Empezamos este análisis con una hipótesis muy concreta. Sospechábamos que las aseguradoras grandes —las que han invertido millones en marca durante décadas— iban a aparecer bien posicionadas en las respuestas de las IAs. Al fin y al cabo, si preguntas a un español por una aseguradora, probablemente te dirá «Mutua Madrileña» o «Mapfre» antes de pensarlo dos segundos.

Nos equivocamos.

Durante la última semana de marzo pasamos cuarenta y dos consultas distintas por las cinco grandes plataformas de IA generativa. Seguros de coche, de salud, de hogar, de decesos, multirriesgo para pymes, seguros de vida. Con edades distintas, con códigos postales distintos, con situaciones familiares distintas. Y el patrón se repitió con una consistencia que nos sorprendió: las aseguradoras tradicionales aparecen tarde. Los que aparecen antes son los comparadores, los medios de consumo y los foros.

Este artículo es un desglose de lo que encontramos, con los prompts exactos que ejecutamos, las respuestas que salieron y —lo más importante— qué se puede hacer al respecto. Si trabajas en marketing de una aseguradora, en una correduría o en una insurtech, esto te interesa.

La consulta que arrancó todo

Decidimos empezar por el prompt más obvio que alguien haría. Nada rebuscado. La pregunta tal cual la haría un padre de familia en el sofá un domingo por la noche.

La consulta no tiene trampa. Es literalmente cómo alguien lo escribiría. Y aquí empieza lo interesante: las cinco IAs respondieron de forma muy distinta, pero con un patrón de fondo que se repite.

Fíjate bien. ChatGPT menciona a cinco aseguradoras, sí. Pero de las cinco fuentes que cita, ninguna es el sitio oficial de esas aseguradoras. Son comparadores, OCU, un medio económico y un subreddit. Las aseguradoras están ahí solo porque otros hablan de ellas.

Lo mismo pasó con Perplexity:

Dato curioso: Mutua Madrileña —la aseguradora líder de coche en España por cuota de mercado— ni siquiera aparece en la respuesta de Perplexity. Ni de Claude. Ni en la de AI Overview.

Lo que realmente leen las IAs cuando hablan de seguros

Una vez teníamos las respuestas, hicimos algo que solo podíamos hacer con GeoGeo: cruzar las fuentes citadas por las cinco plataformas y ver qué aparecía de forma consistente. Esto es lo que nos devolvió el dashboard después de procesar las cuarenta y dos consultas:

Diecinueve por ciento. Ese es el porcentaje de respuestas en las que alguna IA citó una web oficial de aseguradora. Frente al 94 % de Rastreator o el 88 % de HelpMyCash. Es, sencillamente, un abismo.

Y aquí conviene parar un momento. Porque esto no significa que las aseguradoras no estén en Google. Están. Pagan SEM, tienen landings optimizadas, aparecen en los primeros resultados de búsqueda tradicional. El problema es que ese juego ya no es el único que importa. Cuando alguien pregunta a ChatGPT qué seguro contratar, el modelo no entra en mutua.es. Entra en el análisis que hizo OCU, en el hilo de Reddit donde un usuario contaba su siniestro, en la comparativa que publicó HelpMyCash el mes pasado.

Si tu contenido no existe fuera de tu web, para los LLMs tu marca casi no existe.

Salud: lo mismo, pero más grave

Repetimos el experimento con seguros de salud porque sospechábamos que ahí el patrón sería aún más marcado. Los seguros de salud son una decisión cara, emocional y que la gente investiga durante semanas. Es el caso de uso perfecto para preguntar a una IA.

Las respuestas fueron, otra vez, un desfile de comparadores y rankings. Adeslas apareció en todas (es inevitable, es la aseguradora de salud más grande del país), pero lo interesante fue cómo aparecía: no como «la mejor», sino como «la más mencionada en las comparativas». Claude incluso lo dijo explícitamente:

¿Ves lo que hace Claude ahí? Dice literalmente «las más citadas en comparativas recientes». El modelo está siendo transparente sobre su criterio: no recomienda basándose en calidad objetiva (no puede), recomienda basándose en presencia en fuentes comparativas. Es el modelo entero del GEO en una frase.

El plan de acción que sí funciona

A estas alturas, si trabajas en una aseguradora, probablemente te estás preguntando qué hacer. Vamos a ser concretos. Estos son los diez pasos que aparecen recurrentemente en el plan que genera geogeo.io para aseguradoras, ordenados por impacto real observado en análisis sucesivos.

1. Publica comparativas propias transparentes. No listas de ventajas de tu producto: comparativas honestas con competidores. OCU lo hace. HelpMyCash lo hace. Si tú también lo haces, entras en el pool de fuentes.
2. Crea contenido técnico que responda preguntas reales. «¿Qué cubre un terceros ampliado?» «¿Qué es el defensa jurídica?» Las IAs extraen estas definiciones literalmente. Si tu web las responde bien, te citan.
3. Participa en Rankia y foros especializados. No con spam corporativo. Con respuestas útiles de un gestor real, firmadas. Es más lento y más auténtico.
4. Gestiona tu presencia en Reddit. Especialmente r/askspain, r/Madrid, r/BCN, r/finanzas. Los LLMs leen Reddit de forma agresiva.
5. Consigue menciones en medios económicos. Expansión, El Economista, Cinco Días. Una mención comparativa en una pieza de análisis vale por veinte banners.
6. Datos estructurados en toda la web. Schema.org para InsurancePolicy, Product, FAQPage, Review. Esto es técnico pero decisivo.
7. Publica casos reales (anonimizados) con números concretos. «Cliente pagó X, recibió Y en 48 horas.» Las IAs citan casos con datos verificables.
8. Vídeo en YouTube respondiendo a preguntas específicas. AI Overview y Perplexity citan YouTube más de lo que imaginas.
9. Entrevistas a tu equipo técnico en podcasts del sector. Una transcripción en internet es una fuente para siempre.
10. Monitoriza mensualmente cómo te citan. Esto es lo que hacemos nosotros. Si no mides, no mejoras.

