El SEO ya no puede entenderse únicamente desde Google y desde la web. La búsqueda se ha fragmentado entre buscadores, redes sociales, asistentes de IA y múltiples puntos de contacto digitales. AI Overviews, zero-click y la búsqueda híbrida están transformando cómo los usuarios descubren, validan y toman decisiones. Search Ecosystem Optimization propone pasar de optimizar páginas a optimizar presencia, influencia y confianza dentro del ecosistema digital donde se construye la decisión.
La búsqueda orgánica sucede en todos lados (y qué significa “orgánica” hoy)
La búsqueda orgánica se produce en todos lados pero no tenemos que estar en todos los lados dónde se puede buscar. Esta es la principal hipótesis de la que parto para abogar por el Search Ecosystem Optimization, un modo de hacer abordar lo orgánico como un comportamiento del consumidor y no como un canal.
¿Cuál es el canal orgánico? un motor de búsqueda clásico, uno generativo, ¿los asistentes de IA? ¿o también deberíamos tener en cuenta las redes sociales?
En este post vamos a ver qué es el Search Ecosystem Optimización apoyándonos en datos, estudios e información oficial para darnos cuenta de que el ecosistema de búsqueda es algo que está cocinando desde hace más tiempo del que somos conscientes.
¿Qué significa búsqueda orgánica hoy en día?
Hasta hace unos 3 años, cuando hablábamos de búsquedas orgánicas nos referíamos a Google, un poco de Bing, Yandex y Yahoo (si acaso), aunque también podríamos incluir algún que otro buscador residual.
No nos engañemos, principalmente usábamos a Google como representación máxima del SEO ya que su cuota de mercado estaba en torno a un 98% y eso hacía que SEO y Google estuvieran íntimamente relacionados.
Pero desde la llegada de la Inteligencia Artificial hemos notado que las búsquedas se han desplazado de lugar. Ya no solo realizamos búsquedas en Google, sino que nos servimos de una gran variedad de canales, algunos de ellos impulsados por IA, dónde consultar información y donde las marcas tenemos opciones de ganar visibilidad orgánica.
Actualmente encontramos muchos discursos sobre la importancia de aparecer mencionado y citado en las diferentes IA, sin embargo en un estudio realizado por Datos (empresa de Semrush) se pone de manifiesto que Chat GPT no está en el top 3 de plataformas más visitadas.
Esto no quiere decir que no debamos preocuparnos por aparecer en la IA. Lo digo de cara a entender que no podemos dejar de lado el SEO clásico en pos del GEO.
Google continúa siendo el principal punto de acceso, seguido de plataformas como YouTube, mientras que entornos como Amazon o Facebook mantienen un peso significativo dentro del ecosistema digital.
Google es responsable de casi tres cuartas partes de todas las búsquedas web en ordenadores de escritorio; Chat GPT es más pequeño de lo que podrías pensar.
Este dato no contradice la relevancia creciente de la inteligencia artificial, pero sí obliga a interpretarla correctamente.
Gracias a la llegada de chat GPT y los diferentes LLM nos hemos replanteado las cosas: si aparece mencionado en la IA lo consideramos búsqueda orgánica, ¿lo es también aparecer en Instagram, Youtube…?
En este gráfico vemos la comparativa entre el porcentaje de búsquedas realizadas por millones de dispositivos en docenas de dominios, en buscadores “tradicionales” y con sugerencias de herramientas de IA. Google se lleva el 73,4% de todas las búsquedas en ordenadores.
En este estudio clasificaron estos dominios analizados en 5 categorías principales, dónde podemos ver que las redes sociales ocupan el tercer puesto de lugares dónde se realizan consultas. superando en más de dos puntos porcentuales a las herramientas de IA
Fin del SEO determinista: demanda “no medible” + decisiones distribuidas
Si hay una consecuencia clara del nuevo ecosistema de búsqueda es la disminución de clics hacia los sitios web.
Todo este incremento de plataformas dónde realizar consultas se ve incrementada por la incorporación de respuestas generadas por inteligencia artificial dentro de los propios entornos de búsqueda está reduciendo la necesidad de que el usuario acceda a una página externa para obtener información.
Esto se traduce, en muchos casos, en una caída del tráfico orgánico y, por extensión, en un impacto directo sobre el negocio digital.
Un estudio de Ahrefs, basado en el análisis de 300.000 palabras clave (de las cuales aproximadamente la mitad activaban AI Overviews y la otra mitad no), concluye que el CTR medio en los resultados con presencia de estas respuestas es un 34,5% inferior. Además, en determinados sitios web, la caída de clics puede alcanzar hasta un 40%.
Este comportamiento no es un caso aislado ni puntual.
Otros análisis refuerzan esta tendencia, señalando escenarios aún más extremos en determinados contextos editoriales, donde el CTR puede reducirse hasta cifras cercanas al 1% en algunas consultas, especialmente en contenidos informativos donde la respuesta se resuelve directamente en la interfaz del buscador.
Sin embargo, esta nueva situación no implica solo la caída de clics, sino también un cambio en la forma en la que se evalúa la relevancia de los sitios web dentro de estos entornos.
La medición del SEO ha cambiado
Este escenario obliga a reinterpretar cómo medimos el rendimiento del SEO y cómo abordamos las estrategias de contenido para potenciar nuestra visibilidad en el canal orgánico.
Hasta ahora, el tráfico orgánico y los clics han sido una de las principales métricas de referencia. Sin embargo, en un entorno donde parte de la información se consume sin abandonar el buscador, el volumen de clics deja de ser un indicador suficiente para evaluar el impacto real.
