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CPM rentable? ¿Debería excluirse Perplexity del seguimiento de la visibilidad de la IA?
En el mundo de la búsqueda con IA, los líderes cambian constantemente, y la pregunta de qué plataformas monitorear se vuelve crítica para los especialistas en SEO. Recientes discusiones han girado en torno a la plataforma Perplexity: ¿deberíamos seguir monitoreándola o centrarnos exclusivamente en gigantes como ChatGPT, Gemini y Claude? Analizaremos cómo los cambios en las cuotas de mercado afectan la evaluación de la visibilidad y cuánto dinero generará cada rublo gastado para entender si el CPM es rentable.

¿Perplexity realmente está perdiendo terreno?

Ross Hudgens, CEO de Siege Media, afirma que la cuota de mercado de Perplexity está disminuyendo. Incluirlo en las métricas generales junto con ChatGPT, Gemini, Claude y los productos de Google AI puede distorsionar la imagen real de la visibilidad. Hudgens insta: “Todos deberían eliminar Perplexity de sus rastreadores de LLM hoy mismo”.

Sin embargo, como muestra la experiencia, las conclusiones apresuradas pueden ser erróneas. En marzo de 2002, en la conferencia Search Engine Strategies, se discutió la reducción de los motores de búsqueda rastreados de 15 a 5. En ese momento, Google fue excluido de la lista. Esto resultó ser un grave error, ya que Google rápidamente ganó impulso. Una situación similar podría repetirse hoy.

Los datos confirman la disminución de Perplexity
- Según StatCounter, en junio de 2026, Perplexity ocupaba el 7,91% de la cuota de referencias de chatbots de IA, casi a la par con Gemini (7,94%).
- Para agosto de 2026, la cuota de Perplexity cayó al 4,31%, mientras que Gemini creció al 10,9%.
“Una pequeña cuota de mercado no siempre significa una pequeña importancia estratégica. Es como invertir en acciones: no siempre hay que mirar solo la capitalización actual, sino también el potencial de crecimiento”.

El mercado se consolida, pero no en torno a un solo líder

Los últimos datos de Similarweb de mayo de 2026 muestran el dominio de ChatGPT (53,9% de las visitas web globales entre siete grandes asistentes de IA). Gemini ocupa el 27,9%, Claude el 9,2%, DeepSeek el 4,1%, Grok el 2,4%, y Perplexity y Copilot el 1,3% cada uno.

Los cambios significativos no se produjeron en la desaparición de Perplexity, sino en la aparición de un segundo jugador fuerte. La cuota de ChatGPT en el tráfico web de chatbots de IA disminuyó del 76,4% hace un año al 52,7% en mayo de 2026. Gemini creció del 9% al 27,3%, y Claude del 1,6% al 8,9%.

Principales actores y sus ventajas
- ChatGPT: más de 900 millones de usuarios activos semanales (febrero), más de 1000 millones de usuarios activos en todos los productos (finales de julio). Esta es una enorme base de consumidores directos.
Gemini: la aplicación Gemini superó los mil millones de usuarios mensuales (agosto). Posee la distribución de Google a través de la Búsqueda, Android y todo el ecosistema de productos.
Claude: ha tomado una fuerte posición en el segmento empresarial y entre los desarrolladores. En abril, más de 100.000 clientes usaban Claude en Amazon Bedrock. Los ingresos anuales superaron los 65 mil millones de dólares (agosto).

No son tres versiones de un mismo negocio, sino tres ventajas de distribución diferentes. El mercado parece una oligopolio emergente, no una situación de “el ganador se lo lleva todo”.

Qué deben rastrear los especialistas en SEO

Google AI Overviews y AI Mode no deben considerarse como LLM comunes. Son mucho más importantes. En junio, Google informó que AI Overviews cubre a más de 2.500 millones de usuarios al mes, y AI Mode superó los mil millones de usuarios mensuales. Las consultas de AI Mode se duplicaron cada trimestre desde su lanzamiento.

Según Similarweb, AI Overviews aparecieron en el 43% de las búsquedas de Google en EE. UU. para mayo de 2026, en comparación con el 15% del año anterior. Las visitas a AI Mode crecieron de 126 millones en junio de 2025 a 279 millones en mayo de 2026.

Esto significa que Google AI es un nivel separado en el ecosistema de búsqueda dominante del mundo. Para las empresas B2B, Claude también tiene una enorme importancia, a pesar de su tráfico de consumidores relativamente pequeño. PwC, TCS y Cognizant están implementando activamente Claude en sus flujos de trabajo, capacitando a decenas de miles de empleados. Más de 1000 clientes empresariales gastan más de 1 millón de dólares anualmente en Claude.

Sistema de medición de visibilidad de IA de tres niveles

Primer nivel: Plataformas con escala y significado estratégico. Rastree ChatGPT y Gemini por separado. Agregue Claude para audiencias B2B, corporativas y profesionales.
Segundo nivel: Búsqueda de IA integrada en ecosistemas existentes. Rastree Google AI Overviews y AI Mode por separado de ChatGPT, Gemini y Claude. El objetivo es medir cómo la IA cambia el camino de búsqueda. Microsoft Copilot también puede incluirse en este nivel si la empresa tiene una presencia significativa en Microsoft 365.
Tercer nivel: Plataformas emergentes o especializadas. Esto incluye Perplexity, Grok, DeepSeek. No deben ignorarse, pero tampoco se les debe dar el mismo peso. Monitoree su visibilidad inusual, tráfico de referencia, citas y crecimiento.