Lo que nadie te está contando

Hay una cosa que descubrimos casi por accidente y que nos parece el hallazgo más importante de este análisis. Lo detectamos cuando empezamos a cruzar qué aseguradoras aparecían en las respuestas de las IAs con los datos públicos de cuota de mercado de ICEA (la asociación del sector).

La correlación es nula. Cero.

Hay marcas con el 2 % de cuota que salen en el 80 % de las respuestas. Y hay líderes de mercado con el 15 % de cuota que salen en el 10 % de las respuestas. Esto tiene una lectura muy clara para quien quiera leerla: la visibilidad en IA generativa es hoy una oportunidad asimétrica. Los grandes todavía no juegan a este juego. Los pequeños que empiecen ahora pueden ocupar un espacio que las grandes aseguradoras tardarán dos o tres años en reclamar.

Pensamos en insurtechs como Coverontrip, Cleverea o Goodspain cuando vemos esto. Marcas nuevas, con presupuestos limitados, que si apuestan por GEO ahora pueden plantarle cara en visibilidad de IA a gigantes con cien veces más recursos. Porque los gigantes todavía están convencidos de que el juego es Google.

Cómo hicimos este análisis

Todo lo que ves en este artículo salió de la plataforma. Ejecutamos las cuarenta y dos consultas desde GeoGeo, que lanza el prompt en paralelo a ChatGPT, Claude, Perplexity, Copilot y AI Overview, extrae las fuentes reales citadas por cada IA, las agrupa por dominio y tipo, calcula el consenso cross-AI y genera el plan de acción.

No hubo scraping manual, ni extracción de tripas, ni datos de relleno. Son respuestas reales de las cinco IAs a las consultas reales que hicimos. Si trabajas en el sector y quieres hacer este mismo análisis para tu marca, te llevará unos veinte minutos.

Hay un dato que nos obsesiona desde hace meses. Lo vimos primero en un estudio de Gartner a finales del año pasado y luego lo confirmamos con nuestros propios análisis: más del 40 % de los usuarios jóvenes empiezan ya sus decisiones de compra preguntando a una IA generativa. No en Google. No en Amazon. En ChatGPT, Claude o Perplexity. Y una vez tienen la recomendación, solo entonces buscan dónde comprarla.

Si eres un e-commerce y esto no te hace replantearte toda tu estrategia de marketing, probablemente no has entendido la magnitud del cambio. Porque significa que tu ficha de producto —la que llevas años optimizando— ya no es el primer punto de contacto. El primer punto de contacto es lo que otra persona dijo sobre tu producto en un sitio que las IAs leen.

Para poner números a esto, pasamos siete consultas típicas de compra por cuatro IAs durante marzo de 2026. Categorías distintas, precios distintos, públicos distintos. Esto es lo que encontramos, con las respuestas reales que salieron.

La consulta con la que empezamos

Las zapatillas de running son el caso de libro. Hay decenas de marcas, cientos de modelos, una comunidad enorme de reviewers, y es una compra donde la gente pregunta mucho antes de decidir. Si el GEO funciona en algún sitio, debería verse aquí.

La respuesta de ChatGPT:

Ojo a las fuentes. RunRepeat, Runner's World, un subreddit, un foro especializado y un canal de YouTube. De nuevo: cero tiendas. Y de nuevo, las marcas que aparecen (ASICS, Saucony, Brooks, HOKA) salen porque otros las han reviewado, no porque tengan una ficha de producto brillante.

Cuando preguntamos lo mismo a Claude, la respuesta fue muy parecida en marcas pero con un giro interesante:

Claude menciona a Puma Deviate Nitro 3 como «alternativa menos obvia». Esto es oro para una marca. Puma no es la primera opción cuando piensas en running, pero ha trabajado tan bien el contenido de reviews con esa zapatilla que aparece con nombre propio en una respuesta de Claude. Es exactamente el tipo de mención que no consigues pagándolo.

Los números detrás de las recomendaciones

Aquí es donde la cosa se pone interesante para una marca. Cruzamos las fuentes citadas en las siete consultas que hicimos —cubriendo zapatillas, cafeteras, tarjetas gráficas, colchones, aspiradoras, sartenes y auriculares— y salieron estos números:

Once por ciento. Las tiendas online no-Amazon aparecen en el 11 % de las respuestas. Y cuando aparecen, suele ser en consultas muy específicas («dónde comprar en Europa el modelo X»), no en la consulta de recomendación inicial.

