La llegada de las AI Overviews de Google a España: Impacto y Funcionamiento Técnico

La llegada de las AIO de Google a Europa

Google ha lanzado en España su nueva función de resultados de búsqueda generados por IA, denominada Vista creada con IA (en inglés AI Overviews). Este despliegue forma parte de una expansión europea en marzo de 2025 que abarca nueve países (incluyendo España) y varios idiomas.

La Vista creada con IA utiliza tecnología de modelos de lenguaje avanzados (de la familia Gemini de Google) para sintetizar respuestas directamente en la página de resultados. En lugar de limitarse a un snippet tradicional, el sistema lee y resume información de múltiples fuentes fiables y presenta al usuario una respuesta unificada y conversacional .

Esta integración de IA supone un punto de inflexión en la búsqueda. Google persigue con ella modernizar su buscador frente a la competencia de sistemas como ChatGPT, pero sin perder la arquitectura de enlaces que sostiene su ecosistema web. La función está inicialmente disponible solo para usuarios mayores de 18 años con sesión iniciada en Google, y se activa solo en ciertas búsquedas donde el algoritmo determina que un resumen generado aporta más valor que la lista tradicional de enlaces.

Búsquedas que activan las respuestas generadas por IA

La Vista creada con IA no aparece en todas las búsquedas, sino únicamente en aquellas donde Google interpreta que puede aportar un valor añadido real. Típicamente, son consultas complejas, abiertas o especializadas donde la información requerida está dispersa en múltiples fuentes o el usuario busca una comprensión amplia de un tema. Por ejemplo, preguntas de tipo «¿Cuál es la mejor forma de invertir en X?» o «¿Cómo planificar un viaje sostenible con niños?» podrían activar un resumen con IA que compile recomendaciones de diversas webs.

En cambio, las búsquedas muy básicas o directas raramente mostrarán una vista IA. Consultas navegacionales (ej. «Facebook iniciar sesión») o triviales («clima Madrid hoy») siguen respondiéndose con resultados convencionales, ya que un resumen de IA no aportaría nada adicional.

También se ha observado que noticias muy recientes o temas de tendencia inmediata no suelen disparar estas respuestas generativas, presumiblemente para evitar información desactualizada o no verificada. El sistema está calibrado para priorizar la precisión factual sobre la mera fluidez, por lo que las respuestas de IA van siempre respaldadas por fuentes web verificables.

Los tipos de consultas activas varían según la temática. Un estudio exclusivo de Press Gazette halló que en torno al 23–24% de las búsquedas informativas relacionadas con noticias en EE.UU. ya mostraban un resumen con IA a mediados de 2024 (‘Devastating’ potential impact of Google AI Overviews on publisher visibility revealed – Press Gazette).

La prevalencia es aún mayor en categorías YMYL (Your Money or Your Life) como salud: más de la mitad de las consultas de salud (55%) devolvían un resumen de IA, según esa investigación. En contraste, en temas de entretenimiento (por ejemplo, búsquedas de películas o TV) la incidencia fue mucho menor (solo un ~9% de esas búsquedas mostraban IA) . Esto sugiere que Google está aplicando criterios contextuales: emplea la IA generativa sobre todo en dominios donde el usuario espera síntesis (cómo hacer…, recomendaciones, explicaciones extensas), mientras que en búsquedas donde el usuario puede preferir un resultado específico (sitio oficial de una película, redes sociales, etc.) mantiene el formato tradicional.

Cabe destacar que Google afirma que la introducción de estos resúmenes está haciendo que los usuarios utilicen más la Búsqueda, no menos. Sus datos internos indican que la gente formula preguntas más complejas y queda más satisfecha con los resultados. Es decir, la IA estaría generando nuevas búsquedas de seguimiento y enriqueciendo la experiencia de consulta. No obstante, habrá que observar si en la práctica esto se traduce en un beneficio neto para el ecosistema de sitios web o si, por el contrario, los usuarios se “quedan” en el resumen sin hacer clic en resultados adicionales.

