¿Qué tiene que ver la IA con la pérdida de tu tráfico web?
¿Indagas en Google o en ChatGPT? Google sigue dominando el mercado, pero los llamados answer engines (motores de respuestas) basados en IA crecen con fuerza y empiezan a modificar los hábitos de búsqueda. De hecho, dentro del propio Google cada vez más consultas se resuelven sin clics, lo que reduce el tráfico web orgánico.
El mercado de las búsquedas, en cifras
Google aún concentra alrededor del 90 % del mercado mundial de búsquedas, según StatCounter. Pero hay matices:
- El clic se redistribuye: en 2024, el 58,5 % de las búsquedas online en EE. UU. y el 59,7 % en la UE terminaron sin clic; cuando hubo clic, cerca del 30 % fue a propiedades de Google, como YouTube y Maps, según una publicación de Search Engine Land.
- Crecimiento meteórico: se estima que ChatGPT procesa unos 2.500 millones de prompts o solicitudes diarios (Wired), equivalentes a más de 900.000 millones al año.
- Tráfico IA hoy: Ahrefs (feb., 2025) ha calculado que el 0,17 % del tráfico medio de 3.000 sitios proviene de chatbots; SE Ranking (ago., 2025) estima que las plataformas de IA representan el 0,15 % del tráfico global. Se prevé que estas cifras crezcan rápidamente.
A esto hay que sumar los cambios de Google, que ofrece resúmenes, resultados enriquecidos y características que desincentivan el clic.
El desafío de las empresas ante la pérdida de tráfico web
La progresiva caída del clic orgánico y, por tanto, del tráfico web en determinados sectores, reduce la capacidad de las marcas afectadas de comunicar sus propuestas de valor a través de sus sitios web.
Las answer engines y los resúmenes automáticos en los buscadores explican gran parte de esta pérdida. La pregunta es inmediata: ¿cómo conseguir que estos chats inteligentes o los resúmenes de Google incluyan la información de la marca en sus respuestas cuando un usuario solicita información?
¿De dónde obtienen los datos?
Los motores de respuesta, con ChatGPT como ejemplo más notable, han sido entrenados con grandes volúmenes de datos públicos y con licencia. Además, algunos modelos pueden navegar en tiempo real para obtener información actualizada.
Las principales fuentes serían las siguientes:
- Web abierta: sitios accesibles que permiten rastreo. Algunos modelos de IA pueden incluso mostrar fuentes y enlaces que consigan en su navegación.
- Comunidades de usuarios: OpenAI ha hecho acuerdos con comunidades gestionadas por usuarios, como Reddit y Stack Overflow, para usar su información en el entrenamiento de ChatGPT.
- Medios de comunicación: OpenAI ha formalizado acuerdos con medios de comunicación, como el caso de Associated Press, con el fin de emplear contenido noticioso.
¿Qué hacer para aparecer en una IA?
No hay que perder de vista lo esencial: las personas. ¿Qué información buscan? ¿Qué palabras utilizan? ¿Qué esperan lograr al encontrarla? La prioridad es alinear la intención de búsqueda con la propuesta informativa de la empresa.
Con esta premisa clara, entra en juego una disciplina emergente: AEO (Answer Engine Optimization). Sus pilares son:
- Base SEO impecable: contenido útil, marcado con schema.org, rastreabilidad garantizada, sitemaps al día y un rendimiento técnico excelente.
- Diseño para ser citado: FAQs, comparativas y guías legibles y estructuradas, apoyadas en referencias de autoridad.
- Contenidos de calidad: más allá de keywords, importa la precisión, la amplitud y la autoridad de las fuentes, expresadas en un lenguaje natural y humano.
- Política de crawlers: define en tu robots.txt si permites el acceso de GPTBot y PerplexityBot; ahí se juega el equilibrio entre visibilidad y control.
- Comunidades relevantes: refuerza tu presencia en foros como Reddit y Stack Overflow, ya licenciados por OpenAI. Además, Google y otros buscadores priorizan contenido de usuarios en sus resúmenes (caso de Reddit o Quora, según Semrush).
¿Cómo se mide el SOM?
El SOM (Share of Model) es un indicador pionero que intenta medir el porcentaje de respuestas en las que un modelo de IA incluye tu marca como referencia o fuente frente al total de consultas en una categoría.
La métrica SOM, poco estandarizada aún, se calcula con la siguiente fórmula:
SOM = (Número de veces que la IA menciona tu marca × 100) / Número de consultas relevantes
Ejemplo práctico: si se le solicita información a ChatGPT sobre panaderías tradicionales en Madrid con 10 prompts distintos y en 2 de las respuestas aparece tu negocio, el SOM es del 20 %.
A diferencia de Google, los modelos de IA no muestran listados ni paginadores. Por tanto, el SOM no establece un ranking jerárquico de marcas, sino un indicador de presencia o ausencia.
¿Es fiable el SOM?
El SOM es una métrica sensible al contexto: puede variar según el modelo (GPT, Claude, Gemini…), la versión, el idioma, el país o incluso el estado de la sesión (historial/memoria).
Para mejorar su fiabilidad, conviene:
- Definir una metodología replicable (banco de prompts segmentado por intención y mercado).
- Realizar pruebas en sesiones limpias o controladas.
- Registrar siempre modelo, versión, fecha y periodicidad.
- Diferenciar entre menciones con enlace (más valiosas para negocio) y menciones de texto plano.
Aun así, la Harvard Business Review advierte que el control de las marcas es limitado: aparecer en un modelo de lenguaje depende en gran medida de algoritmos y entrenamientos fuera del control de las empresas.
Aunque el SOM aún no es un estándar, bien medido puede llevar a hallazgos interesantes y accionables. Así, las marcas que adapten su estrategia a este nuevo ecosistema conversacional serán las que logren mantener su visibilidad, sostener su tráfico web y asegurar una ventaja competitiva.
Autor: Víctor Manuel Álvarez Riccio