El ecosistema de la información digital ha registrado un cambio estructural en la distribución de las consultas de los usuarios. Según el estudio técnico detallado en Ahrefs, la plataforma de OpenAI ha alcanzado una cifra que representa el 12,2% del volumen de búsqueda del gigante tecnológico en los Estados Unidos. Este dato se extrae de un análisis de 1,1 mil millones de búsquedas mensuales en ChatGPT frente a las 9,1 mil millones de búsquedas que procesa Google en el mismo territorio. Esta estadística no es menor, ya que representa la primera vez que una interfaz conversacional logra capturar una décima parte de la actividad que tradicionalmente se concentraba en los motores de búsqueda indexados.
La magnitud de este fenómeno se comprende mejor al observar el comportamiento global de las visitas. Mientras que Google acumula un total de 1,63 billones de visitas anuales, ChatGPT registra aproximadamente 62,3 mil millones. Esta disparidad de 26 veces a favor de Google indica que, si bien la adopción de la inteligencia artificial es masiva, el motor de búsqueda convencional sigue siendo la puerta de entrada predominante a la web. No obstante, la transferencia de volumen informativo es evidente. Según Christopher Alicea en el estudio sobre volumen de búsquedas comparado de Ahrefs, “el 65% del uso de ChatGPT califica como búsqueda”, lo que desmiente la idea de que los chatbots se utilizan únicamente para tareas creativas o de redacción de código.
La infraestructura de Google, aunque resiliente, se enfrenta a una fragmentación de la intención del usuario. Los datos indican que los usuarios recurren a la IA para obtener respuestas directas que eviten la navegación por múltiples enlaces. Este cambio en el comportamiento ha llevado a consultoras estratégicas a emitir proyecciones sobre la sostenibilidad del volumen de búsqueda tradicional. En este contexto, el informe oficial de Gartner predice que el volumen de los motores de búsqueda caerá un 25% para finales de 2026, debido a la migración de consultas hacia agentes virtuales y chatbots de IA. Esta transición no implica la desaparición de la búsqueda, sino una evolución hacia sistemas que sintetizan la información antes de entregarla al usuario.
Tabla 1: Comparativa de volumen de búsqueda y tráfico (Datos base de estudio)
| Métrica | Google (EE. UU.) | ChatGPT (EE. UU.) | Proporción / Diferencia |
| Volumen de búsqueda mensual | 9.100 millones | 1.100 millones | 12,2% |
| Visitas anuales globales | 1,63 billones | 62.300 millones | 26:1 a favor de Google |
| Tráfico enviado a terceros | 190 veces más | 1 vez | 190% más Google |
| CTR (Tasa de clics) promedio | 0,61% | 0,02% | Brecha masiva de clics |
Clasificación de la intención y el comportamiento del usuario en la IA
La categorización de lo que constituye una “búsqueda” en el entorno de un modelo de lenguaje requiere una metodología de procesamiento de lenguaje natural (NLP). Ahrefs analizó una muestra representativa de 1,5 millones de conversaciones para determinar el propósito real de las interacciones. Los resultados muestran que solo una fracción del uso es puramente recreativo. Específicamente, el 24% de las conversaciones con ChatGPT se clasifican como “búsqueda pura”, donde el usuario tiene una necesidad informativa clara que tradicionalmente habría resuelto en Google. Por otro lado, un 51,6% de las interacciones se definen como “intención de consulta”, un híbrido donde el usuario busca no solo un dato, sino un consejo, una explicación o un análisis basado en datos existentes.
Este desglose de la intención es fundamental para entender por qué ChatGPT ha logrado ese 12,2% de cuota. Los usuarios prefieren la IA cuando la complejidad de la consulta es alta. Según el análisis de Ahrefs, los usuarios de ChatGPT realizan consultas 8,33 veces menos frecuentemente que en Google, pero cada sesión tiende a ser más profunda. El usuario de Google busca, hace clic y se va; el usuario de ChatGPT conversa para refinar el resultado obtenido inicialmente.