Presentación de enlaces y fuentes en las AI Overviews

¿Cómo integra Google las fuentes de terceros en sus respuestas generadas? La interfaz de las AI Overviews ha sido diseñada para referenciar múltiples sitios web sin abandonar la página de resultados. En el texto del resumen aparecen pequeños iconos de enlace (🔗) en superíndice junto a afirmaciones o datos específicos. Estos iconos no llevan directamente al sitio original, sino que al hacer clic despliegan un panel lateral con las fuentes mencionada, en móvil, se abre un panel a pantalla completa de forma simila.

En ese panel de fuentes, Google lista los contenidos de terceros que respaldan la respuesta. Se muestra el título de la página, la fecha de publicación (cuando está disponible), un breve extracto relevante y el nombre de dominio o sitio. En algunos casos también aparece una pequeña vista previa o miniatura (por ejemplo, el thumbnail de un vídeo de YouTube si la fuente es un vídeo). Todos estos elementos son clicables, de modo que si el usuario lo desea puede hacer click y navegar a la página web origina. En esencia, Google actúa como hub de información: brinda la síntesis inmediata pero mantiene “puertas de salida” hacia los sitios que aportan contenido.

El número y orden de las fuentes puede variar. Actualmente, una respuesta de IA suele citar entre 6 y 10 páginas web en tota . En la versión de escritorio, las primeras 2–3 fuentes son visibles “above the fold” en el panel sin necesidad de desplazars , mientras que para ver el resto el usuario debe hacer scroll o pulsar un botón “ver más”. En móviles, de forma análoga, solo las primeras fuentes son inmediatamente visibles y el resto requieren expandir la list.

Un detalle importante es que las fuentes destacadas no siempre coinciden con los primeros resultados orgánicos tradicionales. De hecho, se ha observado que Google a menudo incluye sitios que no ocupaban el top 10 de la SERP normal para esa consulta. Por ejemplo, un análisis de 25 mil búsquedas e-commerce mostró que el *80% de las páginas citadas en los Overviews no estaban rankeando orgánicamente para la palabra clave en cuestión (Google’s AI Overviews Shake Up Ecommerce Search Visibility).

En otras palabras, el algoritmo de IA puede “saltar” fuera de los 10 enlaces azules habituales y escoger información de páginas profundas o secundarias si las considera relevantes. Según ese mismo estudio, incluso estar #1 en orgánico solo da ~8% de probabilidad de ser fuente en la IA para consultas de comercio electrónic. Google parece seleccionar las fuentes por contenido contextual más que por autoridad de posición en el ranking.

Desde el punto de vista del usuario, esta presentación simultánea de múltiples referencias ofrece transparencia (se puede verificar de dónde sale cada dato) pero también plantea dudas sobre la visibilidad real de cada enlace. Si bien en teoría se han añadido más oportunidades de clic (hasta 10 enlaces de referencia en el bloque de IA, adicionales a los resultados orgánicos), en la práctica muchos usuarios pueden considerar que el resumen ya responde su duda sin necesidad de hacer clic.

De hecho, la comunidad SEO se pregunta *¿quién va a pinchar en decenas de enlaces listados en la IA si Google ya te dio la respuesta? (Who Clicks On Google AI Overviews With Dozens Of Links/Citations?). Han surgido ejemplos de Overviews con 30, 40 o incluso 50+ enlaces citados (Google ha hecho pruebas con respuestas IA muy extensas, posiblemente apoyadas en Gemini 2.0. En casos extremos, el bloque de IA llega a ocupar toda la pantalla de resultados con su respuesta y su larga lista de referencias, lo cual resulta abrumador para el usuario medio.

Google defiende que está beneficiando a los editores: al destacar sus páginas dentro del resumen, «supuestamente estaría dirigiendo más tráfico y de mayor calidad hacia una variedad más amplia de sitios». En un anuncio oficial llegó a afirmar:

Gracias a los resúmenes creados con IA, la gente está visitando una mayor variedad de sitios web para obtener respuestas a preguntas más complejas. También hemos visto que los enlaces incluidos en los resúmenes creados con IA reciben más clics que si hubieran aparecido en los resultados de una búsqueda tradicional.

