Estudio: la IA redistribuye las búsquedas, lo genérico pierde

Un nuevo estudio de más de un millón de palabras clave de alto volumen concluye que el 29% de la demanda de búsqueda analizada está en declive medible, pero el volumen se está redistribuyendo en lugar de desaparecer, y las consultas informativas sin marca son las que se llevan el golpe. La investigación, publicada el 2 de julio de 2026 por la agencia de investigación Fractl junto con Search Engine Land, es uno de los mayores conjuntos de datos públicos hasta la fecha sobre cómo la IA está cambiando el comportamiento de búsqueda.

Qué ha pasado

El estudio analizó 1.010.848 palabras clave con al menos 10.000 búsquedas mensuales, extraídas de datos de Semrush sobre 379 marcas de ocho sectores, junto con una encuesta a 1.004 consumidores estadounidenses. Según los autores, las palabras clave en declive representan aproximadamente 10.290 millones de búsquedas mensuales, mientras que las que crecen representan unos 10.310 millones, una compensación casi exacta. Las categorías con más peso informativo cayeron con más fuerza, con FinTech bajando un 37,7%, mientras que las categorías transaccionales como SaaS, estilo de vida y seguros se mantuvieron estables o crecieron. La encuesta a consumidores apunta en la misma dirección: el 70% de los encuestados dice usar la IA más que hace un año, pero solo el 17% afirma usar menos la búsqueda tradicional.

El 59% de los consumidores encuestados dice que visitará el sitio web de una marca después de que un chatbot de IA la mencione, y el 18% ha comprado algo basándose en una recomendación de IA sin verificar.

Fractl y Search Engine Land, “What 1 million keywords reveal about AI’s impact on search”

Por qué importa

Las consultas sin marca son las más vulnerables a ser sustituidas por la IA, y constituyen el 90% del volumen analizado en el estudio. Son exactamente las búsquedas de descubrimiento, las consultas de categoría y las del tipo “cerca de mí”, las que llenan la parte alta del embudo para los negocios con presencia física. A medida que los AI Overviews, el AI Mode y los asistentes conversacionales absorben la intención informativa, la pregunta deja de ser cómo posiciona una marca en la página de resultados y pasa a ser si los sistemas de IA la mencionan siquiera. Los datos de consumidores del estudio sugieren que, cuando lo hacen, la mención convierte: la mayoría de los consumidores hace seguimiento de las marcas que un asistente nombra.

Qué significa para las marcas con múltiples ubicaciones

Para una marca con cientos de ubicaciones, la redistribución de la demanda significa que la capa de descubrimiento se traslada a sistemas que responden en lugar de listar diez enlaces. Los asistentes de IA fundamentan sus respuestas locales en datos estructurados sobre las empresas, así que la exactitud de los nombres, las direcciones, los horarios y los servicios en Google Business Profile, Apple Maps y Bing en toda la red de ubicaciones se convierte en el insumo que decide si sus ubicaciones son citables. Los equipos centrales deberían gestionar las fichas de empresa a gran escala como base de datos de referencia, medir cómo la IA muestra cada ubicación con Places AI y tratar el posicionamiento en los resultados de búsqueda con IA como una disciplina con sus propias métricas, no como un subproducto del SEO clásico.

En resumen

La demanda de búsqueda no desaparece, se mueve, y las pérdidas se concentran en las consultas sin marca que hasta ahora alimentaban el descubrimiento local. Las marcas que hagan ahora que los datos de cada ubicación sean correctos y legibles por máquinas serán las que citen las respuestas de la IA cuando esas consultas dejen de llegar a la página de resultados.