Optimización de búsquedas

Este artículo se elaboró en colaboración con Search Engine Journal y fue publicado en su web. La nueva realidad de las búsquedas requiere una nueva estrategia de SEO Local. Las páginas de resultados de los motores de búsqueda (SERP) tradicionales basadas en keywords están siendo revolucionadas por una nueva experiencia impulsada por la IA, capaz de anticipar, resumir e incluso actuar en función de las necesidades de los usuarios. A medida que las herramientas de IA generativa, como los resúmenes de IA de Google y plataformas como Perplexity, cobran un mayor protagonismo en el proceso de búsqueda, la tarea de los profesionales del marketing se amplía: ya no se trata solo de posicionarse bien en Google, sino de ser visible allí donde se toman las decisiones. Para las empresas con múltiples ubicaciones, esto supone tanto un reto como una oportunidad. La IA está creando un nuevo terreno de juego, reestructurando lo que influye en las decisiones de compra y automatizando las interacciones que antes eran humanas. A continuación, presentamos cuatro conclusiones clave para ayudar a los profesionales del marketing local a comprender qué está cambiando, las estrategias más apropiadas para este momento y qué nos depara el futuro. Estrategia 1. Planteamientos para mantener el posicionamiento en la nueva experiencia de búsquedas basadas en la IA de Google La inclusión de los resúmenes de IA por parte de Google ha introducido un tipo de SERP completamente nuevo. Estos resúmenes generados por IA suelen aparecer en la parte superior de la página, desplazando hacia abajo los links azules tradicionales. A diferencia del antiguo diseño de 10 links azules, los resúmenes de IA sintetizan las respuestas de diferentes fuentes, citando algunas, pero eliminando de forma la necesidad de hacer clic en links. Qué buscar, aprender e incorporar El modo de IA de Google, ahora disponible como experimento de Labs, da prioridad a la intención del usuario reuniendo información para responder a consultas matizadas (por ejemplo, «el mejor restaurante tailandés asequible cerca de mí para una cita») con una respuesta más conversacional. Para las búsquedas locales, la IA de Google tiene en cuenta: La proximidad. La reputación. Sentimiento del contenido. El contenido citado. Lo que ya no funciona Los datos estructurados o las señales de los paquetes de mapas, por sí solos, no proporcionan suficiente contexto para ser reconocidos en las experiencia de búsqueda actuales, basadas en la IA. Estrategia 2. Un nuevo planteamiento empresarial-local para ser relevante El estudio de DAC, donde se analizan más de 700 SERP reales en cuatro sectores principales (moda, automoción, finanzas y seguros y seguros para el hogar), reveló una clara divergencia entre los tipos de consultas que activan las vistas generales de IA (AIO) y las que muestran el paquete de mapas tradicional. Solo el 1% de las consultas activaron ambas funciones en la misma SERP. Cuando aparecieron ambas, la AIO apareció primero, desplazando el paquete de mapas a un segundo término. Qué buscar, aprender e incorporar Las AIO dominan las consultas informativas, mientras que los paquetes de mapas dominan las consultas transaccionales o de ubicación: Las consultas que comienzan con palabras interrogativas («cómo», «por qué», «qué») activaron AIO en el 28% de los casos, pero los paquetes de mapas en menos del 1%. Las consultas «cerca de mí» activaron los paquetes de mapas el 100% de las veces y nunca activaron un AIO. Los términos en plural (por ejemplo, «chaquetas») eran más propensos a activar AIO que los términos en singular o específicos. Los profesionales del marketing, especialmente los que gestionan marcas con múltiples ubicaciones, necesitan un planteamiento doble: Para resúmenes de IA Invertir en contenido informativo que responda a las preguntas habituales de los clientes. Garantizar que el contenido esté estructurado, educativo y se ajuste a los principios E-A-T (Experiencia, autoridad, y fiabilidad). Utilizar un formato claro de preguntas y respuestas para aumentar las posibilidades de inclusión en AIO. Para la visibilidad en Maps Pack Optimizar los perfiles de Google Business. Fomentar las reseñas y gestionar las respuestas. Crear páginas de destino locales con llamadas a la acción claras y datos estructurados. Utilizar backlinks y citas locales que generen confianzas. Estrategia 3. Aumenta tu visibilidad en las búsquedas alternativas al distribuir el contenido en múltiples plataformas Muchos usuarios, especialmente en las generaciones más jóvenes, están dejando de lado los motores de búsqueda tradicionales. Resulta esencial que las marcas estén en nuevos canales para optimizar su visibilidad. Perplexity