He leído el informe Ahrefs AI Search Benchmark Report Q4 2025 / Q1 2026, y creo que ofrece una fotografía muy útil de un cambio que afecta directamente al marketing digital, al SEO, a la creación de contenidos y a la gestión de marca. La conclusión es que la búsqueda mediada por inteligencia artificial ya no funciona como una simple extensión del buscador tradicional. Tiene sus propias reglas, sus propios sesgos y sus propias implicaciones estratégicas.
El informe se basa en una escala de datos considerable (millones de SERP, cientos de miles de respuestas de IA, miles de citas, menciones de marca, consultas y páginas analizadas). Su interés no está tanto en confirmar que la IA generativa está creciendo, algo ya evidente, sino en mostrar cómo selecciona fuentes, qué señales parecen asociarse con la visibilidad en IA y qué consecuencias tiene todo esto sobre el tráfico web.
Google AI Overviews: más presencia, pero sobre todo en búsquedas informativas
Uno de los primeros datos relevantes es que los AI Overviews de Google aparecen en torno al 21% de las palabras clave analizadas, aunque no de forma homogénea. Su presencia es mucho mayor en consultas de intención informativa que en búsquedas de marca, transaccionales o puramente navegacionales. También aumenta con la longitud de la consulta ya que las búsquedas de una sola palabra activan AI Overviews con mucha menos frecuencia que las consultas largas, especialmente aquellas de siete o más palabras.
Esto es importante porque confirma algo que ya se intuía. La IA entra con más fuerza en aquellas búsquedas donde el usuario espera explicación, comparación, definición, instrucción o síntesis. Es decir, precisamente en los territorios donde muchas marcas, medios y creadores de contenido han competido tradicionalmente mediante artículos, guías, comparativas y contenidos de descubrimiento.
AI Mode y AI Overviews llegan a conclusiones parecidas, pero citan fuentes distintas
Uno de los hallazgos más interesantes del informe es que Google AI Mode y Google AI Overviews suelen llegar a conclusiones similares, pero citan fuentes muy diferentes. Según el análisis de Ahrefs, el solapamiento de URLs citadas entre ambos sistemas es bajo, mientras que la similitud semántica de las respuestas es alta.
Dicho de otra forma, dos sistemas pueden responder prácticamente lo mismo, pero apoyarse en fuentes distintas. Para quienes trabajamos en marketing digital, esto introduce una dificultad añadida. Ya no basta con optimizar una página para posicionar en Google; también hay que entender que los sistemas de IA pueden construir respuestas estables a partir de conjuntos variables de fuentes.
Esto desplaza parte del foco desde el ranking clásico hacia la probabilidad de ser considerado una fuente útil, fiable, reciente o representativa dentro de un ecosistema informacional más amplio.
No todas las páginas citadas por ChatGPT tienen visibilidad SEO tradicional
Otro dato llamativo es que el 28% de las páginas más citadas por ChatGPT no tienen visibilidad orgánica tradicional en Google. Esto sugiere que la visibilidad en buscadores clásicos y la visibilidad en respuestas de IA no son equivalentes.
Este punto me parece especialmente relevante para marcas y organizaciones. Una página puede no recibir tráfico orgánico significativo y, sin embargo, ser utilizada como referencia por un sistema de IA. A la inversa, una página bien posicionada en Google no tiene garantizada su aparición en una respuesta generada por IA.
El informe también apunta a una posible preferencia por contenidos recientes. Una parte muy elevada de las páginas citadas por ChatGPT había sido actualizada en 2025. Esto no demuestra por sí solo una causalidad, pero sí refuerza la hipótesis de que la frescura del contenido puede tener un papel importante en la selección de fuentes por parte de los modelos o de sus sistemas de recuperación.
Las citas en AI Overviews ya no proceden necesariamente del top 10 de Google
El informe muestra que solo alrededor del 38% de las URLs citadas en Google AI Overviews aparecen también en el top 10 de resultados orgánicos. Además, un porcentaje relevante de URLs citadas no aparece ni siquiera entre los cien primeros resultados tradicionales.