No permita que los promedios oculten los datos reales

Un indicador agregado de visibilidad de LLM puede crear una falsa sensación de precisión. Por ejemplo, si una marca tiene un 40% de citabilidad en ChatGPT, un 35% en Gemini, un 30% en Claude y un 90% en Perplexity, el promedio simple será del 48,75%. Este número dice poco si Perplexity representa solo una pequeña fracción del tráfico importante para el negocio.

CPM выгодный? Стоит ли исключать Perplexity из отслеживания ИИ-видимости? — illustration 2

En lugar de preguntar “¿Cuál es nuestra visibilidad promedio en LLM?”, debe preguntar: “¿Dónde se encuentran realmente las personas importantes para este negocio con nuestra marca?”.

Para ello, es necesario combinar tres conjuntos de datos:

Alcance de la audiencia: uso, visitas, distribución por plataformas.
Visibilidad: menciones, citas, URL de referencia, consultas que las generan.
Impacto en el negocio: vincular las referencias de IA con la participación, los clientes potenciales, las ventas y otras conversiones.

Mi veredicto sobre Perplexity

Ross Hudgens tiene razón sobre el problema, pero no del todo sobre la solución. No elimines Perplexity del rastreador de LLM, sino reduce su peso. Si Perplexity genera el 1% de tu tráfico de IA, darle un 25% o 33% de peso en la evaluación de visibilidad es injustificado. Sin embargo, si representa más del 5% de las referencias, como sugiere el propio Hudgens, el argumento a su favor se vuelve más fuerte.

La trayectoria de Perplexity merece atención. El análisis de Similarweb de agosto de 2026 todavía describe a Perplexity como un actor activo en el mercado de búsqueda de IA, destacando su estrategia de no publicidad y su enfoque en suscripciones y acuerdos corporativos. Esto demuestra por qué “pequeño” e “insignificante” no son sinónimos.

Preguntas frecuentes

¿Qué CPM se considera rentable para las plataformas de IA?

El CPM rentable en plataformas de IA depende de tu público objetivo y del ROI. Si la plataforma genera clientes potenciales o ventas de alta calidad, incluso con un CPM relativamente alto, puede ser rentable. Lo principal es considerar no solo el costo por impresión, sino también la conversión.

¿Vale la pena probar hipótesis de forma económica en nuevas plataformas de IA?

Sí, la prueba de hipótesis económica en nuevas plataformas de IA es obligatoria. Así es como se puede descubrir el próximo Google. No se deben gastar grandes presupuestos en ellas, pero el monitoreo y una prueba mínima permitirán no perderse un posible avance.

¿Qué es más barato: un banner o un influencer, si se compara con las plataformas de IA?

La pregunta qué es más barato un banner o un influencer es incorrecta en el contexto de la IA. Las plataformas de IA ofrecen un tipo diferente de interacción. La comparación de precios debe hacerse a través de métricas de eficiencia: cuánto cuesta 1 millón de impresiones a través de un banner frente al precio de generar 100 videos de IA o el costo de publicar 500 videos a través de herramientas de IA. Cada canal tiene su propia economía unitaria.

¿Cómo evaluar el costo de la unicidad de un video con IA?

El costo de la unicidad de un video con IA depende de la complejidad de la tarea y de la herramienta utilizada. Es importante evaluar no solo los costos directos, sino también el tiempo que ahorrará la IA. El precio por minuto de video de IA con avatar también varía, pero a menudo resulta más rentable que el trabajo manual, especialmente en grandes volúmenes.

Conclusión

El mercado de búsqueda de IA es dinámico. Ignorar Perplexity u otras plataformas de nicho por completo significa arriesgarse a perder señales importantes. Sin embargo, darles ciegamente el mismo peso que a los gigantes es distorsionar la imagen. Un enfoque matemático para el análisis, la ponderación de las plataformas según su impacto real en el negocio y el monitoreo constante de los nuevos actores son clave para el éxito en el SEO y una estrategia de CPM rentable.

Contamos el dinero en efectivo, no solo el número de plataformas en el rastreador. No pierda de vista a los desvalidos que están ganando impulso. Quizás el próximo líder del mercado se esconda entre ellos. ¡Empiece a analizar sus datos hoy para no perderse nuevas oportunidades!

CPM rentable: Google y la IA — la gente usa ambos, no los reemplaza

En el panorama digital actual, donde la tecnología avanza a una velocidad increíble, la cuestión de cómo la inteligencia artificial (IA) afecta los métodos tradicionales de atracción de tráfico se vuelve cada vez más relevante. Esto es especialmente cierto para un indicador como el CPM rentable. Las categorías de información pierden clics, Google pierde consultas, pero retiene a la audiencia. La IA no reemplaza la búsqueda, sino que la complementa. ¿Cuánto efectivo generará esto? Calculemos.

El 95% de los usuarios de ChatGPT todavía están en Google: ¿Qué significa esto?

Según Similarweb, el 95% de los usuarios de ChatGPT continúan usando Google. Este porcentaje se mantuvo en el 95% desde septiembre de 2025 hasta mayo de 2026, aunque la afluencia a las plataformas de IA generativa creció un 70% interanual. Similarweb interpreta esto como un complemento de la IA a la búsqueda, y no como su reemplazo.

Sin embargo, un estudio de la Universidad Bocconi mostró una disminución en las consultas de búsqueda tradicionales del 9,4% entre los hogares que tuvieron acceso a ChatGPT Search. La discrepancia en los datos se explica por el hecho de que Similarweb cuenta a las personas (superposición), mientras que Bocconi cuenta las consultas por hogar. Un mismo usuario puede usar Google para mapas o iniciar sesión, y redirigir consultas específicas a ChatGPT.

¿Cómo afecta la IA al comportamiento de búsqueda?

