La adopción masiva de los grandes modelos de lenguaje (LLM) ha superado la etapa del descubrimiento táctico para convertirse en la infraestructura central de la búsqueda y la toma de decisiones empresariales. Sin embargo, la estrategia digital de la mayoría de las industrias sigue anclada en métricas del pasado.
El reciente estudio global "The Generative AI Landscape" publicado por Similarweb —respaldado por la discusión técnica de un panel de referentes de la industria integrado por Ethan Smith (CEO de Graphite), Lily Ray (VP de SEO & AI Search en Amsive) y Kevin Indig (Autor de Growth Memo)— revela una transformación estructural en la manera en que los usuarios descubren e interactúan con la información en línea.
Datos clave del estudio
- 95% de solapamiento: El 95% de los usuarios de ChatGPT continúa utilizando Google Search de forma habitual.
- 93% de respuestas sin RAG: Solo cerca del 7% de las interacciones ejecutan búsquedas web en tiempo real; el 93% proviene del conocimiento almacenado en el modelo base (Core Model).
- 75% elige la primera opción: Casi tres cuartas partes de los usuarios toman su decisión seleccionando la primera alternativa de la lista recomendada por la IA.
- +500% en búsquedas conversacionales: Incremento masivo en consultas web redactadas formalmente como preguntas con signo de interrogación.
El mito de la ruptura total: expansión del mercado y solapamiento de audiencias
Uno de los hallazgos iniciales del informe es que el crecimiento de competidores de Inteligencia Artificial no está destruyendo el uso de los canales tradicionales ni devorando linealmente a ChatGPT. Aunque la cuota de mercado relativa de visitas a la web de ChatGPT ha cedido espacio frente al avance acelerado de Gemini y Claude, el pastel global se está agrandando.
Los datos confirman una estabilidad asombrosa: el 95% de los usuarios de ChatGPT continúa utilizando Google Search de forma habitual. Esta cifra demuestra que la IA no ha reemplazado al buscador tradicional, sino que ha creado un ecosistema de descubrimiento complementario. "Vemos un solapamiento significativo en el uso de plataformas. La gente no está dejando Google por ChatGPT; simplemente utilizan los diferentes motores para propósitos muy variados dentro de un mismo flujo de trabajo." Informe "The Generative AI Landscape", Similarweb.
Complementando este análisis, los panelistas señalaron que la fragmentación entre plataformas responde al grado de especialización por casos de uso:
- Claude (Anthropic): Dominante en entornos corporativos, tareas complejas, codificación y proyectos B2B. Sus usuarios registran prompts de mayor extensión y sesiones de trabajo continuo.
- Gemini / Google AI Mode: Utilizado para la productividad laboral diaria, consulta integrada con el ecosistema de Workspace/Gmail y búsquedas rápidas con respuestas directas.
- ChatGPT (OpenAI): Líder en el descubrimiento masivo B2C, creatividad y consumo general, pivotando progresivamente hacia servicios corporativos.
"ChatGPT sigue liderando en volumen masivo de consumidores, pero cuando observas qué modelos están comprando y desplegando las empresas para trabajo técnico y corporativo, Claude está mostrando un liderazgo muy marcado." Kevin Indig, Growth Advisor y Autor de Growth Memo
La muerte del clic directo y la transición al Share of Voice
Para los directores de marketing y estrategas digitales, el dato más disruptivo del informe radica en la efectividad real de las citaciones o enlaces dentro de los chatbots. Históricamente, el SEO buscaba posicionar un enlace para recibir un clic. Sin embargo, en el entorno de la IA generativa, las citaciones no están actuando como generadores masivos de tráfico de referencia.
En su lugar, el comportamiento del consumidor ha virado drásticamente hacia el tráfico directo de marca. El usuario consulta la Inteligencia Artificial, evalúa las recomendaciones en el texto y, posteriormente, abre una nueva pestaña para ingresar directamente al sitio web oficial o buscar el nombre específico de la marca en Google.
"Las investigaciones de comportamiento que realizamos muestran que los usuarios raras veces hacen clic en los enlaces de citación dentro de las respuestas de IA. En cambio, le prestan una atención desmedida a la 'lista corta' recomendada. Casi el 75% de los usuarios toma la decisión final eligiendo la primera opción que la IA recomienda en esa lista." Kevin Indig, Growth Advisor y Autor de Growth Memo.
Este hallazgo redefine el concepto de posicionamiento: la métrica crítica ya no es la tasa de clics (CTR) sobre citaciones, sino el Share of Voice (cuota de mención y recomendación) dentro del cuerpo de la respuesta generada por el modelo.