Sin embargo, muchos especialistas mantienen escepticismo ante esta visión optimista. “¿Nos lo creemos? A mí me gustaría ver datos”, comenta irónicamente un analista SEO ante esas afirmaciones oficiales. La realidad empírica de los clics aún está en debate, como veremos en la siguiente sección.

Impacto en el tráfico orgánico: lecciones de EE.UU. y Reino Unido

Desde que Google introdujo estas vistas generadas con IA (inicialmente en fase experimental en EE.UU. en 2023), la gran pregunta para SEO y medios ha sido cómo afectarán al tráfico orgánico que las webs reciben de Google. Se han planteado escenarios extremos que iban desde pérdidas moderadas hasta un auténtico colapso del tráfico. Antes del lanzamiento, algunos pronósticos catastrofistas auguraban reducciones del 20% hasta 60% en los clics hacia sitios de tercero. Ahora, con más de un año de experiencias y datos acumulados en mercados como Estados Unidos y Reino Unido, podemos esbozar un panorama más claro (aunque todavía inconcluso) de este impacto.

Un primer hallazgo es que el efecto no es uniforme: varía según el tipo de búsqueda, el sector del sitio y la metodología de medición. Un obstáculo señalado por editores es la falta de visibilidad específica de este tráfico en las herramientas habituales. Google no separa en Analytics ni Search Console los clics provenientes de la Vista creada con IA frente a los clics de resultados orgánicos tradicionale.

Esto dificulta cuantificar el impacto con precisión. Un ejecutivo de un gran medio, citado por Digiday, llegó a decir que “Google lo hace imposible de medir” y teme que las Overviews sean *“problemáticas para generar tráfico”. De momento, los editores se apoyan en estudios independientes, experimentos controlados y en compartir anécdotas para discernir tendencias.

Veamos algunos datos destacados de mercados anglosajones:

• Visibilidad desplazada: Un estudio colaborativo con seis editores líderes (Press Gazette, 2024) analizó 3.300 términos de búsqueda de noticias y encontró que cuando Google mostraba un resumen con IA, el *resultado orgánico #1 quedaba empujado un promedio de 980 píxeles hacia abajo – aproximadamente el equivalente a un desplazamiento completo de página. En términos de prominencia, es como si el antiguo #1 pasara a ocupar la posición #5 (o incluso inferior) en la página.
  
  Sabemos que en desktop el resultado tope suele llevarse una gran proporción de clics (en torno al 40% del CTR, según estudios clásicos), mientras que a la posición #5 apenas le toca. Aplicando esa lógica, el artículo que antes recibía 100 visitas podría quedarse con 15 en un escenario con IA (una caída del 85% en clicks potenciales. Esto es teórico – Google no muestra Overviews en todas las búsquedas aún – pero ilustra la magnitud de la posible disrupción en visibilidad.
  
• Tasa de clic más baja en ciertas búsquedas: Análisis de agencias SEO han confirmado descensos en el CTR orgánico medio para consultas donde aparece la IA. Un informe de Seer Interactive (2025) señaló que las consultas con AIO (AI Overview) ya tenían un CTR algo menor incluso antes de la introducción de la IA, pues a menudo eran búsquedas informativas de “clic cero” (el usuario buscaba un dato breve) – pero tras la introducción de AIO, el CTR bajó aún más en dichas consulta. También encontraron que el CTR de resultados patrocinados (anuncios) se redujo en esas mismas búsqueda. Es decir, la presencia de la respuesta generativa parece restar atención tanto a resultados SEO como a anuncios PPC, al menos en el corto plazo.
  
• Efectos en medios y pequeños editores: La experiencia hasta ahora ha sido mixta. Algunos grandes portales de noticias indican no haber notado caídas sustanciales en su tráfico de Google. Por ejemplo, el grupo tecnológico Ziff Davis reportó a sus inversores que las AI Overviews aparecían solo en el 12% de sus principales consultas, sin impacto material en el rendimiento orgánico agregado según sus análisis (Not appearing in Google AI Overviews significantly harms webpages: Study).
  