Disminución de consultas: Los hogares que tuvieron acceso a ChatGPT Search redujeron el número de consultas de búsqueda tradicionales en un promedio de 3,14 por semana, lo que representa un 9,4% menos que el nivel pre-expansión (33,51 consultas). La disminución alcanzó el 17,0% después de 20 semanas.
Caída de referencias: La mayor caída de referencias se observó en las categorías de información: sitios académicos (-32,8%), sitios de referencia (-26,5%), sitios de desarrolladores (-15,1%), sitios de noticias (-13,4%).
Crecimiento del alcance de ChatGPT: El alcance de los hogares de Google se mantuvo estable (alrededor del 49%), mientras que ChatGPT creció del 4,6% al 7,9%.

“Cuando las personas usan nuestras funciones basadas en IA en la Búsqueda, usan la Búsqueda con más frecuencia”, — Sundar Pichai, CEO de Google.

Sin embargo, Google no proporciona datos de referencia ni datos a nivel de usuario para una verificación independiente de estas afirmaciones. Vemos un aumento en el uso de funciones de IA en Google, lo que puede reemplazar la página de resultados tradicional.

Experimento con el Modo IA: ¿Qué sucede con los clics?

Un estudio de Stephanie T. Wang y su equipo (agosto de 2024) con 1100 usuarios de Chrome mostró que, con el uso forzado del Modo IA (94,7% de las consultas a través de IA), el número de clics a sitios externos disminuyó en 18,8 puntos porcentuales.

Las sesiones de búsqueda se redujeron en aproximadamente 0,92 por día.
La duración promedio de la sesión aumentó en 0,43 minutos.
Los clics en sitios de noticias cayeron 12,5 puntos, Reddit 21,2 puntos, Wikipedia 9,9 puntos.

La era del SEO tradicional, donde el CPM es rentable y la prueba de hipótesis es barata, está quedando atrás. Hoy en día, los compradores recurren cada vez más a asistentes de IA, como ChatGPT, Gemini o Perplexity, para obtener respuestas directas a sus preguntas. Esto cambia las reglas del juego para los equipos de marketing y requiere una revisión de los presupuestos. Si su empresa no se menciona en estas respuestas de IA, está perdiendo clientes potenciales.

¿Por qué la antigua estructura de marketing no funciona?

Las estructuras tradicionales de los departamentos de marketing estaban diseñadas para el ranking en Google. Los especialistas en SEO eran responsables de las posiciones, los equipos de contenido generaban artículos basados en palabras clave y la publicidad pagada cubría las brechas del tráfico orgánico.

Todo esto asumía que el comprador vería la página de resultados y haría clic en un enlace. Sin embargo, hoy en día, muchos se saltan esta página, haciendo preguntas directamente a la IA. Por ejemplo, la consulta “el mejor software de gestión de contratos para equipos legales de medianas empresas” ahora arroja una lista de tres proveedores. Si no estás ahí, estás fuera del juego.

“Hice una pregunta: ¿qué departamento es responsable de que ChatGPT te recomiende? Nadie tenía una respuesta, porque la respuesta era: nadie.”

El ranking no garantiza la citación

Las empresas con posiciones en la primera página de Google a menudo solo se mencionan en unas pocas de las 20 respuestas de los asistentes de IA.
Uno de nuestros clientes con 14 palabras clave en la primera página de Google solo fue mencionado en 4 de las 20 respuestas de IA.
El trabajo que asegura la citación de la IA, como la creación de señales de entidad consistentes, validaciones de terceros y contenido original estructurado, a menudo no forma parte de las responsabilidades de nadie.

Dado que los presupuestos siguen la estructura organizativa, el dinero se sigue gastando en métodos que los modelos de IA ya no recompensan. La planificación con un año de antelación solo agrava el problema, fijando las viejas apuestas.

Tres cambios de roles para adaptarse a la búsqueda de IA

Probablemente no necesite nuevos empleados. Necesita tres cambios en el área de responsabilidad y una respuesta clara a la pregunta de la propiedad.

1. El líder de SEO se convierte en el líder de la búsqueda de IA

1. El SEO se convierte en gestión de entidades

Normalmente, es la misma persona. Su tarea se expande de “dónde nos clasificamos” a “dónde nos citan”. Esto significa gestionar la entidad de la marca en todos los lugares donde los modelos de IA leen información: su sitio web, LinkedIn, G2, Crunchbase, Reddit, directorios de la industria.

La fragmentación de la entidad es el problema más común. Diferentes nombres de marca, dominios, descripciones contradictorias: la IA lo percibe como varias empresas débiles en lugar de una fuerte. Un propietario puede arreglar esto en un trimestre, y casi no cuesta nada, excepto atención.

2. El equipo de contenido cambia el volumen por la evidencia

Reduzca a la mitad el calendario de publicaciones. Redirija esas horas a crear contenido que pueda ser citado por la IA: datos originales, resultados de clientes con cifras específicas, comentarios de expertos de los empleados de la empresa y páginas estructuradas para extraer afirmaciones claras.

Ocho publicaciones genéricas al mes pierden frente a un artículo con datos únicos. Evalúe al equipo no por el volumen, sino por el número de citas obtenidas y el impacto en el embudo de ventas.

3. Las relaciones públicas digitales pasan del presupuesto de marca al presupuesto de rendimiento

Los modelos de IA recompensan la coherencia de la información de fuentes independientes. Las menciones en publicaciones de la industria, plataformas de reseñas y comunidades ahora hacen el mismo trabajo que los backlinks hace una década.