Un caso que nos sorprendió: cafeteras

De las siete categorías que analizamos, la que nos resultó más reveladora fue la de cafeteras espresso. Porque es una categoría donde hay marcas enormes (DeLonghi, Krups, Breville, Sage) y marcas nicho (Gaggia, La Marzocco, Ascaso). Queríamos ver si el GEO favorecía a las grandes o si las nicho podían competir.

Las cuatro IAs coincidieron en mencionar tres modelos: Breville Barista Touch, DeLonghi La Specialista Maestro y Gaggia Classic Evo Pro (con molinillo aparte). Pero hubo un aparecido que nos llamó la atención en dos de las cuatro respuestas:

Ascaso es una marca catalana. Factura una fracción de lo que factura DeLonghi. Y sin embargo, Perplexity la recomienda en una consulta sobre cafeteras hasta 900 €. ¿Por qué? Porque hay dos subreddits, un foro especializado y una web de análisis de café que la han mencionado en contextos comparativos. Tres fuentes, buena recomendación de IA. Puro GEO.

Las marcas pequeñas que juegan bien el GEO pueden aparecer junto a gigantes en una respuesta de IA. Eso no pasa en Google Ads, donde la puja decide.

El plan de acción para tiendas y marcas D2C

Si llevas una tienda online o una marca directa al consumidor, el plan que extrajo geogeo.io de estos análisis tiene estas prioridades. Las ordenamos por impacto observado y esfuerzo relativo:

1. Manda tus productos a reviewers de medios especializados. Xataka, El Output, RunRepeat si vendes deporte, Hipertextual si vendes tech. Una review detallada en uno de estos medios te entra en el pool de fuentes por meses.
2. YouTube con reviews largas (15-30 min). Los LLMs extraen de transcripciones. Un vídeo tuyo bien SEO-optimizado es una fuente permanente.
3. Participa en Reddit sin marketerear. Identifica los subreddits de tu categoría (r/espresso, r/running, r/BuyItForLife, r/MechanicalKeyboards...) y encarga a alguien de tu equipo que participe con honestidad. Nombre real, no anónimo.
4. Construye relaciones con YouTubers nicho. No con los de millones de suscriptores. Con los de 20.000-100.000 en nichos específicos. Mejor conversión, mejor GEO.
5. Schema.org Product completo. GTIN, MPN, reviews agregadas, offers, availability. Las IAs que usan grounding leen esto.
6. Publica contenido comparativo en tu blog. «X vs Y vs Z» con honestidad, incluyendo competidores. Sí, competidores. Los comparativos neutrales se citan diez veces más que el autoelogio.
7. Consigue menciones en «mejores de 2026» en medios. Una pieza de Wirecutter o Xataka en formato ranking vale oro para todo el año.
8. Reviews masivas y verificadas en tu propia web. No inventadas. Verificadas con compra. Las IAs están aprendiendo a detectar las falsas.
9. Newsletters con contenido técnico. Muchas newsletters terminan publicadas en Substack o Medium, que las IAs leen. Dos pájaros.
10. Monitorización mensual con GeoGeo (sí, el plug es descarado, pero sinceramente sin medir no sabes dónde estás).

Lo que nos estamos replanteando

Una última reflexión. Durante años, los e-commerce han pensado su marketing en dos compartimentos: SEO (para tráfico desde Google) y paid (para tráfico inmediato). Lo que estamos viendo con los datos de los análisis GEO es que hay un tercer canal que está creciendo rápido y que no cabe en ninguno de los dos cajones: la recomendación implícita por IA.

No es tráfico directo —la IA no te manda a tu tienda, habla de tu producto—. No es awareness tradicional —no pagas por ello—. Es algo intermedio, más parecido al boca a boca automatizado: alguien dijo algo sobre ti en un sitio que el modelo leyó, y ahora el modelo repite una versión destilada de eso a miles de personas.

Y se puede diseñar. Se puede trabajar. Se puede mejorar. Es exactamente a lo que nos dedicamos nosotros.

Empezamos por una premisa importante: si trabajas en una clínica de cirugía estética y has llegado aquí buscando trucos de growth hacking, este artículo no es para ti. Lo que vas a leer no va de manipular foros ni de comprar reviews. Va de entender que hay una nueva vía por la que los pacientes empiezan a investigar, y que esa vía —las IAs generativas— responde a unas reglas muy concretas. Ignorar esas reglas es ignorar cómo decide la gente hoy.

Según el informe anual 2025 de la SECPRE, la Sociedad Española de Cirugía Plástica, el tiempo medio que tarda un paciente en España desde que empieza a plantearse una intervención hasta que pasa por quirófano es de entre ocho y once meses. Ocho meses de investigación. Ocho meses consultando. Y desde finales de 2024, una parte creciente de esa investigación empieza —y a veces termina— en una conversación con una IA.

Nos pasamos las dos últimas semanas de febrero pasando consultas por las cinco grandes IAs, centradas en tres procedimientos: rinoplastia, aumento mamario y blefaroplastia. Son, junto a la abdominoplastia y la liposucción, los más demandados. Esto es lo que encontramos, y por qué nos parece relevante.

La primera consulta: la más común de todas

Empezamos con una pregunta que un paciente real hace decenas de veces antes de decidirse. Es la pregunta de alguien que aún no ha tomado la decisión, que está investigando.

La respuesta de Perplexity nos pareció la más completa de las cinco:

Quiero que te fijes en cómo estructura Perplexity esta respuesta. Empieza por criterios generales (SECPRE, volumen de operaciones, hospital acreditado). Solo después da nombres. Y cuando los da, los da en plural y justificándolos por presencia en medios. No está recomendando a nadie. Está informando sobre quiénes aparecen citados.

