Resumen ejecutivo
La forma en que las personas encuentran marcas ha cambiado. No en teoría —en la práctica, a escala, en todos los sectores—.
En 2024, la búsqueda con IA era una novedad. En 2025, se convirtió en un hábito. En 2026, es infraestructura. Cientos de millones de personas ahora piden a las plataformas de IA recomendaciones de productos, comparaciones de servicios y evaluaciones de marcas antes de escribir una consulta en un motor de búsqueda tradicional. Algunos nunca visitan un motor de búsqueda en absoluto.
Este informe examina cómo se ve ese cambio en la práctica. Nos basamos en datos de plataformas reportados públicamente, encuestas publicadas y patrones observados a través de la monitorización de consultas relacionadas con marcas en siete grandes plataformas de IA: ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude, DeepSeek, Grok y Google AI Overviews.
La imagen es clara. La búsqueda con IA no está reemplazando a la búsqueda tradicional. Se está superponiendo a ella, capturando las consultas donde los usuarios quieren respuestas —no enlaces—. Y las marcas que aparecen en esas respuestas están ganando una parte desproporcionada de atención y confianza.
Lo que sigue es una visión plataforma por plataforma de dónde se encuentra la búsqueda con IA hoy y qué significa para cualquier marca que dependa de ser encontrada.
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Crecimiento de la búsqueda con IA: los números que importan
El crecimiento de la búsqueda con IA ya no es especulativo. Las principales plataformas han publicado suficientes datos para dibujar una imagen clara.
ChatGPT: 400 millones de usuarios activos semanales
OpenAI anunció en febrero de 2025 que ChatGPT había alcanzado 400 millones de usuarios activos semanales. Esa cifra representaba una duplicación respecto a los 200 millones reportados a mediados de 2024. A principios de 2026, las estimaciones del sector basadas en datos de descargas de aplicaciones, uso de la API y declaraciones públicas de OpenAI sugieren que la plataforma ha continuado creciendo, aunque la empresa no ha publicado una cifra actualizada de usuarios activos semanales desde ese anuncio de febrero.
Lo que importa más que la cifra principal es el tipo de uso. ChatGPT ya no es principalmente una novedad o un asistente de código. Una proporción creciente de sesiones implica investigación de productos, comparaciones de marcas y solicitudes de recomendaciones. Cuando un usuario pregunta "¿cuál es el mejor CRM para un equipo de 10 personas?" y obtiene una respuesta detallada que nombra marcas específicas, eso es descubrimiento de marcas ocurriendo completamente fuera de Google.
Perplexity: más de 100 millones de consultas por semana
Perplexity reportó haber superado las 100 millones de consultas de búsqueda por semana a finales de 2024, posicionándose como la alternativa nativa de IA a la búsqueda tradicional. A diferencia de ChatGPT, Perplexity está construido específicamente como una herramienta de búsqueda. Cada consulta recupera datos web en vivo y cita sus fuentes con enlaces clicables.
Para las marcas, Perplexity representa algo inusual: una plataforma de IA que en realidad envía tráfico de vuelta a su sitio. Si se cita su contenido, los usuarios pueden hacer clic para entrar. Esto hace que la tasa de citación en Perplexity sea una de las métricas más accionables en la monitorización de visibilidad de IA.
Google AI Overviews: más de 100 países, miles de millones de usuarios
Google comenzó a desplegar AI Overviews en Estados Unidos a mediados de 2024 y se expandió a más de 100 países a finales de 2025. Dado que AI Overviews aparece dentro de Google Search mismo —no como un producto separado—, su alcance es enorme. Se sitúa en la parte superior de las páginas de resultados, por encima de los enlaces azules tradicionales, para una proporción significativa y creciente de consultas.
Google declaró en I/O 2025 que AI Overviews estaba apareciendo para un porcentaje significativo de consultas de búsqueda. Los análisis del sector de múltiples firmas de investigación de SEO estiman que entre el 20 % y el 40 % de las consultas informativas ahora activan un AI Overview, aunque la cifra exacta varía por vertical y geografía.
La implicación es directa: incluso si posiciona en la página uno de Google, un AI Overview puede empujar su listado orgánico por debajo del pliegue. Ser citado dentro del AI Overview se vuelve tan importante como el propio posicionamiento.
