Un reciente y exhaustivo estudio realizado por la experta en SEO Lily Ray ha puesto sobre la mesa una cuestión fundamental para el futuro del posicionamiento web: cómo deciden las herramientas de inteligencia artificial qué fuentes citar. Según los datos analizados, parece existir una correlación directa entre los sitios que aparecen en los primeros puestos de Google y las referencias que luego muestran sistemas como Google Search Generative Experience (SGE) o Gemini. Esta investigación sugiere que el ecosistema de búsqueda tradicional sigue siendo el pilar básico sobre el cual se construye la visibilidad en la nueva era de la IA.
De acuerdo con el análisis publicado en su plataforma, no se trata solo de tener contenido de calidad, sino de mantener una posición privilegiada en las SERP (páginas de resultados del buscador). La fuente indica que los modelos de lenguaje tienden a apoyarse en los resultados que ya gozan de autoridad y tráfico previo. Esto implica que, lejos de desaparecer, el SEO convencional se vuelve una pieza todavía más crítica para alimentar las respuestas que los usuarios reciben directamente de los asistentes virtuales y los paneles de búsqueda generativa.
La conexión entre el ranking tradicional y las respuestas de la inteligencia artificial
Uno de los puntos más destacados por la compañía es que la mayoría de los enlaces citados en las respuestas de IA ya ocupan los diez primeros lugares en los resultados orgánicos estándar. Según los datos facilitados, existe una probabilidad significativamente mayor de que una web sea utilizada como referencia si ya aparece en la primera página de Google para esa misma consulta. Esto refuerza la idea de que la IA no busca información en el vacío, sino que utiliza el índice de Google como un filtro de confianza principal.
El estudio menciona que esta tendencia es especialmente visible en sectores donde la precisión es vital. De acuerdo con la investigación, para consultas relacionadas con temas técnicos o médicos, la IA prefiere citar dominios con una trayectoria consolidada. La fuente apunta que esto podría deberse a que los algoritmos de entrenamiento priorizan sitios con altas métricas de E-E-A-T (Experiencia, Autoridad y Confiabilidad), algo que Google lleva años perfeccionando en su motor de búsqueda tradicional.
Además, se observa que el orden de los factores sí altera el producto en este caso. Según el informe de Lily Ray, los tres primeros resultados de búsqueda tienen una presencia desproporcionadamente alta en las citas de las cajas de IA. Esto sugiere que el esfuerzo por optimizar para el «top 3» sigue siendo la estrategia más rentable para asegurar que una marca sea mencionada por los nuevos sistemas de respuesta automática que están llegando al mercado marketing digital actual.
El papel del comportamiento del usuario y los clics en la visibilidad
Otro aspecto fascinante del informe es la posible relación entre el comportamiento del usuario y la selección de fuentes por parte de la IA. Según la fuente, los datos de clics y navegación podrían estar influyendo indirectamente en qué contenidos considera la IA como «relevantes». Si una página recibe un alto volumen de tráfico y retiene a los usuarios, es más probable que el sistema la identifique como una fuente de verdad útil para resumir en sus respuestas generadas.
De acuerdo con la metodología empleada en el estudio, se analizaron miles de consultas para comparar qué sitios recibían la cita principal. Los resultados muestran que las páginas con mejor rendimiento histórico suelen ser las elegidas. Según los datos facilitados, esto crea un círculo de retroalimentación donde los sitios fuertes se hacen aún más fuertes, mientras que a las nuevas publicaciones les resulta más difícil romper esa barrera de entrada si no logran posicionarse primero en el buscador convencional.
«La inteligencia artificial no está reemplazando al buscador, está actuando como una capa superior que sintetiza lo que el buscador ya considera como lo mejor del contenido disponible en la web», afirma el análisis en relación con la dependencia de los datos de búsqueda tradicionales.
Diferencias detectadas entre distintos tipos de consultas y sectores
No todos los sectores se comportan de la misma manera según las conclusiones de Ray. En el ámbito del comercio electrónico y las comparativas de productos, la IA parece ser un poco más flexible a la hora de elegir fuentes. Según el estudio, en estos casos se valoran mucho las opiniones de usuarios reales y las reseñas detalladas, incluso si no provienen de los grandes medios de comunicación tradicionales, siempre que tengan una estructura de datos clara y legible para los bots.
Por el contrario, en las noticias de última hora, la velocidad de indexación es el factor determinante. Según la fuente, los medios que logran que Google rastree su contenido en cuestión de minutos son los que dominan las citas en los resúmenes de IA. Esto subraya la importancia de tener una infraestructura técnica sólida y un sitemap actualizado constantemente para no quedar fuera de la conversación en tiempo real que proponen herramientas como Perplexity o el propio Gemini de Google.
Las categorías que el estudio identifica como más estables son las siguientes:
- Salud y bienestar: Donde la autoridad médica es el factor decisivo para ser citado.
- Finanzas personales: Donde se priorizan fuentes oficiales o instituciones con años de trayectoria.
- Guías tecnológicas: Donde la claridad en el paso a paso ayuda a la IA a extraer fragmentos útiles.
- Turismo y viajes: Donde las experiencias locales y los datos actualizados ganan terreno sobre los contenidos genéricos.
Implicaciones para los creadores de contenido y marcas
Para las empresas que dependen del tráfico orgánico, estas revelaciones son cruciales. Según la fuente, la estrategia no debería ser «optimizar para la IA» de forma aislada, sino seguir apostando por un SEO de alta calidad. De acuerdo con la compañía, si una web pierde visibilidad en los resultados de siempre, es casi seguro que también desaparecerá de las respuestas generativas. Por tanto, la recomendación principal es no descuidar los fundamentos técnicos ni la creación de contenidos que respondan a la intención de búsqueda.
De acuerdo con los datos facilitados, también es vital trabajar la reputación de marca fuera del propio sitio web. La IA suele cruzar información de diversas fuentes, y aparecer mencionado en sitios de terceros con autoridad puede ayudar a que el sistema «confíe» más en nuestro dominio. Según la investigación, el mencionar entidades claras y utilizar un lenguaje directo ayuda a los modelos de lenguaje a procesar la información y, por ende, a incluirnos como una referencia válida en sus cuadros de diálogo.
En conclusión, el panorama digital está cambiando, pero las reglas del juego mantienen una base conocida. Según el análisis de Lily Ray, la visibilidad en la IA es un premio que se otorga a quienes ya han hecho bien sus deberes en Google. No parece haber atajos mágicos para aparecer en Gemini o SGE; el camino sigue pasando por ofrecer el mejor contenido posible y asegurar que tanto los usuarios como los buscadores entiendan por qué somos la mejor respuesta para una pregunta determinada.
El futuro del marketing de contenidos requerirá una vigilancia constante de estas métricas. Según la fuente, es probable que Google siga ajustando sus algoritmos para evitar que la IA alucine o proporcione datos erróneos, lo que reforzará aún más la necesidad de contar con fuentes verificables. Aquellas marcas que logren combinar una excelente optimización técnica con una narrativa cercana y experta serán las que lideren las búsquedas del mañana, independientemente de si el usuario hace clic en un enlace azul o lee un resumen generado automáticamente.
Fuente: https://lilyraynyc.substack.com/p/are-citations-in-ai-search-affected