Esto es muy importante. Las IAs no quieren ser responsables de una recomendación sanitaria. Y por eso sus respuestas tienen un carácter muy particular: priorizan fuentes institucionales (SECPRE), plataformas de reviews verificadas (Doctoralia, Top Doctors) y medios con autoridad sanitaria. Si no estás en esas fuentes, no existes para la IA.

Cuando el prompt es más personal

Ahora una consulta que un paciente ya más avanzado haría. Alguien que ya tiene una idea más clara y necesita datos concretos:

Lo que nos llamó la atención de la respuesta de ChatGPT fue el nivel de detalle técnico al que entra, y el tono casi de consulta informativa:

Esta respuesta es prácticamente una primera consulta informativa. ChatGPT da criterios técnicos reales, menciona las marcas de prótesis más usadas en España, lista cinco cosas a preguntar. Y las clínicas que menciona aparecen porque tienen presencia en SECPRE, Doctoralia, Top Doctors y medios generalistas. Nada más.

Las fuentes que deciden

Cuando terminamos de analizar las doce consultas que hicimos en el sector —cuatro por procedimiento—, cruzamos todas las fuentes citadas por las cinco IAs. Lo que salió fue bastante revelador:

Hay tres cosas que nos llaman la atención de esta distribución.

La primera: SECPRE aparece en el 96 % de las respuestas. Es abrumadoramente la fuente más citada. Tiene sentido: es el organismo colegial, es fiable, es el tipo de fuente que una IA prefiere citar para curarse en salud frente a una recomendación médica. Si no estás acreditado en SECPRE, partes ya con una desventaja estructural.

La segunda: Doctoralia y Top Doctors entre ambas rozan el 90 %. El ecosistema de reviews verificadas es casi obligatorio. Y no basta con tener perfil: hay que tenerlo activo, con reviews recientes, con respuestas del profesional, con fotos actualizadas.

La tercera, y la que más nos sorprendió: Instagram y TikTok solo aparecen en el 12 %. En un sector que en redes sociales parece que vive en Instagram, las IAs generativas casi no lo citan. Por una razón muy concreta: el contenido visual es difícil de extraer como texto citable. Los cirujanos que han invertido millones en redes están trabajando un canal que las IAs apenas leen.

Lo que encontramos sobre blefaroplastia

Dedicamos una parte específica del análisis a la blefaroplastia porque es un procedimiento en auge: discreto, reversible en términos de aspecto, con una recuperación relativamente rápida. Y sobre todo, un procedimiento que las pacientes investigan mucho antes de hacerse.

Las respuestas en blefaroplastia fueron sorprendentemente consistentes. Las cuatro IAs mencionaron un dato que habitualmente las clínicas no explican bien en sus webs: la distinción entre oftalmología plástica y cirugía plástica general. Y lo mencionaron porque es lo que SECPRE y medios como El País en su sección de salud han explicado varias veces.

Lo que me fascina de esta respuesta es lo equilibrada que es. Cita las dos vías profesionales (cirujano plástico y oftalmólogo plástico) sin favorecer a ninguna. Da precios realistas. Explica el postoperatorio sin dulcificarlo. Es exactamente el tipo de información que las clínicas deberían estar publicando en sus propios blogs y que la mayoría no publica.

El plan de acción GEO para clínicas

Este plan es distinto al de los otros sectores. En cirugía estética hay línea roja claras: no se pueden publicar testimonios falsos, no se puede garantizar resultados, hay normativa sanitaria sobre publicidad. El GEO aquí tiene que hacerse bien, o no hacerse. Con esa premisa, estas son las diez palancas reales que identificamos:

1. Perfil SECPRE actualizado y completo. Parece obvio y un porcentaje sorprendentemente alto de cirujanos lo tienen a medias. Es la base.
2. Doctoralia y Top Doctors con reviews activas. No inducidas. Reales. Con respuesta personal del profesional. Mínimo un review nuevo al mes.
3. Blog técnico firmado por el cirujano. Artículos largos respondiendo preguntas reales: «Diferencia entre prótesis anatómica y redonda», «Qué esperar del postoperatorio de una rinoplastia». Con nombre y número de colegiado.
4. Transparencia de precios. Las IAs citan precios en sus respuestas. Si tu clínica publica rangos honestos, entras en esas citas.
5. Entrevistas en medios generalistas. Una entrevista en la sección de salud de El País o La Vanguardia pesa más que mil posts de Instagram en términos GEO.
6. Participación en revistas especializadas. Estetic, GQ, revistas profesionales del sector. Con contenido técnico real, no publireportaje.
7. Vídeo informativo en YouTube con transcripción. Explicaciones reales, sin antes/después sensacionalistas. Los YouTubers médicos-divulgadores (tipo Dr. Julio Sarmiento, La Gata de Schrödinger en su vertiente salud) son citados por IAs.
8. Schema.org MedicalClinic y Physician. Datos estructurados en toda la web. Incluye colegiación, acreditaciones, especialidades, direcciones.
9. Casos reales documentados con consentimiento explícito. Con fotos, datos clínicos y resultado. Con consentimiento escrito del paciente. Mucho más potentes que los genéricos.
10. Monitorización continua con GeoGeo para detectar cuándo una IA empieza a citar a tu clínica (o a un competidor) y ajustar la estrategia.