Gemini, Claude, DeepSeek, Grok
Las plataformas restantes aportan un volumen creciente pero más difícil de cuantificar. Gemini está integrado en todo el ecosistema de productos de Google —Android, Workspace, Search—, dándole una distribución que otras aplicaciones de IA independientes no pueden igualar. Claude ha construido una base de usuarios fiel entre profesionales que valoran las respuestas detalladas y cuidadosas. DeepSeek ganó rápida adopción en comunidades técnicas y de investigación, particularmente en Asia. Grok, integrado en X (antes Twitter), tiene acceso único a datos sociales en tiempo real.
Ninguna de estas plataformas ha publicado números de usuarios con la especificidad de OpenAI o Perplexity. Pero su impacto colectivo es visible en los datos de monitorización: las marcas que se mencionan en las siete plataformas tienen perfiles de visibilidad significativamente diferentes de las marcas que aparecen solo en una o dos.
La conclusión no es sobre ninguna plataforma individual. Es sobre el agregado. La búsqueda con IA, en todas las plataformas combinadas, se ha convertido en un canal de información principal para cientos de millones de personas. Cualquier estrategia de marca que ignore este canal está operando con un punto ciego serio.
Cómo está cambiando el comportamiento del usuario
El crecimiento de la plataforma le dice cuántas personas usan la búsqueda con IA. Los datos de comportamiento le dicen cómo la usan. Los patrones de comportamiento son donde viven las implicaciones reales.
El cambio hacia la investigación primero
Múltiples encuestas publicadas de 2025 y principios de 2026 apuntan a un patrón consistente: los usuarios están empezando su investigación en plataformas de IA antes de visitar un motor de búsqueda. Esto es más pronunciado para decisiones complejas y multifactoriales —elegir software, comparar proveedores de servicios, evaluar productos con muchas variables—.
El razonamiento es intuitivo. La búsqueda tradicional devuelve diez enlaces y pide al usuario que haga clic, lea y sintetice. La búsqueda con IA devuelve una respuesta sintetizada. Para un usuario que intenta decidir entre cuatro herramientas de gestión de proyectos, obtener una comparación lado a lado de ChatGPT en 30 segundos es más eficiente que abrir cinco pestañas de los resultados de Google y leer cada reseña por separado.
Esto no significa que los usuarios hayan abandonado Google. La mayoría lo sigue usando, especialmente para consultas de navegación, consultas transaccionales y búsquedas locales. Pero la capa informativa y comparativa —la parte donde se forman opiniones y se hacen listas cortas— está migrando a la IA.
El factor de confianza
Hay una realidad incómoda en estos datos. Los usuarios confían más en las respuestas de IA de lo que probablemente deberían. Las encuestas publicadas muestran consistentemente que una proporción significativa de usuarios de IA acepta las recomendaciones generadas por IA sin verificarlas a través de fuentes adicionales.
Para las marcas, esto va en ambas direcciones. Si una plataforma de IA le recomienda, es probable que el usuario actúe en consecuencia. Si recomienda a un competidor, el usuario puede no evaluarle nunca. La respuesta de IA no es el comienzo de un proceso de investigación para muchos usuarios. Es todo el proceso.
Tipos de consultas que se mueven a la IA
No todas las consultas están migrando por igual. Basándose en los datos públicos disponibles y los patrones observados, aquí es donde la búsqueda con IA es más fuerte:
- Consultas de comparación ("X vs Y", "mejor X para Y") — la IA destaca en sintetizar comparaciones multifactoriales
- Consultas de recomendación ("¿qué debería usar para...?") — la IA proporciona respuestas opinadas y específicas
- Consultas de explicación ("¿cómo funciona X?") — la IA entrega explicaciones estructuradas y legibles
- Consultas de investigación ("¿cuáles son las opciones para...?") — la IA agrega y resume más rápido que la búsqueda manual
La búsqueda tradicional mantiene el dominio para:
- Consultas de navegación ("iniciar sesión en [marca]") — los usuarios quieren una URL específica
- Consultas transaccionales ("comprar [producto]") — los usuarios quieren completar una compra
- Consultas locales ("restaurantes cerca de mí") — la búsqueda tradicional tiene datos locales más ricos
- Noticias de última hora — la búsqueda tradicional indexa noticias más rápido que la mayoría de las plataformas de IA
Las consultas que se mueven a la IA son aquellas donde ocurre el descubrimiento de marcas. Alguien que pregunta "mejor CRM para pequeñas empresas" está formando una lista corta. Alguien que pregunta "mejores zapatillas de correr por debajo de 150 $" está reduciendo opciones. Estos son los momentos que determinan qué marcas se consideran. Y cada vez más, estos momentos ocurren dentro de una conversación con IA.
