuestras funciones de IA generativa en Google Search se basan en nuestros principales sistemas de calidad y clasificación». Ir a la cita
- Sobre llms.txt y archivos similares: “Google Search ignores them.” En español: «Google Search los ignora». Ir a la cita
- “You don’t need to write in a specific way just for generative AI search.” En español: «No necesitas escribir de una forma específica solo para la búsqueda con IA generativa». Ir a la cita
Microsoft / Bing: cómo conseguir citas
- “Bing respects all content owner preferences expressed through robots.txt and other supported control mechanisms.” — Bing Webmaster Blog. En español: «Bing respeta todas las preferencias de los propietarios de contenido expresadas mediante robots.txt y otros mecanismos de control compatibles». Ir a la cita
Plataformas de búsqueda con IA: referencia rápida
Las principales superficies de un vistazo. La cuota corresponde a asistentes de IA en mis datos de Evolve de septiembre de 2025; considérala una instantánea cambiante.
| Plataforma | Empresa | Fuente del índice | Enfoque de citas | Cuota de asistentes de IA (sept. de 2025) |
|---|---|---|---|---|
| Google AI Overviews / AI Mode | Índice propio de Google + RAG + expansión de consultas | Resumen de IA con citas enlazadas en la SERP | No aplicable: es una función de búsqueda | |
| ChatGPT Search | OpenAI | Socios de búsqueda + contenido con licencia; OAI-SearchBot para recuperar | Respuesta conversacional con enlaces a fuentes | 81,13 % |
| Perplexity | Perplexity AI | Rastreador e índice propios + recuperación en directo | Respuesta con citas numeradas e insertadas previamente | 10,82 % |
| Bing Copilot | Microsoft | Índice web de Bing | Respuesta citada e informe AI Performance en Bing WMT | 4,05 % |
| Gemini | Índice y grafo de conocimiento de Google + acuerdos con Reddit y AP | Respuesta conversacional con fuentes | 2,82 % | |
| Grok | xAI | Web + datos exclusivos de X (Twitter) en tiempo real | Respuesta conversacional con fuerte componente social | No incluido en la tabla de 2025 |
Datos rápidos
- Dos robots, dos funciones: OAI-SearchBot sirve para búsqueda y recuperación, sin entrenamiento; GPTBot sirve para entrenar. Contrólalos por separado.
- Las páginas bien posicionadas en Bing aparecen citadas por Copilot con mayor frecuencia porque su índice fundamenta Copilot.
- llms.txt: Google lo ignora y no es una señal de entrenamiento o clasificación.
- Mayor correlación con AI Overviews: menciones de marca (0,664) frente a Domain Rating (0,326).
Sustituir la estrategia de búsqueda por otra dedicada solo a la IA
Los motores de respuestas son una superficie adicional de descubrimiento, no una prueba de que la búsqueda convencional haya desaparecido. Conserva la rastreabilidad, la indexabilidad, las páginas útiles y los informes tradicionales mientras incorporas la medición de menciones y citas.
Llamar «búsqueda» a toda respuesta de un chatbot
Un modelo que responde desde su entrenamiento, otro que recupera páginas web en directo y un buscador que muestra un resumen generado tienen pruebas y controles diferentes. Registra la plataforma, el modo, la fecha, el prompt, las citas y si se usó recuperación en directo.
Optimizar para una lista secreta de factores de IA
No existe una puntuación universal de búsqueda con IA. Las plataformas recuperan fuentes distintas y cambian sus respuestas entre ejecuciones. Mejora pasajes claros y verificables y una autoridad real; después mide un conjunto definido de prompts en vez de perseguir trucos sin respaldo.
Contar una mención, una cita y un clic como el mismo resultado
Una marca puede ser nombrada sin enlace, citada sin recibir una visita o visitada desde una superficie que las analíticas clasifican de forma irregular. Separa las etapas para no presentar la visibilidad como tráfico o ingresos.
El marco RACE para la búsqueda con IA
- R: Reachable (alcanzable). El contenido importante se puede rastrear, indexar y obtener en una forma de respuesta o renderizada que el sistema de recuperación pueda usar.
