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La forma de buscar en internet cambió para siempre.

July 2, 2026
Resumen del blog de AI

El artículo del blog analiza la transición cada vez mayor de los motores de búsqueda tradicionales a los chatbots y asistentes de IA, con Gartner prediciendo una disminución del 25% en el volumen de búsqueda tradicional para 2026. En respuesta, introduce la Optimización para Motores Generativos (GEO), una estrategia para hacer que el contenido sea más fácil de descubrir y citar por los sistemas de IA. A diferencia del SEO, la GEO prioriza la calidad de los datos, la claridad, la autoridad temática y los formatos estructurados. Las recomendaciones clave incluyen el uso de fuentes fiables, mantener una organización clara, adoptar una estructura de preguntas y respuestas y mantener el contenido actualizado. El artículo también destaca el problema de las "alucinaciones" de la IA, enfatizando que el contenido de alta calidad y verificado sigue siendo esencial para la credibilidad y la inclusión en las respuestas generadas por IA.

Buscar en internet ya no se parece tanto a lo que hacíamos hace unos años. En lugar de abrir varios enlaces y comparar información entre distintas páginas, cada vez más personas prefieren preguntarle directamente a herramientas como ChatGPT o Gemini y obtener una respuesta en cuestión de segundos.  

Y ojo, que esto no es una percepción cualquiera. 

Según la consultora Gartner, para 2026 el volumen de las búsquedas en motores de búsqueda tradicionales podría disminuir un 25%, a medida que los usuarios migren hacia chatbots de inteligencia artificial y otros asistentes conversacionales para resolver sus consultas.

Este cambio en los hábitos de búsqueda está transformando por completo cómo consumimos información. Tanto así que el propio Google empezó a mover sus fichas reinventando su buscador con los AI Overviews, que son resúmenes generados por IA que responden preguntas directamente desde la página de resultados y permiten continuar la conversación sin que tengas que abrir ninguna otra página web. 

Ante este nuevo escenario surge una pregunta inevitable, si los usuarios ya no buscan como antes, ¿cómo hacemos para que encuentren nuestro contenido? La respuesta está en el GEO (Generative Engine Optimization).

¿Qué es el GEO?

El GEO es el conjunto de estrategias diseñadas para que el contenido de una web sea seleccionado y citado por las inteligencias artificiales cuando responden a los usuarios. A diferencia del SEO tradicional, que se basa en palabras clave, el GEO se enfoca en la calidad de la información, la claridad del texto y la autoridad de la fuente, facilitando que los modelos de lenguaje entiendan nuestro contenido y lo elijan como la respuesta correcta. 

Para entenderlo de forma visual, si el SEO optimizaba tu web para que consigas un buen asiento en la primera fila de Google, el GEO consiste en lograr que la inteligencia artificial te invite a subir al escenario y te use como referencia cuando responde preguntas. 

En palabras sencillas, el GEO es la evolución del SEO y es una técnica que las marcas, redactores y creadores de contenido ya no pueden ignorar. Si los usuarios están comenzando a buscar respuestas en asistentes de IA, necesitamos asegurarnos de que esas respuestas provengan de nuestro contenido. 

En efecto, un estudio pionero realizado por investigadores de la Universidad de Princeton, Georgia Tech y el Allen Institute for AI demostró que las técnicas de GEO pueden incrementar la visibilidad de un sitio web en las respuestas de los motores generativos hasta en un 40%.

Por nuestro lado, en Positive Agency, asumimos el reto de redactar contenidos creados para que la IA nos encuentre. Nuestro proceso empieza usando herramientas como Gemini y Chat Gtp para mapear las tendencias de marketing y publicidad en LATAM. A partir de ahí, nuestro equipo desarrolla cada artículo contrastando datos y fuentes para asegurar la precisión de la información. Además, nos apoyamos en la IA para localizar y citar datos estadísticos que respalden nuestros contenidos.

Así nos aseguramos de crear textos que tenga el valor que los nuevos buscadores generativos suelen recomendar.

Entonces, ¿cómo hacemos para que la IA recomiende nuestro contenido?

La importancia de esta pregunta crece a medida que cambian los hábitos digitales.

Según un estudio de S&P Global Market Intelligence, el 46% de los adultos que usan internet en Estados Unidos ya utiliza herramientas de inteligencia artificial generativa como ChatGPT, Gemini o Copilot, una cifra que prácticamente se duplicó en apenas 18 meses.

Esto significa que cada vez más personas recurren a la IA para buscar información, resolver dudas y descubrir contenidos, convirtiéndola en una nueva puerta de entrada a la información online. 

La buena noticia es que no hay que empezar desde cero. Muchas de las prácticas que ya funcionaban en SEO siguen vigentes, la diferencia es que ahora también debemos facilitarle el trabajo a la IA. 

Según Marcos Blanco, profesor de ESIC University especializado en marketing digital y citado en un artículo de BBVA, estas son algunas de las más importantes:  

Utiliza fuentes confiables: Los contenidos respaldados por estadísticas, estudios y fuentes verificables suelen tener más posibilidades de ser considerados una referencia tanto para los motores de búsqueda como para los sistemas de IA.

Optimiza la claridad y la estructura: Utiliza un lenguaje claro que sea fácil de leer y procesar. Además, añade subtítulos claros, listas con viñetas y tablas de datos. Las estructuras claras y jerarquizadas facilitan que la IA interprete mejor tus textos.

Adopta el formato pregunta-respuesta: Los asistentes de IA están diseñados para resolver dudas. Por eso, los contenidos que plantean preguntas y las responden de forma directa suelen tener una ventaja.

Actualiza tu contenido: Internet cambia todos los días. Si tu contenido lleva años sin actualizarse, es probable que pierda relevancia. Revisar y actualizar tus contenidos periódicamente ayuda a mantenerlos vigentes.

El talón de Aquiles de la IA

A pesar de sus avances, la IA todavía tiene una debilidad importante, y es que puede equivocarse. Los modelos generativos construyen respuestas a partir de múltiples fuentes y, en ocasiones, pueden simplificar demasiado la información, omitir contextos relevantes o incluso presentar información incorrecta con total seguridad.

Este fenómeno, conocido como "alucinación", sigue siendo uno de los principales desafíos de la inteligencia artificial generativa. 

 De hecho, una investigación realizada por expertos de la Universidad de Cornell, la Universidad de Washington, la Universidad de Waterloo y AI2 encontró que, en determinadas pruebas, incluso los modelos más avanzados lograban generar respuestas completamente libres de alucinaciones en apenas alrededor del 35% de los casos evaluados

Por eso, la calidad de las fuentes y su verificación sigue siendo tan importante como siempre. 

Esto también explica por qué el contenido bien trabajado sigue teniendo tanto valor. Si una IA toma información de internet para construir sus respuestas, alguien tiene que producir esa información en primer lugar. 

Y mientras más útil, clara y confiable sea esa información, más probabilidades tendrá de convertirse en una referencia.