Una nueva investigación que analiza 25,000 búsquedas de usuarios encontró que los sitios web clasificados #1 en Google aparecen en respuestas de búsqueda de IA el 25% del tiempo.

Estos datos demuestran que el SEO tradicional sigue siendo relevante, a pesar de las afirmaciones de que AI lo ha hecho obsoleto.

Tomasz Rudzki, cofundador de Ziptie, estudió búsquedas reales en ChatGPT, perplejidad y descripciones de IA de Google. Sus hallazgos desafían la creencia generalizada de que AI hace que SEO tradicional no tenga sentido.

Las mejores clasificaciones se traducen en visibilidad de IA

Los datos muestran un patrón claro: si clasifica el n. ° 1 en Google, tiene una posibilidad de 1 en 4 de aparecer en los resultados de búsqueda de IA. Las clasificaciones más bajas dan como resultado posibilidades más bajas.

Rudzki declaró:

“Cuanto más alto se clasifique en el Top 10 de Google, más probabilidades tendrá de aparecer en los resultados de búsqueda de IA en las plataformas. Esto no es especulación, se basa en consultas reales de usuarios reales”.

El patrón se mantiene en todas las principales plataformas de búsqueda de IA, lo que sugiere que todas dependen de las clasificaciones tradicionales al seleccionar fuentes.

Cómo los motores de búsqueda de IA seleccionan fuentes

El estudio detalló cómo funciona la búsqueda de IA, utilizando información del ensayo antimonopolio de Google. El proceso involucra tres pasos principales:

Paso 1: Pre-selección
Los sistemas AI identifican los mejores documentos para cada consulta, favoreciendo páginas con clasificaciones de Google más altas.

Paso 2: extracción de contenido
La IA extrae información relevante de estas páginas de alto rango, priorizando el contenido que responde directamente a la pregunta del usuario.

Paso 3: Síntesis de IA
La IA sintetiza esta información en una respuesta clara, utilizando el modelo Gemini de Google para este paso.

Los documentos internos de Google de la prueba confirmaron un hecho crítico: el uso de contenido de alto rango mejora la precisión de las respuestas de IA, lo que explica por qué las clasificaciones tradicionales continúan siendo tan significativas.

El efecto de abanico de consulta explicó

A veces, se encontrará con fuentes que no llegan al top 10. La investigación identificó dos razones por las cuales:

Razón 1: Personalización

Los resultados de búsqueda difieren por el usuario. Una página puede clasificar alta para un usuario pero no para otro.

Razón 2: Fan-Out de la consulta

Este es el factor más significativo. Según la documentación de Google:

“Tanto las descripción general de la IA como el modo AI pueden usar una técnica de ‘Fan-Out-Out’ de consultas, emitiendo múltiples búsquedas relacionadas entre subtópicos y fuentes de datos, para desarrollar una respuesta”.

Esto es lo que eso significa en términos simples:

Cuando busca “SEO vs SEM”, la IA ejecuta discretamente múltiples búsquedas:

• “¿Qué es SEO?”
• “Seo explicó”
• “¿Qué es pp? C”
• Además de varias otras búsquedas relacionadas

Las páginas que funcionan bien para estas búsquedas adicionales pueden aparecer en los resultados, incluso si no se clasifican para su búsqueda principal.

La investigación muestra que debemos pensar de manera diferente sobre el contenido.

El SEO tradicional se centró en crear la “mejor página”. Esto significaba guías integrales que cubren todo sobre un tema.

AI Search quiere la “mejor respuesta”. Esto significa respuestas específicas y enfocadas a las preguntas exactas.

Las notas de análisis:

“Cuando alguien pregunta específicamente sobre la duración de la batería del iPhone 15, puede clasificar el top 1 en Google, pero AI no le importa si no proporciona una respuesta precisa y relevante a esa pregunta exacta”.

Los especialistas en marketing deben cambiar de optimización de palabras clave a responder preguntas reales.

Implicaciones prácticas para los especialistas en marketing digital

Esto es lo que los especialistas en marketing deberían hacer en función de estos hallazgos:

• Continúe con sus esfuerzos de SEO: las 10 clasificaciones principales impactan directamente en la visibilidad de la IA. No abandone sus estrategias de SEO.
• Reestructurar su contenido: divida las guías largas en secciones que aborden preguntas específicas.
• Búsquedas relacionadas con el objetivo: optimice para varias versiones de sus principales palabras clave.
• Escriba claramente: los sistemas de IA favorecen las respuestas directas sobre el contenido cargado con palabras clave.
• Rastree todo: monitoree su visibilidad en los resultados de búsqueda tradicionales y de IA.

Impacto de la industria y consideraciones futuras

Esta investigación llega en el momento perfecto. La búsqueda de IA está creciendo rápidamente. Comprender cómo se conecta con las clasificaciones tradicionales le da una ventaja.

Considere esto: solo el 25% del contenido de clasificación #1 aparece en los resultados de IA. Eso significa que el 75% se está perdiendo. Esto sugiere una oportunidad para los especialistas en marketing que se adaptan.

Rudzki concluye:

“En lugar de preguntar ‘¿cómo me clasifico más alto?’ Empiece a preguntar ‘¿Cómo sirvo mejor a los usuarios que tienen preguntas específicas?’ Ese cambio de mentalidad es la clave para prosperar en la era de la búsqueda de IA “.

Para una industria que experimenta una rápida adopción de IA, estos hallazgos proporcionan una base sólida para las decisiones estratégicas informadas. En lugar de abandonar las prácticas de SEO, la evidencia sugiere que se basa en lo que ya funciona.

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