Antes de la llegada de la IA trabajamos bajo la hipótesis cómoda de que el SEO era predecible.
Seleccionamos unos objetivos de posicionamiento, encontrábamos las palabras clave adecuadas con volumen de búsqueda relevante para la marca, sabíamos qué posiciones ocupamos en Google, y optimizamos con el fin de mejorarlas. Para ello nos servimos de datos, estimaciones y herramientas.
El SEO hasta ahora se ha construido para aumentar los clics, aumentar el tráfico cualificado que llega desde buscadores y que bien trabajada nuestra web va a redundar en más ventas.
Podríamos decir, casi, que era un proceso lineal: Si hay volumen de búsqueda en una palabra clave hay demanda y con las acciones SEO necesarias, posicionas y vendes.
El proceso podría ser así:
keyword → click → web → conversión
Y a la hora de trabajar lo podríamos desarrollar de esta manera: keyword research → agrupación o clusterización por intención de búsqueda → optimización técnica y semántica → creación estratégica de nuevo contenido.
Y a ganar billetes.
Pero ahora el impacto del SEO “no es tan predecible”, porque tenemos al malo de la película: las búsquedas de cero clic.
Según un estudio realizado por Similarweb nos encontramos con que el incremento de las búsquedas de zero clics desde diciembre de 2024 se ha incrementado notablemente.
Las búsquedas zero clic se han incrementado y consecuentemente el tráfico orgánico cae. En la línea vertical vemos cuándo se lanzaron los AI overviews, que es la manera en la que Google empieza a responder dentro del propio entorno de búsqueda y reduce la necesidad de visitar la fuente original.
Esto no implica necesariamente que el SEO pierda relevancia. Implica que cambia su función al cambiar la función de Google.
Google ha dejado de ser un motor de enlaces para convertirse en un motor de respuestas, recomendaciones, síntesis y decisiones.
El objetivo ya no es únicamente atraer visitas, sino formar parte de las respuestas que el usuario consume, incluso cuando no hay clic.
En este nuevo tablero, la visibilidad sigue siendo clave, pero ya no siempre se traduce en tráfico directo.
Y entender esta diferencia es esencial para tomar decisiones estratégicas en el contexto actual.
Antes buscábamos en Google y hacíamos clic en el resultado que más nos satisficiera gracias a su snippet, pero ¿ahora qué pasa después de realizar una búsqueda en Google?
Difícil saberlo.
Casi el 60% de las búsquedas orgánicas en Estados Unidos y Europa son búsquedas que no derivan en clic. El usuario consume la información sin necesidad de visitar la fuente que genera la información.
Esto nos pone sobre la mesa un escenario que no es tan alarmista como el FOMO que nos intentan vender con el GEO y es que debemos tener claro que el cambio no reside en la sustitución de Google por la IA, sino en la fragmentación del proceso de búsqueda.
Si hace un tiempo nuestra forma de comprar era más o menos lineal, hoy buscamos información hasta casi hacernos especialistas y conocer el producto que necesitamos a la perfección.
Y esto, que es un dibujo que hice con un poco de sorna me parece que ejemplifica la manera de comprar que tenemos actualmente.
El nuevo tablero: canal orgánico fragmentado y usuarios híper informados
Esta transformación del comportamiento del consumidor también se refleja en la evolución de la propia página de resultados.
La SERP ha dejado de ser un listado de enlaces para convertirse en un entorno híbrido en el que conviven distintos formatos y fuentes de información: vídeos, imágenes, paneles de conocimiento, respuestas directas, mapas y, más recientemente, respuestas generadas por inteligencia artificial.
Si a esto se suma la incorporación de funcionalidades como AI Overviews, los modos conversacionales en buscadores o la indexación de contenidos procedentes de plataformas sociales, el resultado es un entorno en el que la búsqueda ya no puede entenderse desde una única plataforma.
En este escenario, el SEO deja de ser un canal aislado para convertirse en un sistema de trabajo que debe adaptarse a múltiples puntos de contacto.
La visibilidad ya no depende únicamente de posicionar en un buscador, sino de estar presente en los distintos espacios en los que se construye la decisión y es que la cosa no se queda en Google, también tenemos gran cantidad de asistentes de IA dónde compartir nuestros desvelos.
Ahora más que nunca, entender dónde tiene sentido invertir los esfuerzos en un entorno donde la búsqueda sucede en todos lados. Pero esto no es nuevo porque Google nos ha ido dando pistas de por dónde iban los tiros desde hace mucho tiempo.
Corría el año 2013 cuando en una actualización del algoritmo Hummingbird (Colibrí) Google comenzó a darle una capa semántica a los resultados que mostraba en la hoja de resultados.
Eso se materializó en la intención de búsqueda.
La intención de búsqueda
La intención de búsqueda representa lo que Google considera que el usuario quiere encontrar y en base a eso ha ido incorporando pestañas cómo la de vídeo, imágenes , cursos, etc. y bloques con diferente tipología de contenido en función de esa intención de búsqueda.
Que si ahora en la SERP también te meto un bloque de imágenes
Y lo mismo con los vídeos:
Nos encontramos en la Serps: youtube, tiktok, instagram…
La conclusión a la que llegamos es que Google ya no solo rankea enlaces.
Rankea imágenes.
Rankea vídeos.
Rankea respuestas.
Rankea preguntas relacionadas.
Google lo que busca es ayudar al usuario dándole una respuesta rápida…esto lo que nos está diciendo es que para atraer a nuestra marca a ese usuario debemos generar ese contenido.
