Durante más de dos décadas, nuestra rutina digital era simple: teclear palabras clave y revisar una lista de diez enlaces azules para encontrar respuestas. Sin embargo, ese modelo clásico está siendo desmantelado por la irrupción de la Inteligencia Artificial (IA) generativa. Hoy, la información ya no se busca; se recibe generada directamente por asistentes inteligentes como Google AI Overview y ChatGPT. Estamos pasando de un modelo basado en el «índice» de la web a un nuevo sistema conversacional.
Este cambio no es sólo técnico, sino conceptual. La pregunta ya no es «¿en qué puesto salgo?» sino «¿aparezco citado en la respuesta que genera la IA?». El posicionamiento web, tal como lo conocemos, está evolucionando dramáticamente, y para prosperar, las marcas deben adoptar las nuevas reglas del juego: GSO (Optimización para Motores Generativos) y un compromiso absoluto con el E-E-A-T (Experiencia, Expertise, Autoridad y Confiabilidad).
El Ascenso Conversacional: Datos Clave de la Búsqueda con ChatBots
Los usuarios están migrando rápidamente de los motores de búsqueda tradicionales hacia herramientas de IA conversacional como Chat GPT, Perplexity AI o Copilot. En lugar de navegar entre páginas, los usuarios ahora prefieren una respuesta directa, contextualizada y escrita en lenguaje natural.
• En marzo de 2025, los chatbots de IA registraron 233 millones de visitas diarias.
• Aunque los buscadores tradicionales acumularon 5.500 millones de visitas, el tráfico de los chatbots creció un 80,9% interanual.
• Por el contrario, el tráfico de los buscadores tradicionales se mantuvo prácticamente estancado.
En Estados Unidos, el 52% de los adultos ya utiliza algún modelo de lenguaje de gran escala (LLM) para buscar información. El buscador clásico está dejando de ser un índice para transformarse en una interfaz inteligente que sintetiza información. El contenido que destaca en este nuevo entorno no es necesariamente el mejor posicionado, sino el más útil, completo y confiable.
La Nueva Métrica: GSO y el Refuerzo de E-E-A-T
La inteligencia artificial no sustituirá por completo el posicionamiento orgánico, pero introduce nuevas reglas. La evolución del SEO se resume en el salto del SEO clásico a SEO+IA y GSO.
1. GSO: Generative Engine Optimization
El Generative Engine Optimization (GSO) se centra en crear piezas de contenido que el motor generativo pueda comprender, citar y recombinar con fidelidad. La optimización debe ser multiplataforma, pensando no solo en Google, sino también en LLMs como Chat GPT, Gemini, Claude o Bing Copilot.
Para que un contenido sea elegible y citado por la IA, se deben priorizar prácticas que faciliten la extracción y la verificación de la información:
• Estructura Técnica: El SEO técnico cobra mucha relevancia. Es crucial implementar datos estructurados (JSON-LD) para ayudar a Google y otros motores a entender el contenido.
• Claridad Estructural: La IA prefiere ser precisa y no usar tantas palabras. El contenido debe estar organizado con títulos jerarquizados (H1, H2, H3), listas, tablas y párrafos breves (2-4 líneas).
• Bloques de Respuesta: Incluir una respuesta resumida y directa (de 2-3 líneas) al principio de cada sección ayuda tanto a los snippets tradicionales como a las respuestas de la IA.
2. E-E-A-T: La Prueba de Fuego Humana
En un mundo donde la IA puede generar contenido masivo, Google refuerza la importancia del E-E-A-T (Experiencia, Experticia, Autoridad y Confiabilidad) para evaluar si el contenido cumple con las necesidades del usuario. Google ha sido claro: no penaliza el contenido generado por IA, sino el abuso de contenido escalado creado únicamente para manipular rankings sin aportar valor real.
Para cumplir con E-E-A-T y ser elegido como fuente fiable, el contenido debe ir más allá de la generación automática:
• Experiencia (E): ¿El autor ha vivido o probado lo que escribe? La IA no ha «vivido» ni «probado» nada, por lo que el contenido debe aportar ejemplos reales, análisis propios y casos de estudio.
