¿Siguen siendo importantes las palabras clave? Cómo la IA está reescribiendo las reglas de la búsqueda

Introducción

Last year, you could type "best running shoes" into Google and scroll through a familiar parade of blue links. Today, you might never scroll at all. An AI-generated summary sits above everything, synthesizing answers from dozens of sources before you’ve finished reading the query you typed. The click you would have made? It never happens.

Este cambio no es teórico. Según la investigación de SparkToro y Similarweb, aproximadamente el 60% de las búsquedas en Google terminan ahora sin un solo clic en ningún sitio web [1]. Esto supone un aumento con respecto al 26% de 2022. Para los profesionales del marketing que han pasado años optimizando las palabras clave, esto plantea una pregunta incómoda: ¿sigue importando algo de esto?

La respuesta es sí, pero no como tú crees.

El panorama de la búsqueda de IA: puntos de referencia para 2026

Antes de sumergirnos en la estrategia, conviene comprender la magnitud del cambio. Estas cifras definen el entorno de búsqueda actual:

📊 Estos puntos de referencia revelan un patrón claro: el contenido informativo se enfrenta a la mayor perturbación, mientras que las consultas transaccionales y de marca permanecen relativamente protegidas. La respuesta estratégica debe ajustarse a esta realidad: redoblar la apuesta por los tipos de contenido que siguen generando clics, al tiempo que se adapta la medición de los contenidos que generan visibilidad sin tráfico directo.

The Rise of Answer Engines

Google’s AI Overviews now appear in approximately 30-50% of U.S. search queries, depending on the study and timeframe. The trajectory is undeniable: generative AI is becoming the default interface between users and information.

🔍 Y no es sólo Google. Perplexity AI procesó 780 millones de consultas de búsqueda sólo en mayo de 2025, frente a 230 millones sólo nueve meses antes. ChatGPT alcanza ya los 800 millones de usuarios activos semanales, y procesa más de 2.000 millones de consultas diarias [2]. Estas plataformas no emparejan palabras clave con páginas; entienden las preguntas y sintetizan las respuestas. Cuando alguien pregunta "¿cómo puedo mejorar la posición de mi sitio web en las búsquedas?", estos sistemas no devuelven una lista de enlaces, sino que responden directamente a la pregunta, citando las fuentes como notas a pie de página.

The implications are stark:

• Más del 99% de las palabras clave que activan los resúmenes de IA tienen intención informativa: las consultas exactas que antes generaban un tráfico orgánico masivo.
• When AI Overviews appear, individual site click-through rates drop by an average of 34.5%
• El primer resultado orgánico se sitúa ahora 1.600 píxeles por debajo del pliegue, empujado hacia abajo por los resúmenes generados por la IA.

Comprender exactamente cómo funcionan estas funciones de IA es esencial para cualquier estrategia SEO seria. Para obtener un desglose técnico más detallado, consulta nuestra guía de Perspectivas generales de la IA de Google, que explica cómo estos sistemas obtienen, clasifican y muestran la información, y lo que esto significa para los creadores de contenidos.

From Keyword Matching to Semantic Understanding

Las reglas de la búsqueda han cambiado radicalmente. Lo que funcionaba en 2015 puede perjudicarte en 2026. He aquí cómo el cambio de la concordancia de palabras clave a la comprensión semántica ha transformado todos los aspectos del SEO:

📉 El resultado final: las páginas repletas de palabras clave ahora rinden menos que los recursos completos que demuestran auténtica experiencia. Cuando se activan las Perspectivas Generales de la IA, las tasas de cero clics suben hasta el 80-83%: los usuarios obtienen sus respuestas sin ni siquiera visitar tu sitio. Los motores de búsqueda ya no premian la coincidencia de precisión, sino la profundidad semántica y la relevancia.

Cómo amplía la IA una búsqueda única: Despliegue de consultas

Cuando escribes una pregunta en un sistema de búsqueda de IA, ocurre algo invisible antes de que veas los resultados. El sistema no sólo busca tus palabras exactas, sino que amplía tu consulta a docenas de búsquedas relacionadas simultáneamente. A esto se le llama expansión de la consulta.