Este dato es estratégico. Durante años, la lógica del SEO se ha basado en una jerarquía relativamente clara: cuanto más alto posiciona una página, mayor visibilidad y mayor tráfico potencial. Con los AI Overviews, esa lógica se complica. Google puede citar fuentes que no ocupan posiciones orgánicas destacadas en la SERP principal.
La posible explicación planteada en el informe es que Google puede estar utilizando consultas derivadas o “fan-out queries”. Es decir, en lugar de responder solo a partir de la búsqueda original, el sistema puede descomponerla en subconsultas relacionadas y recuperar fuentes desde otros espacios informacionales. Esto abre un nuevo escenario en el que la visibilidad depende no solo de una keyword principal, sino de la cobertura semántica de un tema, tal y como os apunté hace poco.
Mención de marca no significa enlace
El informe dedica una parte relevante a las menciones de marca. Cuando la marca era mencionada en respuestas de IA, el enlace al dominio aparecía solo en una parte de los casos. La proporción variaba mucho según la plataforma: AI Overviews enlazaba mucho menos que Perplexity, por ejemplo.
Esto introduce una distinción importante entre visibilidad de marca y tráfico referido. Una marca puede aparecer en una respuesta de IA, ser recomendada o mencionada, y aun así no recibir un clic. En términos de medición, esto obliga a ampliar los indicadores tradicionales. El tráfico web seguirá siendo importante, pero no captará todo el impacto de la presencia en entornos de IA.
YouTube y las menciones de marca aparecen como señales relevantes
Uno de los resultados más sugerentes del informe es que las menciones en YouTube correlacionan con la visibilidad de marca en respuestas de IA más que otros factores analizados. Ahrefs compara distintos factores —menciones en YouTube, menciones web de marca, volumen de búsquedas de marca, Domain Rating, backlinks, tráfico de marca, etc.— y encuentra que YouTube ocupa una posición muy destacada.
Conviene interpretarlo con cautela (correlación no implica causalidad). No se puede concluir automáticamente que aumentar menciones en YouTube provoque más visibilidad en IA. Pero sí parece razonable pensar que las marcas con presencia audiovisual, conversación social y señales externas distribuidas pueden ser más reconocibles para los sistemas de IA.
De esta forma, la optimización para IA no debería reducirse a modificar textos en una web corporativa. Puede requerir una estrategia más amplia de presencia de marca, autoridad distribuida, menciones externas y coherencia narrativa en múltiples canales.
La longitud del contenido importa menos de lo que se suele pensar
El informe también desmonta una idea frecuente en SEO, aquello de que que el contenido largo tiene más probabilidades de ser citado. Según el análisis de más de 174.000 páginas citadas en AI Overviews, la correlación entre número de palabras y aparición en respuestas de IA es prácticamente nula. Más de la mitad de las páginas citadas tenían menos de 1.000 palabras. Esto no significa que el contenido breve sea mejor, sino que la extensión por sí misma parece poco relevante. Lo que parece importar es que el contenido sea claro, pertinente, estructurado y útil para responder a una consulta concreta.
Las listas tipo “mejores X” siguen teniendo mucho peso
En consultas de parte alta del embudo —por ejemplo, búsquedas del tipo “mejores herramientas”, “mejores agencias” o “mejores productos”—, el informe encuentra que las listas tipo “Best X” representan una parte muy importante de las fuentes citadas por ChatGPT.
Este hallazgo tiene una lectura práctica. Para muchas marcas, especialmente en software, servicios profesionales o productos comparables, aparecer en listados de terceros puede ser tan importante como trabajar el contenido propio. La visibilidad en IA puede depender de cómo la marca aparece representada en comparativas, rankings, reviews, páginas editoriales y contenidos de recomendación.
En este contexto, la gestión de la reputación digital adquiere una dimensión adicional. No se trata solo de tener una buena web, sino de asegurarse de que el ecosistema de contenidos externos describe correctamente la propuesta de valor de la marca.
