Durante los últimos seis meses, el equipo de Ahrefs ha analizado más de mil millones de puntos de datos a partir de 14 estudios centrados en la optimización para búsquedas con inteligencia artificial. Con esta información ha generado una serie de estudios (de algunos nos hemos hecho eco en CMS MAG) sobre inteligencia artificial (AI) de gran interés. A continuación os ofrecemos las conclusiones sobre 10 de ellos, información que puede ayudar mucho a conseguir más menciones, aunque no muchos clics porque la IA es así.
Uno de los hallazgos más relevantes es el peso que siguen teniendo determinados formatos editoriales. Las listas comparativas del tipo “mejor X” son el formato de contenido más citado por los chatbots de IA. En concreto, representan el 43,8% de los tipos de páginas citadas específicamente por ChatGPT. Para los equipos de contenidos, esto confirma que los artículos estructurados, comparativos y orientados a la toma de decisiones continúan teniendo un papel central en la fase de descubrimiento.
Otro descubrimiento apunta a que buena parte de las fuentes citadas por ChatGPT quedan fuera del margen de influencia directa de los responsables de marketing y contenidos. El 67% de las 1.000 principales citas procede de fuentes como Wikipedia, páginas de inicio corporativas o tiendas de aplicaciones. Wikipedia concentra el 29,7%, las homepages el 23,8% y las app stores el 6,6%. Solo el 32,3% corresponde a contenidos más influenciables, como páginas educativas, reseñas, noticias o publicaciones de blog.
Otro dato significativo es que el 28,3% de las páginas más citadas por ChatGPT no tienen visibilidad orgánica en Google. Son páginas que no aparecen en los rankings tradicionales, pero que sí son recuperadas y citadas de forma recurrente por sistemas de IA. Esto apunta a la consolidación de una capa de descubrimiento distinta, con criterios propios y no necesariamente alineados con el SEO clásico.
También conviene diferenciar entre ser recuperado por un modelo y ser citado por él. Según el análisis, ChatGPT solo cita alrededor del 50% de las URL que recupera. Es decir, puede consultar docenas de páginas para una misma consulta, pero utilizar una parte importante de ellas únicamente como contexto de fondo, sin atribución explícita. Para los gestores de contenidos, esta distinción es clave: la presencia en el corpus de recuperación no garantiza visibilidad final ante el usuario.
En el terreno técnico, el marcado de esquema no mostró un impacto significativo en las citas generadas por IA. Las AI Overviews registraron incluso una caída del 4,6%, mientras que AI Mode y ChatGPT presentaron variaciones del 2,4% y el 2,2%, respectivamente, cambios estadísticamente poco concluyentes. Esto no invalida el valor del schema para otros fines, pero sí relativiza su efecto directo sobre la citación en respuestas generativas.
Otro estudio también detecta una relación especialmente fuerte entre las menciones en YouTube y la visibilidad de marca en entornos de IA. La correlación observada fue de 0,737, superior a la registrada por métricas SEO convencionales como backlinks, volumen de páginas o Domain Rating. Esta relación se mantuvo tanto en productos de Google como de OpenAI, lo que refuerza la importancia del contenido audiovisual y de la presencia de marca en plataformas externas.
Las AI Overviews, por su parte, están modificando de forma notable el comportamiento de clic. La presencia de estos resúmenes reduce los clics al primer resultado orgánico en un 58%, frente al 34,5% observado hace apenas diez meses. La tendencia, por tanto, no solo es significativa, sino que parece estar acelerándose.
No obstante, su impacto no se distribuye de manera homogénea entre todos los tipos de búsqueda. El 99,9% de las AI Overviews aparece en consultas de intención informacional. Las búsquedas transaccionales, de navegación y locales están, por ahora, casi completamente al margen de este formato. Incluso las búsquedas relacionadas con compras activan AI Overviews solo en el 3,2% de los casos.
También existen diferencias relevantes entre productos aparentemente similares. Para una misma consulta, AI Mode de Google y AI Overviews llegan a conclusiones equivalentes en el 86% de los casos, pero citan fuentes muy distintas: la superposición de citas es de apenas el 13,7%. Esto indica que dos sistemas pueden ofrecer respuestas semánticamente parecidas apoyándose en ecosistemas documentales muy diferentes.
Finalmente, la volatilidad de las AI Overviews obliga a replantear cómo se mide la estabilidad del contenido. En promedio, cambian cada 2,15 días, y el 70% del contenido difiere entre observaciones consecutivas. Sin embargo, la similitud semántica se mantiene en 0,95. En otras palabras, las palabras, fuentes y entidades se reorganizan constantemente, pero el significado de fondo apenas varía.
