¿Responden igual los motores de búsqueda basados en IA ante una misma consulta? Un análisis

Con tantas opciones de motores generativos, cada uno tiene sus favoritos y se decanta por uno u otro. Tanto si eres un usuario habitual de la búsqueda con IA como si eres un principiante, seguro que tienes una plataforma hacia la que te inclinas: quizá te guste la exhaustividad de ChatGPT o las frecuentes citas de Perplexity. 

Pero eso nos lleva a preguntarnos: ¿tendrás la misma experiencia con tu motor de búsqueda de IA preferido que tienen otros con su herramienta generativa favorita?

Si se parece en algo a la experiencia de mi compañero de trabajo, la respuesta es no realmente.

Cuando se me ocurrió la idea de escribir una entrada de blog sobre cómo responden los motores de búsqueda basados en IA a la misma consulta, a ella se le ocurrió inmediatamente una historia. 

Cuando empezó a explorar diferentes herramientas de IA generativa, eligió tres de ellas y les pidió que la convirtieran en un personaje de «Peanuts». Les introdujo la misma indicación y les pidió que hicieran su magia.

Dos de ellos lo hicieron. El otro… bueno… lo intentó.

Huelga decir que una de estas cosas no es como las demás. Una de estas cosas simplemente no encaja.

Así que eso me convenció: tenía que ponerme manos a la obra y ver cómo los distintos motores generativos generaban respuestas a la misma consulta. Y aunque los hallazgos que descubrí no son tan divertidos como la imagen de arriba, sí que revelaron algunos datos interesantes sobre cómo los motores de búsqueda basados en IA generan respuestas a las consultas.

En esta guía:

• Comprender los motores generativos
• Antecedentes de este estudio
• Cómo generan respuestas los motores de búsqueda basados en IA generativa ante las mismas consultas
• Conclusiones generales de este estudio sobre las respuestas generadas por IA

Comprender los motores generativos

Todos los motores generativos tienen una estructura de funcionamiento similar, pero no idéntica. En general, todos se entrenan con un conjunto de datos y utilizan estrategias de decodificación para descifrar la información y generar respuestas. Todos recurren a la ingeniería de prompts, que determina qué información aparece en la respuesta.

Pero en lo que difieren es en cómo se construyen los componentes dentro de esa estructura. Por ejemplo, es posible que ChatGPT se haya entrenado con un conjunto de datos completamente distinto al de Claude. Claude puede emplear estrategias de decodificación diferentes a las de Gemini. Así pues, aunque son similares en su estructura básica, la forma en que se construye esa estructura varía entre los distintos motores generativos.

Por lo tanto, estos motores no ofrecen respuestas idénticas. Lo que nos lleva a preguntarnos: ¿en qué se diferencian las respuestas de los motores generativos más populares?

Antecedentes de este estudio

Para analizar la cuestión que nos ocupa, elaboré una lista de las principales plataformas de IA generativa a las que enviar las consultas. Me decanté por las más importantes:

• Resúmenes sobre la IA
• ChatGPT
• Modo IA de Google
• Perplejidad
• Claude
• Géminis
• Copiloto

A partir de ahí, decidí adoptar un enfoque basado en las consultas para reflejar mejor el tipo de preguntas que formula la gente y cómo el tipo de consulta puede influir en el resultado que ofrece un motor generativo.

Así que decidí centrarme en cuatro categorías principales de consultas:

• Consultas basadas en preguntas: Como su nombre indica, se trata de consultas en las que se formula una pregunta sencilla para iniciar la conversación (p. ej., «¿Cuál es la mejor manera de construir una jardinera?»). Esto excluye las preguntas con intención de compra o de búsqueda local.
• Basadas en la investigación: Estas consultas son más exhaustivas y suelen exigir más al motor generativo; son consultas basadas en indicaciones que añaden todos los detalles que el usuario necesita del motor de búsqueda de IA.
• Basadas en la compra: Se trata de consultas en las que la intención es comprar un producto, ya sea en ese momento o en el futuro (p. ej., «Estoy buscando una botella que mantenga el agua fría durante 24 horas. ¿Cuáles son las mejores opciones?»).
• Basadas en la ubicación: Son consultas que incluyen una etiqueta de ubicación para indicar un enfoque geográfico. (Ej.: «¿Cuál es la mejor empresa de climatización de Denver?»).

Para cada tipo de consulta, introduje exactamente la misma pregunta o indicación en cada uno de los motores generativos mencionados anteriormente y comparé sus respuestas.