AI,con alrededor de 22 millones de usuarios activos mensuales en 2025, se posiciona como una importante plataforma de búsqueda alternativa. Perplexity puede geolocalizar a los usuarios para mostrar resultados locales relevantes. Lo hace a través de su propio rastreo, pero también se integra con plataformas como Yelp y OpenTable. Esta colaboración, que obtiene datos de listados de negocios y reservas de restaurantes, subraya la necesidad de tener sólidas asociaciones de datos para que las búsquedas con IA puedan competir con Google. Reddit se ha convertido en un recurso fiable para las recomendaciones, especialmente por la importancia que los consumidores otorgan a esta plataforma. Además, goza de una gran fidelidad entre los usuarios más jóvenes, más del 70 % de su base de usuarios son millennials o de la generación Z. Otra de sus características es que su contenido ofrece un valor duradero a lo largo del tiempo; el 34 % de las publicaciones de Reddit siguen viéndose más de un año después de su publicación. Sin embargo, Reddit no ofrece una función de búsqueda local explícita. En este caso el “descubrimiento” de negocios locales está basado en los debates que se producen en la plataforma. El contenido local puede priorizarse en la interfaz a través de la geolocalización del usuario, y los subreddits explícitamente locales (por ejemplo, r/Vancouver) pueden convertirse en foros para que las marcas establezcan conexiones auténticas con los clientes locales. TikTok también es un fuerte competidor. Un estudio de Adobe de 2024 reveló que el 64% de la Generación Z y el 49% de los millennials han utilizado TikTok como motor de búsqueda. Aunque TikTok no ofrece una búsqueda basada en mapas, su feed «Cerca» permite descubrir contenido publicado por creadores locales. Actualmente, TikTok está probando una función experimental. Con ella, las reseñas de los usuarios aparecerán en la sección de comentarios cuando el contenido contenga una etiqueta de un lugar o negocio local. De esta manera, TikTok puede apoyar el descubrimiento de marcas locales mediante una combinación de metadatos, etiquetado de ubicación y señales algorítmicas. Así mismo, las capacidades de búsqueda pagada de TikTok, en rápida evolución, también admiten la geolocalización con un nivel de detalle tan preciso como el código postal. Las diferencias generacionales en el comportamiento de búsqueda son evidentes. La generación Z suele recurrir a TikTok y Reddit en busca de inspiración y “descubrimientos”, en lugar de a Google. Los millennials combinan la búsqueda tradicional, la asistida por IA y la visual, mientras que la generación X y los boomers siguen inclinándose por Google, aunque cada vez están más abiertos a los resúmenes generados por IA. Qué buscar, aprender e incorporar Para llegar a estas diversas plataformas y audiencias se requiere contenido personalizado. Los recursos que dan prioridad al vídeo y están optimizados para TikTok, Reels y YouTube se adaptan bien al consumo de formato corto y visual. En foros como Reddit y Quora, es fundamental generar credibilidad textual a través de respuestas auténticas y coloquiales. Pinterest prospera gracias a los elementos visuales y los moodboards, mientras que las preguntas frecuentes, las guías prácticas y el contenido estructurado (con marcado de esquema) son cruciales para los motores de IA que premian la información clara y estructurada. En este panorama en constante evolución, los profesionales del marketing deben crear una especie de huella de contenido líquida, distribuida en diferentes plataformas, para garantizar su presencia allí donde los usuarios realizan sus búsquedas y donde las herramientas de IA pueden encontrarlo. A medida que las plataformas de IA resuman el contenido de las redes sociales, es fundamental que tu marca participe en esas conversaciones. Esto no solo mejora tu visibilidad, sino que también garantiza que seas las fuentes sean citadas con precisión. Estrategia 4. Adelántate al futuro de las búsquedas locales Estamos entrando en la era de los agentes, en la que los usuarios no solo buscan, sino que delegan. La función experimental «Call with AI» (Llamar con IA) de Google permite a los usuarios dejar que un asistente de IA llame a empresas locales en su nombre. Esto transforma las búsquedas, pasando de ser una tarea humana en tiempo real a un proceso asíncrono ejecutado por agentes. Qué buscar, aprender e incorporar Impactos clave: La proximidad importa menos: si la IA encuentra una oferta mejor a 20 minutos de distancia, es posible que esté dispuesto a desplazarse Aumenta la presión sobre los precios: las comparaciones de precios transparentes y las negociaciones dirigidas por la IA podrían iniciar una