🔀 Escribe "mejor CRM para pequeñas empresas" en una búsqueda potenciada por IA, y el sistema podría generar internamente:

• "Comparación de precios del software CRM 2025″
• "El CRM más fácil para principiantes"
• "Funciones CRM que necesitan las pequeñas empresas"
• "HubSpot vs Salesforce para startups"
• "Herramientas CRM gratuitas para equipos pequeños"
• "Tiempo y coste de implantación del CRM"
• "opiniones sobre CRM para pequeñas empresas"

La IA sintetiza las respuestas de todas estas consultas ampliadas en una respuesta global. Tu única pregunta desencadenó una docena de búsquedas que nunca tecleaste.

Esto lo cambia todo sobre la estrategia de palabras clave. Ya no optimizas para una consulta, sino que intentas aparecer en todo el abanico. Una página que sólo responde a "el mejor CRM para pequeñas empresas" se ve superada por un recurso que cubre precios, características, comparaciones, implementación y reseñas. La IA recurre a la fuente completa porque responde a más consultas ampliadas invisibles.

Perspectiva clave - Tu contenido debe responder a preguntas que los usuarios ni siquiera sabían que tenían.

Por qué las palabras clave siguen siendo importantes

None of this means keywords are irrelevant. They’ve evolved from being the destination to being the starting point.

Las palabras clave siguen siendo esenciales como señales de intención. Cuando alguien escribe "comprar zapatillas de correr online", la palabra "comprar" indica una intención transaccional que difiere fundamentalmente de "las mejores zapatillas de correr para principiantes" (informativa) o "tienda Nike cerca de mí" (local). Comprender estas categorías de intención -y las palabras clave que las señalan- es fundamental para la estrategia de contenidos. Los motores de búsqueda utilizan las palabras clave para categorizar la intención, incluso cuando interpretan el significado de forma más amplia.

✅ Keywords provide structural scaffolding. They help organize content in ways both humans and algorithms can parse. Headers containing relevant terms, natural keyword integration within explanatory paragraphs, and strategic placement in meta descriptions all contribute to discoverability. The difference is that these placements now serve semantic context rather than density requirements.

✅ Las palabras clave conectan el lenguaje del usuario con tu contenido. La gente sigue escribiendo palabras en los cuadros de búsqueda. Esas palabras -y los conceptos que representan- tienen que aparecer en tu contenido para que cualquier sistema, de IA o no, establezca la conexión. El cambio es de la repetición a la relevancia: utilizar palabras clave para señalar la cobertura temática en lugar de métricas de frecuencia de juego.

For transactional and local queries, keywords retain significant direct impact. AI Overviews appear in only about 1.2% of purely transactional queries and essentially 0% of local searches. When someone is ready to buy or needs a nearby service, traditional keyword optimization still drives the majority of outcomes.

The New Paradigm: Topical Authority and Semantic Coverage

If keywords are the starting point, what’s the destination? Topical authority.

El éxito del SEO moderno requiere demostrar una amplia experiencia en temas, en lugar de optimizar páginas individuales para términos aislados. Esto significa crear grupos de contenidos: recursos interconectados que cubran temas desde múltiples ángulos, abordando preguntas relacionadas, subtemas y conceptos adyacentes.

🎯 Consider how AI Overviews select sources. Over 99% of AI Overview citations come from pages already ranking in the top 10 organic results. This represents a significant shift from early AI Overview testing, when citations came from a much broader pool. The implication: traditional ranking factors still matter for AI visibility, but they’re now prerequisites rather than guarantees.

Content that earns AI citations tends to share certain characteristics:

• It directly answers specific questions
• It uses clear, structured formatting that systems can parse
• It demonstrates expertise through depth rather than keyword frequency
• It addresses user intent comprehensively rather than superficially

Los requisitos técnicos también están evolucionando. El marcado de datos estructurados ayuda a los sistemas a comprender la organización del contenido. La implementación de esquemas para preguntas frecuentes, instrucciones y artículos mejora la probabilidad de citación. La velocidad de la página y la optimización móvil -siempre importantes- se vuelven aún más críticas cuando los sistemas de IA evalúan la calidad de las fuentes a escala.

