El tráfico orgánico, que antes era la savia vital de muchas publicaciones online, está en declive. Los principales medios tecnológicos, como The Verge, Wired y TechRadar, han visto caer su tráfico en un 58 % desde 2024, según Nieman Lab.
La búsqueda con IA es parcialmente responsable del cambio. Cuantas más personas usan la IA para responder a sus preguntas, menos necesitan ir saltando de un sitio web a otro para obtener la información que buscan.
Según el Informe de tendencias de consumo de IA 2026 de Klaviyo, el 60 % de los consumidores a nivel global interactúa con la IA al menos semanalmente, y el 39 % de los consumidores ha comprado un producto recomendado por IA en los últimos 6 meses.
La búsqueda con IA está consolidando las fases de descubrimiento e investigación del recorrido del comprador en una sola ventana de chat. También genera una gran cantidad de datos contextuales: nuestro informe reveló que, al buscar con indicaciones de IA, el 78 % de las personas afirma que incluye contexto emocional o personal al menos algunas veces.
Para aparecer en los resultados de búsqueda con IA, tendrás que desarrollar las páginas de producto para incluir más de estas señales contextuales. Este es un momento lleno de oportunidades para adaptar tu enfoque del descubrimiento de productos teniendo en cuenta la IA.
En esta guía:
- Terminología de búsqueda con IA
- Tendencias de búsqueda de IA
- Aparecer en búsquedas con IA
¿Qué es la optimización para motores de respuesta (AEO) para el comercio electrónico?
AEO es la optimización del contenido online para que los modelos de IA incluyan tus productos en sus respuestas a las consultas.
Las respuestas generadas por IA aparecen en resúmenes de IA de Google, motores de respuesta como ChatGPT, Gemini y Claude, y asistentes de voz como Alexa o Siri.
En comparación con el SEO, donde el objetivo es posicionarse lo más alto posible en los resultados de búsqueda, el objetivo del AEO es que los modelos de IA citen tu contenido. Aunque muchas prácticas de SEO se pueden trasladar al AEO, la principal diferencia es que el contenido se optimiza para conversaciones de cola larga, en lugar de para palabras clave.
¿A qué tendencias de búsqueda con IA deberían prestar atención las marcas B2C?
La IA es donde muchas personas consumidoras empiezan a buscar productos. Al igual que las redes sociales emergentes crearon nuevos canales de descubrimiento para las marcas a principios de la década de 2000 y en la de 2010, los LLM son una oportunidad emergente para mostrar los productos de una forma nueva.
Los consumidores usan la IA para descubrir productos
Nuestro informe sobre tendencias de consumo impulsadas por IA reveló que Google y los motores de búsqueda tradicionales siguen siendo el punto de partida más común para los consumidores, pero el uso de LLM para descubrir productos está creciendo. Y, lo que es más importante, los LLM son un lugar donde las personas pueden tanto descubrir cosas nuevas como hacer cosas.
Esta tendencia es especialmente marcada entre los usuarios de alta frecuencia y alta confianza. Según nuestro informe de tendencias de consumo de IA, que definió 4 modelos de IA distintos en función de la confianza del consumidor y los niveles de uso, los entusiastas de la IA, que usan IA unas cuantas veces a la semana o más, consultan la IA más que la búsqueda tradicional, las redes sociales y su familia o amigos cuando:
- Aprender una nueva habilidad
- Encontrar ideas o inspiración
- Planificar actividades o experiencias
- Tomar decisiones importantes en la vida
- Comprender un tema complejo
Mientras tanto, el 83 % de los entusiastas de la IA afirman que, en los últimos 6 meses, la IA les recomendó un producto que no conocían y que acabaron comprando.
Incluso quienes usan la IA con menos frecuencia dicen que los LLM han influido en su proceso de compra. Por ejemplo, el 35 % de los evaluadores de IA, que por lo general confían en la IA y la usan mensualmente, dicen que la IA les ha presentado un producto sobre el que luego han seguido investigando.
Las consultas de búsqueda son más largas y específicas
La búsqueda tradicional es algo conversacional con palabras clave de cola larga, pero los LLM han extendido aún más esta tendencia. Muchos consumidores ya no buscan principalmente con palabras clave. En su lugar, buscan con frases o preguntas.
Según nuestro Informe de tendencias de consumo de IA, más de la mitad (52 %) de los consumidores utiliza consultas con un nivel de detalle moderado de 3–7 palabras con varios descriptores al buscar con IA.
La generación Z y los usuarios diarios de IA tienen un 27 % más de probabilidades que el consumidor medio de usar consultas que contengan más de 8 palabras o incluso párrafos completos.
Los LLM son un canal de descubrimiento basado en objetivos
Los consumidores también están compartiendo más contexto con la IA. Según nuestra investigación, el 78 % de las personas incluyen contexto emocional o personal al menos algunas veces cuando usan la IA. Por ejemplo, una persona puede pedir «Algo para alegrarme el día» o escribir «Quiero el regalo perfecto».
