El auge de la búsqueda por IA viene con un costo brutal para los sitios web tradicionales. Para algunas empresas, es nada menos que una crisis existencial.
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Todo el mundo sabe que la búsqueda tradicional está muriendo. Nadie sabe muy bien qué viene después.
ChatGPT alcanzó 500 millones de usuarios activos mensuales en mayo de 2025, el mismo mes en que cerca de 1 de cada 5 búsquedas ahora incluye AI Overviews, y la función aparece en el 60% de las búsquedas basadas en preguntas y en el 36% de las búsquedas de oraciones completas. Mientras tanto, , el tráfico a los sitios minoristas desde herramientas de IA ha aumentado un 1.200% desde el verano pasado.
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Pero el auge de la búsqueda por IA viene con un costo brutal para los sitios web tradicionales. Según el mismo estudio de Pew, las búsquedas con Resúmenes de IA resultan en mucho menos clics a otros sitios web. Cuando Google muestra un resumen de IA, los usuarios hacen clic en otros sitios solo el 8% del tiempo, en comparación con el 15% de las búsquedas sin respuestas de IA, lo que representa una caída de casi el 50%. Peor aún, solo el 1% de los Resúmenes de IA generan clics a las fuentes que citan.
Para los mercadólogos, esto representa nada menos que una crisis existencial. A diferencia del algoritmo de Google, que ha sido ingenierizado inversamente y optimizado durante más de dos décadas, la búsqueda por IA sigue siendo en gran medida opaca.
Lo que está emergiendo del caos es una disciplina que los mercadólogos están llamando GEO (Optimización de Motor Generativo) o AIO (Optimización de Inteligencia Artificial), esencialmente SEO para la era de la IA. Pero a diferencia de la optimización de búsqueda tradicional, que seguía patrones algo predecibles, la optimización de IA se siente más como leer hojas de té.
El cambio fundamental es filosófico. Donde el algoritmo de Google buscaba relevancia y autoridad, los modelos de IA priorizan la utilidad y la resolución. En lugar de optimizar para términos amplios como "zapatillas para correr", algunos expertos ahora recomiendan a las marcas posicionarse para consultas detalladas como "mejores zapatillas para correr para pies planos por menos de $150 con buen soporte de arco."
"Los LLM no están optimizando para la atención; están optimizando para la resolución," según un informe de Harvard Business Review que estudió cómo las marcas aparecen en las recomendaciones de IA. "Identificar el 'trabajo por hacer' se convierte así en la prioridad número uno para los líderes de marca."
Esto ha creado un período incómodo donde la experiencia en marketing tradicional de repente se siente obsoleta. Las palabras clave y los enlaces que antes garantizaban visibilidad significan poco para los grandes modelos de lenguaje que priorizan señales completamente diferentes. En ausencia de directrices claras, los marketers están probando todo. Algunos están publicando obsesivamente en Reddit $RDDT, con la esperanza de influir en los datos de entrenamiento que OpenAI licencia de la plataforma. Otros están creando contenido altamente estructurado como secciones de preguntas frecuentes, especificaciones detalladas de productos y cuadros comparativos que los modelos de IA pueden analizar y citar fácilmente.
El pánico ha engendrado una nueva industria. Al menos una docena de startups ahora están desarrollando herramientas para ayudar a las marcas a navegar la búsqueda con IA, según The Wall Street Journal. Athena, lanzada por el ex miembro del equipo de búsqueda de Google Andrew Yan, recaudó 2.2 millones de dólares y ahora tiene más de 100 clientes. "Las empresas han estado pasando los últimos 10 o 20 años optimizando sus sitios web para la versión de '10 enlaces azules' de Google," dijo Yan al Journal. "Esa versión de Google está cambiando muy rápido, y está cambiando para siempre."
Startups como Profound, que recaudaron 3.5 millones de dólares para ayudar a las marcas a optimizar la búsqueda con IA, generan miles de variaciones en los estímulos de búsqueda y rastrean cuántas veces sus clientes aparecen en las respuestas de la IA. Es un enfoque de fuerza bruta para descifrar una caja negra algorítmica.
"Cada marca en el planeta tiene un nuevo, muy grande, muy importante cliente que se llama ChatGPT," James Cadwallader, CEO de Profound dijo a The Information.
Esta filosofía representa un desafío fundamental a la mentalidad de optimización que ha dominado el marketing digital durante décadas. Si los motores de búsqueda de IA no pueden ser manipulados, ¿qué ocurre con los cientos de miles de millones de dólares en publicidad digital que han crecido alrededor de la manipulación de algoritmos?
Las marcas que no aparecen en los resultados de búsqueda de IA no solo pierden tráfico, sino que se vuelven invisibles. A diferencia de Google, donde incluso los sitios mal optimizados aparecen en algún lugar de los resultados, los modelos de IA o presentan las marcas de manera destacada o las ignoran por completo. No hay "página dos" de ChatGPT.
Para los especialistas en marketing acostumbrados a tener cierto control sobre su destino digital, este resultado binario resulta aterrador. O eres parte de la conversación o no lo eres, y las reglas para la inclusión siguen cambiando.
Por supuesto, esta tecnología de vanguardia podría terminar tomando prestados algunos trucos antiguos. La IA generativa es costosa de ejecutar, y la publicidad siempre ha sido la forma en que Internet paga sus facturas. OpenAI ahora está considerando incorporar anuncios en ChatGPT, según informes, mientras que Perplexity ya ha comenzado a experimentar con búsquedas patrocinadas. Si las plataformas de búsqueda de IA comienzan a vender espacios publicitarios, los especialistas en marketing pueden encontrarse de nuevo en un terreno familiar, comprando su visibilidad tal como lo hacen en Google hoy. Algunas cosas nunca cambian, después de todo.