Esto significa que las relaciones públicas dejan de ser un gasto “blando” que se puede recortar en un mal trimestre y se convierten en un canal de adquisición con objetivos y métricas de rendimiento trimestrales. Un CPM más barato de 50 rublos es posible a través de las relaciones públicas con métricas claras.

CPM rentable: cómo reestructurar el marketing en la era de la búsqueda por IA — ilustración 2

Matemáticas del presupuesto: cómo reasignar fondos

Consideremos un ejemplo de un cliente que gastaba $60,000 al mes en marketing. Comparación de precios antes y después de la reestructuración:

Antes de la reestructuración:

Búsqueda pagada: $30,000
Producción de contenido: $12,000
Retainer de SEO: $8,000
Marca y relaciones públicas: $5,000
Herramientas: $5,000

Después de un trimestre:

Búsqueda pagada: $24,000 (reducción del 20%, para proteger las consultas de marca y las campañas no de marca que convierten)
Contenido: $10,000 (menos artículos, pero con pruebas más sólidas)
Programa de búsqueda por IA: $10,000 (limpieza de entidades, datos estructurados, mediciones)
Relaciones públicas digitales con objetivos de citación: $10,000
Herramientas: $6,000 (se agregó un rastreador de visibilidad de IA, por ejemplo, Peec AI o Semrush AI toolkit)

No debe renunciar por completo a la búsqueda pagada. Es la fuente más pura de datos sobre la intención de compra, que son necesarios para probar los asistentes de IA. La regla es simple: mueva el 15-20% del presupuesto en el primer trimestre, luego deje que la evidencia guíe el resto. Nadie debería detener un programa pagado que funciona “por fe”.

Secuencia de acciones de 90 días

No reorganice el equipo el primer día. Primero mida, luego experimente, luego escale lo que funcione.

Semanas 1-4: Línea de base

Pruebe 20 de sus consultas de compra clave en los cuatro principales asistentes de IA.
Registre cada respuesta, cada mención, cada competidor.
Corrija la fragmentación de la entidad. Esto no cuesta nada y tiene un efecto acumulativo.

Semanas 5-8: Lanzamiento piloto

Cree un equipo pequeño: un líder de búsqueda de IA, un especialista en contenido y una parte del presupuesto de relaciones públicas, centrado en una línea de productos.
Todo lo demás funciona como de costumbre, lo que proporciona un grupo de control y tranquiliza al resto del equipo.

Semanas 9-12: Comparar y escalar

Compare el nivel de citación para las consultas de prueba, el tráfico de referencia de los asistentes de IA y el número de acuerdos entrantes que mencionaron haberlo descubierto a través de una herramienta de IA.
Mueva el presupuesto a donde apunten las pruebas. La reorganización sigue a los resultados, no al revés.

Tres errores que queman el presupuesto

Contratar a un especialista en IA antes de realizar una medición de referencia. Es imposible escribir una descripción de puesto hasta que sepa dónde están sus brechas de citación.
Recorte completo del SEO clásico. Los asistentes de IA todavía se basan en índices de búsqueda. Las páginas bien clasificadas son leídas con mayor frecuencia por los modelos. Esto es un reequilibrio, no un funeral.
Lanzar la búsqueda de IA como un proyecto secundario. Si no tiene una línea separada en el presupuesto, no tiene un propietario, y el trabajo sin un propietario no avanza. Asigne un presupuesto, incluso uno pequeño, y asigne un responsable.

Seis meses después de la reestructuración, la empresa de software mencionada pasó de tres menciones en las respuestas de IA a 12 de 20. Las solicitudes de demostración recibidas a través de los asistentes de IA ahora se rastrean en su CRM. El tamaño del equipo de marketing no ha cambiado. Solo ha cambiado la dirección de la inversión, que se alinea con el comportamiento actual de los compradores. Su estructura organizacional es una apuesta sobre cómo lo encontrarán los compradores. La mayoría de las estructuras todavía apuestan por la página de resultados de búsqueda, que cada mes es vista por menos compradores. Es hora de cambiar esa apuesta.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es el papel del especialista en SEO en la era de la búsqueda de IA?

El papel del especialista en SEO se expande: se convierte en un líder de búsqueda de IA, responsable no solo del ranking, sino también de la citación de la marca por parte de los modelos de IA en todas las plataformas y directorios relevantes. Esto incluye la gestión de la entidad de la marca y la eliminación de la fragmentación de la información.

¿Qué es más barato: un banner o un blogger?

En el contexto de la búsqueda de IA, qué es más barato un banner o un blogger es una pregunta obsoleta. Más importante es qué canal proporciona citación y pruebas para los modelos de IA. Las relaciones públicas digitales, dirigidas a obtener menciones en fuentes autorizadas, pueden ser más efectivas que la publicidad directa o los influencers, ya que la IA valora la coherencia de fuentes independientes.

¿Qué CPM se considera rentable para el marketing orientado a la IA?

Qué CPM considerar rentable ahora depende de la citación. Si obtienes un CPM más barato de 50 rublos a través de Digital PR, que lleva a menciones en respuestas de IA y, como resultado, a leads, esto es más rentable que un CPM alto en la publicidad tradicional sin tal efecto.

¿Vale la pena la IA?

Sí, vale la pena la IA si quieres seguir siendo competitivo. La búsqueda con IA no es solo una tendencia, sino una nueva realidad. Las inversiones en la adaptación de la estrategia de marketing a la búsqueda con IA permiten una prueba de hipótesis barata y aseguran la visibilidad donde se encuentran tus compradores.

¿Cómo medir la eficacia de las inversiones en la búsqueda con IA?

