Las empresas que dependen de que las personas hagan clic para llegar a páginas web han enfrentado dos años difíciles. Pew Research Center analizó el comportamiento de navegación de 900 adultos en EE. UU. y encontró que, cuando Google muestra un resumen de IA, los usuarios hacen clic en un resultado de búsqueda tradicional solo el 8% de las veces, aproximadamente la mitad de la tasa del 15% registrada cuando no aparece ningún resumen. Los enlaces citados dentro de las respuestas de IA tienen un desempeño aún peor: reciben clics solo alrededor del 1% de las veces.

El impacto en los editores ha sido significativo. Datos de Chartbeat reportados por Axios mostraron que las vistas de página provenientes de Google Search cayeron 34% en su red de editores entre diciembre de 2024 y diciembre de 2025. Los editores pequeños han perdido cerca del 60% de su tráfico de referencia desde búsquedas en dos años. El tráfico orgánico de búsqueda de Business Insider cayó 55% en tres años, y algunos editores más pequeños ya cerraron. Mientras tanto, las referencias de chatbots aún representan menos del 1% de las vistas de página de los editores, pese a crecer más de 200% en un año.

La explicación común en los círculos editoriales ha sido que la IA está matando la web. Los desarrollos recientes sugieren que la situación es más compleja.

Las máquinas están leyendo más de la web

El informe 2026 Generative AI Landscape de Similarweb indica que, aunque las plataformas de IA envían menos personas a páginas web en relación con la cantidad de respuestas que generan, los propios sistemas de IA están consumiendo contenido web a un ritmo acelerado al buscar en la web en nombre de los usuarios para responder sus preguntas. La proporción de respuestas de ChatGPT que contienen citas web en vivo creció más de cinco veces en menos de un año, hasta alcanzar el 6.8% de todas las respuestas en mayo de 2026. En algunas categorías, incluido viajes, la cifra llega al 22.6%.

Todos los principales productos de búsqueda con IA recuperan páginas en vivo de índices de búsqueda y sintetizan respuestas a partir de ellas. Como resultado, la calidad de las respuestas generadas por IA depende directamente de la salud de la capa de contenido subyacente. Lily Ray, VP de SEO y búsqueda con IA en Amsive, dijo en el informe de Similarweb que cuando cae la visibilidad orgánica, también cae la visibilidad en búsqueda con IA, porque es menos probable que los modelos encuentren ese contenido.

Esa dinámica ha producido un ciclo de retroalimentación difícil. Las respuestas de IA se construyen sobre una cadena de suministro de información cuyo modelo de financiamiento, los clics respaldados por publicidad, está siendo debilitado en gran medida por las propias respuestas de IA. Para los editores, el problema no es solo el alcance de audiencia, sino también si las páginas que leen las máquinas aún pueden sostener el reporte, las reseñas, las guías y el material de referencia en los que esas máquinas se apoyan. Una pregunta central para la viabilidad continua de la web abierta es si puede funcionar un modelo de negocio alternativo, y cuál sería ese modelo.

Una economía de reemplazo se está formando dentro de las interfaces de chat

Los primeros datos apuntan hacia dónde podrían dirigirse los patrones de tráfico. Después de la actualización de búsqueda de ChatGPT del 7 de mayo, que introdujo enlaces destacados y clicables a marcas dentro de las respuestas, el tráfico de referencia desde ChatGPT aumentó 157% en una semana. La composición de ese tráfico también cambió: la proporción de referencias que llegaban a páginas de inicio se duplicó con creces, de aproximadamente 25% a casi 60%.

La búsqueda tradicional normalmente enviaba a los usuarios a artículos específicos y páginas profundas conectadas con consultas específicas. Las referencias de IA envían cada vez más a un visitante previamente informado a la puerta de entrada de una marca. El chatbot realiza el proceso de investigación y comparación, y la persona llega con más contexto. Los datos de Similarweb muestran que las marcas recomendadas por IA reciben entre dos y cuatro veces más visitas posteriores que los competidores que no fueron recomendados.

La publicidad está empezando a seguir ese comportamiento. Los resultados patrocinados aparecieron en el 26% de las conversaciones de ChatGPT en escritorio en EE. UU. en junio de 2026, frente al 14% un mes antes, según los datos de inteligencia publicitaria de Similarweb. Dos tercios de esos anuncios aparecen después del segundo prompt y se segmentan con base en el contexto conversacional, no en una palabra clave. Las tasas de clic rondan el 0.50%.

La subasta tradicional de palabras clave de los motores de búsqueda está siendo desafiada por un modelo diferente: colocación pagada dentro de una conversación, segmentada mediante contexto acumulado. Eso crea un desafío directo al sistema de subastas que Google ha operado y dominado durante dos décadas.

Google enfrenta la disrupción mientras participa en ella

Google es tanto el actor establecido que está siendo disruptido como uno de los mayores participantes en el cambio. AI Overviews aparece ahora en una proporción creciente de búsquedas de Google, superando el 40% para mayo de 2026, según Similarweb. Las visitas al modo conversacional AI Mode de Google también han aumentado de forma sostenida desde su lanzamiento. En lugar de ceder la categoría, Google está canibalizando parte de su propia economía basada en clics.