Por tanto si yo busco arreglar sofá cama, lo primero que nos encontramos es una respuesta generada por inteligencia artificial y las fuentes de las que se ha servido para generar esas respuestas.
Si seguimos haciendo scroll, me aparecen bloque de vídeos y anuncios con kits de reparaciones patrocinados y otras preguntas de los usuarios.
En definitiva, lo que me está dando es todo lo que puedo necesitar si busco arreglar un sofá cama y lo que nos está diciendo es cómo debemos trabajar el contenido si queremos aparecer en la hoja de resultados.
Si a esto le sumamos la aparición de la IA y de los diferentes asistentes de IA y motores generativos, tenemos un contexto dónde el consumidor tiene cada vez más plataformas dónde realizar sus consultas e investigaciones.
La confiabilidad de la fuentes: el EEAT
Otro punto que me lleva a pensar, en base a todo lo que conocemos, que el canal orgánico no forma parte de todos lados sino de un ecosistema de marca y de negocio es lo que pasó en el año 2014.
Año 2014, Google actualiza las Quality raters Guidelines e introduce un nuevo término: el EAT(experiencia autoridad y confiabilidad) que en 2020 actualiza y lo convierte en el EEAT (experiencia, expertise, autoridad y confiabilidad).
La confiabilidad es el resultado de mostrar en la web la experiencia real, el conocimiento (expertise) y la autoridad. Como consecuencia, la confiabilidad en la marca por parte del usuario se potenciará.
Estas directrices las usa Google para mostrar a los Quality Raters qué aspectos deben tener en cuenta para evaluar la experiencia, conocimiento autoridad y confiabilidad de las webs. Entre otras cosas les dice que busquen a los autores y responsables de la página fuera de la web del negocio y que tengan en cuenta:
Si la trayectoria que muestran es real
Si aparecen en sitios independientes
O si existen referencias profesionales que avalen lo que muestran en su web.
Desde que surgió este término, hemos hablado de la importancia de incluir una caja de autor en la firma de los post y trabajar el sobre nosotros o about us.
Sin embargo, tu About Us no construye autoridad. La huella digital sí.
Para mí un ejemplo de esto es el Doctor Nick Riviera, que viste una bata blanca (refuerza autoridad), tiene su consulta llena (lo que refuerza la experiencia) pero no nos queda muy claro su conocimiento real…Yo, no me pondría en sus manos…
En los últimos años ha cobrado especial importancia trabajar la marca personal y es que tener un perfil profesional visible y actualizado no es postureo. Es una infraestructura de confianza.
Las directrices de los evaluadores de página también les dice que busquen opiniones de la marca omitiendo los propios canales de la marca.
Reseñas
Noticias
Menciones
Denuncias
Escándalos
Y ojo: ignorando lo que tú dices de ti y para ello nos da una serie de comandos para excluir la marca de la consulta.
Yo puedo decir que Lucía y el SEO es la mejor estrategia de posicionamiento de negocios digitales, pero Google quiere saber qué dicen los demás.
Eso es reputación distribuida en medios ganados, en sitios de terceros. Es la opinión que potencia el social proof antes de contratar.
Y podríamos hablar de otras muchas recomendaciones que hace a los Quality raters.
El EEAT lo que nos está diciendo ENTRELÍNEAS es: Tu marca no se evalúa SOLO dentro de tu dominio. Se evalúa en el conjunto del ecosistema digital.
O lo que es lo mismo: tu estrategia no puede ser solo SEO o seo en tu web. Tiene que ser ecosistema.
Y si a esto le sumamos un detallito así, sin importancia como es que es que
EL SEO HA MUERTO
Se nos queda una tarde muy entretenida.
Cómo funciona la búsqueda con IA (modelo simple en 3 capas)
Hasta hace 3 años que llegara la Inteligencia Artificial al canal orgánico, entendíamos el SEO como lo que era, algo literal: optimización para motores de búsqueda pero hasta hace 3 años un motor de búsqueda era Google, Bing…Yandex! Pero principalmente Google porque ser el que mayor cuota de mercado tiene.
Y ahora nos encontramos con muchos motores de búsqueda: Google, Bing, Yandex, Tiktok, Instagram, Gemini, AI Mode, ChatGPT, Perplexity, Claude, Youtube…
Esto hace que la búsqueda se fragmente: más canales, más variedad de consultas y si a eso le añadimos que cada plataforma orgánica tiene una función, hace que sea relevante conocer el comportamiento del usuario más que conocer el volumen de búsquedas de una palabra clave.
Con todo esto lo que tenemos claro es que el canal orgánico ya no es lo que era y que estamos hablando de un ecosistema de búsqueda o lo que es lo mismo de
Search Ecosystem Optimization: optimizar la influencia de tu marca en todos los puntos de contacto digitales que incluyen un cajetín de consulta y que intervienen en la decisión de compra.
Antes de meternos en esto vamos a ver cómo funciona la búsqueda con IA porque entenderlo nos puede ayudar a identificar oportunidades de mejora en los negocios digitales.
Entender cómo funcionan los motores de búsqueda generativos es la mejor manera de saber qué hacer para aparecer mencionados por la IA.
Sin embargo, entender su funcionamiento es complejo porque las empresas no revelan cómo funcionan los LLM o como son seleccionadas la fuentes que mencionan en sus respuestas.
Tipos de búsquedas que existen
Lo que sabemos es que existen tres tipos de búsqueda:
Búsqueda léxica
Búsqueda semántica
Búsqueda híbrida
Búsqueda léxica:
Conocemos cómo búsqueda léxica el tipo de consulta tradicional. Es decir, aquella en la que introducimos un término en el buscador y lo que devuelve en la página de resultados son sites que incluyen el término buscado.