La eficacia se mide por varios indicadores: el nivel de citación de la marca por los asistentes de IA, el tráfico de referencia de estos asistentes y el número de transacciones entrantes que indican a la IA como fuente de descubrimiento. Estas métricas ayudan a entender cuánto dinero generará cada rublo gastado.

Conclusión

El panorama del marketing está cambiando. El enfoque se desplaza del SEO tradicional a la búsqueda con IA, donde la relación precio-resultado se evalúa por la citación y el impacto en el embudo de ventas. Redistribuye el presupuesto, cambia los roles y prueba hipótesis para mantenerte en el juego. Tu estructura organizacional debe reflejar cómo los compradores buscan y encuentran información hoy en día. Obtén más información sobre nuestra estrategia de marketing con IA.

Google contra el contenido de IA: ¿qué trajo la actualización de spam de agosto?

La reciente actualización de spam de Google de agosto parece haber tenido como objetivo combatir el contenido de IA generado masivamente para SEO. Los informes de fuentes en línea indican que parte de esta actualización estuvo relacionada con la eliminación de materiales creados por redes neuronales exclusivamente para manipular el ranking de búsqueda. Esto se alinea con el reciente trabajo de investigación de Google dedicado a identificar dicho spam, lo que es una pista importante para cualquiera que se dedique a videos de IA para publicidad o generación masiva de videos por redes neuronales.

Es importante entender: el uso de la IA por sí solo no convierte el contenido en spam. Sin embargo, cualquier material creado con el propósito de clasificar por palabras clave a menudo se encuentra en el límite entre el contenido normal y el spam. Parece que Google ha implementado nuevos mecanismos para detectar contenido generado por IA que cruza esta línea, lo que puede explicar la disminución de las posiciones de muchos sitios que utilizan activamente redes neuronales para publicidad UGC.

Impacto en el contenido generado por IA

Los expertos están discutiendo activamente las consecuencias de la actualización. Por ejemplo,

Oka Takuma (@OkaTakuma1) escribió: “En cuanto a esta actualización de spam de Google, parece que los sitios que publican contenido automáticamente con Claude Code, Codec, etc., están siendo filtrados y perdiendo posiciones en todas partes. Es posible que Google determine automáticamente dicho contenido adjuntando algún tipo de ‘crédito de IA’, similar a las imágenes o videos generados”.

También señaló que los sitios que comenzaron con la publicación manual y luego pasaron a la automatización de LLM, en algunos casos, sobreviven. Esto se explica por la confianza de dominio acumulada. Los sitios creados completamente con automatización desde cero no tienen “señales de confianza” de Google.

Revisión manual como amortiguador

Oka Takuma dio un ejemplo interesante, mencionando una revista japonesa que publica contenido generado por IA y que no se vio afectada por la actualización. La razón es simple:

“…pero hasta ahora no ha recibido ninguna sanción (naturalmente, realizamos una revisión visual manual por parte de personas antes de publicar los artículos)”.

Esto subraya la importancia del control humano, incluso cuando se utilizan tecnologías como avatares de IA con subtítulos o voces de IA. La revisión manual puede ser un salvavidas para la producción neuronal por suscripción.

No es la IA, sino el propósito de uso

Seiichi Satoweb (@seiichi_satoweb) cree que el problema no es el contenido de IA en sí, sino su producción masiva para manipular los resultados de búsqueda. Él señaló:

«Las empresas que gestionan medios deben verificar su clasificación del 18 al 21 de agosto. …Si ha bajado, creo que lo primero que hay que sospechar no es la calidad de los artículos, sino el “método de producción masiva”».

Google define el uso malintencionado de contenido generado masivamente como la creación de un gran número de páginas principalmente para manipular la clasificación de búsqueda, y no para apoyar a los usuarios. Esto es críticamente importante para aquellos que buscan producción de contenido de IA o dónde encargar servicios similares para criptomonedas.

La generación masiva de videos con redes neuronales para fines de SEO puede ser arriesgada.
Los clips de IA con reemplazo de rostro o los avatares de IA con subtítulos deben servir a un propósito real.
El enfoque en la calidad, no en la cantidad, es clave para sobrevivir en la nueva realidad de Google.

«Basura de IA» y sus consecuencias

En foros como Blackhat World, los usuarios se quejan de la proliferación de «basura de IA» en los resultados de búsqueda. Uno de los participantes escribió:

«Finalmente se dieron cuenta de que la basura de IA está invadiendo los resultados. Recientemente busqué un tutorial rápido sobre cómo cambiar la configuración en una aplicación y vi 4 sitios seguidos, claramente generados por IA para crear artículos que respondieran a esa pregunta, todos se veían exactamente iguales, con el mismo formato de IA para subtítulos y viñetas, mal espaciado entre secciones, 3 oraciones infladas a 500 palabras. Las páginas con basura de IA son las nuevas puertas de enlace, y Google está luchando por lidiar con esto».

Esto confirma que la eficacia de la IA frente al UGC real aún está en cuestión, si se trata de contenido de baja calidad. La generación de 100 videos o una cadena de producción de IA de 500 videos al día deben estar respaldadas por una estrategia de calidad, y no solo de volumen.

Google contra el contenido de IA: ¿qué trajo la actualización de spam de agosto? — ilustración 2

Nuevo sistema de Google: S-CTS

Google publicó recientemente una investigación sobre un nuevo sistema llamado S-CTS (Scalable Cluster Termination System). Este sistema está diseñado para identificar y terminar redes de spam generado por IA. Esto significa que una fábrica de videos de IA para comercio electrónico o la generación de videos a partir de texto a través de una API de generación masiva ahora están bajo un escrutinio minucioso.