Una reflexión para cerrar

Hay algo que quiero decir para terminar, porque creo que es importante en este sector concreto. Las IAs generativas están empezando a tener un rol real en cómo las personas deciden operarse. Un rol que era antes del boca a boca, de los médicos de cabecera, de las amigas. Esto no es bueno ni malo per se: depende de cómo lo afrontemos.

Si los cirujanos y las clínicas serias trabajan bien el GEO —con información rigurosa, con transparencia, con profesionales firmando lo que se publica— entonces las IAs acabarán recomendando fuentes autoritativas. Y los pacientes terminarán mejor informados antes de llegar a la consulta.

Si, por el contrario, el sector deja el espacio libre para que lo ocupen clínicas de bajo coste sin acreditación o para que se llene de contenido publicitario disfrazado, las IAs citarán lo que encuentren, que no siempre será lo mejor. Y las consecuencias, en este sector, no son un mal café o unas zapatillas que duran menos: son la salud de una persona.

El GEO en cirugía estética no es un juego de visibilidad. Es una responsabilidad profesional. Los que se la tomen en serio van a definir cómo se toma esta decisión en la próxima década.

Desde GeoGeo animamos especialmente a las clínicas acreditadas y a los profesionales colegiados a trabajar el GEO de forma proactiva. No porque sea lo comercialmente inteligente —que también—, sino porque el ecosistema de información al paciente va a mejorar si los que saben hacer buena cirugía también saben comunicar bien.

Hace dos años, Chegg era el lugar al que millones de estudiantes acudían cuando se quedaban atascados en un ejercicio de matemáticas, en un problema de química orgánica o en un análisis de literatura. Una plataforma educativa estadounidense con dieciocho años de historia, más de 135 millones de preguntas y respuestas resueltas y casi cinco millones de suscriptores en su pico. En febrero de 2025, su CEO Nathan Schultz anunció dos cosas el mismo día: una caída del 24 % en los ingresos del cuarto trimestre y una demanda antimonopolio contra Google. La acción de la empresa cerró por debajo de un dólar.

La causa del desplome no fue un cambio de hábitos de consumo, ni un competidor mejor, ni una mala campaña de marketing. La causa fue una nueva funcionalidad del buscador de Google llamada AI Overviews.

Este artículo desglosa el caso Chegg paso a paso: qué pasó exactamente, en qué cifras, en qué meses, por qué pasó y qué puede aprender cualquier marca para no verse en la misma situación. Si trabajas en marketing, contenido o SEO en cualquier sector donde tu tráfico orgánico sea importante, esto te interesa.

De negocio sólido a desplome en seis meses

Para entender la magnitud del impacto hay que poner los números en contexto. En 2023 Chegg facturó algo más de setecientos millones de dólares y tenía cerca de 8 millones de suscriptores. Era un negocio rentable, con márgenes razonables, cotizado en bolsa de Nueva York y con un modelo de adquisición muy claro: un estudiante busca en Google la solución a un problema, llega a una página de Chegg con una respuesta paso a paso (con la mayor parte del contenido oculto tras un muro de pago), se registra y, si se convence, paga la suscripción.

Ese funnel se sostenía sobre una premisa: Google envía tráfico cuando alguien busca «cómo resolver una integral por partes» o «teorema de Pitágoras explicado». Durante quince años, esa premisa fue cierta. En mayo de 2024 dejó de serlo.

Lo que dijo Schultz en la conferencia con inversores

El día de la presentación de resultados, Schultz fue inusualmente directo para un CEO en problemas. Las frases que pronunció ante los analistas son útiles porque describen el mecanismo exacto por el que la IA mata el tráfico, no solo el efecto. Lo resumimos así:

Lo importante es que Schultz no se inventó nada. Chegg adjuntó capturas de Google AI Overviews respondiendo preguntas de tareas con detalles literalmente extraídos del corpus de Chegg, sin atribución visible. La página de Chegg seguía rankeando, pero más abajo, en una zona de la SERP donde la mayoría de usuarios ya no llega porque ya tiene su respuesta.

El mecanismo: zero-click sobre contenido informacional

El caso Chegg ilustra un patrón que se repite en todos los sectores afectados por AI Overviews. Lo llamamos el ciclo del zero-click sobre contenido informacional y funciona en cuatro pasos:

Pew Research Center publicó en julio de 2025 un estudio basado en 68.000 búsquedas reales que cuantifica el efecto: cuando aparece un AI Overview, el porcentaje de búsquedas con clic baja del 15 % al 8 %. Una caída relativa del 46,7 %. Para una empresa cuyo tráfico de adquisición depende del SEO informacional —exactamente el modelo de Chegg— eso es el equivalente a perder casi la mitad del embudo de captación de la noche a la mañana.

La demanda antimonopolio: tres acusaciones concretas

El 24 de febrero de 2025, Chegg presentó su demanda en el tribunal federal de Estados Unidos, asesorada financieramente por Goldman Sachs y legalmente por Susman Godfrey. La demanda no se basa en sentimientos: alega tres conductas anticompetitivas concretas amparadas por el Sherman Antitrust Act.