Es una búsqueda cuyos resultados son literales. Podemos emular esta consulta con el parámetro verbatim que Google mantiene oculto y ver cómo funciona.
Búsqueda semántica:
La búsqueda semántica es un tipo de consulta más compleja que tokeniza las palabras. Esto significa que la palabra es divida en vectores numéricos y a partir de un cálculo de probabilidades nos muestra contenido relacionado con esa palabra.
Siguendo en el caso anterior, cuando buscamos comprar hogar nos sale en anuncios muebles de decoración de hogar) pero los resultados orgánicos son totalmente diferentes y están orientados a comprar casa o piso.
Búsqueda híbrida
La búsqueda híbrida combina la búsqueda léxica (palabras exactas) y la búsqueda semántica (significado mediante vectores). Es la base de los sistemas modernos de recuperación de información y del RAG (Retrieval Augmented Generation), que primero buscan en una base de datos antes de responder.
Google ya funciona así desde que introdujo RankBrain en 2015, añadiendo una capa semántica que le permite “entender” conexiones entre palabras y conceptos. Aquí es cuando empezamos a hablar de entidades.
Los motores de búsqueda generativos y la búsqueda multietapa
En este entorno dónde coexisten asistentes de IA, motores de búsqueda generativos y motores de búsqueda clásicos nos encontramos con una búsqueda multietapa, en la que tras fusionar resultados léxicos y semánticos de la búsqueda híbrida se producen dos fases muy claras.
La moraleja es clara: si tu marca no está en los resultados que la IA usa para grounding, no existes para esas preguntas y no serás mencionado porque si lo que tu ofreces en términos de contenido lo puede encontrar en sus datos de entrenamiento, solo lo va a reformular y no aparecerán ni menciones a la marca y puede que ni enlaces que te deriven tráfico.
La citación como santo grial del ecosistema de búsqueda
Desde la aparición del EEAT y de los canales orgánicos impulsados por IA hemos vuelto al clásico de fondo de armario de poner al link building como la solución a todos nuestros problemas de posicionamiento.
A la hora de incrementar la visibilidad orgánica en la actualidad más que preocuparnos en cómo posicionar las páginas, debemos tener en cuenta cómo se están construyendo las respuestas en motores de búsqueda generativos y asistentes de IA.
En los entornos basados en inteligencia artificial, la visibilidad no depende únicamente de aparecer en los resultados, sino de ser utilizado como fuente para generar la respuesta.
A este proceso se le conoce como grounding y hace referencia a la capacidad de los sistemas de IA para apoyar sus respuestas en información externa verificable. Es decir, no se limitan a generar texto a partir de su entrenamiento, sino que buscan, seleccionan y combinan fuentes para construir una respuesta coherente. Y en este punto, el consenso entre fuentes es importante porque que algo sea mencionado o citado en diferentes fuentes de terceros le dice a la IA que eso es veraz y verificable.
Esto introduce una diferencia clave respecto al SEO tradicional: no basta con posicionar es necesario ser seleccionado, ¿pero como ser seleccionado?
Un estudio recogido por Search Engine Land muestra que herramientas como Perplexity tienden a citar fuentes que coinciden, en gran medida, con los resultados orgánicos mejor posicionados en Google, especialmente dentro del top 10.Fuente
Este dato es relevante por dos motivos.
Por un lado, confirma que el SEO sigue siendo una base necesaria: si no eres visible en los resultados orgánicos, es menos probable que seas considerado como fuente.
Por otro, introduce una capa adicional:
no todo lo que posiciona es citado
y no todo lo citado recibe clics
En paralelo, Google ha comenzado a ofrecer directrices específicas sobre cómo abordar este nuevo entorno.
En su guía oficial sobre cómo destacar en resultados con IA, insiste en una idea que ya era conocida, pero que ahora adquiere mayor relevancia: crear contenido útil, claro, estructurado y orientado a resolver necesidades reales.
La diferencia es que, en este contexto, estas recomendaciones ya no solo impactan en el posicionamiento, sino en la probabilidad de ser utilizado como fuente dentro de una respuesta generada.
Esto tiene implicaciones directas en la estrategia ya que para que un contenido sea citado, no basta con que exista ni con que esté optimizado. Debe cumplir tres condiciones:
ser comprensible para el sistema
ser coherente con otras fuentes
ser lo suficientemente claro como para ser sintetizado
En otras palabras, la IA no premia únicamente la relevancia. Premia la utilidad como fuente.
Las páginas citadas tienen coincidencia con el prompt que incluye el usuario
También hay más probabilidad de ser mencionados cuando hay coincidencias entre la estructura del contenido y las fan-out queries que realiza Chat GPT
La sintaxis de urls es algo que en el SEO clásico era más pudoroso, la tasa de citación llega casi al 90% cuando es similar al lenguaje natural.
Otro aspecto muy interesante es que la página citada en promedio tiene 500 días de antigüedad.
En este punto quiero hacer una aclaración respecto a las maneras de aparecer en la IA. Podemos aparecer de dos maneras: mencionados y citados.
Mención no es lo mismo que citar
Ser citado significa que una IA está utilizando tu contenido. Ser mencionado significa que te nombra. Aún no sabemos lo suficiente sobre las implicaciones de las menciones y las citas, pero podemos afirmar con seguridad que existe un sistema que decide cuándo se te cita y cuándo se te menciona.
El contenido comparativo genera menciones de marcas. El contenido informativo alimenta la máquina de forma anónima. Si el objetivo es que se mencionen las marcas, no solo que se las cite, enfoca tu estrategia de contenido en la evaluación, la comparación y la recomendación.