Cuánto cuesta una creatividad de IA o el costo de 1 minuto de video de IA — estas métricas ahora deben evaluarse no solo desde el punto de vista de la producción, sino también desde el punto de vista de los riesgos potenciales para el SEO.

La actualización de spam de Google de agosto dejó claro que la era de la generación masiva de contenido de IA sin sentido para SEO está llegando a su fin. Ahora que el UGC de IA para proyectos de criptomonedas o la creación de anuncios de IA son cada vez más accesibles, es fundamental centrarse en la calidad, la singularidad y el valor real para el usuario. No se trata solo de que una red neuronal escriba guiones y edite, sino de que cree algo significativo y útil.

Para aquellos que desean escalar su producción de contenido, soluciones como un análogo de Synthesia deben usarse de manera inteligente y respaldadas por una estrategia que no contradiga los principios de Google. Solo así se puede lograr un éxito sostenible en un mundo donde escalar lo imposible ahora es posible, pero con un ojo puesto en la calidad.

Preguntas frecuentes

¿Qué es la “basura de IA” en el contexto de Google?

La “basura de IA” es contenido de baja calidad, generado masivamente por inteligencia artificial, creado principalmente para manipular el ranking de búsqueda, y no para proporcionar información valiosa a los usuarios. A menudo se caracteriza por frases repetitivas, formato deficiente y falta de originalidad, como en el caso de los videos de IA para publicidad, creados sin el control adecuado.

¿Cómo distingue Google el contenido de IA de calidad del spam?

Google no penaliza el uso de IA como tal. El enfoque principal está en el propósito de la creación de contenido y su valor para el usuario. Si un avatar de IA con subtítulos o la voz en off con voces de IA se utilizan para crear material útil y único que ha sido revisado por humanos, no se considera spam. El problema surge con la generación masiva de videos por redes neuronales exclusivamente para SEO sin tener en cuenta la calidad.

¿Qué es el sistema S-CTS de Google?

S-CTS (Scalable Cluster Termination System) es un nuevo sistema de Google diseñado para identificar y terminar redes que se dedican al spam generado por IA. Es una herramienta para combatir operaciones a gran escala de producción de contenido de baja calidad que utilizan la API de generación masiva para crear miles de páginas o videos.

¿Se puede usar la IA para crear contenido UGC?

Sí, se puede usar una red neuronal para publicidad UGC, pero con precaución. La clave del éxito es crear contenido valioso y único que se perciba como auténtico. La efectividad de la IA frente al UGC real dependerá de qué tan bien la IA se integre con el proceso creativo y qué tan cuidadosamente el contenido sea revisado por humanos para evitar la “basura de IA”.

26.08.2026

La IA está cambiando la búsqueda: Por qué su contenido debe dar la respuesta de inmediato

La era de las consultas fragmentadas está llegando a su fin. Los datos de un año de funcionamiento del modo de búsqueda de IA de Google muestran que los usuarios hacen preguntas completas, no fragmentos de frases. Esto es fundamental para los recortes de transmisiones y cualquier otro contenido: ahora la información principal debe estar al principio para que los algoritmos de IA puedan extraerla instantáneamente y presentarla en sus resúmenes. Si entierras la esencia en largas introducciones, tu contenido corre el riesgo de pasar desapercibido.

Evolución de la búsqueda: de las palabras clave al diálogo

Desde el lanzamiento del modo de IA, las consultas de los usuarios han cambiado drásticamente. Según Shivani Mohan, vicepresidenta de ciencia de datos de Google, el modo de IA ha alcanzado los mil millones de usuarios activos al mes. Pero no se trata solo del aumento en el número de consultas.

La longitud de las consultas se ha triplicado: La consulta promedio en el modo de IA en EE. UU. es tres veces más larga que la tradicional.
Búsqueda multimodal: Más de 1 de cada 6 consultas ahora incluye imágenes, entrada de voz o diálogo interactivo.
Crecimiento de imágenes: Las consultas basadas en imágenes crecen un 40% mensualmente.
Preguntas de seguimiento: Los usuarios hacen preguntas aclaratorias, lo que indica la profundidad de la búsqueda.

Las primeras palabras más frecuentes en las consultas del modo de IA son «qué», «cómo», «yo», «es» y «puedo». Esto demuestra una transición de la búsqueda por palabras individuales a una búsqueda orientada a tareas y preguntas, como en una conversación con una persona.

Cinco modos de comportamiento del usuario en la búsqueda de IA

Mohan destaca cinco modos principales de comportamiento del usuario, cada uno de los cuales requiere un enfoque especial para el contenido:

Explorar (Explore): Consultas abiertas para la lluvia de ideas. Crecen un 30% más rápido que el tráfico general del modo de IA.
Decidir (Decide): Consultas con palabras de comparación («cuál de», «cuál»). Crecen un 40% más rápido.
Aprender (Learn): Comprensión de nuevos conceptos y desarrollo profesional.
Crear (Create): Las consultas para crear imágenes se han triplicado desde principios de año.
Hacer (Do): Planificación (entrenamientos, viajes, presupuestos). Crecen un 80% más rápido en los últimos seis meses.

“Esto no es solo un cambio en los factores de clasificación, es una transformación del comportamiento del usuario. Si todavía construyes contenido en torno a palabras clave, este modelo está quedando obsoleto a la vista”, afirma Greg Jarboe.

Cómo adaptar la estrategia de contenido a la búsqueda con IA

Para que su contenido sea efectivo en la nueva realidad de la búsqueda con IA, siga estos cinco pasos:

1. Empiece por lo principal

Coloque la definición principal, las métricas clave o las conclusiones principales directamente en la primera oración de cada sección principal. Esto permite que los algoritmos de IA extraigan rápidamente la información necesaria.