La migración de consultas afecta principalmente a los contenidos de “respuesta rápida”. Las búsquedas sobre definiciones, conversiones de unidades o explicaciones históricas básicas están siendo absorbidas por la IA. El estudio detalla que la eficiencia cognitiva de obtener una respuesta directa en un solo párrafo es el principal motor de esta adopción. Sin embargo, existe una limitación técnica crítica: la fiabilidad de las fuentes. A pesar del volumen de uso, el sistema de navegación de ChatGPT (Browsing with Bing) presenta deficiencias en la integridad de los enlaces proporcionados. La investigación reveló que “ChatGPT alucina URLs casi 3 veces más que Google Search”, lo que genera una fricción significativa en búsquedas que requieren verificación documental.
Tabla 2: Tipos de intención en las interacciones con ChatGPT
| Categoría de Intención | Porcentaje de Uso | Descripción del Comportamiento |
| Intención de consulta | 51,6% | Búsqueda de consejos, síntesis o explicaciones complejas. |
| Búsqueda pura | 24,0% | Consultas de datos específicos o información general. |
| Programación / Código | 15,3% | Generación, depuración o explicación de software. |
| Creación de contenido | 9,1% | Redacción de correos, ensayos o textos creativos. |
| Otros | 0,0% | Categorías residuales con impacto estadístico menor. |
El abismo del tráfico referido y la crisis de visibilidad para editores
A pesar de que ChatGPT procesa el 12,2% del volumen de búsqueda de Google, la diferencia en el envío de tráfico hacia sitios web externos es abismal. Según los registros de clics analizados, Google envía 190 veces más tráfico a los sitios web que ChatGPT. Esta estadística es el núcleo de la preocupación para los editores de contenido y los especialistas en marketing digital. Google opera como un directorio de enlaces; su modelo de negocio y su diseño de interfaz están orientados a que el usuario haga clic y visite una fuente externa. En contraste, ChatGPT actúa como una terminal de respuesta final.
La tasa de clics (CTR) promedio de las búsquedas en Google se sitúa en el 0,61%, mientras que en ChatGPT desciende drásticamente al 0,02%. Esto significa que, incluso cuando ChatGPT utiliza su función de búsqueda para acceder a la web, rara vez incentiva al usuario a visitar el sitio de origen. Esta “economía del clic cero” se ve reforzada por la capacidad de la IA para resumir el contenido de una página web en pocos segundos. El estudio de Ahrefs subraya que esta tendencia es un riesgo para el ecosistema de internet abierto, ya que reduce los incentivos económicos para que los creadores sigan produciendo contenido de alta calidad si este va a ser consumido por un bot sin generar una visita al dominio original.
Un factor que agrava esta situación es la baja calidad de la navegación de la IA. El informe técnico indica que el 2,38% de los enlaces proporcionados por ChatGPT son “alucinaciones” o URLs que devuelven errores 404. Esto contrasta con la robustez del índice de Google, que mantiene una integridad de enlaces significativamente superior. Para los propietarios de sitios web, esto crea una paradoja: sus contenidos son utilizados para entrenar y alimentar las respuestas de la IA, pero la probabilidad de recibir tráfico a cambio es mínima. Este desequilibrio está forzando a una reevaluación de las estrategias de SEO, pasando de la optimización para clics a la optimización para la citación de marca dentro del cuerpo de la respuesta generativa.
Tabla 3: Eficiencia de tráfico y comportamiento de clics
| Plataforma | CTR Promedio (%) | Enlaces Erróneos (%) | Relación de Tráfico Enviado |
| Google Search | 0,61% | < 0,5% | 190,0 |
| ChatGPT | 0,02% | 2,38% | 1,0 |
| Diferencia | -96,7% | +376% error | 190x a favor de Google |
El surgimiento del Answer Engine Optimization
La consolidación de ChatGPT con un 12,2% del volumen de búsqueda ha dado lugar a una nueva disciplina técnica dentro del marketing digital: el Answer Engine Optimization (AEO). El objetivo de esta práctica no es posicionar una página en los resultados azules de Google, sino asegurar que los modelos de lenguaje utilicen la información de una empresa como base para sus respuestas. Esto implica un cambio en el formato del contenido, priorizando los datos estructurados y las respuestas directas sobre los artículos extensos y descriptivos.