Aunque seguro que te has dado cuenta de que cuando realizas consultas en motores generativos o asistentes de IA, no siempre te aparece un link o el nombre del estudio y es que esta ampliación del canal orgánico tiene cosas que hace que se le quiten a una las ganas de trabajar el contenido. Podemos llamarla citaciones fantasma.
Las citaciones fantasmas
Cuando hablamos de aparecer en los motores de búsqueda generativos o asistentes de IA siempre solemos hablar de dos maneras de aparecer: mencionados o citados.
La mención es cuando muestra el link y la citación cuando muestra el nombre de la fuente (marca). Pues bien, el 62% de las apariciones no menciona el nombre de marca a pesar de incluir el link.
El formato de la consulta es importante. Las marcas no solo deben definir en qué temas quieren aparecer, sino también qué patrones de redacción generan menciones y cuáles citas fantasma. Las consultas breves y conversacionales, junto con las consultas largas y estructuradas, se comportan como productos diferentes.
Y a esto le sumamos que cada LLM muestra un comportamiento diferente, así que si estás pensando hacer GEO para aparecer en la IA tengo una grata sorpresa para tí: optimizar para un LLM no implica que vayas a aparecer en otro…
No existe una única métrica de visibilidad de la IA. Hay al menos cuatro sistemas de comportamiento diferentes funcionando en paralelo.
Tu estrategia debe ser específica para cada LLM. Una estrategia centrada en Gemini es diferente de una estrategia centrada en Chat GPT. Cualquier informe de visibilidad de IA que agregue datos de diferentes LLM es engañoso.
Fíjate en este caso: principalmente aparece en Chat GPT pero en el resto de asistentes no llega ni a la mitad de apariciones.
El comportamiento del consumidor: el consumidor sabe cosas
Otro punto que debemos tener en cuenta en este ecosistema de búsqueda orgánica es que el consumidor también ha evolucionado.
La forma en la que los usuarios toman decisiones es compleja, y el proceso es cada vez más complicado precisamente por todo lo que comentábamos antes: tenemos gran cantidad de plataformas que hacen que el comportamiento de compra sea cada vez menos previsible.
Lo que sabemos es que desde que se activa una compra hasta que se toma la decisión final no es lineal.
Según el informe Decoding Decisions de think with Google ahora lo que tenemos es una maraña de decisiones
Dónde tenemos un activador: que puede ser desde un anuncio, un contenido UGC (user generated content) o una publicación que aparezca en el feed de alguna de nuestras redes sociales y a partir de ahí se producen dos modelos mentales que coexisten: exploración (una actividad expansiva) y evaluación (una actividad reduccionista).
Cualquier acción de los usuarios en las diferentes fuentes online, ya sea en motores de búsqueda, redes sociales, agregadores o sitios web de revisión, se puede clasificar en uno de estos dos modelos mentales
Los usuarios recorren estos dos estados de exploración y evaluación, y repiten este ciclo una y otra vez hasta que toman una decisión de compra u optan por dejarlo estar.
Y sí, el funnel nos representa un modelo lineal que nos puede servir como framework para desarrollar una estrategia de contenido y enlazado interno (el funnel SEO es algo que debemos seguir teniendo en cuenta), pero poco sentido tiene en la era de la influencia.
La era de la influencia digital
El modelo lineal tradicional ya no representa cómo tomamos decisiones digitales. La llamada “maraña de decisiones” no es solo un cambio visual del funnel clásico: es un cambio de marco mental que obliga a replantear cómo entendemos la captación de demanda en el canal orgánico.
Porque hoy el canal orgánico ya no es únicamente Google. También son plataformas de streaming, redes sociales, comunidades digitales, marketplaces, vídeo corto o sistemas de IA generativa como Chat GPT o Gemini.
Para aterrizar este cambio, resulta especialmente útil el framework del mapa de influencia desarrollado por Boston Consulting Group. Este modelo no se centra únicamente en las fases de compra, sino en cómo distintos puntos de contacto digitales influyen en la construcción de la decisión a lo largo del recorrido del consumidor.
El framework combina elementos del customer journey tradicional —el camino que recorre un usuario desde que detecta una necesidad hasta que termina comprando— con los nuevos comportamientos digitales del consumidor y los canales donde estos ocurren.
Según este modelo, existen cuatro grandes comportamientos digitales:
streaming
scroll
búsqueda
compra
Cada uno de ellos genera distintos puntos de contacto capaces de influir en la percepción, la confianza y la toma de decisión del usuario.
Y esto conecta con una conversación que he tenido muchas veces con personas que consideran que el SEO pertenece únicamente a la fase de awareness. Sin embargo, este framework demuestra justamente lo contrario.
Si observamos el mapa de influencia con atención, vemos que la búsqueda ocupa principalmente las fases de consideración y acción. Es ahí donde el SEO, entendido de forma tradicional como una disciplina centrada en Google y en la web, sigue teniendo un papel fundamental.
El problema es que la decisión ya no empieza en el buscador.
Antes de realizar una búsqueda, el usuario ya ha sido influenciado por múltiples impactos previos: vídeos, redes sociales, recomendaciones, medios digitales, comunidades online o sistemas de IA conversacional. La búsqueda deja así de ser el inicio del recorrido y pasa a convertirse en uno de los momentos donde el usuario valida, compara y reduce incertidumbre antes de tomar una decisión.