carrera a la baja. El “feeling” importa menos: la toma de decisiones pasa de ser emocional a transaccional. Las grandes marcas pierden influencia: sin los sesgos humanos por los logotipos o la familiaridad, las pequeñas empresas pueden competir si cumplen los criterios de decisión. Retos operativos El volumen de llamadas puede aumentar, pero el valor de las llamadas disminuye; su empresa podría recibir 100 consultas generadas por IA y solo conseguir unas pocas ventas. Las llamadas sin respuesta = ventas perdidas. Los agentes de IA pasarán rápidamente a otra cosa si una llamada no es respondida. Problemas de escalabilidad: la IA puede ponerse en contacto con 100 empresas en segundos. Los teléfonos atendidos por personal humano no pueden escalar de la misma manera. Ajustes a largo plazo Los datos de precios estructurados deben ser públicos y legibles por máquinas. La negociación entre agentes requerirá una nueva infraestructura, con bots que se comuniquen entre sí para confirmar el inventario y programar citas. La búsqueda local se vuelve asincrónica: los agentes pueden iniciar solicitudes a medianoche y completar transacciones durante el horario comercial, sin intervención humana. Búsqueda local en evolución, fundamentos duraderos Se ha producido un cambio radical en la forma en que los usuarios descubren las marcas y toman decisiones. Las empresas, especialmente las que tienen múltiples ubicaciones, deben adaptarse a un nuevo modelo híbrido en el que la visibilidad viene dictada tanto por la profundidad de la información como por la precisión local. Qué está cambiando: La IA remodela las SERP: las descripciones generales de la IA de Google y el modo IA dan prioridad a las respuestas sintetizadas y a la coincidencia de intenciones sobre los enlaces en los que se puede hacer clic, lo que reduce la visibilidad de los enlaces orgánicos. Los tipos de consultas dividen las rutas de visibilidad: las consultas informativas ahora son más propensas a activar las descripciones generales de IA, mientras que las consultas transaccionales/locales siguen favoreciendo los paquetes de mapas; rara vez aparecen ambas juntas. Las nuevas plataformas impulsan el descubrimiento: Reddit, TikTok, Perplexity y Pinterest ya no son fuentes marginales, sino que ahora son las principales herramientas de descubrimiento para las generaciones más jóvenes. Aparece la búsqueda agencial: los usuarios delegan cada vez más tareas a la IA (por ejemplo, «Llamar con IA»), lo que transforma la búsqueda de interacciones dirigidas por humanos en transacciones asíncronas entre bots. Aumenta la presión operativa: las empresas deben prepararse para el aumento de las interacciones impulsadas por la IA, la mayor competencia en los precios y la reducción de la influencia de la familiaridad con la marca o las señales emocionales. Lo que permanece igual: La relevancia y la confianza siguen siendo fundamentales: los principios de clasificación EEAT de Google siguen siendo cruciales para la visibilidad de la IA. La optimización local sigue siendo vital: para las intenciones transaccionales/locales, Maps Pack sigue siendo dominante. Los listados de empresas precisos, las reseñas y el contenido local estructurado siguen influyendo en la visibilidad. El contenido importa: el contenido informativo, estructurado y adaptado a la plataforma sigue siendo la piedra angular de cualquier estrategia de visibilidad exitosa, solo que ahora debe estar presente en múltiples canales y formatos. La credibilidad de la marca impulsa las citas: los sistemas de IA se basan en fuentes fiables, por lo que ser la «respuesta» en AIO o Perplexity depende de que se te mencione como una voz acreditada y visible en toda la web. Para prosperar en este nuevo panorama, los profesionales del marketing deben redoblar sus esfuerzos en la creación de una huella de contenido distribuido en diferentes plataformas, la optimización basada en la intención y la preparación técnica para la delegación de la IA, sin dejar de apoyarse en los fundamentos de la confianza, la relevancia y la autoridad local. En DAC, ayudamos a las marcas a potenciar su posicionamiento dentro de escenarios complejos como el actual. Definimos y desarrollamos de estrategias basadas la profundidad informativa, la precisión local y la adaptabilidad. Nuestro reciente análisis, basado en más de 700 SERP asociadas a diferentes sectores, revela cómo los resúmenes de IA y los paquetes de mapas dividen la visibilidad, y muestra el camino que deben recorrer las marcas que cuenten con múltiples ubicaciones físicas para ser relevantes. Si está listo para convertir la disrupción actual de las búsquedas en el crecimiento del mañana, tienes toda la información en nuestra investigación.