- A: Answerable (apto para responder). Cada sección contesta una pregunta concreta con suficiente claridad para funcionar de forma independiente al recuperarse como pasaje.
- C: Credible (creíble). Las afirmaciones tienen fuentes identificables, datos de entidades coherentes y corroboración real de terceros cuando el tema lo exige.
- E: Evaluated (evaluado). Un conjunto versionado de prompts registra por separado y por plataforma la recuperación, las menciones, las citas, las visitas referidas y los resultados de negocio.
Este marco evita que la «optimización para IA» se convierta en una colección de trucos de formato. La accesibilidad y la capacidad de responder crean la elegibilidad; la credibilidad y la evaluación muestran si se transforma en visibilidad útil.
Recursos que merecen tu tiempo
Mi charla y las diapositivas
- GEO? AEO? LLMO? What’s With All This AI Stuff? — Ahrefs Evolve 2025: charla completa en la que se basa este artículo; representa mi interpretación, no una verdad absoluta.
- Diapositivas en SpeakerDeck: todos los gráficos y datos de la charla.
Mis artículos relacionados en Ahrefs
- Conclusiones de 56 millones de AI Overviews: estudio de mayo de 2025 sobre 55,8 millones de resúmenes en 590 millones de búsquedas.
- Lo que 12 meses de tráfico de búsqueda con IA revelan sobre las conversiones: hallazgo de una conversión 23 veces mayor.
- Tráfico de búsqueda con IA por tipo de página: qué páginas reciben realmente ese tráfico.
- Los nuevos rastreadores web: tráfico de robots de IA frente al de buscadores.
Otros recursos
- Cómo funciona la búsqueda con IA: análisis de Louise Linehan sobre citas y actualidad.
- r/TechSEO: comunidad donde se depuran problemas de búsqueda con IA.
- Funciones de IA en Google Search: documentación primaria y controles aplicables.
- Guía de optimización para IA de Google: SEO convencional, llms.txt ignorado y ausencia de marcado especial.
- AI Performance en Bing Webmaster Tools: analítica propia de citas.
- Rastreadores de OpenAI: OAI-SearchBot frente a GPTBot y sus controles.
- Cronología de acuerdos entre editores e IA en 2024: acuerdos de licencia que determinan las fuentes.
- Estudio de tráfico de IA de SE Ranking: tendencias a gran escala.
- Análisis del proceso RAG de Perplexity: recuperación y reranking en varias etapas.
Estadísticas que merece la pena citar
- El tráfico de búsqueda con IA creció unas 9,7 veces en 12 meses en unos 82 000 sitios. Fuente
- Google envía unas 190 veces más tráfico web que ChatGPT; la IA es adicional, no sustitutiva. Fuente
- En Ahrefs convirtió 23 veces mejor que el tráfico orgánico: 0,5 % del tráfico y 12,1 % de los registros. Fuente
- AI Overviews redujo el CTR de la primera posición un 34,5 % (0,040 previsto frente a 0,026 real). Fuente
- AI Overviews aparece en cerca del 12,8 % de las búsquedas de Google por volumen y en el 9,46 % de las palabras clave de escritorio (aproximadamente el 16 % en EE. UU.); el estudio abarcó 55,8 millones de resúmenes y 590 millones de búsquedas. Fuente
- Cuota de asistentes de IA en septiembre de 2025: ChatGPT 81,13 %, Perplexity 10,82 %, Copilot 4,05 % y Gemini 2,82 %. Fuente
- Las menciones de marca se correlacionan 0,664 con la visibilidad en AI Overviews, más del doble que el 0,326 de Domain Rating. Fuente
- Reddit declaró 203 millones de dólares de ingresos por licencias de IA en 2024, incluidos unos 70 millones anuales de OpenAI y 60 millones de Google. Fuente
Registro de cambios
Actualizado el 19 jul 2026.
Resumen editorial y detalles registrados del cambio.Detalles del cambio
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