Los recorridos de consumo modernos requieren un enfoque más flexible: uno que valore la influencia además del alcance. (Derek Rodenhausen de la Boston Consulting Group)
Según BCG, los consumidores interactúan con cientos de puntos de contacto digitales a lo largo del día, muchos de ellos de forma incluso inconsciente. Nuestra meta dentro del canal orgánico ya no es únicamente captar búsquedas, sino construir presencia en aquellos espacios capaces de influir en la percepción, la confianza y la decisión del consumidor.
Recapitulando:
La hoja de resultado se adapta a la SI y eso hace que muestre diferentes tipologías de contenido. A la hora de evaluar la confiabilidad se tiene en cuenta los medios propios y ganados
Hablamos de GEO como el SEO para IA pero hemos visto que lo que sirve para un LLM no implica que sirve para aparecer en otro
Además sabemos que podemos aparecer linkeados pero eso no significa que nos llevemos el rédito con una mención de marca.
La toma de decisiones ya no encaja en un modelo lineal, es una maraña de decisiones con diferentes puntos de contacto e influencia.
Y para colmo de males sabemos que el 95 por ciento de los enlaces citados por estas IA provienen de medios ganados, es decir, fuentes que no fueron pagadas ni promovidas por quienes las publicaron
Por todo esto yo creo que debemos hablar de lo que he denominado Search Ecosystem Optimization.
Search Ecosystem Optimization
La búsqueda es un comportamiento, no un canal
Porque en realidad lo que queremos es entender cómo se comporta el usuario para poder desarrollar la estrategia digital en esos canales.
Podemos definir el Search Ecosystem Optimization como la optimización de la influencia de tu marca en todos los puntos de contacto digitales que incluyen un cajetín de consulta y que intervienen en la decisión de compra del usuario.
Si no interviene directa o indirectamente en la decisión de compra del usuario, no nos interesa porque dedicar recursos a algo que no potencia el negocio fomenta el despilfarro de recursos (como establecen el Lean Management)
Otra forma de definirlo:
El Search Ecosystem Optimización es construir demanda antes de que exista búsqueda medible. Y para mí esta definición es bastante gráfica dentro del modelo de ecosistema de búsqueda orgánica actual dado que no tenemos opción de medir las consultas que hace cada persona en un motor de búsqueda generativo o en un asistente de IA.
Cada persona se expresa de una manera diferente y es imposible medir eso.
Search Everywhere Optimization
Esto me lleva a un concepto muy popularizado hoy en día en el que se dice que la búsqueda se produce en todos lados y por tanto estamos hablando de Search EveryWhere optimization.
Como si trabajar el canal orgánico fuera trabajar el don de la ubicuidad de las marcas. Recordemos que los negocios tienen recursos limitados y trabajar todos los canales porque en todos se producen consultas orgánicas no creo que sea la manera más eficaz de gestionar recursos.
Si tenemos en cuenta que el 94% de la empresas en España son microempresas que facturan unos 200000 euros al año y el 5% de las empresas españolas facturan unos 2,5 millones de empresas al año, estar en todos lados no es una estrategia digital eficiente porque implica trabajar canales cuyo aporte a negocio sea residual o nulo.
No se trata de hacer SEO en más sitios. Se trata de entender cómo se construye la demanda hoy.
Además, “en todos sitios” implica eso: estar en todos lados. Mientras que un ecosistema la RAE lo define como “1. m. Comunidad de los seres vivos cuyos procesos vitales se relacionan entre sí y se desarrollan en función de los factores físicos de un mismo ambiente.”
Por tanto, hablar de un ecosistema dónde hay una comunidad en torno a una marca y existe una relación entre los diferentes canales orgánicos tiene mucho más sentido que hablar de estar en todos lados.
El Search Ecosystem Optimization no consiste en “hacer SEO en más sitios”. Tampoco se limita a adaptar contenido para aparecer en Chat GPT o en los AI Overviews de Google. Hablar de ecosistema implica entender cómo se construye realmente la decisión digital en un entorno donde la búsqueda ya no ocurre en un único lugar y donde la confianza se forma a través de múltiples puntos de contacto.
Ya hemos visto que el modelo de SEO tradicional sigue existiendo, pero ya no explica por sí solo cómo las personas descubren, validan y eligen marcas en el contexto actual.
Hoy la búsqueda se distribuye entre redes sociales, asistentes de IA, comunidades digitales, vídeo corto, marketplaces, medios y buscadores tradicionales. Por eso, más que optimizar páginas, necesitamos entender cómo participa una marca dentro del ecosistema de decisión del usuario.
Notas antes de empezar: todo esto lo voy a mostrar con mi servicio de Dirección estratégica SEO que lancé en agosto de 2025.
#1 Sistema de comprensión del comprador
El SEO clásico optimizaba para búsquedas. El Search Ecosystem Optimization optimiza para las decisiones. Y las decisiones las toman las personas.
Esto obliga a replantear una de las grandes debilidades históricas del SEO: centrarse demasiado en palabras clave y demasiado poco en entender cómo se comporta realmente el comprador.
Ya no basta con detectar términos con volumen de búsqueda, de hecho no es lo primero que tenemos que entender.
Necesitamos comprender cómo investiga el usuario, dónde valida información, qué formatos consume, qué objeciones tiene y qué elementos generan confianza antes de tomar una decisión.
En este contexto, el buyer persona deja de ser un simple ejercicio de marketing para convertirse en una pieza estratégica. Entender cómo consume contenido un potencial cliente condiciona completamente la estrategia orgánica: los canales donde merece la pena invertir, el tono, los formatos y el tipo de contenido que tendrá capacidad real de influir en la decisión.