Primera: reciprocal dealing

Google obliga, según Chegg, a las empresas a entregar su contenido propietario como condición para aparecer en el buscador. No hay forma de aparecer en Google sin ser indexado por su crawler, y no hay forma de ser indexado sin contribuir al entrenamiento de los modelos de IA que después compiten contra el propio sitio. Es lo que el comisario europeo de competencia ha llamado un «cierre de pinza».

Segunda: mantenimiento de monopolio

Chegg apela a la sentencia federal de agosto de 2024 que declaró a Google monopolista en el mercado de búsqueda general. La nueva demanda alega que AI Overviews extiende ese monopolio al nuevo mercado de respuestas generativas, asfixiando al ecosistema de publishers que históricamente había sido el suministro de información para el propio Google.

Tercera: enriquecimiento sin compensación

Chegg cifra en 135 millones las preguntas y respuestas de su corpus original que Google ha utilizado para entrenar Gemini. Schultz lo formuló sin filtros: «Google se está beneficiando del contenido de Chegg sin gastar un dólar».

Tres lecciones para cualquier marca con tráfico SEO informacional

Lección 1: el ranking ya no es la métrica que importa

Durante veinte años el indicador clave fue la posición en Google. Si rankeabas primero para tus términos comerciales, ganabas. En la era AI Overview ese KPI ya no correlaciona con el ingreso. Puedes seguir siendo el primer resultado orgánico y aun así perder la mitad de los clics. La métrica nueva es la tasa de citación: cuántas veces apareces tú —y no tu competencia— dentro de la respuesta generada por la IA. Si no apareces, eres invisible aunque tu posición orgánica sea perfecta.

Lección 2: el contenido informacional es el más expuesto

El propio Chegg lo aprendió tarde: el contenido «cómo se resuelve X», «qué es Y», «diferencia entre A y B» es justamente el más fácil de resumir para una IA y, por tanto, el más rentable de cazar para Google. Estudios internos de SE Ranking sitúan en el 88,1 % el peso del contenido informacional en las consultas que disparan AI Overview. Si tu estrategia SEO se apoyaba en blog posts educativos, glosarios, definiciones o tutoriales, estás en la zona roja.

Lección 3: hay que medir antes de actuar

Chegg supo que tenía un problema cuando ya era demasiado grande para revertir. La caída del 49 % se acumuló en seis meses; las acciones correctivas necesitan al menos doce. La única defensa proactiva es monitorizar continuamente cómo te ven las IAs, qué fuentes te citan y qué competidores aparecen donde tú no. Si no lo haces tú, lo está haciendo tu CFO con dos trimestres de retraso, mirando la cuenta de resultados.

Plan de mitigación: lo que Chegg podría haber hecho seis meses antes

Con el diario en la mano sabemos que es injusto, pero el ejercicio sirve. ¿Qué se podría haber hecho en mayo de 2024, cuando AI Overviews salió en EE. UU.? Un plan razonable hubiese tenido cinco bloques:

Qué hacemos en GeoGeo

El motivo por el que escribimos este artículo es que en GeoGeo hemos construido la herramienta que automatiza los cinco pasos anteriores. Le pasas tu dominio y en sesenta segundos te entrega el grafo semántico de prompts que tus clientes hacen a las IAs, el customer journey en cinco etapas, el score de visibilidad en cada plataforma frente a tus competidores, las fuentes que están citando las IAs en tu sector y un plan de diez pasos con artículos de 800+ palabras listos para publicar.

No te dará la victoria por sí sola. Pero te dará lo que Chegg no tuvo: visibilidad medible y plan accionable antes de que la caída del tráfico llegue a la cuenta de resultados.

El Daily Mail es el periódico más leído del Reino Unido y, según comScore, una de las cinco webs de noticias en inglés más visitadas del mundo. Publica desde 1896 en papel y desde 2003 en digital bajo la marca MailOnline. Su modelo de negocio es publicidad programática y se sostiene sobre un volumen de tráfico que durante años fue inalcanzable para sus rivales. En 2025, la dirección de SEO del Daily Mail tomó la decisión de remitir cifras detalladas al regulador británico de competencia, la CMA. Las cifras eran tan alarmantes que la propia compañía pidió intervención regulatoria.

El motivo: cuando aparece un Google AI Overview en una página de resultados donde MailOnline rankea en primera posición orgánica, su CTR cae del 25 % al 2,8 %. Una caída del 89 %.

Si esto es lo que le ocurre al periódico digital más leído del país más maduro de Europa en SEO, vale la pena entender qué pasó, qué cifras hay sobre la mesa, qué argumentos están utilizando los reguladores y qué pueden hacer otros medios y marcas para no acabar igual.

Las cifras exactas que DMG Media envió a la CMA

En 2025, durante la consulta pública en la que la CMA estudiaba designar a Google con Strategic Market Status, DMG Media (propietaria del Daily Mail, Metro y MailOnline) remitió un documento con datos internos de Search Console y herramientas propietarias. Tres números resumen el documento:

Carly Steven, directora de SEO y editorial e-commerce de MailOnline, lo expresó así en el WAN-IFRA World News Media Congress de mayo de 2025: «Cuando rankeamos en primera posición orgánica el CTR es del 13 % en escritorio y del 20 % en móvil. Cuando seguimos rankeando primeros pero hay un AI Overview, eso baja a menos del 5 % en escritorio y al 7 % en móvil. Es un cambio profundo».

