El colapso del clic: cómo rentabilizar el negocio en la IA cuando hasta el 40% del tráfico web ya es invisible
Por Redacción - 21 Abril 2026
El modelo tradicional de marketing digital está quedando obsoleto ante el avance de la inteligencia artificial generativa. En España, el 60% de los usuarios ya utiliza este tipo de herramientas, lo que está transformando el buscador clásico en un “motor de respuestas” capaz de decidir qué marcas recomendar. Este cambio marca el paso de una lógica basada en enlaces y clics a otra centrada en la conversación y la síntesis, donde una IA ofrece respuestas cerradas al usuario.
El informe El impacto de la visibilidad en IA en el negocio, elaborado por LLYC en colaboración con la Asociación Española de Marketing (AMKT), señala que esta transición está provocando caídas de tráfico web de más del 30% en sectores clave, con consecuencias directas en los resultados comerciales. Sin embargo, más que una crisis, este escenario representa una oportunidad estratégica: pasar de captar clics a influir directamente en las decisiones de compra mediadas por inteligencia artificial. En este nuevo entorno, las reglas de la rentabilidad empresarial están cambiando profundamente.
Uno de los cambios más relevantes es la transformación del llamado Momento Cero de la Verdad (ZMOT). Según el estudio, el 79.5% de los usuarios ha modificado radicalmente su forma de buscar información. Ya no navegan entre múltiples pestañas, sino que interactúan con una interfaz conversacional donde la inteligencia artificial actúa como un filtro que selecciona y presenta una única respuesta. Esto convierte a la IA en un intermediario decisivo que determina qué marcas son visibles y cuáles quedan fuera del radar del consumidor.
Este nuevo escenario ha dado lugar a fenómenos como el “Dark Funnel” o embudo oscuro, donde gran parte del proceso de decisión del usuario ocurre fuera del alcance de las métricas tradicionales. La tendencia hacia el “cero clics” está reduciendo el tráfico web hasta en un 40% en algunos sectores, afectando directamente las ventas. Si una empresa no es considerada relevante por el algoritmo, su marca se vuelve prácticamente invisible, lo que la obliga a incrementar su inversión en publicidad para compensar la pérdida de tráfico orgánico. Este efecto actúa como un “impuesto” financiero que eleva el Coste de Adquisición de Clientes (CAC).
Además, la competencia por la visibilidad es extremadamente limitada. Los motores de respuesta suelen recomendar entre una y tres marcas por consulta, y solo el 11% de los dominios logra ser citado simultáneamente por los principales modelos de IA. Esto deja al 89% restante en una situación de invisibilidad algorítmica que se traduce en una pérdida constante, aunque poco visible, de oportunidades de negocio.
Ante este panorama, el informe propone un nuevo indicador clave: el Share of Model (SoM). Esta métrica sustituye al volumen de tráfico como referencia de éxito y se basa en factores como la frecuencia con la que una marca es mencionada, el tono de las respuestas, su posición en los rankings generados por la IA y la autoridad que el modelo le atribuye. Las empresas que quieran adaptarse deberán fijarse objetivos claros de visibilidad en función de su sector, entendiendo que la presencia en las respuestas de la IA es ahora un factor crítico.
Para hacer frente a este desafío, las empresas están empezando a apoyarse en metodologías y herramientas analíticas más avanzadas que permiten entender mejor el impacto de la inteligencia artificial en los resultados de negocio. Estas soluciones buscan identificar el llamado “tráfico inferido”, es decir, aquellas visitas y conversiones que se originan tras una interacción con sistemas de IA pero que no quedan registradas en los modelos tradicionales de medición. Además, ayudan a optimizar la inversión en marketing ajustando las estrategias de medios a los nuevos criterios que imponen los algoritmos.
El uso de tecnologías basadas en análisis de datos y modelos predictivos permite detectar patrones de comportamiento con mayor precisión, facilitando a las empresas estimar qué parte de su actividad comercial está influida por la inteligencia artificial. Este enfoque contribuye a mejorar la eficiencia de las estrategias digitales, reducir costes de adquisición de clientes y avanzar hacia modelos de crecimiento más estables y medibles en un entorno cada vez más automatizado.
En este contexto, el reto ya no es solo reputacional, sino operativo. Las marcas deben aprender a comunicarse en el lenguaje de la máquina para influir en sus recomendaciones. De lo contrario, se verán obligadas a asumir de forma permanente un incremento en sus costes de marketing, perdiendo competitividad en un ecosistema digital cada vez más dominado por la inteligencia artificial.