Cómo lo implementé
Lo primero que hice fue definir mi perfil de buyer persona. Aquí tienes un post sobre cómo crearlo, un vídeo con diferentes maneras de conseguir la información para desarrollar tu perfil de cliente ideal y un vídeo sobre cómo hacerlo usando la IA.
En mi caso lo hice usando datos propios, competencia e investigando perfiles reales.
Datos propios.
Cada vez que trabajo con un nuevo cliente siempre le realizo las mismas preguntas que me ayudan a entender sus necesidades y su modelo de negocio.
La reunión es presencial y voy tomando notas (incluso en las ocasiones en las que uso la IA para transcribir la reunión).
Gracias a esto, tengo todas las reuniones con mis clientes y clientes potenciales documentadas y mediante el uso de la IA procesé todas ellas para detectar patrones.
Competidores.
En este punto no hice un análisis de los competidores. Lo que hice fue procesar la opiniones de los clientes de mis competidores. Desde Trustpilot, reseñas de Google Business Profile o redes sociales.
Además de muy interesante, detecté que la mayoría que gozan de un tamaño de negocio relevante, compran reseñas. Pero ese es otro tema que podemos abordar otro día.
Investigación de perfiles reales
Una vez que tengo ya un esbozo de mi perfil, voy a linkedin y lo busco. Veo que comparte, a quién sigue y eso me ayuda a desarrollar mi avatar de una manera más fiel.
#2 Sistema de customer journey distribuido
El funnel lineal tradicional ya no representa el comportamiento digital real.
Durante años asumimos que el usuario recorría una secuencia relativamente ordenada: descubrimiento, investigación, comparación y compra.
Sin embargo, el entorno actual funciona de manera mucho más caótica y distribuida. La decisión entra y sale constantemente de diferentes plataformas y formatos.
Un usuario puede descubrir una marca en TikTok, validarla posteriormente en Reddit, preguntar por ella en Chat GPT, ver una review en YouTube y terminar convirtiendo días después tras realizar una búsqueda de marca en Google.
La decisión ya no se construye exclusivamente dentro de un buscador. Se construye a través de múltiples puntos de contacto que participan en distintos momentos de exploración y evaluación. Y precisamente ahí es donde el Search Ecosystem Optimization adquiere sentido: no se trata únicamente de generar tráfico, sino de entender cómo distintos espacios digitales contribuyen a la construcción de confianza y a la reducción de incertidumbre antes de la compra.
Cómo lo implementé
Mi hipótesis es que las empresas a las que me dirijo suelen tener un equipo de marketing bastante reducido y suelen corresponderse con la definición de personas multidisciplinares.
Por tanto han ido haciendo cosas que van viendo por diferentes canales. Estos ejecutores, de alguna manera, también tienen influencia en mi proceso de compra.
El perfil de mi cliente que tiene la palabra final, consume diferentes canales y dónde principalmente se mueve es en Linkedin. No está en tiktok ni en instagram, aunque puede consumir diferentes canales (blog o newsletter).
Por tanto mi foco iba a estar en linkedin, de manera prioritaria para la fase de awareness, blog y newsletter para la toma de decisiones.
#3 Sistema de arquitectura de búsqueda híbrida
La búsqueda actual ya no funciona únicamente mediante coincidencias literales entre palabras clave y documentos.
Los sistemas modernos combinan búsquedas léxicas tradicionales con capas semánticas capaces de interpretar significado, contexto y relaciones entre conceptos. Además, los asistentes de IA y motores generativos añaden una nueva capa: la selección y síntesis de fuentes mediante procesos de grounding.
Esto cambia profundamente cómo entendemos la visibilidad orgánica.
Antes bastaba con posicionar páginas. Ahora nuestro foco debe consistir en ser una fuente útil (para bots y personas), ser comprensibles, ser estructurados y coherentes y que podamos ser sintetizados ya que los sistemas modernos mezclan coincidencia literal, significado semántico, entidades y señales externas. Y después deciden qué usar para construir la respuesta.
Ya no competimos solo por posiciones. Competimos por formar parte de la respuesta.
Cómo lo implementé
En el caso del lanzamiento de mi servicio DESEO, tenía una idea central sobre mi modo de trabajo y desarrollé un cluster que aún a día de hoy estoy trabajando.
Luego, dado que para aparecer como fuente debemos ser multimodales, adapté esos post y contenido a diferentes tipologías de contenido que fui compartiendo en redes sociales.
Además, dado que tengo un blog longevo con mucho contenido relacionado, me serví de aquellos que estaban alineados con la metodología de dirección estratégica SEO para actualizarlos e incluir enlaces internos a mi nuevo servicio.
#4 Sistema de contenidos multimodales
La SERP ha dejado de ser un listado de enlaces para convertirse en un entorno híbrido de resolución de necesidades.
Google ya no muestra únicamente páginas web. Muestra vídeos, imágenes, productos, FAQs, mapas, respuestas generadas por IA, resultados sociales y fragmentos enriquecidos adaptados al contexto de cada búsqueda.
Esto significa que el contenido ya no puede pensarse exclusivamente desde el texto. Cada formato responde a una necesidad distinta y a una forma diferente de validar información.
Cuando un usuario busca cómo arreglar un sofá cama, Google interpreta que probablemente necesita ver el proceso, comparar soluciones y validar visualmente la respuesta.
Por eso aparecen vídeos, imágenes, kits de reparación y preguntas relacionadas. La SERP deja de organizar enlaces para empezar a organizar formatos de resolución.
El reto ya no es únicamente optimizar URLs. Es desarrollar contenidos capaces de participar en distintos momentos y formatos dentro del proceso de decisión.