Un ejemplo concreto: la búsqueda «Noor Alfallah news»

Steven compartió un caso particular en su intervención. Para una determinada noticia, MailOnline rankeaba primero en Google y la búsqueda generaba 6.000 clics al día. En cuanto Google añadió un AI Overview a esa búsqueda, los clics cayeron a 100. La posición no cambió. La página tampoco. Solo apareció un resumen de IA arriba.

Este tipo de caída concreta sobre un único término es un buen barómetro del problema. Si pasa con MailOnline, que tiene una autoridad de marca enorme en el Reino Unido, cuesta imaginar qué le pasa a un medio mediano o pequeño con la misma búsqueda.

Por qué el Daily Mail eligió la vía regulatoria

DMG Media no es Chegg. No ha demandado civilmente a Google. Su apuesta es convencer al regulador de competencia británico de que extienda el perímetro de su intervención sobre Google para incluir las funcionalidades de IA. La lógica es la siguiente:

Primero: Google ya está designable como monopolio

La CMA inició en 2025 un proceso para designar a Google con Strategic Market Status. Si lo hace, podrá imponer requisitos de conducta que prevengan abusos. La pregunta abierta es si esa designación cubrirá únicamente la búsqueda tradicional o también AI Overviews y los productos de IA generativa de Google (Gemini, AI Mode).

Segundo: la asimetría de poder es total

Para que MailOnline aparezca en Google necesita ser indexado por Googlebot. Para no aparecer en AI Overviews tendría que bloquear Googlebot, lo que también la sacaría del índice de búsqueda tradicional. No hay una opción intermedia. Es lo que The Verge ha llamado una «pacto faustiano»: o aceptas que tu contenido entrene a la IA que te quita tráfico, o desapareces del buscador.

Tercero: la salida no es individual

Aunque MailOnline lograra negociar bilateralmente con Google, eso no resolvería el problema sistémico. Por eso DMG Media, junto con la News/Media Alliance estadounidense y el European Publishers Council, está apostando por una solución regulatoria.

El efecto cascada: no solo el Daily Mail

El caso Daily Mail no es excepcional dentro de la industria. Es la evidencia mejor documentada, pero los datos que están publicando otros medios pintan el mismo cuadro:

El Reuters Institute ha encuestado a 280 líderes de medios en 51 países y publica que esperan otra caída del 43 % en tráfico de búsqueda en los próximos tres años. Una quinta parte cree que la pérdida superará el 75 %.

Tres lecciones para cualquier medio (o marca con tráfico SEO)

Lección 1: el CTR es el nuevo battlefield, no el ranking

Como en el caso Chegg, lo que mata no es perder posición. Es perder clic. Tu medio puede seguir siendo el primer resultado orgánico para «mejor batería para coche» o «cómo reclamar una multa» y aún así perder casi nueve de cada diez clics que antes te llegaban. Los KPIs históricos del SEO —posición, CTR genérico, tráfico orgánico— hay que complementarlos con métricas nuevas: tasa de aparición en AI Overview, tasa de citación en chatbots conversacionales, share of voice en respuestas generadas.

Lección 2: el contenido evergreen es más vulnerable que el de actualidad

Steven explicaba que MailOnline está relativamente protegido en cobertura de breaking news porque AI Overviews no suele activarse para temas frescos. Pero el contenido evergreen —explicadores, listas, cómos, comparativas— está totalmente expuesto. Para muchos medios, ese contenido evergreen es el que les ha dado tráfico estable durante años; ahora hay que repensarlo.

Lección 3: la marca ya no es decorativa, es protección

El 60 % del tráfico orgánico del Daily Mail viene de búsquedas con marca («daily mail noticias», «mail online…»). Eso es lo que hace al periódico relativamente resiliente: cuando alguien busca al Daily Mail no busca un AI Overview. Cuando busca «cómo perder peso en una semana», sí. Construir marca —invertir en directos, newsletter, podcasts, comunidad— ya no es un nice-to-have. Es la única defensa estructural contra el zero-click.

Cómo te ayuda GeoGeo si estás en medios o tienes un blog grande

El primer paso es saber qué pasa. Si tienes un medio digital, un blog corporativo grande o cualquier proyecto donde el tráfico SEO informacional sea relevante, GeoGeo te dice en sesenta segundos qué consultas de tu sector están disparando AI Overviews, qué medios y fuentes están siendo citados (probablemente no eres tú), en qué clusters temáticos tienes presencia y en cuáles no, y un plan de diez pasos para entrar en esas respuestas. Cualquier acción razonable empieza por un diagnóstico. El de GeoGeo no requiere instalar nada.

El 29 de mayo de 2025 a las once y cincuenta y tres de la mañana hora de Nueva York, Barbara Peng, CEO de Business Insider, mandó un correo a toda la compañía. Era un email breve. En quince minutos, los empleados afectados recibirían una nota individual de Recursos Humanos. La medida afectaba al 21 % de la plantilla y tocaba todos los departamentos. Peng cerró su mensaje con una frase que se ha vuelto célebre dentro de la industria del medio digital: «Tenemos que estructurarnos para soportar caídas extremas de tráfico fuera de nuestro control».

Lo que estaba detrás de esa frase: una caída del 55 % en el tráfico orgánico de búsqueda entre abril de 2022 y abril de 2025. Más de la mitad del flujo histórico de visitas, evaporado en treinta y seis meses.

