Problema y escenario
La evolución de la búsqueda ha transformado radicalmente la forma en que las empresas se relacionan con los motores de búsqueda. Hemos visto un cambio del Google tradicional hacia plataformas de búsqueda basadas en inteligencia artificial, como ChatGPT y Google AI Mode. Este cambio ha impulsado un aumento en las búsquedas de zero-click, donde sorprendentemente el 95% de las búsquedas en Google AI Mode no requieren clics adicionales.
Este fenómeno ha provocado un colapso del CTR orgánico, con una disminución del 32% en la tasa de clics de la primera posición. Ejemplos concretos como los de Forbes y Daily Mail evidencian esta tendencia, con caídas drásticas en su tráfico, alcanzando descensos del -50% y -44%, respectivamente. ¿Cómo impacta esto a las estrategias digitales de las empresas en el entorno actual?
Análisis técnico
Los motores de respuesta, como ChatGPT, utilizan foundation models y RAG (Retrieval-Augmented Generation) para ofrecer respuestas rápidas a las consultas de los usuarios.
A diferencia de los motores de búsqueda tradicionales, que indexan páginas web y requieren clics para acceder a la información, estos motores seleccionan y presentan datos directamente desde múltiples fuentes. Este cambio en el landscape de fuentes y en los patrones de citación plantea un desafío: las empresas deben adaptar su estrategia de contenido para ser citadas en estas respuestas.
Framework operativo
Fase 1 – Discovery & Foundation
- Realizar un mapeo delsource landscapedel sector.
- Identificar entre25 y 50 prompts clavepara el análisis.
- Ejecutar pruebas en plataformas como ChatGPT, Claude y Google AI Mode.
- Configurar Analytics (GA4) utilizando regex para rastrear bots de IA.
- Milestone:establecer una línea base de citaciones en comparación con los competidores.
Fase 2 – Optimization & Content Strategy
- Reestructurar los contenidos para que seanAI-friendly.
- Publicar contenidos frescos y relevantes que capten la atención del usuario.
- Asegurar presencia en plataformas cruzadas, como Wikipedia y LinkedIn.
- Milestone:lograr que los contenidos estén optimizados y que la estrategia de distribución esté implementada.
Fase 3 – Evaluación
- Métricas a rastrear:visibilidad de marca,tasa de citaciones del sitio web, tráfico de referencia y análisis de sentimiento.
- Herramientas recomendadas: Profound, Ahrefs Brand Radar y Semrush AI toolkit.
- Realización de pruebas manuales sistemáticas para evaluar los resultados.
Fase 4 – Refinamiento
- Iteración mensual de los prompts clave para mantener la relevancia.
- Identificación de nuevos competidores emergentes en el mercado.
- Actualización de contenidos que no están obteniendo el rendimiento esperado.
- Expansión en temas que están generando mayor interés y tracción.
Checklist operativa inmediata
- IncluirFAQconschema markupen cada página relevante.
- UtilizarH1/H2 en forma de preguntaspara captar mayor interés.
- Asegurar unresumen de 3 frasesal inicio del artículo para facilitar la comprensión.
- Verificar laaccesibilidaddel contenido sin depender de JavaScript.
- Revisar elrobots.txtpara no bloquear el acceso a GPTBot, Claude-Web y PerplexityBot.
- Actualizar el perfil de LinkedIn con un lenguaje claro y directo.
- Publicar reseñas recientes en plataformas como G2 y Capterra.
- Realizar publicaciones en Medium, LinkedIn y Substack para ampliar la visibilidad.
Perspectivas y urgencia
La transición hacia una búsqueda impulsada por inteligencia artificial apenas comienza, pero el tiempo no espera a nadie. Las empresas que tomen la iniciativa ahora tienen la oportunidad de posicionarse como líderes en este nuevo escenario. Por el contrario, aquellos que se queden inmóviles podrían ver cómo su relevancia disminuye rápidamente. En el horizonte, innovaciones como la implementación de modelos de Pay per Crawl por parte de Cloudflare prometen cambiar aún más las reglas del juego en el ámbito de la búsqueda.