La importancia de las plataformas de terceros ha crecido exponencialmente en este nuevo escenario. Según el estudio de Ahrefs, las menciones en sitios de alta autoridad como Reddit, Wikipedia o foros especializados tienen un peso desproporcionado en la forma en que la IA construye su conocimiento. El análisis sugiere que las marcas que aparecen frecuentemente en discusiones comunitarias tienen más probabilidades de ser recomendadas por ChatGPT. Esto se debe a que los modelos de lenguaje tienden a dar más peso a las opiniones y datos que aparecen en múltiples fuentes independientes, en lugar de confiar únicamente en el contenido del sitio web oficial de una marca.
Además, la velocidad de indexación se ha vuelto un factor crítico. Mientras que Google puede tardar días en reflejar cambios en un sitio web en sus resultados orgánicos, la IA utiliza sistemas de navegación en tiempo real para consultas de actualidad. Sin embargo, la función de navegación de ChatGPT todavía es propensa a fallos técnicos que impiden una lectura correcta de las páginas web modernas. Los especialistas deben ahora optimizar el código de sus sitios no solo para humanos, sino para los agentes de rastreo específicos que alimentan a los modelos de lenguaje (como GPTBot), asegurándose de que el contenido sea fácilmente “legible” por una máquina que busca sintetizar información.
El desafío para los creadores de contenido es mantener la relevancia en un entorno donde la IA reduce la necesidad de visitar la fuente original. La estrategia recomendada por los expertos consiste en crear contenido que la IA no pueda sintetizar fácilmente: experiencias personales, análisis de datos propios, investigaciones originales y contenido multimedia que requiera la interacción del usuario. El 12,2% de volumen que ChatGPT posee actualmente se concentra en información estática o factual; la oportunidad para los editores reside en el 87,8% restante y en la creación de valor que la IA generativa aún no puede replicar con precisión.
Consecuencias económicas y el futuro de la monetización en la web
La redistribución del volumen de búsqueda tiene implicaciones directas en el modelo publicitario que ha financiado internet durante las últimas dos décadas. Google Ads depende enteramente de la intención de búsqueda canalizada a través de clics. Si una fracción creciente de las consultas migra a ChatGPT, donde el CTR es de apenas el 0,02%, el inventario publicitario disponible se reduce. Esto explica por qué Google ha acelerado la implementación de sus propios sistemas de IA, como Gemini, para retener al usuario dentro de su ecosistema y explorar nuevas formas de publicidad nativa dentro de las respuestas generadas.
Por otro lado, la sostenibilidad financiera de los proveedores de IA está bajo presión. Procesar miles de millones de consultas diarias tiene un coste computacional significativamente más alto que el procesamiento de una búsqueda tradicional en un índice invertido. OpenAI ha tenido que diversificar sus fuentes de ingresos, pasando de un modelo de suscripción única a la venta de API para empresas. Sin embargo, el volumen de 1,1 mil millones de búsquedas mensuales en su versión gratuita genera un gasto masivo en infraestructura que no siempre se compensa con la conversión a usuarios de pago. Esta tensión financiera sugiere que el acceso a la búsqueda sin anuncios y de alta calidad podría convertirse en un servicio de pago en el futuro cercano.
La respuesta de los editores ante esta crisis de tráfico ha sido variada. Algunos medios de comunicación han optado por bloquear el acceso de los bots de IA a sus sitios mediante el archivo robots.txt, con el fin de proteger su propiedad intelectual y forzar a las empresas de IA a negociar acuerdos de licencia de datos. Otros, en cambio, están adaptando su modelo de negocio hacia suscripciones directas y comunidades cerradas, reduciendo su dependencia del tráfico orgánico de búsqueda. El dato del 12,2% es una señal de alerta: la hegemonía de la búsqueda abierta y gratuita financiada por publicidad está siendo desafiada por un modelo de respuesta cerrada y sintetizada que no necesariamente devuelve valor al ecosistema que le proporciona los datos de entrenamiento.
Finalmente, el análisis de Ahrefs concluye que la coexistencia de ambos sistemas es el escenario más probable para los próximos años. Google mantendrá su dominio en las búsquedas locales, transaccionales y de navegación, donde la precisión de los mapas y la comparación de precios son esenciales. ChatGPT y sus competidores continuarán creciendo en las áreas de búsqueda informativa compleja y asistencia técnica. El mercado de la búsqueda no está muriendo, sino que se está expandiendo y especializando, lo que obligará a todos los actores del entorno digital a ser más eficientes en la captura de la atención del usuario en un mundo saturado de respuestas instantáneas.