• Experticia(E) y Autoridad (A): Presentar a los autores con fichas de autor, biografías reales y experiencia profesional refuerza la perspectiva humana del creador. Las afirmaciones deben apoyarse con datos, estudios de fuentes reputadas y citas bibliográficas.
• Confiabilidad (T): El contenido debe ser verificable, preciso y actualizado. Un estilo claro, neutral y enciclopédico, similar a Wikipedia, aumenta la probabilidad de ser citado por los LLMs.
La clave está en ser elegible para ser citado por la IA, no solo en estar bien posicionado.
El Contenido Compite por Relevancia
La Inteligencia Artificial ha redefinido lo que significa «ser encontrado». La visibilidad digital se ha desplazado del «clic» al «fragmento que aparece en la respuesta generada». La recomendación de la IA puede ser más decisiva que el posicionamiento SEO clásico.
Adaptarse a este nuevo modelo requiere una visión de conjunto: no basta con ajustes técnicos, sino con comprender cómo piensa y qué valora la IA.
Su plan de acción inmediato (¡Comience hoy mismo!):
1. Priorice la Autoridad Humana: Actualice su contenido más visitado aplicando los principios de E-E-A-T. Asegúrese de que su marca demuestre autoridad, actualidad y valor real.
2. Estructure para la Máquina: Incorpore marcado semántico con JSON-LD a sus artículos para facilitar la comprensión de los motores de búsqueda y generativos.
3. Hable en Fragmentos: Redacte su contenido pensando en la búsqueda conversacional. Responda preguntas concretas con párrafos directos y use listas claras para que la IA pueda extraer la información fácilmente.
4. Use la IA como Herramienta, No como Sustituto: Apóyese en la IA para recopilar y preparar la base del contenido, pero garantice siempre una voz humana, una intención editorial clara y una revisión final.
La inteligencia artificial no sustituye al contenido; simplemente exige una nueva capa estratégica. Las organizaciones que no se preparen corren el riesgo de desaparecer del radar conversacional. Es hora de competir por ser la fuente de referencia que un modelo de lenguaje citará.
Por ello es necesario como se estructura ahora el contenido en la red. Eso nos permitirá poder ser «buscado» no solo por personas, sino también por las herramientas de Inteligencia Artificial.
Dejame en los comentarios tu opinión.
Hilmer PalomaresProfesor Universitario
Cinéfilo, Informático y enamorado de los viajes. Además, de programador de computadoras, ingeniero de sistemas y profesor universitario.
Used to determine whether a user is included in an A / B or Multivariate test.
18 months
_ga
ID used to identify users
2 years
_gali
Used by Google Analytics to determine which links on a page are being clicked
30 seconds
_ga_
ID used to identify users
2 years
_gid
ID used to identify users for 24 hours after last activity
24 hours
_gat
Used to monitor number of Google Analytics server requests when using Google Tag Manager
1 minute
_gac_
Contains information related to marketing campaigns of the user. These are shared with Google AdWords / Google Ads when the Google Ads and Google Analytics accounts are linked together.
90 days
__utma
ID used to identify users and sessions
2 years after last activity
__utmt
Used to monitor number of Google Analytics server requests
10 minutes
__utmb
Used to distinguish new sessions and visits. This cookie is set when the GA.js javascript library is loaded and there is no existing __utmb cookie. The cookie is updated every time data is sent to the Google Analytics server.
30 minutes after last activity
__utmc
Used only with old Urchin versions of Google Analytics and not with GA.js. Was used to distinguish between new sessions and visits at the end of a session.
End of session (browser)
__utmz
Contains information about the traffic source or campaign that directed user to the website. The cookie is set when the GA.js javascript is loaded and updated when data is sent to the Google Anaytics server
6 months after last activity
__utmv
Contains custom information set by the web developer via the _setCustomVar method in Google Analytics. This cookie is updated every time new data is sent to the Google Analytics server.