Aquí es donde los conocimientos especializados adquieren valor. La intersección de los fundamentos tradicionales del SEO con los requisitos de optimización de la IA es compleja y cambia rápidamente. Para las organizaciones que navegan por esta transición, trabajar con agencias que comprendan ambos dominios puede acelerar los resultados. Nuestra visión general de las principales empresas de SEO de IA proporciona un punto de partida para evaluar a los socios con capacidades demostradas en esta especialidad emergente.

Más allá de Google: Optimización para ChatGPT, Perplejidad y Plataformas Emergentes

Google sigue comandando el 80% de las búsquedas de escritorio, pero el panorama del descubrimiento se está fragmentando. ChatGPT dirige más del 77% de todo el tráfico de referencia de IA a sitios web. Perplexity capta casi el 20% del tráfico impulsado por la IA en EE.UU. Estas plataformas funcionan de forma diferente a la búsqueda tradicional, y requieren enfoques de optimización diferentes.

🌐 ChatGPT y la IA conversacional extraen información de los datos de entrenamiento y, cada vez más, del acceso a la web en tiempo real. Ser citado significa tener la suficiente autoridad para aparecer en los conjuntos de datos de entrenamiento y la suficiente estructura para que los sistemas de recuperación extraigan respuestas relevantes. El contenido claro y objetivo, con señales obvias de experiencia, es el que mejor funciona. El formato conversacional ayuda: estos sistemas están diseñados para responder preguntas, por lo que se da prioridad al contenido estructurado como preguntas y respuestas o explicaciones directas.

🔎 Los motores de perplejidad y respuesta funcionan más como asistentes de investigación que como motores de búsqueda. Sintetizan múltiples fuentes en respuestas completas, citando páginas concretas. Ganar aquí significa ser la fuente en la que confían los motores de respuesta. Eso requiere las mismas señales E-E-A-T que importan a Google, además de un formato que facilite la extracción: encabezados claros, párrafos concisos, afirmaciones objetivas que se sostengan por sí solas.

La implicación estratégica es la diversificación. Depender únicamente del tráfico orgánico de Google -ya de por sí arriesgado, dadas las tendencias de "clic cero"- se vuelve aún más precario a medida que los usuarios cambian a canales de descubrimiento alternativos. Las marcas inteligentes vigilan dónde encuentra realmente la información su público y optimizan su presencia en todas las plataformas, no sólo en los motores de búsqueda.

Qué significa esto para los distintos modelos de negocio

El impacto de la búsqueda de IA varía drásticamente según el tipo de empresa. Comprender dónde se sitúa tu modelo ayuda a priorizar la respuesta adecuada.

• 📰 Los editores de contenidos y los medios de comunicación se enfrentan al mayor desafío. Las consultas informativas -su pan de cada día- son exactamente su objetivo. Ya se han producido descensos del tráfico del 30-50% para algunos editores. Las estrategias de supervivencia incluyen desarrollar modelos de suscripción, centrarse en el análisis y la opinión que la IA no puede replicar, y crear relaciones directas con la audiencia a través de boletines y comunidades.

• 🛒 El comercio electrónico y las empresas transaccionales siguen estando relativamente protegidos. Las descripciones generales de la IA rara vez aparecen en las consultas con intención de compra. La optimización tradicional de palabras clave para páginas de productos, estructuras de categorías y términos transaccionales sigue dando resultados. El riesgo está en el origen: perder el contenido informativo que crea conciencia antes de que se forme la intención de compra.

• 💼 Los servicios B2B y profesionales ocupan un lugar intermedio. Los servicios complejos que requieren asesoramiento no se sustituyen por resúmenes de IA. Pero la fase de investigación, en la que los clientes potenciales se informan sobre los problemas y las soluciones, se produce cada vez más dentro de las interfaces de IA. Las marcas necesitan visibilidad en esas conversaciones iniciales, aunque la conversión final se produzca a través del contacto directo.

• 🏪 Los negocios locales pueden salir realmente beneficiados. La búsqueda local sigue sin verse afectada en gran medida por las perspectivas generales de la IA, y los asistentes de IA siguen dirigiendo a los usuarios a ubicaciones físicas para los servicios que requieren presencia. Los aspectos fundamentales -optimización del perfil de empresa de Google, citas locales, gestión de reseñas- siguen funcionando como se esperaba.