2. Use la especificidad

Formule oraciones con nombres de marcas específicos, marcadores geográficos, fechas exactas y valores numéricos verificados. Evite las generalizaciones vagas para que su texto sea “matemáticamente legible” para los motores de búsqueda y reduzca el riesgo de “alucinaciones” de la IA.

3. Estructure para escanear

Organice el texto principal en párrafos cortos (2-3 oraciones). Después de los títulos de las secciones, use resúmenes breves, listas ordenadas o tablas estructuradas. Esto facilita la extracción de segmentos para la IA y garantiza la facilidad de lectura para las personas. Esto es especialmente importante para el corte masivo de más de 100 clips, donde cada fragmento debe ser independiente e informativo.

4. Prepare respuestas para preguntas posteriores

Si los diálogos de varios pasos crecen un 40% al mes, su contenido debe responder a la segunda y tercera pregunta que el lector hará después de la primera. Estructure el contenido largo de manera que cada sección pueda servir como respuesta a una pregunta posterior específica. Esto aumenta la probabilidad de que este “fragmento” sea emitido por el modo de IA. Para la edición de transmisiones de juegos, esto significa crear clips que respondan a preguntas específicas de los espectadores.

5. Optimice el contenido multimodal

Con el aumento de las consultas con imágenes (40% mensualmente) y la triplicación de las solicitudes de creación de imágenes, el texto alternativo, el contexto de las imágenes y la calidad del contenido visual se convierten en factores clave de clasificación. Ya no son secundarios, sino que forman parte de lo que lee el modo de IA.

Conclusión: Del “cinturón transportador” a la “producción inteligente” de contenido

El éxito en el SEO moderno no radica en inundar Internet con textos genéricos, sino en dominar la claridad estructural que proporciona un beneficio inmediato y probado tanto para los algoritmos como para los lectores. Así como los periodistas del siglo XIX se adaptaron al telégrafo, nosotros debemos repensar el enfoque de la creación de contenido para la era de la IA. La edición de transmisiones sin pérdida de calidad, la creación de momentos destacados y el recorte de 9:16 de horizontal, todo esto requiere no solo habilidades técnicas, sino también un enfoque estratégico para la presentación de la información. Recuerde que la persona que edita transmisiones ahora debe pensar como un especialista en SEO para que cada recorte de Twitch o edición de podcast en video funcione de la manera más efectiva posible para atraer a la audiencia. Contáctenos para saber cómo podemos ayudarle en esto.

Preguntas frecuentes

¿Cuánto tiempo se tarda en cortar un stream de 2 horas?

El tiempo de corte depende de la complejidad del contenido y la cantidad deseada de momentos destacados. En promedio, un corte profesional sin pérdida de calidad de un stream de 2 horas en 5-10 clips puede tardar de 1 a 3 horas, incluyendo la adición de subtítulos para los cortes y la optimización. Si necesita un corte masivo de más de 100 clips, se utilizan herramientas automatizadas, como el servicio análogo a Opus Clip, que aceleran significativamente el proceso, pero requieren una posterior edición manual.

¿Qué momentos se suelen cortar de los streams para los momentos destacados?

Para la edición de momentos destacados, se suelen cortar los momentos más emotivos, los eventos clave del juego (por ejemplo, “kills”, “winrates”), chistes divertidos, anuncios importantes, sesiones de preguntas y respuestas y fragmentos que provocan una fuerte reacción de la audiencia. El objetivo es crear cortes para TikTok de Twitch o YouTube que capten rápidamente la atención.

¿Son necesarios los subtítulos para los cortes de streams?

Sí, los subtítulos para los cortes son extremadamente importantes. Mejoran la accesibilidad del contenido, permiten ver videos sin sonido (por ejemplo, en lugares públicos) y aumentan la participación. Además, los subtítulos contribuyen a una mejor indexación del contenido por parte de los motores de búsqueda, lo cual es importante para la monetización del stream a través de los cortes.

¿Cuál es el precio por 1 hora de stream para cortar 20 clips?

El precio por el corte de 20 clips de un stream de 1 hora puede variar según la cualificación del especialista, la complejidad de la edición, la necesidad de añadir gráficos y subtítulos. Aproximadamente, el costo puede oscilar entre 1000 y 3000 rublos por hora de material original, si se trata de un trabajo de alta calidad con optimización SEO y recorte de 9:16 de horizontal para diferentes plataformas.

24.08.2026

Publicación masiva de videos: Riesgos no obvios del contenido de IA y métodos de evasión

En la era de la publicación masiva de videos y la distribución automatizada de contenido, muchas empresas confían en la generación de IA para escalar. Sin embargo, detrás de escena de esta industria se esconden riesgos que pueden anular todos los esfuerzos. Mientras que los servicios de publicación automática de videos cortos prometen una integración perfecta y ahorro de tiempo, los grandes desarrolladores de IA están comprando toneladas de libros impresos antiguos. ¿Por qué? Porque los libros impresos antes de la era del contenido “basura” poseen una calidad que es imposible de imitar.

¿Por qué los gigantes de la IA compran libros antiguos?

Calidad de los datos: Los libros publicados antes de 2022 contienen datos intactos, libres del “ruido” generado por la IA.
Evitar la “basura”: Las empresas que crean IA pagan dinero real para evitar usar su propio contenido “basura” para el entrenamiento.
Irreproducibilidad: A diferencia de las respuestas de IA, que pueden cambiar con una nueva consulta, la calidad de los libros antiguos es estable.

“Los mejores datos para entrenar IA están en el estante”, afirma ISBNdb, un corredor que suministra libros a los laboratorios de IA.

