La inteligencia artificial y el tráfico web: ¿Es el "zero click search" un espejismo?
Por Redacción - 29 Julio 2025
Una reciente investigación de NP Digital desafía las preocupaciones generalizadas sobre la posible disminución del tráfico web a causa de las funcionalidades de búsqueda impulsadas por la inteligencia artificial. Este estudio exhaustivo, que encuestó a profesionales del marketing Y usuarios generales, revela que un 55.5% de los especialistas en marketing han reportado un incremento en el tráfico desde la implementación de las descripciones generales de inteligencia artificial de Google, mientras que un 36.2% ha experimentado niveles estables. Sorprendentemente, solo un 8.3% ha registrado una disminución del tráfico, un dato que contrasta notablemente con las predicciones iniciales que auguraban una devastación generalizada.
Los patrones de tráfico desvelados en el informe dibujan un panorama más complejo y matizado del impacto de la inteligencia artificial en el alcance orgánico de los sitios web. A pesar de los informes previos que advertían sobre el fenómeno del "zero click" y la disminución de clics orgánicos, la realidad parece ser otra. Entre los profesionales del marketing que vieron un incremento, un 17.7% experimentó un crecimiento notable, mientras que un 37.8% reportó mejoras más discretas. El grupo más numeroso, un 36.2%, mantuvo un tráfico estable, lo que sugiere que la mayoría de las plataformas digitales están logrando sostener o incluso potenciar su alcance orgánico, incluso con la evolución de las funciones de búsqueda impulsadas por la inteligencia artificial. Aquellos que sí sufrieron descensos los vivieron de forma modesta, con un 7% registrando ligeras caídas y apenas un 1.3% reportando pérdidas significativas. Estos resultados contrastan drásticamente con investigaciones anteriores que indicaban reducciones de hasta un 34.5% en los clics orgánicos, lo que pone de manifiesto la intrincada naturaleza de medir el impacto de la búsqueda con inteligencia artificial y la posible sobreestimación de sus efectos adversos.
Un aspecto relevante de esta transformación digital es la reorientación de los esfuerzos de seguimiento de los especialistas en marketing. La investigación de NP Digital revela que un 68% de los profesionales se centran actualmente en las plataformas de ChatGPT y OpenAI para monitorizar su presencia en la búsqueda, un cambio drástico respecto a los enfoques tradicionales centrados en Google. Las descripciones generales de inteligencia artificial de Google, a pesar de su dominio en el mercado, capturan una atención significativamente menor, con solo un 17% de los profesionales del marketing realizando un seguimiento activo de la visibilidad en estas herramientas. Esta preferencia se explica por la mayor transparencia en la atribución del tráfico de referencia que ofrece ChatGPT, a diferencia de las descripciones generales de inteligencia artificial de Google, que a menudo generan experiencias de "cero clics", donde la información se consume directamente en el resultado de búsqueda sin visitar la página de origen. Este cambio de enfoque también sugiere un posicionamiento estratégico ante proyecciones que indican que ChatGPT podría superar a Google en tráfico de búsqueda para el año 2030, haciendo que la optimización temprana en estas plataformas sea valiosa para estrategias de visibilidad a largo plazo.
La adaptación estratégica se ha acelerado considerablemente entre los equipos de marketing
Un 57% de los profesionales han modificado sus estrategias de SEO o contenido desde el lanzamiento de las descripciones generales de inteligencia artificial, lo que evidencia un reconocimiento generalizado de la transformación del panorama de búsqueda. Quienes aún no han ajustado sus estrategias, un 43% del total, podrían enfrentarse a presiones crecientes para adaptarse. Los que adoptan estas nuevas metodologías tempranamente suelen obtener ventajas desproporcionadas en entornos tecnológicos emergentes, mientras que los rezagados corren el riesgo de perder visibilidad a medida que los algoritmos de inteligencia artificial desarrollan preferencias por formatos de contenido optimizados. Estas modificaciones estratégicas abarcan desde la reestructuración de contenido para formatos amigables con la inteligencia artificial hasta implementaciones técnicas que buscan mejorar la visibilidad en diversas plataformas de inteligencia artificial, lo que sugiere que los especialistas en marketing consideran la búsqueda con inteligencia artificial como un cambio permanente y no una tendencia pasajera.