Ten en cuenta que, para cada tipo de consulta, he analizado una indicación por categoría. Por lo tanto, las conclusiones de este análisis pueden variar ligeramente en función del tema de la consulta, pero existen similitudes y diferencias generales que puedes extraer independientemente del tipo de consulta.

Además, también es importante saber que las respuestas variarán en función de los usuarios y del día. Los motores generativos no son estáticos: cambian a quién citan, cómo presentan la información y otros aspectos. Sin embargo, tener una visión general de cómo estos motores generan las consultas puede ayudarte a mantener la flexibilidad a la hora de optimizar tu sitio web para los motores de búsqueda basados en IA.

Cómo los motores de búsqueda basados en IA generativa generan respuestas a las mismas consultas

Analicemos los cuatro tipos de consultas diferentes para ver cómo los motores generativos más populares generan respuestas a ellas.

Tipo de consulta n.º 1: basada en preguntas

En el caso del tipo de consulta, introduje la pregunta «¿Cómo puedo ahorrar en mi factura de la luz?» en cada motor generativo.

Estas fueron las respuestas:

A continuación se presentan algunas conclusiones clave obtenidas al realizar búsquedas de este tipo:

• La mayoría de los motores generativos obtuvieron la misma información. Se centraron en aspectos como la calefacción y la refrigeración, las mejoras en la eficiencia energética del hogar y el uso de los electrodomésticos.
• ChatGPT, AI Mode, Perplexity y Gemini generaron respuestas con un formato similar. En general, clasificaron la información por áreas en las que se puede mejorar (como las mencionadas anteriormente).
• Las cuatro plataformas mencionadas anteriormente también adoptaron un enfoque centrado en el usuario al dedicar una sección a cambiar los hábitos o comportamientos cotidianos.
• Las descripciones generales de IA y Claude ofrecieron respuestas muy breves y concisas a la consulta. Todas las demás plataformas proporcionaron más detalles e información que estas dos.

La respuesta más interesante de este grupo fue la de Copilot. A pesar de que la consulta no tenía una intención local evidente, adoptó un enfoque localizado en su respuesta. Esta consulta tiene una intención local algo «oculta», en la que los consejos que se pueden aprovechar dependen de la ubicación y el clima.

Copilot no solo incluyó mi ubicación en la respuesta, sino que además me proporcionó un recurso específico de Pensilvania al que podía acudir para obtener más información sobre eficiencia energética. Esto fue algo que no encontré en ninguna de las otras plataformas que probé con esta consulta.

Más información: Claude y modificación de consultas

Como ya se ha mencionado, Claude dio una de las respuestas más breves de todos los motores. Fue muy concisa y directa: ¡ni siquiera había subtítulos para organizar los consejos en categorías, como en todos los demás motores!

Eso me hizo pensar: ¿qué pasaría si modificara la consulta solo un poquito? 

Y eso hice.

En lugar de buscar «¿Cómo puedo ahorrar en la factura de la luz?», busqué «¿Cómo puedo ahorrar dinero en mi factura de la luz?».

Solo una palabra . ¿Supondría eso alguna diferencia?

Al final, sí que fue así. Claude me dio una respuesta mucho más detallada que la pregunta original. 

En la comparación de imágenes que se muestra a continuación, se puede observar cómo la extensión de la respuesta aumenta considerablemente tras añadir la palabra «dinero» a la consulta. Además, se incluyen encabezados para organizar la información.

Cuando introduje esta misma consulta modificada en Gemini, la información que me proporcionó también cambió. Me ofreció información sobre programas gubernamentales a los que podía acogerme, entre los que se incluían desgravaciones fiscales, devoluciones y otros consejos para ahorrar dinero.

Entonces, ¿qué significa esto?

Esto significa que incluso los cambios más insignificantes en una consulta pueden alterar la información de la respuesta, lo que, a su vez, puede afectar a la información que incluyes en tus páginas. 

Cómo puedes actuar a partir de este análisis

If you’re targeting question-based queries, here are a few takeaways you can apply to your AI search optimization strategy:

Organiza y clasifica el contenido de tu página

La mayoría de los resultados de los motores de búsqueda han confirmado lo que los expertos en marketing llevan tiempo predicando en relación con la IA: hay que organizar la información de las páginas.

El uso de subtítulos para organizar la información de tu página ofrece múltiples ventajas. No solo ayuda a los rastreadores de IA a comprender mejor el contenido de tu página, sino que también aporta contexto y facilita la comprensión.

Los subtítulos también ayudan a los lectores. Permiten saber qué se puede encontrar en cada sección y pasar directamente a la parte que se busca. 