Marcado de agua de contenido de IA: Control invisible

La industria está al borde de una nueva era de control sobre el contenido de IA. El 19 de mayo (en I/O 2026), Google anunció que su sistema de marcas de agua invisibles SynthID ya ha marcado más de 100 mil millones de imágenes y videos de IA, así como alrededor de 60,000 años de audio. La verificación de estas marcas ya se está implementando en la Búsqueda de Google y Chrome.

Jugadores clave y sus compromisos:

Google: SynthID para imágenes, videos y audio.
OpenAI: Se comprometió a integrar SynthID en todas las imágenes generadas a través de ChatGPT, Codex y API.
Anthropic: A partir del 2 de agosto de 2026, los modelos de Claude incorporarán marcas de agua en el texto generado a nivel de modelo en todo el mundo.

Esto significa que cualquier publicación automática de videos cortos o texto llevará una huella invisible de origen. Incluso si utiliza un panel unificado para TikTok, YouTube, Instagram para la programación automática, su contenido puede ser marcado.

Limitaciones de las marcas de agua y métodos de elusión

A pesar de su aparente universalidad, los sistemas de marcas de agua tienen sus limitaciones:

Reescritura y traducción: La reescritura profunda o la traducción de texto reducen significativamente la precisión de la detección de marcas de agua.

Tag: seo ia

CPM rentable? ¿Debería excluirse Perplexity del seguimiento de la visibilidad de la IA?

¿Perplexity realmente está perdiendo terreno?

Los datos confirman la disminución de Perplexity

El mercado se consolida, pero no en torno a un solo líder

Principales actores y sus ventajas

Qué deben rastrear los especialistas en SEO

Sistema de medición de visibilidad de IA de tres niveles

No permita que los promedios oculten los datos reales

Para ello, es necesario combinar tres conjuntos de datos:

Mi veredicto sobre Perplexity

Preguntas frecuentes

¿Qué CPM se considera rentable para las plataformas de IA?

¿Vale la pena probar hipótesis de forma económica en nuevas plataformas de IA?

¿Qué es más barato: un banner o un influencer, si se compara con las plataformas de IA?

¿Cómo evaluar el costo de la unicidad de un video con IA?

Conclusión

CPM rentable: Google y la IA — la gente usa ambos, no los reemplaza

El 95% de los usuarios de ChatGPT todavía están en Google: ¿Qué significa esto?

¿Cómo afecta la IA al comportamiento de búsqueda?

Experimento con el Modo IA: ¿Qué sucede con los clics?

¿Qué no tienen en cuenta los datos actuales?

Conclusión: el CPM es rentable, pero ¿a dónde va el dinero?

Preguntas frecuentes

P: ¿Qué es más barato: banner o target?

P: ¿Debería invertir en IA para contenido?

P: ¿Qué CPM se considera rentable?

P: ¿Cómo afecta la IA al SEO?

CPM rentable: cómo reestructurar el marketing en la era de la búsqueda con IA

¿Por qué la antigua estructura de marketing no funciona?

El ranking no garantiza la citación

Tres cambios de roles para adaptarse a la búsqueda de IA

1. El líder de SEO se convierte en el líder de la búsqueda de IA

1. El SEO se convierte en gestión de entidades

2. El equipo de contenido cambia el volumen por la evidencia

3. Las relaciones públicas digitales pasan del presupuesto de marca al presupuesto de rendimiento

Matemáticas del presupuesto: cómo reasignar fondos

Antes de la reestructuración:

Después de un trimestre:

Secuencia de acciones de 90 días

Semanas 1-4: Línea de base

Semanas 5-8: Lanzamiento piloto

Semanas 9-12: Comparar y escalar

Tres errores que queman el presupuesto

Preguntas frecuentes

¿Cuál es el papel del especialista en SEO en la era de la búsqueda de IA?

¿Qué es más barato: un banner o un blogger?

¿Qué CPM se considera rentable para el marketing orientado a la IA?

¿Vale la pena la IA?

¿Cómo medir la eficacia de las inversiones en la búsqueda con IA?

Conclusión

Google contra el contenido de IA: ¿qué trajo la actualización de spam de agosto?

Impacto en el contenido generado por IA

Revisión manual como amortiguador

No es la IA, sino el propósito de uso

«Basura de IA» y sus consecuencias

Nuevo sistema de Google: S-CTS

Preguntas frecuentes

¿Qué es la “basura de IA” en el contexto de Google?

¿Cómo distingue Google el contenido de IA de calidad del spam?

¿Qué es el sistema S-CTS de Google?

¿Se puede usar la IA para crear contenido UGC?

La IA está cambiando la búsqueda: Por qué su contenido debe dar la respuesta de inmediato

Evolución de la búsqueda: de las palabras clave al diálogo

Cinco modos de comportamiento del usuario en la búsqueda de IA

Cómo adaptar la estrategia de contenido a la búsqueda con IA

1. Empiece por lo principal

2. Use la especificidad

3. Estructure para escanear

4. Prepare respuestas para preguntas posteriores

5. Optimice el contenido multimodal

Conclusión: Del “cinturón transportador” a la “producción inteligente” de contenido

Preguntas frecuentes

¿Cuánto tiempo se tarda en cortar un stream de 2 horas?

¿Qué momentos se suelen cortar de los streams para los momentos destacados?

¿Son necesarios los subtítulos para los cortes de streams?

¿Cuál es el precio por 1 hora de stream para cortar 20 clips?

Publicación masiva de videos: Riesgos no obvios del contenido de IA y métodos de evasión

¿Por qué los gigantes de la IA compran libros antiguos?

Marcado de agua de contenido de IA: Control invisible