La búsqueda en internet está atravesando una transformación profunda. La inteligencia artificial (IA) no solo está cambiando la forma en que los usuarios interactúan con la información sino también el camino que siguen para descubrir productos, servicios y marcas.
Para empresas y profesionales del marketing digital, comprender este cambio y adaptarse con rapidez se está conviertiendo en un factor crítico de competitividad.
Este artículo desglosa los conceptos clave, las implicaciones prácticas y las estrategias para que marcas y equipos de marketing sigan siendo encontrables y relevantes en un ecosistema de búsqueda cada vez más híbrido y dinámico.
Por qué entender el SEO en tiempos de IA es clave para las marcas
En 2025, la visibilidad digital no se limita a aparecer en Google. Sigue y seguirá siendo muy importante, pero la experiencia de búsqueda de un usuario podría comenzar tanto en un motor de búsqueda tradicional como en una red social y complementarse con un asistente de voz o un modelo de lenguaje LLM con capacidad de búsqueda.
En este contexto, el SEO está evolucionando a no ser solo optimización para motores de búsqueda sino optimización para toda experiencia de descubrimiento de información.
Para dueños de negocio, directores de producto, líderes de marketing y responsables de e-commerce, la clave está en entender cómo la IA influye en la visibilidad digital de manera que puedan responder con mayor capacidad a este nuevo paradigma de búsqueda.
De la inteligencia artificial a la experiencia de búsqueda
Conceptos esenciales para contextualizar
La IA es un campo amplio que como disciplina tiene su origen en la década de 1950 gracias a la contribución de Alan Turing, conocido como el padre de la inteliencia artificial. Luego, el término fue acuñado en 1956 por el científico John McCarthy.
Desde sus inicios, surgieron paulatinamente ramas como el Machine Learning, que como su nombre lo sugiere se basa en la capacidad de las máquinas de aprender a partir de datos, y el Deep Learning, que procesaba información compleja a través de redes neuronales profundas.
El punto de inflexión: la llegada de la inteligencia artificial generativa
Sobre esa base, llegó la inteligencia artificial generativa. Esta, en lugar de solo analizar o clasificar, ahora podía crear contenido o conocimiento nuevo (texto, imágenes, audio, video).
Esta tecnología es el fundamento de los LLM (Large Language Models), modelos capaces de comprender y generar lenguaje natural con una fluidez sin precedentes, y que tuvo como primer gran jugador a OpenAI que presentó ChatGPT en noviembre de 2022. Esta aparición transformó el panorama tecnológico e hizo que 2023 se convirtiera en el año en que la "IA se comió Internet" como tituló The NewYorker.
Fue entonces cuando Google como respuesta lanzó su propio LLM al que llamó Bard (y que en febrero de 2024 renombró como Gemini) y presentó SGE (Search Generative Experience que después rebautizó como AI overviews). Microsoft por su parte incorporó el modelo de OpenAI en su motor de búsqueda Bing, Meta presentó LLaMA y Anthropic lanzó Claude.
Este fue el momento en que la inteligencia artificial dejó de ser un tema de laboratorio para convertirse en un factor de cambio masivo en la forma en que buscamos, creamos y consumimos información.
Lo que antes era una carrera tecnológica entre empresas ahora se transformó en una reconfiguración completa del ecosistema digital, incluida la indrustria del SEO.
Desde entonces, el SEO, el marketing digital y las estrategias de contenidos han tenido que adaptarse a un escenario donde la visibilidad depende tanto de cómo interactuamos con algoritmos de búsqueda como de cómo nos integramos en entornos impulsados por modelos de lenguaje o LLMs.
El debate sobre nuevos acrónimos y categorías
Con la irrupción de la IA generativa y los LLM, han surgido voces que proponen sustituir el término SEO por nuevas siglas o acrónimos como GEO (Generative Engine Optimization) o IAO (Intelligent Answer Optimization). Este enfoque pretende demostrar que ya no solo optimizamos para motores de búsqueda tradicionales sino también para motores de búsqueda generativos y entornos conversacionales mediados por IA.
Desde mi punto de vista, y más allá del nombre o acrónimo que se use, lo que considero es que la esencia se mantiene: asegurar que la información correcta sea encontrada, comprendida y seleccionada.
Lo que cambia (porque es verdad que hay cambios) es el alcance y la complejidad del terreno. Con este nuevo panorama, optimizar implica pensar en un ecosistema más amplio que integra motores de búsqueda clásicos, asistentes virtuales, chatbots y respuestas generadas por IA.