"En la búsqueda web tradicional sabemos que importan los primeros tres lugares. En la IA generativa, la preferencia está tan fuertemente inclinada hacia el primer lugar de la lista recomendada que la estrategia debe estar totalmente obsesionada con ganar esa posición superior." — Ethan Smith, CEO de Graphite.
Modelos base vs. RAG: el 93% del contenido no depende de búsqueda web en vivo
Existe la falsa creencia de que optimizar para IA equivale exclusivamente a optimizar para sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation) o rastreos web inmediatos. El informe de Similarweb pone al descubierto que cerca del 93% de las respuestas generadas por los LLM no ejecutan una búsqueda web en tiempo real, sino que dependen directamente del conocimiento almacenado en el modelo base (Core Model) durante sus etapas de entrenamiento.
Ethan Smith hizo especial hincapié en las implicaciones estratégicas de este dato: "Muchos creen que optimizar para IA es simplemente hacer SEO tradicional para que la IA lea tu web al momento. Pero si el 93% de las respuestas vienen del modelo central y no de la búsqueda en vivo, la verdadera victoria estratégica consiste en lograr que tu marca, tus datos e investigaciones formen parte de los datos de entrenamiento de los modelos antes de que se congelen", expresó.
A este factor se suma el cambio de comportamiento en la Búsqueda de Google tradicional: la función AI Overviews (Respuestas Proporcionadas por IA) ya se activa en más del 40% de las consultas globales. Asimismo, la longitud media de las búsquedas ha aumentado de 3.3 a 3.52 palabras, registrándose un incremento de más del 500% en consultas formuladas formalmente como preguntas que terminan con signo de interrogación. El usuario ha aprendido a dialogar con el buscador con un lenguaje natural y descriptivo.
La solución a la crisis de contenido: adiós al "contenido comodín"
Ante un escenario donde los modelos de IA son capaces de sintetizar instantáneamente la información pública disponible, el contenido genérico o descriptivo —denominado por los expertos como "contenido comodín" (commodity content)— ha perdido todo su valor de atracción.
Lily Ray advirtió sobre la trampa de continuar produciendo contenido masivo sin diferenciación técnica o conceptual: "Las empresas han publicado históricamente mucho 'contenido comodín' que hoy cualquier LLM puede redactar en segundos sin necesidad de consultar una fuente externa. El contenido que realmente genera visibilidad hoy es la investigación original, la recopilación de datos propios de la industria y el posicionamiento de marca respaldado por expertos reales. Es la máxima expresión de autoridad y experiencia (E-E-A-T)". Expresó. [El concepto hace referencia al marco de evaluación de calidad de Google conocido por sus siglas en inglés como E-E-A-T : Experiencia, Mapeo de conocimientos/Experiencia técnica, Autoridad y Confiabilidad].
Por su parte, al abordar el futuro inmediato de los canales publicitarios en entornos conversacionales (LLM Ads y agentes interactivos), los especialistas coincidieron en que el formato tradicional publicitario no se puede trasladar de forma agresiva a una interacción conversacional personalizada. La tendencia avanza hacia la integración de agentes corporativos especializados capaces de responder a la intención directa del usuario en modelos de conversión basados en valor real.
Hoja de ruta ejecutiva: tres acciones inmediatas para las empresas
El panel concluyó ofreciendo tres recomendaciones estratégicas que toda organización debe priorizar:
- Apostar por el Modelo Base y la Investigación Original: Abandonar la redacción de artículos genéricos. Invertir recursos en reportes sectoriales, estudios de datos propios e historias de éxito documentadas que se conviertan en referencia obligada para el entrenamiento de los modelos.
- Medir la Visibilidad Real (Share of Voice): Desplazar las métricas obsesionadas con el volumen de clics de citación y comenzar a auditar cómo y dónde aparece la marca dentro de las listas de recomendación de ChatGPT, Claude, Gemini y AI Overviews.
- Desarrollar Investigación Cualitativa con Clientes: Restablecer programas directos de entrevistas con clientes para entender sus preguntas reales. Como resaltó Kevin Indig, "la telemetría de medición digital nunca ha estado tan ciega como hoy; hablar directamente con los clientes es la única fuente inagotable de insights genuinos".
Fuentes y recursos oficiales
Para consultar las cifras completas y acceder al debate técnico original, puedes revisar los recursos oficiales de Similarweb:
Estudio Completo: Similarweb - The 2026 Generative AI Landscape Report
Webinar con Panelistas: Key Insights From the 2026 Gen AI Report