Este tipo de indicaciones reflejan un cambio hacia lo que Nekuda llama «compras basadas en objetivos». Una persona que compra basada en objetivos busca en función de algo que quiere lograr, en lugar de empezar con un producto específico en mente.
Supongamos que alguien va a ir a un festival de música dentro de unas semanas. En lugar de buscar por separado unas zapatillas cómodas, una botella de agua reutilizable, ropa adecuada para el tiempo, etc., podrían pedirle a un LLM, con un objetivo general, que les ayude a sentirse cómodos en el festival.
El modelo de IA buscaría entonces información contextual en los sitios web de las marcas para ofrecer recomendaciones de productos que cumplan el objetivo.
¿Cómo pueden las marcas aparecer en las búsquedas de IA de los consumidores?
La importancia creciente de la AEO no significa que el SEO ya no sea relevante. De hecho, ambos se complementan. Aquí es donde conviene prestar especial atención para complementar el trabajo de SEO que ya estás haciendo:
Optimiza tu tienda de comercio electrónico para la búsqueda con IA
A nivel técnico y de página, así es como puedes hacer que el contenido sea fácilmente digerible para los motores de respuesta [EN]:
- Habilita el rastreo. Configura el archivo robots.txt para permitir el rastreo por modelos de IA y cualquier red de entrega de contenido o infraestructura de alojamiento.
- Incluye información del producto clara y estructurada. Usa schema markup para ayudar a fundamentar las respuestas de los modelos de IA. Por ejemplo, crea un grafo de conocimiento de contenido que pueda señalar la relación entre páginas mediante el vocabulario estandarizado de schema.org. Los identificadores precisos como los Global Trade Item Numbers (GTINs) y los Stock Keeping Units (SKUs), junto con los datos de precios y disponibilidad, son otros tipos de información que los LLM usan para verificar los productos antes de recomendarlos.
- Añade más contexto a las descripciones de productos. Los modelos de IA prefieren el contenido en formatos de preguntas y respuestas porque así es como los compradores conversan con ellos. Tanto si publicas este contenido como artículos independientes como si lo haces en páginas de producto existentes, ve más allá de la información descriptiva y deja claro qué preocupaciones específicas aborda el producto.
- Mantén una voz de marca coherente en todos los canales. Usa un lenguaje coherente en todo el sitio y asegúrate de que todo el contenido sea claro y cohesivo. Las incoherencias dificultan la capacidad de un LLM para entender el sitio web y pueden perjudicar la autoridad de la marca.
Invierte en tipos de contenido optimizados para AEO
Los motores de respuestas buscan contexto y detalle para ofrecer a los usuarios respuestas completas a sus consultas. Mientras que el SEO se basa en palabras clave, el AEO se basa en frases completas, bloques de contenido que responden a preguntas independientes y una diferenciación clara del producto en tu categoría.
Si no sabes por dónde empezar para cumplir estos requisitos, aquí tienes algunos tipos de contenido optimizados para la AEO que pueden ayudarte a conseguirlo:
- Reseñas de clientes y UGC: Para abordar las preocupaciones específicas de los compradores, los rastreadores de IA analizan todas las reseñas de productos disponibles en busca de información contextual. Incentiva reseñas detalladas o contenido generado por usuarios (UGC) [EN] con encuestas que hagan preguntas específicas y descuentos que fomenten reseñas más largas y fotos reales de clientes.
- Preguntas frecuentes detalladas: las preguntas frecuentes optimizadas para AEO ofrecen más contexto y pueden incluir más preguntas «atípicas» que las preguntas frecuentes típicas. Herramientas como Semrush pueden ayudarte a analizar dónde se cita la marca en las respuestas, lo que puede orientar las preguntas que incluyes en las preguntas frecuentes.
- Guías de compra: las guías de compra que ayudan a los clientes a orientarse en una categoría de productos específica pueden indicar la autoridad de tu marca y posicionar tus productos dentro de tu categoría. Considera las guías de compra AEO-friendly como la fuente definitiva de datos contextuales, que pueden alimentar respuestas a consultas de compra basadas en objetivos.
- Contenido comparativo: el contenido comparativo también ayuda a los LLM a entender dónde encaja tu producto dentro de tu categoría, para que puedan promocionarlo cuando se les dé el contexto adecuado. Publica recursos que sopesen los pros y los contras de distintos productos en relación con las preocupaciones de los usuarios, como: «Cómo afectan los exfoliantes AHA, BHA y PHA a los tipos de piel seca».
- Listas y recopilaciones: prioriza las listas que aborden inquietudes contextuales. «Las mejores zapatillas de running para problemas de rodilla» y «tipos de combustible energético para correr largas distancias» son más útiles para el AEO que «las mejores zapatillas de running» y «tipos de combustible energético», que funcionan mejor para el SEO tradicional.
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