En cuanto a la medición de la visibilidad en la búsqueda de inteligencia artificial, la observación manual de los resultados en las páginas de resultados de los motores de búsqueda (SERP) emerge como el método principal, empleado por el 58% de los profesionales del marketing. Esta aproximación manual refleja las limitaciones actuales de las herramientas de seguimiento automatizadas, ya que el software SEO tradicional aún no ha desarrollado capacidades integrales para monitorizar las descripciones generales de inteligencia artificial, lo que obliga a los equipos a depender de la observación humana. El análisis de tráfico de Google Analytics ocupa el segundo lugar, utilizado por el 55% de los profesionales, proporcionando una medición indirecta del impacto de la inteligencia artificial a través de cambios en los patrones de tráfico. El monitoreo de Google Search Console es empleado por el 51% de los especialistas para evaluar el impacto de la inteligencia artificial, ofreciendo datos de impresiones y clics que pueden indicar la presencia de estas funciones, aunque sin identificar explícitamente cuándo aparecen junto a los resultados tradicionales.
La mención de marca ha evolucionado hasta convertirse en un componente fundamental de la estrategia de búsqueda de inteligencia artificial.
La investigación de NP Digital revela que el 78% de los profesionales del marketing consideran las menciones de marca como extremadamente importantes (46%) o moderadamente importantes (32%) para la visibilidad en los entornos impulsados por inteligencia artificial. Este énfasis en las menciones de marca se debe a la forma en que los algoritmos de inteligencia artificial priorizan el reconocimiento de entidades y la credibilidad de las fuentes. Los grandes modelos de lenguaje a menudo citan fuentes de marca al generar respuestas, lo que hace que la visibilidad de la marca sea crucial para la presencia en la búsqueda de inteligencia artificial. Un 65% de los profesionales están construyendo activamente estrategias de mención de marca como parte de su SEO actual, mientras que un 25% planea implementarlas, y solo un 10% no las ha considerado aún. Este enfoque marca un cambio del SEO basado en palabras clave hacia la construcción de autoridad y reconocimiento.
Las metodologías de seguimiento avanzadas demuestran una comprensión sofisticada de la búsqueda de inteligencia artificial por parte de los profesionales del marketing. Las herramientas de escucha social son utilizadas por el 46% para monitorizar las menciones de marca en plataformas digitales, lo que indica una integración entre la medición tradicional de relaciones públicas y la optimización de búsqueda. La implementación de datos estructurados y marcado de esquema alcanza un 36% de adopción, una estrategia técnica que ayuda a los motores de búsqueda y sistemas de inteligencia artificial a comprender el contexto del contenido, lo que potencialmente mejora la visibilidad en respuestas generadas por inteligencia artificial. El monitoreo de la visibilidad de la competencia capta la atención del 33% de los profesionales, proporcionando inteligencia estratégica para mejoras en la optimización y posicionamiento. Las herramientas de seguimiento de características de las SERP, aunque limitadas en entornos de búsqueda de inteligencia artificial, registran un 30% de uso.
El comportamiento del consumidor revela una diversificación en las plataformas de búsqueda
YouTube es la plataforma más utilizada, con un 63% de los consumidores que buscan información fuera de los motores de búsqueda convencionales, lo que refleja la creciente importancia del contenido de video para el descubrimiento de información. ChatGPT y SearchGPT capturan el 39% del uso de los consumidores para actividades de búsqueda alternativas, lo que indica una aceptación generalizada de las herramientas de búsqueda impulsadas por inteligencia artificial más allá de los adoptadores tempranos de tecnología. Facebook mantiene su relevancia para la búsqueda de información con un 33% de uso, seguido por Amazon con un 27%. Reddit y la búsqueda por voz registran cada uno un 24% de uso, demostrando cómo diferentes plataformas satisfacen distintas intenciones de usuario.