Impacto en el descubrimiento de marcas
El cambio del descubrimiento en resultados de búsqueda al descubrimiento en respuestas de IA cambia tres dinámicas sobre cómo se encuentran las marcas.
De diez opciones a dos o tres
Una página de resultados de Google muestra diez listados orgánicos más anuncios. Un usuario que escanea esa página evalúa múltiples opciones. Una respuesta generada por IA típicamente nombra de dos a cuatro marcas. A veces solo una. El efecto de estrechamiento es drástico.
Estar "en la conversación" importa más que nunca. En Google, posicionar octavo todavía le da algo de visibilidad. En una respuesta generada por IA, no hay octava posición. O es mencionado o está ausente. La competencia es por la inclusión, no por el ranking.
Del click-through al trust-through
El descubrimiento tradicional de marcas sigue un camino: buscar, hacer clic, evaluar, decidir. El descubrimiento de marcas con IA a menudo comprime esa secuencia. El usuario pregunta, la IA responde, el usuario confía en la respuesta. Puede que no haya ningún clic en absoluto. La marca fue "descubierta" dentro de una conversación, no en un sitio web.
Esto cambia lo que cuenta como visibilidad. Si su marca fue mencionada favorablemente en 500 conversaciones de IA hoy pero ninguno de esos usuarios visitó su sitio web, ¿aumentó su visibilidad? Sí, aumentó. Aunque su panel de analíticas no muestre nada.
Las marcas que ganan en la búsqueda con IA no siempre son las que tienen los mejores sitios web, los más backlinks o la mayor autoridad de dominio. Son las que la IA conoce, en las que confía y que recomienda. La autoridad de entidad, los datos estructurados y la citabilidad del contenido impulsan esto —no solo las señales tradicionales de SEO—.
De posicionamientos estables a menciones volátiles
Los posicionamientos de Google son relativamente estables. Una página que posiciona tercera hoy probablemente posicionará tercera mañana. Las respuestas de IA son volátiles. La misma consulta hecha el lunes y el jueves puede producir diferentes menciones de marca. Una actualización del modelo puede cambiar las recomendaciones de la noche a la mañana. Un competidor que publica nuevo contenido fuerte puede desplazarle en días.
Esta volatilidad hace que la monitorización no sea negociable. Sin un seguimiento diario, no tiene idea de si la visibilidad de la semana pasada sigue intacta. Las marcas que monitorizan a diario captan los cambios temprano. Las marcas que comprueban mensualmente descubren los problemas después de semanas de pérdidas invisibles.
Panorama de visibilidad plataforma por plataforma
Cada plataforma de IA genera recomendaciones de marca de forma diferente. Entender estas diferencias importa para saber dónde invertir sus esfuerzos de optimización.
ChatGPT
La plataforma más grande por volumen de usuarios. ChatGPT extrae de sus datos de entrenamiento y, cuando la navegación está activada, de la recuperación web en vivo. Las marcas con presencia web amplia —menciones en sitios autoritativos, entradas fuertes en bases de conocimiento, productos bien documentados— rinden mejor. ChatGPT tiende a recomendar marcas establecidas para consultas generales y puede hacer aflorar marcas nicho cuando la consulta es lo suficientemente específica.
Perplexity
La plataforma más transparente para el descubrimiento de marcas. Perplexity cita cada fuente que utiliza, por lo que puede rastrear exactamente por qué se mencionó una marca. Favorece la investigación original, los datos primarios y el contenido de sitios que se actualizan con frecuencia. Las marcas que publican datos únicos o guías en profundidad son citadas desproporcionadamente en Perplexity en comparación con las marcas que solo tienen páginas de marketing.