  Sin embargo, medios más pequeños sí empiezan a sentir el golpe: casos citados por consultores hablan de pérdidas de hasta un 50% del tráfico orgánico tras la introducción de las Overviews en EE.UU. Como señaló Josh Jaffe, asesor de medios:

«Los grandes tienen más amortiguación por su marca, pero eso no los protegerá para siempre”

En su opinión, es sentido común prever que “estas respuestas generadas van a aparecer cada vez más”, incrementando el alcance del impacto.

• Datos de Reino Unido: En los pocos meses que llevan operativas en UK, algunas fuentes apuntan a caídas del 5–10% en el tráfico orgánico de búsqueda en promedio. Es una merma notable pero lejos de los escenarios extremos anticipados. Además, un informe citado por Digiday (Tollbit) sugiere que los “bots de IA” – es decir, los asistentes que responden directamente – envían un 95,7% menos de tráfico que la búsqueda tradicional . Esto alude a algo intuitivo: una interfaz conversacional tiende a retener al usuario dentro de sí misma (dando respuestas directas) y propicia muchísimos menos clics salientes que una página de 10 enlaces azules. Un 95% menos de tráfico referencial equivale a casi ningún clic para los editores si la gente solo consultara a la IA. Por ahora Google combina ambos formatos, pero la advertencia está ahí.
  
• Más enlaces ≠ más clics: Un fenómeno reciente es la ampliación del número de citas que Google muestra en ciertas Overviews, como mencionamos. Paradójicamente, sobrecargar de fuentes una respuesta podría diluir aún más los clics. La experta SEO Lily Ray ironiza con que Google parece decir: “pongamos 30+ enlaces en la IA ocupando toda la pantalla, pero sin dar a los dueños de sitios forma de medir el tráfico que llega”. Su comentario refleja la frustración de la industria: por una parte Google inunda la interfaz de posibles enlaces, pero por otra no ofrece métricas transparentes sobre cuántos usuarios interactúan con ellos. Glenn Gabe ha apuntado además que en Search Console cada URL citada cuenta como una posición #1 (porque técnicamente está en el bloque superior), lo que puede enmascarar la caída real de CTR al inflar artificialmente las “posiciones promedio” de muchas página. En resumen, sobran incógnitas para los SEO a la hora de cuantificar el daño o beneficio real.
  

A pesar de los indicios de caídas en clics por consulta, hay un factor compensatorio a considerar: el volumen total de búsquedas en Google sigue creciendo. Un estudio conjunto de SparkToro y Datos reportó que en 2024 el número de búsquedas realizadas en Google aumentó un 21% con respecto al año anterior.

Es decir, la tarta (el número de consultas) se ha hecho más grande, potencialmente contrarrestando que cada porción (cada búsqueda) reparta menos clics. Si los usuarios hacen más búsquedas de seguimiento gracias a la IA, podría mantenerse un flujo de tráfico aceptable hacia los sitios – aunque distribuido de manera diferente y quizás concentrado en quienes logran aparecer en las Overviews. De momento, la evidencia no muestra un colapso generalizado del tráfico orgánico, pero sí cambios significativos en visibilidad y en patrones de clic que benefician a unos y perjudican a otros.

Tabla comparativa por sectores

Comparativa preliminar del alcance de AI Overviews y su impacto en el tráfico por sector. Fuentes: Press Gazette, Search Engine Journal, Search Engine Land, experiencias de editores.

Como se ve, no todos los sectores están igualmente afectados. Donde la respuesta de IA cubre gran parte de la necesidad informativa del usuario (ej. una definición de salud, o una guía de inversión básica), el tráfico a los sitios tiende a resentirse más. En cambio, en sectores donde la decisión final requiere más investigación o interacción (por ejemplo, compras donde hay que ver el producto, o noticias donde el usuario busca la historia completa), los usuarios pueden seguir haciendo clic en los enlaces para mayor detalle. Con el tiempo, estos patrones podrían cambiar a medida que la gente adopte (o rechace) la costumbre de confiar en las respuestas generativas.