Los AI Overviews reducen los clics hacia resultados orgánicos
Uno de los datos más contundentes del informe es que los AI Overviews pueden reducir sustancialmente el tráfico hacia los resultados orgánicos. Según el análisis de Ahrefs, el contenido en primera posición puede experimentar una reducción de clics del 58% cuando aparece un AI Overview. La caída afecta también al resto de posiciones de la primera página, aunque con distinta intensidad.
Este resultado encaja con la lógica de las respuestas generadas, ya que si el usuario obtiene una síntesis suficiente directamente en la SERP, su necesidad de hacer clic disminuye. Para el SEO, esto implica que mantener una buena posición puede no ser suficiente para conservar el mismo nivel de tráfico.
La consecuencia estratégica es importante; parte del valor del contenido puede desplazarse desde la captación directa de clics hacia la influencia en la respuesta generada. En otras palabras, el contenido puede seguir siendo útil aunque no siempre genere una visita. El resto para los SEO es cómo demostrar al cliente que esto es así 😉
ChatGPT tiene mucho volumen de uso, pero envía mucho menos tráfico que Google
El informe compara el volumen de uso de ChatGPT con Google y concluye que ChatGPT representa una proporción relevante del volumen de búsqueda o consulta, pero envía muchísimo menos tráfico a las webs. Ahrefs estima que Google sigue enviando muchas más visitas a los sitios analizados, mientras que ChatGPT representa una fracción muy pequeña del tráfico total.
Esto matiza algunos discursos excesivamente alarmistas. La búsqueda con IA está creciendo y tiene implicaciones profundas, pero Google sigue siendo, al menos según estos datos, una fuente de tráfico mucho más relevante. La diferencia está en que ChatGPT y otros asistentes pueden influir en decisiones, conocimiento de marca y consideración sin producir necesariamente una visita medible.
Por tanto, el reto no es abandonar el SEO tradicional, sino complementarlo con una lógica de AI visibility: entender cuándo, cómo y por qué una marca, una página o una fuente aparecen en respuestas generadas por IA.
La IA puede reproducir información falsa si esta circula en la web
Uno de los experimentos más inquietantes del informe consiste en introducir información falsa sobre una marca ficticia y observar cómo diferentes sistemas de IA la incorporan en sus respuestas. El resultado es preocupante, pues varios modelos utilizaron parte de esa información manipulada, aunque con diferencias importantes entre plataformas.
Este hallazgo tiene implicaciones directas para la gestión de marca. Las IA no solo se alimentan de fuentes oficiales; también pueden absorber información procedente de Reddit, Quora, Medium u otros espacios donde circulan opiniones, rumores, errores o descripciones incompletas. Como siempre digo, la utilidad de una IA es directamente proporcional a la calidad de los datos con los que es entrenada.
Resumiendo…
- La primera implicación es que el SEO clásico no desaparece, pero pierde parte de su suficiencia explicativa. Seguir posicionando en Google importa, pero aparecer en una respuesta de IA depende de más factores que el ranking orgánico tradicional.
- La segunda es que la marca gana peso. Las menciones externas, la autoridad distribuida, la presencia en YouTube, las comparativas, los listados de terceros y la coherencia del relato corporativo parecen cada vez más relevantes. La IA no solo recupera páginas; reconstruye entidades, relaciones y reputaciones.
- La tercera es que el contenido debe diseñarse para ser entendido, citado y reutilizado. Esto exige claridad conceptual, estructura, actualización, datos verificables, FAQs, definiciones, comparaciones y respuestas directas a preguntas reales del usuario.
- La cuarta es que la medición debe evolucionar. El tráfico orgánico ya no basta para evaluar el impacto de la visibilidad digital. Habrá que observar menciones en IA, presencia en respuestas, calidad de las citas, aparición frente a competidores, consistencia del mensaje y potencial influencia en fases tempranas del proceso de decisión.
- La quinta es que la gestión de la reputación se vuelve más compleja. Si los modelos pueden incorporar información falsa o desactualizada, las marcas deben monitorizar no solo lo que se dice en Google, sino también lo que la IA “cree saber” sobre ellas.