Así las cosas, el SEO deja de ser una disciplina enfocada únicamente en posicionar sitios web y se convierte en una estrategia holística que abarca cualquier superficie de búsqueda (a pesar que en el ejercicio de SEO, especialmente en las estrategias de contenidos, muchos ya tenían en cuenta iniciativas de posicionamiento en YouTube, por poner un ejemplo).
Para tener una visión más objetiva de este debate, Jhon Muller, analista sénior, líder del equipo de relaciones con buscadores y enlace entre Google y los webmasters y SEOs, dice que entre mayor el ímpetu de alguien por promover con demasiado interés acrónimos como GEO o AIO, mayor la probabilidad de que sea SPAM o estafa.
La búsqueda ya no vive solo en Google
¿Search Everywhere Optimization?
La búsqueda dejó de ser un monolito. Hoy ocurre en múltiples superficies (buscadores tradicionales, LLMs, plataformas de video, mapas, redes sociales, marketplaces, asistentes de voz) y en múltiples formatos (texto, video, audio, imágenes).
Esto abrió la puerta a conceptos como Search Everywhere Optimization, un término usado por Rand Fishkin, cofundador de SparkToro, quien critica la proliferación innecesaria de nuevos acrónimos en SEO (con lo cual estoy de acuerdo), y quien a su vez tomó el término de Ashley Liddell, de Deviation, quienes la tienen registrada.
Ellos dicen que Search Everywhere Optimization es "la evolución del SEO hacia una estrategia de descubrimiento de espectro completo donde las audiencias modernas ya no dependen de un solo canal (un motor de búsqueda como Google) para encontrar respuestas, productos o inspiración"
¿El objetivo? Impulsar la búsqueda de la marca en las plataformas donde ocurre la conversión; se trata de convertir tu marca en el destino, no solo en una parada en el camino.
¿Y si estamos ante un nuevo SEO?
Search Experience Optimization
Personalmente prefiero el concepto "Search Experience Optimization". Con este mantenemos la sigla SEO (sin tener que usar SXO que me parece una tontería) y no limita a la optimización en motores de búsqueda sino a un espectro más amplio de búsquedas que representan una experiencia más amplia que se da en diferentes motores, entornos, canales, redes o plataformas.
SEO, de esta manera, es estrategia, contenido, UX y técnica para que las marcas sean encontrables, comprensibles y confiables donde sea que el usuario interactúe.
Esto exige estrategias multicanal que prioricen la encontrabilidad de marca en cualquier plataforma donde se concentre la atención de la audiencia.
En este escenario, el SEO deja de ser una táctica aislada (nunca lo fue) para convertirse (con mayor razón) en una disciplina transversal que influye en todo el recorrido del usuario.
Dónde buscan hoy tus usuarios (mapa de superficies prioritarias)
- Google (buscador clásico + AI Overviews/AI Mode): consultas informativas, comparativas, navegación de marca, intención transaccional.
- LLMs con búsqueda (ChatGPT, Gemini, Claude): preguntas complejas, síntesis, investigación previa a la decisión. Buscan fragmentos claros y citables.
- YouTube: dudas “cómo/por qué”, reseñas, tutoriales, comparativas visuales; segundo buscador global.
- TikTok/Short video (Reels/Shorts): descubrimiento rápido, tips prácticos, reseñas breves; la búsqueda interna gana peso.
- Maps/Local (Google Business Profile, Apple Maps): presencia local, NAP consistente, reseñas y categorías correctas.
- Marketplaces/App Stores: cuando el producto/servicio vive allí (filtro, reviews, SEO interno).
- Asistentes de voz: consultas conversacionales y tareas rápidas.
- Social/Comunidades (LinkedIn, Reddit, foros): comparación entre pares, prueba social, señales de autoridad.
- Búsqueda on‑site (tu propio buscador): intención cálida; insumo directo para roadmap de contenidos y UX.
La búsqueda en un mundo con LLMs o IA Search
Los grandes modelos de lenguaje [LLM]: cómo funciona la nueva inteligencia detrás de las búsquedas
Fase de entrenamiento
1. Modelos entrenados con millones de textos
- Aprenden de antemano contenido público (artículos, foros, Wikipedia, redes sociales...).
- No se actualizan automáticamente: funcionan con conocimiento "congelado".
2. Comprenden contexto e intención
- No responden por keywords exactas.
- Interpretan ideas, relaciones semánticas y significado profundo.
3. Generan respuestas originales
- No copian, sintetizan lo aprendido en nuevas frases.
- La respuesta no depende de una sola fuente sino de múltiples patrones.
