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La llegada de la IA en la búsqueda convierte una serie de certezas. Ahrefs, especialista en análisis de SEO, se adjuntó, En un estudio recientepara mostrar qué tan grandes son las diferencias entre los enlaces que ofrecen los motores de búsqueda tradicionales y la IA.
Baja superposición entre citas de IA y resultados de búsqueda
Ahrefs tamizó el comportamiento de cuatro AIS populares (chatgpt, géminis, copilotos y perplejidad) para medir su alineación con los resultados de los motores de búsqueda. El análisis, realizado por el científico de datos Xibeijia Guan, se relaciona con un corpus de 15,000 solicitudes largas, que cubren problemas prácticos, nutricionales, de seguros o multilingües.
Cada solicitud se probó en Google y Bing, luego se envió a los asistentes de IA. Las citas visibles (enlaces en el texto o en referencias) se extrajeron y se compararon con las clasificaciones en los motores, para verificar si aparecieron en los 10 mejores o en los 100 mejores de los resultados.
La observación es clara. En promedio, solo el 11 % de los enlaces citados por los asistentes se encuentran en los 10 principales Google/Bing para la misma solicitud (precisamente el 10.96 %). La tasa aumenta ligeramente solo para Google (11.9 %, o alrededor del 12 %) y cae al 10 %para Bing. Por el contrario, alrededor del 80 % de las cotizaciones analizadas no se clasifican en los resultados de Google para la solicitud inicial (ver imagen de a).
Perplejidad, campeón de alineación con Google
En este panorama, la perplejidad es una excepción. La herramienta, presentada como la «Primer motor de respuesta»se pensó desde el principio para citar sistemáticamente sus fuentes. Su metodología parece pagar: el 28.6 % de las páginas que cita se encuentran en el top 10 de Google. Los otros tienen alrededor del 8 %, ya sea chatgpt, géminis o copiloto (ver imagen de uno y abajo).
Copilot se destaca principalmente en Bing, con una tasa de superposición del 16,6 % en el top 10, lo que parece lógico para un producto de Microsoft que se basa directamente en el índice Bing. ChatGPT y Gemini están de regreso, especialmente porque no desencadenan sistemáticamente una investigación externa. En el caso de ChatGPT, la activación de una consulta web depende de un mecanismo interno llamado «Sonic clasifica». Por lo tanto, si el modelo cree que la respuesta no es muy predecible a partir de sus datos de entrenamiento, lanzó una investigación.
Otra peculiaridad: la perplejidad no se basa en los índices de Google o Bing, sino en sí mismo, impulsado por su propio robot de indexación, Perplejidad. Su fuerte correlación con los resultados de Google muestra que naturalmente favorece el contenido ya bien posicionado, sin depender directamente de los motores grandes.
¿Por qué la brecha permanece tan marcada entre la IA y los motores de búsqueda?
La baja correspondencia entre las citas de IA y los resultados de la investigación tradicional se debe principalmente a la diferencia en la lógica en la selección de fuentes. Los motores como Google o Bing responden a una solicitud exacta. Los asistentes de IA a menudo usan una llamada técnica de «Fan-Out» de consultas «. En lugar de procesar solo la demanda del usuario o el usuario, generan un conjunto de variantes cercanas («Cómo describir una máquina de café», «Nespresso Machine Cleaning», «Eliminar cafetera de piedra caliza», por ejemplo) y combina los resultados obtenidos.
Esta fusión se puede hacer con métodos como el Fusión de rango recíproco (RRF), que promueve las páginas que aparecen regularmente en varias listas, incluso si no están en la parte superior para la solicitud inicial. Por lo tanto, se puede citar una página, incluso si no es visible en el top 100 para la formulación exacta dada por el usuario.
A esto se agrega una dimensión de personalización. Historial de conversación, el contexto del aviso o el lenguaje pueden influir en las fuentes seleccionadas. Por lo tanto, dos usuarios que hacen la misma pregunta pueden obtener cotizaciones completamente diferentes. Finalmente, algunos AIS no están destinados a quedarse con el SERP. Chatgpt y Gemini, por ejemplo, adaptan sus citas de acuerdo con los criterios internos y no se vinculan sistemáticamente a fuentes externas, lo que acentúa la brecha con los resultados de los motores.
Implicaciones para la estrategia de SEO y contenido
Para los editores y gerentes de SEO, este estudio enfatiza que estar bien posicionado en Google o Bing no considera que aparezca en las citas de la IA. Optimizar solo para la solicitud exacta puede dejar de lado una gran parte de las oportunidades.
Los datos de Ahref sugieren trabajar en grupos y variaciones de sujetos en consultas largas, para maximizar la probabilidad de aparecer en varias formulaciones vinculadas. Comprender esta lógica de «investigación extendida», por lo tanto, se convierte en un problema estratégico. Si los motores IA y los SERP clásicos siguen siendo muy diferentes en sus opciones de fuentes, la convergencia podría aumentar (o no) con la evolución de los modelos y el desarrollo de herramientas de Google, como descripciones de IA y modo AI.