El caso Business Insider es probablemente el más representativo de cómo Google AI Overviews y los chatbots de IA están transformando un sector entero —los medios de tecnología y negocios— donde el tráfico de búsqueda informacional era el alma del modelo. Lo analizamos.

El antes: setenta por ciento de los ingresos vienen del SEO

Para entender el porqué del ERE hay que dimensionar la dependencia previa. Business Insider, según comunicaciones internas filtradas a The New York Times, dependía del tráfico orgánico de buscadores para aproximadamente el 70 % de sus ingresos. La compañía publicaba unos 2.000 artículos al mes, una mezcla de noticias económicas, reportajes de tech, contenido de lifestyle (alimentado por una operación de e-commerce con afiliación) y guías informacionales.

Ese mix funcionó muy bien durante una década. Los rankings en Google para términos como «mejor tarjeta de crédito sin comisiones», «cómo invertir en bolsa para principiantes», «iPhone vs Samsung», o «cuánto cuesta una vivienda en Nueva York» traían volúmenes enormes de tráfico que se monetizaban con publicidad programática y comisiones de afiliación. Una mecánica clásica del SEO informacional con CPCs altos.

El durante: la curva se rompe en mayo de 2024

La caída no fue lineal. En 2022 y 2023 hubo un descenso suave atribuible al efecto de los Helpful Content Updates de Google y a la maduración natural del nicho. Lo que cambió en mayo de 2024 fue la introducción general de AI Overviews. A partir de ahí la pendiente se inclina.

Carly Steven, del Daily Mail, lo explicó perfectamente: cuando el AI Overview responde directamente a una consulta, la posición orgánica deja de importar. Para Business Insider eso significaba que un artículo titulado «¿Qué es un ETF y cómo funciona?» —el tipo de contenido que durante años había traído cientos de miles de pageviews al mes— pasó a ser una página huérfana de tráfico aunque siguiera siendo el primer resultado orgánico de Google. AI Overview respondía con una definición y, debajo, mostraba enlaces a múltiples fuentes en lugar de las cinco entradas tradicionales. El resultado: caída brutal del CTR.

El después: ERE, cierre de e-commerce y «BI Live»

El ERE de mayo de 2025 no fue solo una reducción de plantilla. Vino acompañado de tres decisiones estratégicas que vale la pena entender porque dibujan el manual de adaptación que estás viendo emerger en toda la industria de medios:

Primera: cierre de la mayor parte del e-commerce

Business Insider tenía una división editorial dedicada a contenido afiliado: «mejor robot aspirador», «mejor freidora de aire», «mejor cargador para iPhone». Era una operación rentable porque combinaba tráfico SEO informacional con monetización por comisión de Amazon o de programas similares. Peng fue explícita: la compañía descontinuaba la mayor parte de esa línea «dada su dependencia del tráfico de búsqueda». Una de las consecuencias más visibles del cambio.

Segunda: lanzamiento de BI Live, eventos en directo

Si el tráfico no volverá, había que crear nuevos productos. BI Live es la apuesta por eventos profesionales presenciales y virtuales monetizados por entradas y patrocinios. No depende del SEO. No depende de Google. Depende de la marca y la comunidad. Es la respuesta defensiva clásica.

Tercera: «all-in on AI» internamente

Peng pidió a todo el equipo que utilice ChatGPT Enterprise de forma regular. No es ironía: si la productividad por empleado tiene que subir para mantener el negocio con menos gente, la única forma de conseguirlo es integrar IA en los flujos de trabajo. Es una respuesta racional aunque incómoda: la misma tecnología que destruye el modelo de ingresos se usa para hacer eficiente el modelo de costes.

El patrón que se repite: tráfico evergreen + monetización publicitaria

Lo importante del caso Business Insider no es la cifra del 55 % por sí sola. Es que muestra el perfil exacto de las marcas que más están sufriendo:

Si tu organización marca tres o cuatro casillas, no significa que vayas a tener un ERE en doce meses. Significa que tienes que actuar ya. Las empresas que se salvan —desde Stratechery a The Information, pasando por algunos newsletters de Substack— son justo las que no marcaban esas casillas: tráfico directo de marca, comunidad, modelo de suscripción. La diversificación deja de ser un nice-to-have y se vuelve estructural.

Cinco movimientos defensivos para una marca como Business Insider

Por qué GeoGeo nació de casos como este

Cuando empezamos a construir GeoGeo, casos como el de Business Insider —y antes Chegg, antes Daily Mail— nos hicieron darnos cuenta de que la mayoría de marcas no tienen ni la herramienta ni el método para medir su exposición a las IAs. Saben que tienen un problema cuando el tráfico ya ha caído un 30 %. Para entonces es demasiado tarde para ajustar la estrategia sin daños colaterales.

Lo que hace GeoGeo es darte ese diagnóstico antes de que la crisis llegue a la cuenta de resultados. Le pasas tu dominio, lanzamos los prompts representativos del funnel de compra de tu sector contra las cinco grandes IAs, te decimos qué fuentes están citando, dónde apareces (si apareces), qué competidores te ganan en visibilidad y qué pasos concretos —con artículos completos ya escritos— hay que dar para entrar en esas respuestas.

No es magia. No te va a duplicar el tráfico mañana. Pero te va a dar la información que el equipo de Business Insider habría agradecido tener en mayo de 2024 en vez de en mayo de 2025.