Un punto crítico en discusión es la monetización y sostenibilidad de este nuevo formato. Desde la perspectiva de Google, cada búsqueda respondida enteramente por IA supone un coste (computacional) en vez de un ingreso, ya que el modelo genera la respuesta consumiendo recursos y potencialmente mostrando menos anuncios. “Cada búsqueda tradicional le da dinero; cada búsqueda con IA le cuesta dinero”, resumía Xataka. Por eso, la empresa ya explora maneras de insertar anuncios contextuales dentro de las Overviews. En EE.UU. han probado formatos donde junto con la respuesta aparecen anuncios relevantes generados según la intención del usuarios.

Por ejemplo, si la consulta es sobre seguros de coche y la IA ofrece un resumen, Google podría integrar un anuncio de comparador de seguros dentro del propio bloque generado. Lograr que las vistas con IA sean rentables sin comprometer la experiencia es el gran reto de Google para el futuro.

¿Cómo funciona técnicamente la Vista creada con IA?

Desde un punto de vista técnico, las AI Overviews de Google representan la confluencia de su motor de búsqueda tradicional con modelos de lenguaje de última generación. El sistema se apoya en varios componentes y etapas arquitectónicas:

• Modelo de lenguaje avanzado (LLM): Google ha confirmado que su familia de modelos Gemini impulsa estas funcione. Gemini es un conjunto de modelos entrenados con enormes cantidades de datos textuales (y multimodales, en sus versiones más avanzadas) que suceden a los modelos PaLM 2 utilizados inicialmente. Estos modelos han sido especialmente afinados para tareas de búsqueda, entrenándolos para “leer” contenido web, comprender preguntas complejas en lenguaje natural, y *generar una síntesis coherente y precisa . A diferencia de un chatbot genérico, el modelo de búsqueda está restringido y optimizado para brindar respuestas factuales concisas, citando fuentes. En esencia, recibe una prompt interna con la consulta del usuario más fragmentos relevantes de documentos (ver siguiente punto) y produce como salida un texto que combina las ideas centrales de esos documentos.
  
• Recuperación de información (retrieval): Antes (y durante) la generación de la respuesta, el sistema emplea las capacidades del buscador tradicional para encontrar contenido relevante. Cuando ingresamos una búsqueda, Google todavía realiza una búsqueda web “clásica” tras bambalinas – utiliza su índice para identificar las páginas más relevantes. Es muy probable que Google aplique un modelo intermedio (tipo re-ranking o un embedding vectorial) para escoger párrafos o frases concretas de varias páginas que puedan responder a la pregunta. Dichos fragmentos alimentan al modelo generativo como contexto. De este modo, la IA se ancla en texto real de la web, reduciendo el riesgo de alucinaciones.
  
  Este enfoque híbrido se conoce como RAG (Retrieval-Augmented Generation): el LLM no responde solo con su “memoria” entrenada, sino apoyándose en documentos recuperados en tiempo real. Las fuentes utilizadas abarcan desde artículos de noticias, entradas de blog, hasta foros o documentación, siempre que cumplan con las directrices de calidad de Google. (Google ha indicado que los resúmenes con IA están “sujetos a las mismas políticas de contenido que la búsqueda web”, lo que implica filtrar fuentes poco fiables, spam, contenido peligroso, etc.)
  
• Selección y diversificación de fuentes: El sistema está diseñado para citar múltiples fuentes para cada respuesta. Internamente, tras generar el borrador de respuesta, Google debe resolver qué trozos de texto asociar a qué URL de referencia. Esto se logra detectando cuáles partes del output de la IA provinieron (literal o conceptualmente) de cuáles páginas. Google parece favorecer una diversidad temática y de dominios en las citas, para evitar sesgos y para cubrir distintos aspectos de la pregunta.
  
  Como apuntaba Lily Ray, el algoritmo tiende a asociar sitios con los temas en los que son expertos – por ejemplo, podría citar a un sitio de medicina para la definición de un término médico, y a un foro de pacientes para una anécdota, combinando ambos en la respuesta. Esta diversificación también tiene un componente estratégico: mitiga posibles acusaciones de plagio o privilegio, mostrando que la IA se nutre de muchos sitios y no de uno solo. En la práctica, los casos observados confirman que las Overviews integran entre 3 y 10 fuentes distintas normalmente, abarcando desde grandes autoridades hasta creadores de nicho.
  