El negocio principal de Google ya estaba bajo presión. eMarketer proyecta que la participación de Google en la publicidad de búsqueda en EE. UU. caerá por debajo del 50% en 2026, la primera vez desde aproximadamente 2004. La mayor porción de la participación perdida está yendo a Amazon, cuyas búsquedas de productos patrocinados cuentan como publicidad de búsqueda y crecen tres veces más rápido que las de Google. Los anuncios conversacionales siguen siendo hoy una parte pequeña del mercado, pero abren un segundo frente competitivo en un negocio donde Google ha mantenido durante mucho tiempo una posición dominante.

Cambios estructurales adicionales también están afectando a Google. Un tribunal federal emitió sentencia final en el caso antimonopolio de búsqueda del DOJ en diciembre de 2025, imponiendo remedios que prohíben acuerdos exclusivos de configuración predeterminada y exigen que Google comparta datos de búsqueda con competidores calificados. Google apeló en enero de 2026, mientras que el DOJ presentó una apelación cruzada en busca de remedios más estrictos. Independientemente de cómo se resuelvan las apelaciones, el arreglo que convirtió a Google en el peaje de facto de la web mediante configuraciones predeterminadas generalizadas y un índice cerrado está cambiando a medida que emerge la publicidad conversacional.

El panorama competitivo resultante es nuevo. OpenAI, Google, Perplexity y Microsoft compiten ahora no solo por usuarios, sino también por la demanda publicitaria que financió la web abierta. Ninguno de ellos, incluido Google, controla la nueva superficie de la misma forma en que Google controlaba la búsqueda tradicional.

El impacto de la publicidad conversacional en la web abierta sigue siendo incierto

Sigue siendo incierto si el nuevo modelo ayudará o perjudicará a la web. La web como destino de atención humana se está reduciendo, y los editores financiados por publicidad construidos para ese entorno enfrentan una presión seria. Al mismo tiempo, la web como sustrato legible por máquinas se está volviendo más importante, mientras se forma una nueva economía de referencias y publicidad que dirige valor hacia las marcas en lugar de hacia las páginas de contenido.

Los editores pueden tener una capacidad limitada para influir en el resultado. Ahrefs, al analizar más de mil millones de puntos de datos en sus estudios, encontró que el 67% de las fuentes más citadas por ChatGPT son entidades sobre las que los especialistas en marketing no pueden influir. Wikipedia por sí sola representa casi el 30%. Ahrefs también encontró que el 28.3% de las páginas más citadas por ChatGPT tienen cero visibilidad orgánica en Google, lo que sugiere que la capa de recuperación está solo parcialmente conectada con la búsqueda tradicional y complica la suposición de que el éxito en SEO se traduce directamente en visibilidad en IA.

Esa distinción importa para cualquier empresa que intente entender si la visibilidad en sistemas de IA puede reemplazar el tráfico de búsqueda perdido. Ser citado como evidencia, ser recomendado como marca y recibir una referencia humana se están convirtiendo en resultados separados, en lugar de distintos puntos del mismo embudo de búsqueda.

Los sitios web se están descubriendo de una forma diferente

Tres conjuntos de datos independientes indican que, en el entorno emergente, las páginas que citan los sistemas de IA y las páginas a las que envían humanos suelen ser páginas diferentes que cumplen propósitos distintos. Eso representa un cambio importante, mientras muchos equipos siguen optimizando para el modelo de búsqueda anterior.

Los datos de Similarweb muestran que el 65% de las URL citadas por ChatGPT están ubicadas a dos o tres carpetas de profundidad dentro de un sitio, mientras que el 58.8% del tráfico de referencia llega a páginas de inicio. Ahrefs encontró una división similar en sus propios análisis: más del 80% de su tráfico de referencia de IA va a su página de inicio, páginas de producto y herramientas gratuitas, en lugar de a su amplio contenido editorial. Un análisis de Previsible de 6.77 millones de sesiones referidas por IA identificó un tercer destino: el 28.8% de las referencias de ChatGPT llegan a páginas de búsqueda interna del sitio, una superficie de navegación que muchos editores han descuidado durante mucho tiempo porque las búsquedas de Google cumplían antes ese papel.

Las organizaciones que evalúan este cambio pueden empezar auditando los patrones de tráfico de búsqueda. Eso incluye revisar registros de referencias de IA y datos de citas disponibles, y luego mapear qué páginas se citan como evidencia frente a las páginas por las que realmente entran los visitantes. Si los datos reflejan el nuevo patrón, surgen varias prioridades.

Las páginas profundas, documentación, comparaciones y benchmarks deberían estructurarse para ser citables, con afirmaciones específicas, encabezados claros y URL descriptivas. Ahrefs encontró que las páginas con slugs de URL en lenguaje natural son citadas a una tasa de 89.78%, frente al 81.11% de las páginas que no los tienen.

Las páginas de inicio también deberían diseñarse para visitantes que llegan con contexto desde una conversación, en lugar de hacerlo desde un enlace azul tradicional. Es posible que esos visitantes ya sepan que el sitio ofrece lo que necesitan, por lo que la página debería ayudarlos a llegar rápidamente al destino relevante.

La búsqueda interna, a menudo una función subestimada en muchos sitios, también se está convirtiendo en una superficie de adquisición que podría justificar una inversión significativa en experiencia de usuario.

Mucho sigue siendo incierto o está en cambio. Pero las fuentes independientes que analizan esta transformación apuntan al mismo cambio subyacente: la economía del clic no está regresando a su forma anterior, y las organizaciones que aprendan a ser citadas por máquinas y a convertir a los humanos que esas máquinas envían estarán mejor posicionadas para la próxima versión de la web.