Las categorías de contenido también impulsan la adopción de la búsqueda social. El contenido de comida y cocina genera el mayor uso de motores de búsqueda sociales, con un 42% de los consumidores, reflejando la naturaleza visual y comunitaria de este tipo de contenido. El contenido de bricolaje y hobbies le sigue con un 37%, beneficiándose de la fortaleza de las redes sociales en tutoriales e inspiración. Las consultas de compras alcanzan un 36% de uso en la búsqueda social, lo que indica la preferencia del consumidor por las recomendaciones de pares y el descubrimiento visual de productos. Los eventos actuales capturan el 35% de la actividad de búsqueda social, ya que las redes sociales a menudo proporcionan información en tiempo real y diversas perspectivas sobre noticias en desarrollo.
Los niveles de satisfacción del consumidor con las descripciones generales de inteligencia artificial muestran una aceptación medida. Los datos de NP Digital indican que el 30% de los usuarios expresan una clara satisfacción, mientras que el 37% reporta experiencias algo positivas. Las respuestas neutrales representan el 25% de la retroalimentación de los consumidores, lo que sugiere que muchos usuarios permanecen indecisos sobre los beneficios de la búsqueda con inteligencia artificial, un segmento que representa una oportunidad de crecimiento. La insatisfacción sigue siendo limitada, con solo un 8% de los usuarios, lo que sugiere que la búsqueda con inteligencia artificial no genera frustración generalizada, apoyando su desarrollo y expansión continuos.
Los índices de error, sin embargo, presentan desafíos persistentes. La investigación de NP Digital revela que las descripciones generales de inteligencia artificial tienen problemas de precisión que afectan a una cuarta parte de los usuarios generales, destacando la necesidad de un perfeccionamiento continuo en las respuestas generadas por inteligencia artificial y su impacto potencial en la confianza del usuario. El 25% de los usuarios encuentra errores, siendo las respuestas inexactas el tipo más común (51%). La información desactualizada representa el 21% de los errores, y las respuestas inapropiadas o irrelevantes componen el resto.
En respuesta a estos cambios, los profesionales del marketing están adoptando estrategias de diversificación de canales de tráfico. El 54.5% explora activamente canales alternativos como la publicidad social pagada, la publicidad nativa y el marketing por correo electrónico para compensar posibles pérdidas orgánicas. Un 14.8% ya había diversificado sus fuentes de tráfico antes de la implementación de la búsqueda con inteligencia artificial, lo que les confiere una ventaja. El 30.7% restante aún no ha seguido estrategias de diversificación, lo que los hace más vulnerables.
El tráfico de referencia de la inteligencia artificial demuestra un impacto comercial tangible.
Los datos de NP Digital indican que el 24.3% de los profesionales reciben tráfico de referencia consistente de herramientas y modelos de lenguaje de inteligencia artificial, mientras que un 39.3% reporta tráfico ocasional, lo que suma un 63.6% combinado. Este porcentaje sugiere una integración generalizada entre las plataformas de búsqueda con inteligencia artificial y los sitios web tradicionales. Un 19.8% de los profesionales rastrean activamente futuras oportunidades de referencia de inteligencia artificial sin recibir tráfico medible actualmente, lo que indica una expectativa de crecimiento.
Finalmente, las estrategias de optimización técnica para la búsqueda con inteligencia artificial están ganando una adopción generalizada. Las respuestas claras y concisas ubicadas de manera prominente en las páginas son la técnica de optimización principal para el 87% de los profesionales. La optimización de la estructura de encabezados alcanza el 76% de adopción, mientras que la implementación de marcado de esquema llega al 73%. La optimización de las señales E-E-A-T (Experiencia, Especialización, Autoridad y Fiabilidad) capta la atención del 65% de los profesionales. La adopción de un tono conversacional y estrategias de frescura del contenido alcanzan un 58% de implementación, reflejando la comprensión de que la búsqueda con inteligencia artificial favorece patrones de lenguaje natural e información actual sobre el contenido optimizado tradicionalmente. Estos hallazgos de NP Digital desafían las narrativas de devastación uniforme del tráfico y sugieren una transformación compleja que requiere adaptación estratégica para mantener o mejorar el rendimiento en entornos impulsados por inteligencia artificial.