Por lo tanto, aprovecha los subtítulos para organizar la información, de modo que tanto los lectores como los motores de búsqueda puedan acceder fácilmente a ella.

Tener en cuenta los cambios en las palabras clave

Mi pequeño experimento para modificar la consulta original puso de manifiesto algo muy importante: las modificaciones de las palabras clave importan. Puede que pienses que añadir una palabra no cambia nada, pero, en realidad, proporciona un contexto adicional a los modelos de lenguaje grande (LLM), lo que hace que aparezca información diferente.

Esto difiere del SEO tradicional. En el SEO tradicional, al buscar tanto «ahorrar en mi factura de la luz» como «ahorrar dinero en mi factura de la luz», aparecerían los mismos sitios web con la misma información, quizá con algunas fuentes diferentes.

Sin embargo, en lo que respecta a los modelos de lenguaje grande (LLM), las sutiles diferencias permiten que estas plataformas ofrezcan detalles más precisos, lo que modifica la respuesta.

Por lo tanto, tanto si estás actualizando una página antigua como si estás creando una nueva, debes tener en cuenta cómo puede modificarse tu palabra clave o frase. Introduce tus palabras clave relacionadas en un modelo de lenguaje grande (LLM) y observa cómo cambia la respuesta con respecto a la palabra clave o frase original. Esto te ayudará a identificar las lagunas de información que puedes subsanar para tener más posibilidades de aparecer en los resultados del LLM.

Tipo de consulta n.º 2: Basada en la investigación

Para este tipo de consulta, introduje en todos los motores generativos una indicación en la que decía que estaba buscando un seguro de vivienda y especifiqué la información que quería saber.

Estas fueron las respuestas:

A continuación se presentan algunas conclusiones clave extraídas de estas consultas:

• Todos los motores proporcionaron la información solicitada. Sorprendentemente, incluso al introducir la pregunta tan detallada en Google, AI Overviews siguió generando información sobre todos los aspectos que quería conocer. La gran diferencia, sin embargo, fue el formato.
• Todos, excepto Claude, AI Overviews y Gemini, proporcionaron la información en forma de tabla. En esta consulta en concreto, la información que solicité se presentó en una tabla fácil de seguir, en la que se desglosaban aspectos como el coste, las opiniones sobre el servicio de atención al cliente y la información sobre la presentación de reclamaciones.  
• Todos, excepto Gemini, proporcionaron referencias bibliográficas. Uno de los hallazgos más interesantes al comparar las respuestas a esta consulta es que todos los motores, excepto Gemini, proporcionaron referencias bibliográficas.

Copilot, una vez más, me ofreció una experiencia diferente: me dio una respuesta con un toque de personalización basada en la ubicación. Aunque mencionaba las mismas compañías que otros motores generativos, sí incluía una compañía de seguros específica de Pensilvania a la que podía recurrir. Así que, una vez más, la información de Copilot estaba un poco más adaptada a mis necesidades.

Cómo puedes actuar a partir de este análisis

A partir del análisis de estas palabras clave, aquí tienes algunas conclusiones que puedes extraer de este ejemplo de búsqueda.

En caso de duda, antepon el interés del usuario

En este análisis, la organización fue fundamental. La mayoría de los motores de búsqueda presentaban la información en forma de tabla porque, al fin y al cabo, un usuario como yo busca comparar para encontrar la empresa que mejor se adapte a mis necesidades.

Así que, en lugar de leer la información de cada compañía por separado, puedo verlas fácilmente una al lado de la otra y comparar los aspectos importantes que me interesan (coste, facilidad para presentar una reclamación, etc.).

Es decir: En caso de duda, antepon el usuario.

Contar con una página que presente la información en el formato más lógico es una forma eficaz de facilitar a los bots de IA el rastreo y la interpretación de la información, además de ofrecer una experiencia positiva a cualquier persona que visite tu página.

En realidad, se trata de centrarse en lo que el usuario busca y en lo que espera obtener de la búsqueda. En una búsqueda como esta, lo que se deduce es que quiero comparar empresas, y la IA lo ha reflejado.

Aunque insertar algo como una tabla, en este caso, no significa que la IA vaya a copiarla tal cual, sí que le facilita el uso de la información de tu página para completar los espacios en blanco (¡y quizá incluso conseguir que te citen!).

Sé minucioso

Si esta breve exploración demuestra algo, es la importancia de ser exhaustivo. Crear contenido mediocre y sin sustancia no satisfará a los usuarios, independientemente del motor de búsqueda que utilicen. Independientemente del formato de la información (con tabla o sin ella), era exhaustiva y me proporcionó lo que quería saber.