• Generación del lenguaje natural: Con el contexto relevante y las fuentes en mano, el modelo genera el texto final que vemos. Sigue una formato conversacional neutro, frecuentemente desglosado en viñetas o pasos si la pregunta lo amerita (ej. “pasos para ahorrar en fondos indexados” en el ejemplo de más arriba). La respuesta intenta ser completa pero concisa. Google ha calibrado el tono para que suene informativo y profesional, evitando opiniones o especulaciones no respaldadas. En dominios sensibles (salud, finanzas, legal), la IA puede incluir disclaimers o advertencias cuando corresponde, aunque de momento la implementación de avisos es limitada.
  
  Sí se han visto indicios de que evita dar consejos personales (por ejemplo, no prescribe tratamientos médicos específicos, sino que remite a consultar fuentes médicas profesionales). A nivel técnico, es interesante que la IA puede incorporar contenido multimedia si es relevante: por ejemplo, integrando imágenes en la respuesta (Google mostró demos de respuestas con fotos de productos o mapas). De hecho, con Gemini, que es multimodal, cabe esperar que en el futuro estas Overviews puedan combinar texto con imágenes, gráficos o videos de manera fluida.
  
• Actualización y frescura: A diferencia de un modelo estático (como ChatGPT con conocimiento cortado a 2021), la IA de Google Search está conectada al índice web en vivo. Esto le permite dar respuestas actualizadas sobre eventos recientes siempre que haya fuentes indexadas al respecto. Por ahora, Google limita la generación en acontecimientos de última hora, probablemente por precaución, pero sí utiliza la IA en consultas trending una vez hay contenido fiable.
  
  Por ejemplo, se observó un resumen de IA para “Top stories” (titulares del día) que resumía varias noticias reciente, y casos de consultas sobre figuras públicas con situaciones en desarrollo, donde la IA ofrecía un compendio de lo publicado hasta ese momento. Esto implica que el modelo puede ser continuamente re-entrenado o reforzado con nueva información, o que extrae en tiempo real de las páginas más recientes.
  
• Modo interactivo (AI Mode): Junto con las Overviews, Google ha lanzado en pruebas un modo conversacional continuo (conocido como “AI Mode” dentro de Search Labs). Este modo permite al usuario hacer preguntas de seguimiento y mantener un diálogo con la IA, con el contexto de la búsqueda original. En vez de terminar con un único resumen, el usuario puede pulsar una opción estilo “Continuar consultando” y la IA entenderá la siguiente pregunta en el contexto de lo anterior.
  
  Técnicamente, esto requiere que el modelo mantenga estado conversacional y que las respuestas sucesivas sigan citando fuentes. Según expertos que han probado esta función, la experiencia es similar a chatear con Google sobre los resultados: “AI Mode ha sido bastante bueno; trae un montón de citas y enlaces en cada iteración, y puedo seguir la conversación con nuevas preguntas”, comenta el analista Glenn Gab (Ask a SEO: Glenn Gabe (part two!) – WTF is SEO?). Para los editores, esto abre una nueva dimensión: el usuario podría resolver todas sus dudas encadenadas dentro de Google, reduciendo aún más la probabilidad de visitar una web externa salvo que realmente necesite profundizar en una de las fuentes citadas.
  

En conjunto, la arquitectura de las AI Overviews refleja el esfuerzo de Google por integrar la potencia de los grandes modelos en el flujo de búsqueda sin descarrilar el ecosistema actual. La IA actúa como una capa por encima del índice: entiende la intención compleja, busca en la base de conocimiento (la web) y entrega una respuesta compuesta, todo en fracción de segundos. Detrás de escena, se orquesta una compleja interacción entre algoritmos de ranking, filtrado de seguridad, y generación natural de lenguaje. Es un territorio técnicamente nuevo, y Google aún ajusta parámetros — por ejemplo, reduciendo respuestas cuando la confianza es baja, o aumentando el número de fuentes mostradas para dar más contexto.