Google AI Overviews
Vinculado al ecosistema de Google Search. AI Overviews extrae principalmente de páginas que ya posicionan bien orgánicamente, pero también pondera los datos estructurados, el formato del contenido y con qué directez una página responde a la consulta. Una página que posiciona número uno pero que no responde directamente a la pregunta puede ser saltada en favor de una página mejor posicionada que sí lo hace.
Gemini
El asistente de IA independiente de Google comparte fuentes de datos con AI Overviews pero genera respuestas más largas y conversacionales. Su integración en Android y Google Workspace le da un amplio alcance a través de dispositivos y casos de uso. Una fuerte presencia en Google Search ayuda, pero Gemini también considera los datos estructurados y la claridad de entidad de forma independiente.
Claude
Construido por Anthropic, Claude depende más de los datos de entrenamiento que de la recuperación web en vivo para la mayoría de las interacciones. La visibilidad en Claude depende de la presencia de su marca en conjuntos de datos disponibles públicamente hasta el corte de entrenamiento. Entradas fuertes en Wikipedia, documentación conocida y menciones en publicaciones ampliamente indexadas impulsan la visibilidad en Claude. Popular entre profesionales e investigadores, lo que lo hace importante para las marcas B2B.
DeepSeek
Una base de usuarios técnica que valora la profundidad y la precisión. Las marcas de tecnología, herramientas para desarrolladores e investigación se benefician más. La plataforma favorece el contenido con detalle técnico: benchmarks, metodología, documentación. El contenido de marketing sin sustancia no rinde bien aquí.
Grok
Integrado con X (antes Twitter), Grok se nutre de datos de redes sociales en tiempo real junto con sus datos de entrenamiento. Las marcas con presencias activas y comprometidas en X tienen más probabilidades de ser mencionadas. La estrategia de redes sociales se traduce directamente en visibilidad en Grok —una de las pocas plataformas de IA donde esa conexión es tan directa—.
Qué deberían hacer las marcas ahora
Los datos apuntan en una dirección: la búsqueda con IA es un canal importante y creciente para el descubrimiento de marcas, y las marcas sin visibilidad de IA están perdiendo terreno que no pueden medir con analíticas tradicionales.
Este es un marco práctico.
1. Audite su visibilidad de IA actual
Antes de optimizar, sepa dónde se encuentra. Consulte el nombre de su marca y sus categorías de producto clave en las siete plataformas de IA. Note dónde aparece, dónde no, qué dice la IA sobre usted y cómo se comparan los competidores en las mismas respuestas. Hágalo de forma sistemática. Las respuestas de IA cambian con frecuencia, por lo que una cadencia diaria o semanal es necesaria para obtener datos accionables.
2. Arregle las barreras técnicas
Compruebe su robots.txt para el acceso de los rastreadores de IA (GPTBot, PerplexityBot, ClaudeBot, Google-Extended). Añada un archivo llms.txt a la raíz de su dominio. Implemente datos estructurados: esquemas Organization, Product, FAQ y Article. Asegúrese de que su sitio cargue rápidamente y se renderice sin JavaScript. Estas correcciones eliminan las barreras que impiden que las plataformas de IA siquiera vean su contenido.
3. Construya autoridad de entidad
Los modelos de IA piensan en entidades, no en palabras clave. Su marca necesita ser una entidad bien definida en toda la web: nombre, descripción e información de producto consistentes en su sitio, listados de directorios, plataformas de reseñas y bases de conocimiento. Las señales de entidad fuertes hacen que las plataformas de IA tengan más confianza en mencionarle y recomendarle.
4. Cree contenido que la IA pueda citar
Reestructure el contenido clave para la recuperación por IA. Comience las secciones con respuestas directas. Incluya datos específicos y afirmaciones concretas. Escriba párrafos autocontenidos que tengan sentido si se extraen del contexto. Añada secciones de FAQ con marcado de datos estructurados. Esto no es una estrategia de contenido diferente —es una capa estructural sobre contenido bueno—.
5. Monitorice continuamente
La visibilidad de IA no es una métrica de "configurar y olvidar". Las respuestas cambian a medida que los modelos se actualizan, los competidores optimizan y las plataformas evolucionan. La monitorización diaria en las siete plataformas le da el bucle de retroalimentación necesario para mantener y hacer crecer su visibilidad a lo largo del tiempo.
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