Dicho esto, si quieres tener la oportunidad de aparecer en las respuestas de estas herramientas de IA generativa, también debes ser minucioso. Piensa en las preguntas que la gente podría plantear sobre un tema y parte de ahí.

Por ejemplo, si alguien está buscando las mejores compañías de seguros de hogar, ¿qué información le interesaría saber? Probablemente, querría saber cosas como el coste o la tasa de éxito en la tramitación de siniestros. Si te aseguras de incluir esa información esencial en tu página, tendrás más posibilidades de aparecer en las respuestas de la IA.

Tipo de consulta n.º 3: relacionada con las compras

Para este tipo de consulta, he optado por una pregunta sencilla que la gente suele hacer: «¿Dónde puedo comprar [artículo]?». Así pues, he analizado este tipo de consulta con la pregunta: «¿Dónde puedo comprar carnes ahumadas por Internet?».

Estas fueron las respuestas:

A continuación se presentan algunas conclusiones clave extraídas de estas consultas:

• • La mayoría de los motores generativos estructuraban las respuestas en categorías. Incluso con una intención más orientada a la fase final del ciclo de compra (BOFU), la mayoría de los motores generativos seguían presentando las opciones de forma informativa, clasificándolas por categorías. Se planteaba más como una búsqueda para descubrir marcas que como una búsqueda basada en productos.
  • Las vistas generales de IA, el modo IA y Perplexity ofrecían una opción local. Los demás motores generativos se ciñeron a marcas y proveedores más conocidos a nivel nacional.
  • Los motores generativos no ofrecían respuestas coherentes. Había cierta solapamiento entre los motores de búsqueda de IA, pero no mucho.

Una vez más, Copilot se distinguió del resto en su respuesta. La mayoría de las respuestas clasificaban los lugares donde comprar carnes ahumadas y ofrecían una descripción de lo que ofrecía cada uno. Copilot, en cambio, proporcionó listados con productos específicos que se podían comprar, adoptando un enfoque centrado en el producto, en lugar del enfoque centrado en la marca que seguían los demás motores generativos.

Si has decidido obtener más información sobre el producto, podrás ver datos como la valoración por estrellas, la marca y el peso. Copilot también incluye datos sobre la evolución de los precios para ayudarte a saber si estás consiguiendo la mejor oferta.

Cómo puedes actuar a partir de este análisis

Entonces, si te centras en consultas relacionadas con las compras, ¿qué conclusiones puedes sacar de este análisis?

Crea tu imagen de marca

En el caso de búsquedas con intención de compra como esta, es fundamental reforzar tu imagen de marca. Debes crear una asociación sólida entre tu marca y lo que ofreces (productos o servicios). De este modo, tu marca aparecerá entre los resultados.

Crea asociaciones de palabras clave con tu marca. Así, como en este ejemplo, un establecimiento que venda embutidos ahumados se centraría en palabras clave relacionadas con ese producto para ayudar a crear una asociación de marca entre su empresa y su producto.

Mejora las descripciones de tus productos o servicios

En el caso de las búsquedas en la parte inferior del embudo, es imprescindible ofrecer una descripción detallada del producto que sirva de contexto para los motores de búsqueda generativos. 

En la consulta de ejemplo, muchos de los motores generativos clasificaron las opciones en categorías como «minoristas nacionales» u «opciones artesanales». Al integrar descriptores como estos en tus fichas de producto, no solo ayudas a proporcionar contexto a la IA, sino que también le indicas dónde debe situar a tu empresa en los resultados.

Tipo de consulta n.º 4: Basada en la ubicación

El último tipo de búsqueda que veremos es la búsqueda basada en la ubicación. Para esta búsqueda local, utilicé la pregunta «¿Dónde está el mejor restaurante italiano de Manhattan?».

Estas fueron las respuestas:

A continuación se presentan algunas conclusiones clave extraídas de estas consultas:

• Hay poca coincidencia entre las recomendaciones. Aunque algunos motores generativos ofrecían recomendaciones coincidentes, no había ningún restaurante que apareciera en todas ellas. Como mucho, el mismo restaurante aparecía en las respuestas de dos o tres plataformas, lo que indica que todos estos motores recurren a fuentes diferentes.
• Los resúmenes de IA no se han activado para esta consulta. Esto podría indicar que, actualmente, este tipo de búsquedas BOFU no reciben resúmenes de IA.
• AI Mode, Perplexity y ChatGPT adoptaron un enfoque similar al de los listados locales para responder a la consulta. Ofrecieron respuestas que incluían listados de negocios locales con información importante, como reseñas, precios, horarios de apertura y mucho más.
• Solo ChatGPT y el modo IA mostraban un mapa. El mapa mostraba las diferentes ubicaciones de los restaurantes recomendados. En ChatGPT, al hacer clic en uno de los marcadores del mapa, se accedía directamente a los restaurantes recomendados. En el modo IA, se abría el perfil de Google My Business en la barra lateral.