AI Overviews se suma a las reglas del juego

La llegada de las AI Overviews a España marca el inicio de una nueva era en la búsqueda online, con implicaciones técnicas y estratégicas profundas para todos los actores del ecosistema digital. Para los profesionales SEO, medios y creadores de contenido, este cambio exige replantear las estrategias de visibilidad: ya no se trata solo de “estar en el top 10”, sino de lograr ser referenciado por la IA en las consultas relevantes.

Surgen preguntas sobre cómo optimizar para que nuestro contenido sea elegido por el modelo (lo que algunos llaman Generative SEO), a la vez que se preserva la necesidad de clic del usuario. Posiblemente cobre mayor importancia la autoridad temática de los sitios (ser referente claro en un tema para que Google te asocie como fuente fiable en ese ámbito), así como el marcado de datos estructurados y señales de calidad que la IA pueda aprovechar para entender mejor el contenido.

Por otro lado, se abre un debate sobre la relación entre Google y los editores en este paradigma. Si la IA de Google resume el contenido de muchos sitios para presentarlo como propio, ¿cómo se compensa a los creadores originales? Ya hay voces en medios que ven en esto una extracción de valor no remunerada — “un ejercicio de tomar contenido de los publishers con poco retorno”, como describió un artículo.

Google, consciente de la tensión, insiste en que está enviando tráfico de calidad de vuelta y brindando nuevas vías de descubrimiento a sitios que antes quizás no recibían clics. La realidad probablemente se sitúe en un punto intermedio y evolucione con el tiempo, y quizás veamos acuerdos similares a los de Google News (pagos o licencias por contenidos) si los resúmenes de IA se vuelven predominantes.

Como anticipó la consultora Marie Haynes, *“SGE (AI Overviews) no va a desaparecer. Un día será la forma en que la gente obtenga su información y se comunique con la tecnología” (Our industry is changing – Marie Haynes). Es decir, las búsquedas conversacionales e instantáneas podrían convertirse en la norma. Si esto se confirma, nos encaminamos hacia un nuevo paradigma de la web, en el que la información está a un prompt de distancia, agregada por gigantes de la IA. Los SEO y responsables digitales tendrán que adaptarse a métricas diferentes (posiblemente más impresiones pero CTR más bajos, duración de visita distinta, etc.) y a enfatizar el valor diferencial que motive al usuario a visitar sus sitios (por ejemplo, contenido interactivo, profundidad, experiencias que una respuesta breve no pueda dar).

En el corto plazo, mientras las AI Overviews se despliegan gradualmente en España (recordemos: solo usuarios logueados, mayores de edad, y no en el 100% de las búsquedas aún, conviene monitorear de cerca los cambios. Es recomendable aprovechar las herramientas disponibles (por ejemplo, Google Search Console ahora muestra un informe de «Resúmenes creados con IA» con las URLs de nuestro sitio que han aparecido en Overviews, aunque sin clics separados, e incluso experimentar con las nuevas etiquetas de exclusión si se desea opt-out de este uso (Google ofrece un “control de vista previa” para que cierto contenido no se muestre en Overview.

En definitiva, la incorporación de la IA generativa en la búsqueda es un arma de doble filo: por un lado mejora la experiencia del usuario al ahorrar tiempo y ofrecer respuestas integrales; por otro, redefine las reglas del juego para la competencia por la atención online. Nos encontramos ante un cambio de paradigma que, como bien se ha dicho, “no ha hecho más que empezar”.

Este año será crucial para entender si en España la moneda cae de cara (nuevas oportunidades de visibilidad y tráfico más cualificado) o de cruz (pérdida de tráfico orgánico para muchos). Los profesionales del sector deberán mantenerse informados, ser ágiles en la respuesta estratégica y, sobre todo, seguir de cerca los datos para separar el ruido de las verdaderas señales de este cambiante panorama de búsqueda impulsada por IA.

Daniel Pajuelo es ingeniero informático y SEO Senior, actualmente trabajando en Guruwalk. En su blog personal escribe sobre Inteligencia Artificial, SEO, Vibe Coding, Blockchain... Ver más