Practical Strategies for an AI-First Search Landscape

Understanding the shift is one thing. Adapting to it requires specific tactical changes.

1️⃣ Piensa en temas, no sólo en términos. Empieza con la investigación de palabras clave, pero amplíala inmediatamente al mapeo de temas. ¿Qué preguntas relacionadas hace la gente? ¿Qué subtemas merecen su propio contenido? ¿Qué experiencia demostraría una auténtica autoridad en este tema? Construye ecosistemas de contenidos en lugar de páginas aisladas.

2️⃣ Optimiza la extracción de respuestas. Los sistemas de IA extraen fragmentos específicos para construir respuestas. Estructura el contenido con encabezados claros que coincidan con los patrones de las preguntas. Carga las respuestas en párrafos, en lugar de enterrar las conclusiones. Utiliza formatos -listas, tablas, estructuras paso a paso- que los sistemas puedan analizar y citar fácilmente.

3️⃣ Prioriza las señales E-E-A-T. La experiencia, la pericia, la autoridad y la fiabilidad siempre han influido en las clasificaciones. En un contexto de IA, adquieren aún más importancia a medida que los sistemas evalúan la credibilidad de las fuentes. Los titulares de los autores con experiencia demostrada, las normas editoriales claras, las citas de fuentes autorizadas y la información organizativa transparente contribuyen a ello.

4️⃣ Mide lo que importa. Las métricas de tráfico tradicionales pierden sentido cuando la visibilidad no siempre se traduce en clics. Haz un seguimiento de las menciones de marca, las apariciones en citas y la calidad del compromiso junto con el volumen. Supervisa las impresiones en Search Console incluso cuando disminuyan los clics: la visibilidad sin clics sigue contribuyendo a la notoriedad y la autoridad.

5️⃣ Acepta que parte del tráfico ha desaparecido. Las consultas informativas que antes impulsaban las visitas ahora se responden en la página de resultados. No es un problema que haya que resolver, sino una nueva realidad que hay que aceptar. Cambia el enfoque estratégico hacia las consultas con mayor intención de clic: términos transaccionales, consultas de comparación, búsquedas de cola larga que requieren respuestas matizadas que el resumen de IA no puede abordar adecuadamente.

The Path Forward

💡 Las marcas que triunfen en este entorno serán las que dejen de pensar en el SEO como un juego para optimizar y empiecen a pensar en él como una disciplina para entrenar a los sistemas de IA para que reconozcan su autoridad. Cada contenido que publiques es ahora un dato de entrenamiento para los modelos que responderán a las preguntas del mañana. La pregunta no es sólo "¿se clasificará esto?". - sino "¿aprenderán los sistemas de IA a citarnos como fuente fiable?".

Esto requiere un conjunto de habilidades diferente del SEO tradicional. Comprender cómo procesan y recuperan la información los LLM, cómo seleccionan las fuentes los resúmenes de IA, cómo ChatGPT y Perplexity deciden qué citar… son especializaciones emergentes que la mayoría de los equipos de marketing aún no han desarrollado. Hemos construido nuestra práctica en torno exactamente a esta intersección: aplicar un profundo conocimiento de cómo funcionan los sistemas de IA para ayudar a las marcas a ganar visibilidad en el nuevo panorama de las búsquedas.

Para los fundadores y responsables de marketing que estén evaluando su estrategia digital, la conclusión práctica es la siguiente: invierte en experiencia SEO nativa de IA. El contenido superficial optimizado para los algoritmos de ayer no es suficiente. Los recursos profundos y bien estructurados que demuestran una autoridad genuina -formateados para la extracción de LLM, optimizados para la citación por IA, construidos sobre señales E-E-A-T que las máquinas pueden verificar- son los que ganan tanto las clasificaciones tradicionales como la visibilidad de la IA.

Las palabras clave importan. Pero importan como vocabulario para expresar temas que entiendes de verdad, estructurados de forma que los sistemas de IA puedan analizarlos, extraerlos y citarlos. Esa distinción marca la diferencia.