Cómo puedes actuar a partir de este análisis

Ahora que ya tienes una idea de cómo responden los distintos motores de búsqueda generativos a la misma consulta local, ¿qué puedes hacer para optimizar la presencia de tu empresa en ellos? En esencia, seguir las mejores prácticas de SEO local te garantizará los mejores resultados.

Estas son algunas cosas especialmente importantes que hay que hacer:

Da prioridad a la optimización de tu información local

Optimizar la información de tu negocio local es fundamental para aparecer en las búsquedas con IA generativa. Si quieres aparecer en AI Mode, Perplexity o ChatGPT, esto es especialmente importante, ya que estas plataformas muestran listados locales a los usuarios.

Pero, en general, las búsquedas locales (independientemente del motor de búsqueda) requieren información local, por lo que es importante que la información local de tu empresa esté bien definida. Esto incluye optimizar datos como:

• Hours of operation
• Ubicación (o zonas de cobertura)
• Coste
• Opiniones

Mantener esta información actualizada te ayudará a garantizar que estos motores de búsqueda reconozcan que tu sitio web es relevante para las búsquedas locales, además de asegurar que la información sea correcta cuando aparezca. 

💡 Consejo extra: Consigue reseñas en tu perfil. Las reseñas te ayudarán a generar confianza en tu marca, lo que puede contribuir a mejorar tu visibilidad en las búsquedas locales y de IA.

Diversifica la presencia de tu negocio local

Ninguno de los motores generativos mostraba exactamente los mismos perfiles de empresa, lo que significa que probablemente recurren a fuentes diferentes. Por eso, te conviene diversificar los sitios en los que aparece tu empresa en Internet, para que haya más probabilidades de que aparezca en los resultados de búsqueda.

Así que, refuerza tu presencia en directorios locales como:

• Perfil de empresa de Google
• Yelp
• TripAdvisor

También puedes mejorar tu presencia en directorios especializados del sector y en sitios web agregadores que recopilan listas de «lo mejor de».

Independientemente de dónde aparezcas, asegúrate de que tu información sea correcta en toda la web, incluyendo tus datos de contacto, el horario de atención y los servicios que ofreces. De este modo, a medida que amplíes tu presencia, todo el mundo obtendrá la misma información, independientemente de dónde la encuentren (o de dónde la obtengan los modelos de lenguaje grande).

Conclusiones generales de este análisis de las respuestas generadas por la IA

Tras analizar los distintos tipos de consultas y observar cómo responden los distintos motores generativos a esas mismas consultas, se pueden apreciar algunos temas recurrentes a lo largo de todo el proceso.

A continuación, te indicamos algunos aspectos que debes tener en cuenta, a partir de los resultados de este análisis:

• El formato es importante: No solo es importante la calidad y el valor de tu contenido, sino que también importa cómo lo presentas. Ofrecer contenido bien organizado ayudará a los motores de búsqueda a comprender mejor tu contenido y su relevancia para la consulta, lo que puede aumentar tus posibilidades de aparecer en los resultados.
• La forma de formular la consulta puede influir en los resultados: Una diferencia de tan solo una palabra puede influir en la información que obtienen los usuarios al realizar una búsqueda en un motor generativo. Es importante tener en cuenta las variaciones relacionadas con la consulta para garantizar que tu empresa siga apareciendo en esos resultados de búsqueda.
• Los motores generativos diversifican sus fuentes: No todos los motores generativos se basan en las mismas fuentes para generar respuestas. En cada consulta se observaron ligeras variaciones y diferencias, lo que indica que algunos motores obtienen información de otras fuentes. Diversificar tu presencia en la web puede ayudarte a garantizar que aparezcas en los lugares de donde estos motores obtienen información.
• El enfoque centrado en el usuario se impone: Anticipando lo que necesita el usuario de una consulta te ayudará a tener más posibilidades de que cualquier motor generativo te seleccione como recurso. Dar prioridad al usuario para garantizar una presentación clara de la información, bien organizada, será de gran ayuda.

En conclusión, la búsqueda generativa con IA no una solución única para todos. Los distintos motores dan prioridad a información, formatos y citas diferentes, lo que significa que necesitas un enfoque que combine varios motores en tu estrategia de búsqueda. 

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