Cómo lo implementé
Aquí sí que introduje el estudio de palabras clave para desarrollar el cluster y el análisis de la intención de búsqueda para generar el contenido multimedia que se mostraba en las SERPs cuando realizaba una consulta relacionada con el servicio de mi nuevo lanzamiento.
#5 Sistema de entidad y reputación distribuida
La autoridad ya no se construye únicamente dentro de la web.
Las Quality Rater Guidelines de Google llevan años dejando pistas sobre esto: los sistemas modernos evalúan no solo lo que una marca dice sobre sí misma, sino también qué dicen los demás sobre ella y dónde aparece mencionada.
Aquí es donde conceptos como EEAT adquieren una dimensión mucho más amplia.
La autoridad ya no depende exclusivamente de factores internos de una página, sino de la huella digital distribuida de la marca: perfiles profesionales, menciones, entrevistas, medios ganados, reputación, PR digital, referencias externas y consistencia narrativa entre canales.
Por eso tener presencia ya no es una cuestión de postureo. Es una infraestructura de confianza.
La marca deja de evaluarse únicamente dentro de su dominio para pasar a evaluarse dentro del conjunto del ecosistema digital.
Cómo lo implementé
Directamente, no lo implementé. Me serví de mis canales propios de manera exclusiva y de webs de difusión de contenido, todo muy old school.
#6 Sistema de awareness y presencia omnicanal
El awareness ya no ocurre exclusivamente dentro de Google.
Durante años el SEO participó principalmente en fases de consideración y búsqueda activa. Sin embargo, hoy gran parte del descubrimiento ocurre antes de que exista siquiera una búsqueda explícita.
Las plataformas de streaming, los feeds sociales, el vídeo corto, las recomendaciones algorítmicas y los asistentes de IA generan descubrimiento pasivo constante. El usuario descubre marcas antes de buscarlas.
Esto modifica completamente la lógica tradicional del canal orgánico. El contenido ya no solo sirve para captar demanda existente. También sirve para generar familiaridad, reconocimiento y predisposición antes de que aparezca la intención activa de búsqueda.
Por eso el awareness deja de ser un territorio exclusivo de la publicidad. También forma parte del ecosistema orgánico.
Y precisamente ahí está una de las grandes transformaciones del Search Ecosystem Optimization: entender que el SEO no ha muerto, sino que se ha expandido hacia todos aquellos espacios donde el usuario presta atención, construye confianza y toma decisiones.
Cómo lo implementé
Generando todo el contenido y adaptándolo a diferentes formatos para alimentar mis redes sociales, en este caso linkedin y de vez en cuando replicando en instagram.
Resultados de implementar el framework operativo Search Ecosystem Optimization
Hay algunas cosas que quiero remarcar de esta estrategia:
Ha sido todo orgánico, no he invertido ni en paid, ni en enlaces
He partido de una estrategia de marketing clásica: paquetizar algo que ya tenía y ponerle un nombre
Tampoco he tirado de amigos, familiares y contactos para potenciar su crecimiento. Me da mucha pereza hacer eso…
A pesar de todas sus limitaciones, estoy bastante satisfecha con el resultado.
El término dirección estratégica SEO carecía de búsquedas en el momento del lanzamiento. Hoy tiene 70 búsquedas mensuales.
Cómo no podría ser de otra forma, en la sección de principales resultados orgánicos de Semrush cuando realizo la consulta aparece mi web y, ojo, mi linkedin.
Durante todo el periodo de lanzamiento se incrementó el tráfico orgánico y mira lo que considera orgánico Google Analytics: search, social y vídeo.
Teniendo en cuenta que mi web es muy de nicho, un incremento de 74 sesiones está muy bien y que el 70% venga del total de tráfico orgánico solo valida que lo orgánico es un ecosistema.
Además, esto tuvo otras repercusiones como es el incremento de casi un 70% el tráfico directo, el de marca.
Esto no es solo SEO técnico, es construcción de demanda.
Y también hemos hecho SEO para IA.
¿Y vendiste mucho?
Yo diría que sí. Ni tan mal.
Esta es la captura de pantalla de Holded durante el periodo de agosto a diciembre de 2025, dónde filtro por mi servicio de Dirección Financiera SEO.
De nada sirve posicionar si no se refleja en la cuenta de resultados. Al menos para mí, que me oriento a empresas y negocios digitales.
Conclusiones sobre el Search Ecosystem Optimization
El SEO no ha muerto. Lo que ha muerto es la idea de que el comportamiento de búsqueda podía entenderse únicamente desde Google y desde una web.
La búsqueda ya no ocurre en un único lugar, la decisión ya no sigue un recorrido lineal y la confianza ya no se construye exclusivamente dentro de un dominio. Hoy el usuario explora, compara, valida y decide a través de múltiples puntos de contacto distribuidos entre buscadores, redes sociales, asistentes de IA, medios digitales, vídeo, comunidades y plataformas híbridas.
En este contexto, seguir entendiendo el SEO únicamente como una disciplina orientada a posicionar páginas es limitar artificialmente el alcance real del canal orgánico.
Por eso creo que debemos empezar a hablar de Search Ecosystem Optimization: un modelo de trabajo orientado no solo a captar búsquedas, sino a construir influencia y confianza en aquellos espacios digitales que participan en la decisión del usuario.
Porque la visibilidad ya no consiste únicamente en aparecer. Consiste en formar parte de la decisión.
Y para eso ya no basta con optimizar páginas. Hay que entender cómo se construye la demanda.
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Aumento la visibilidad y reputación de las marcas mediante posicionamiento web y marketing digital. Creadora de contenido memorable en luciayelSEO.com. Inconformista creativa a jornada completa.
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