Los LLMs son poderosos e inteligentes, pero están limitados a lo que conocen y está incorporado desde su core o entrenamiento base.Fase de inferencia
El problema: conocimiento desactualizado
Los LLM aprenden en fases de entrenamiento, pero su conocimiento es estático. Esto provoca limitaciones, como las llamadas “alucinaciones” (respuestas incorrectas o inventadas). No pueden responder sobre eventos recientes, lanzamientos nuevos, información técnica muy específica o conocimiento público fresco.
La solución: RAG (Retrieval-Augmented Generation).
- Permite que los LLMs consulten fuentes externas en tiempo real.
- Recuperan fragmentos relevantes y los integran en la respuesta.
¿Qué implica esto para el SEO?
- Las webs/contenido pueden ser fuente directa de IA.
- Pero solo si es claro, estructurado, confiable y accesible para los agentes de búsqueda (si tiene buen SEO)
Con RAG, los LLM además de inteligentes se vulven "cultos" pues pueden complementar su conocimiento previo. La calidad y forma de tu contenido determina si los modelos de IA te citan o te ignoran.
¿Qué es RAG?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) es una tecnología que mejora el funcionamiento de los LLM como ChatGPT o Gemini al permitirles buscar y recuperar información en tiempo real desde documentos o fuentes externas antes de generar una respuesta.
En vez de basarse únicamente en lo que "recuerda" (su entrenamiento base o corpus), el modelo accede a fuentes relevantes actualizadas mejorando la precisión de sus respuestas.
A este proceso también se le llama "grounding" porque “ancla” la respuesta en datos reales.
¿Cómo aparecer en LLMs y adaptarse al impacto de la IA en la visibilidad?
Para que un LLM cite contenido como fuente, este debe ser claro, confiable, bien estructurado y accesible.
Competir por clics cualificados y por ser parte de la respuesta
En las búsquedas “zero-click”, los usuarios obtienen su respuesta sin visitar un sitio web. Esto no significa que el SEO pierda relevancia; implica que el foco se traslada a capturar clics más cualificados y a lograr que el contenido sea integrado en las respuestas generadas.
Del SEO tradicional al SEO en entornos IA (AI Search)
Qué se mantiene y qué cambia
Durante años, el SEO se construyó alrededor de un escenario predecible: un usuario escribía una consulta, el buscador devolvía una lista de enlaces azules y, a partir de allí, el clic llevaba al sitio.
Ese modelo sigue existiendo, pero ya no es el único. Con la integración de IA generativa en buscadores y en asistentes como ChatGPT o Gemini, la búsqueda se ha fragmentado y sofisticado. Hoy la pregunta clave no es solo “cómo posicionar” sino “cómo ser parte de la respuesta”.
Los elementos clásicos como páginas optimizadas, enlaces, rankings y clics siguen siendo relevantes. Lo que cambia es la capa de interacción: ahora conviven resultados tradicionales con AI Overviews y modos de búsqueda impulsados por modelos de lenguaje.
Google, por ejemplo, ha transitado de integrar RankBrain y BERT a lanzar Bard (hoy Gemini) y añadir capas de IA generativa que alteran el diseño de la página de resultados y la forma en que se distribuye la atención del usuario.
Lo que se mantiene (los pilares que no cambian porque no... el SEO no ha muerto)
1. Intención de búsqueda como brújula
La lógica de match entre lo que el usuario busca y lo que la página responde sigue siendo el núcleo.
Las consultas pueden ser más conversacionales, pero la necesidad detrás (informarse, comparar, comprar) sigue siendo la misma.
Un contenido que resuelve problemas reales conserva valor, sin importar si la respuesta la da un snippet, una página o un modelo de IA.
2. Estructura técnica sólida
Un sitio rápido, indexable, seguro y bien enlazado internamente sigue siendo requisito básico.
La IA también se nutre de la calidad técnica: un contenido que carga lento o es ilegible para los bots reduce las posibilidades de ser utilizado.
3. Calidad y relevancia del contenido
La profundidad, la claridad y la precisión siguen marcando la diferencia.
Aunque la IA puede sintetizar, sigue necesitando fuentes originales y confiables que alimenten sus respuestas.
4. Señales de confianza (E-E-A-T)
Experiencia, pericia, autoridad y confiabilidad continúan siendo factores diferenciales para buscadores y usuarios.
Las páginas con autoría clara, referencias verificables y evidencia de experiencia práctica son las más citadas.
Lo que cambia (adaptaciones para la era IA)
De clics a visibilidad dentro de la respuesta
Antes el éxito se medía casi exclusivamente en clics orgánicos.
Hoy, parte de la visibilidad ocurre dentro del entorno de IA: tu marca puede ser mencionada, citada o enlazada directamente en la respuesta sin que el usuario visite tu web (zero-click searches).
