La búsqueda basada en AI está transformando la forma en la que los usuarios encuentran información. Aprende a adaptarte.
Temas cubiertos
1. Problema/Escenario
La transición hacia motores de búsqueda basados en inteligencia artificial ha generado un impacto significativo en la visibilidad online. Según datos recientes, la tasa de clics (CTR) en la primera posición de Google ha caído del 28% al 19%, lo que equivale a una disminución del 32%.
Empresas como Forbes han experimentado una caída del 50% en su tráfico, mientras que Daily Mail ha visto una reducción del 44%. Este fenómeno es especialmente evidente con el aumento de las búsquedas sin clic, donde Google AI Mode alcanza un 95% de estas búsquedas.
2. Análisis técnico
Los motores de búsqueda tradicionales funcionan mediante un modelo de indexación y recuperación. En contraste, los motores de respuesta, como ChatGPT y Claude, se apoyan en Foundation Models y técnicas de Retrieval-Augmented Generation (RAG). Esta distinción es clave para comprender cómo seleccionan sus fuentes y generan respuestas. Por ejemplo, la tasa de cero clics de ChatGPT se sitúa entre el 78% y el 99%, lo que indica su eficacia. Estos modelos utilizan técnicas de grounding y patrones de citación, elementos fundamentales para entender la construcción de sus respuestas.
3. Framework operativo
Fase 1 – Discovery & Foundation
- Realizar unmapeo del source landscapedel sector.
- Identificar entre25 y 50 prompts claveque guíen la estrategia.
- Ejecutar pruebas en plataformas como ChatGPT, Claude, Perplexity y Google AI Mode.
- ConfigurarGoogle Analytics 4(GA4) utilizando regex para identificar bots de AI.
- Milestone:Establecer la línea base de citaciones en comparación con los competidores.
Fase 2 – Optimization & Content Strategy
- Reestructurar el contenido para garantizar que seaAI-friendly.
- Publicar contenido fresco y relevante que atraiga a la audiencia.
- Asegurar la presencia en plataformas cruzadas como Wikipedia, Reddit y LinkedIn.
- Milestone:Implementar contenido optimizado junto con una estrategia de distribución efectiva.
Fase 3 – Evaluación
- Métricas a rastrear:visibilidad de marca,citas de sitio web, tráfico de referencia y análisis de sentimiento.
- Herramientas recomendadas: Profound, Ahrefs Brand Radar, Semrush AI toolkit.
- Realización de pruebas manuales sistemáticas para asegurar un seguimiento efectivo.
Fase 4 – Refinamiento
- Iteración mensual sobre lospromptsclave para mantener la relevancia.
- Identificación de nuevos competidores emergentes en el panorama digital.
- Actualización de contenido que no esté rindiendo como se esperaba.
- Expansión en temas contracciónpara captar mayor audiencia.
4. Checklist operativa inmediata
- IncluirFAQconschema markupen páginas relevantes para mejorar la visibilidad.
- UtilizarH1/H2en forma de preguntas, facilitando la navegación y la comprensión.
- Agregar un resumen de tres frases al inicio del artículo para captar la atención del lector.
- Verificar la accesibilidad del sitio sin JavaScript, asegurando que todos los usuarios puedan acceder al contenido.
- Revisarrobots.txt: asegurarse de no bloquear aGPTBot,Claude-WebyPerplexityBotpara optimizar el rastreo.
- Actualizar el perfil de LinkedIn utilizando un lenguaje claro y profesional que refleje la identidad de la empresa.
- Solicitar reseñas recientes en G2 y Capterra para aumentar la credibilidad y atraer nuevos clientes.
- Publicar contenido en Medium, LinkedIn y Substack para ampliar el alcance y la visibilidad.
5. Perspectivas y urgencia
La transición hacia la búsqueda AI ya está en marcha, y el tiempo se convierte en un factor crítico. Las empresas que tomen medidas ahora pueden aprovecharse como first movers, mientras que aquellas que pospongan su adaptación podrían enfrentar riesgos significativos. ¿Qué podría traer el futuro? Es probable que veamos la implementación de modelos de pago por rastreo, como el que propone Cloudflare, cambiando así la dinámica del mercado.