El nuevo reto es ser fuente reconocida y citada por la IA.
Formato del contenido
La IA prioriza fragmentos claros y autónomos: definiciones concisas, listas numeradas, pasos secuenciales, tablas comparativas.
Esto exige reestructurar los contenidos para que cada bloque pueda funcionar como “pieza de conocimiento” independiente.
Optimización para múltiples superficies de búsqueda
Ya no basta con pensar en la SERP clásica: hay que diseñar para YouTube, Google Maps, TikTok, marketplaces y LLMs.
Cada superficie tiene su propio “lenguaje SEO”: un buen título en YouTube no es igual a un buen H1 en un blog.
Señales semánticas más ricas
Los modelos de IA comprenden el contexto gracias a la estructura semántica: uso preciso de entidades, marcado schema, enlaces temáticos y contexto coherente en toda la web.
Esto requiere una arquitectura y un enlazado interno que refuercen la relación entre temas.
Velocidad de actualización y validación
La IA aprende de datos frescos y de cómo se citan las fuentes en la web.
Mantener contenidos actualizados y detectar menciones (incluso sin enlace) es parte del nuevo trabajo SEO.
La llegada de la IA no elimina el SEO, lo transforma. Los fundamentos siguen siendo válidos, pero ahora se combinan con una capa adicional: diseñar para que la marca sea visible, citada y confiable en ecosistemas donde la respuesta ya no siempre está a un clic de distancia.
Ingeniería de la relevancia
La ingeniería de la relevancia es "el arte y la ciencia de mejorar la visibilidad en cualquier superficie de búsqueda". Este es un concepto fascinante que tomé de Mike King y Francine Monahan (CEO y Content Marketing Manager respectivamente de iPullRank) en su artículo “Search Generative Experience and the Engineering of Relevance”.
Se trata de la confluencia de la recuperación de información, la estrategia de contenido, la experiencia de usuario, la inteligencia artificial, la medición y las relaciones públicas digitales.
En otras palabras, quienes trabajen la ingeniería de la relevancia no solo llevan a las personas a una página. Se aseguran de que lo que hay en la página sea realmente lo que el usuario necesitaba, y además que cargue rápido, tenga el posicionamiento adecuado y sea escalable... lo que para mí es la versión ideal del SEO.
Este es un gran punto de referencia de los factores a tener en cuenta en la era de la IA para darle visibilidad a las marcas a partir de la construcción multidisciplinaria necesaria para aparecer tanto en buscadores tradicionales como en respuestas generativas (AI Overviews, próximamente AI mode de Google, en flujos RAG y diferentes LLM y modelos IA).
La optimización ya no es solo técnica o de palabras clave: requiere integrar SEO, UX, UI, producto y desarrollo. Esto implica crear experiencias digitales coherentes, con contenidos basados en datos y en una arquitectura semántica clara. La visibilidad también se potencia con estrategias de digital PR que generen menciones de calidad en medios y plataformas relevantes.
Arquitectura de información para la era IA
Una estructura limpia y rastreable es fundamental para que tanto los buscadores como los agentes de IA comprendan y prioricen el contenido. Esto incluye garantizar que las páginas clave sean accesibles en pocos clics y que el marcado técnico favorezca la interpretación semántica.
Contenido original como activo estratégico
La información única y relevante se convierte en un diferenciador decisivo. En flujos RAG, el contenido que no existe en otros sitios gana valor como fuente preferente. La creación de contenido debe centrarse en responder a las necesidades reales de las personas y en reforzar el posicionamiento de marca como autoridad en su sector. Es decir, trabajar el EEAT que se supone se debe trabajar en SEO.
Cómo medir el SEO en entornos de búsqueda híbridos
Con la IA integrándose en los buscadores, los rankings pierden exclusividad como métrica principal. Es necesario incorporar indicadores como el número de menciones, citaciones y apariciones en contextos de respuesta directa. Aunque aún es prematuro, es necesaria una visión que complemente el análisis actual de tráfico y conversiones.
Conclusiones y recomendaciones finales
El SEO no ha desaparecido: ha evolucionado (como siempre) para abarcar un panorama más amplio y transversal. Sí que es cierto que "posicionar" para IA tiene diferentes reglas y dinámicas, considero que los pilares fundamentales del SEO se mantienen.
Las marcas, estrategas digitales, equipos (y SEOs) deben adaptarse a un entorno de búsqueda multicanal, donde la IA juega un papel central pero no exclusivo.
La clave está en combinar optimización técnica, arquitectura de información sólida, contenido semántico, original y estrategias de visibilidad que trasciendan las prácticas de posicionamiento tradicionales (o mediocres) orientadas a un solo canal como Google.
