La irrupción de los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs) como ChatGPT de OpenAI, Perplexity, Bing Copilot o Google Gemini, ha dado lugar a un nuevo paradigma en la forma en que los usuarios acceden a la información en internet y ha obligado a replantear algunos procesos SEO. Sin embargo, más allá de la especulación, ¿realmente están los LLMs desplazando a los buscadores tradicionales como fuente de tráfico de calidad? Un reciente estudio de la firma Amsive, que analizó más de 50 sitios web durante seis meses, aporta respuestas en métricas reales de conversión y comportamiento.

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¿Convierte mejor el tráfico desde LLMs que el SEO tradicional?

La pregunta central del estudio de Amsive es si el tráfico que llega desde motores de lenguaje como ChatGPT convierte mejor que el tráfico proveniente del SEO clásico en Google o Bing.

Los resultados muestran que, en promedio, el tráfico desde LLMs tuvo una tasa de conversión (CR) de 4.87%, mientras que el tráfico orgánico alcanzó un 4.60%. Aunque esto supone una ligera ventaja para los LLMs, el análisis estadístico (p=0.794) concluyó que la diferencia no es significativa.

Incluso cuando se aplicaron filtros para considerar únicamente sitios con más volumen de datos (al menos 100 mil sesiones totales, 50 sesiones desde LLMs y 5 conversiones atribuibles), la diferencia fue de +1.24 puntos porcentuales a favor de los LLMs, pero siguió sin ser estadísticamente relevante (p=0.376).

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¿Qué porcentaje del tráfico total proviene actualmente de los LLMs?

Más allá de la tasa de conversión, una de las grandes sorpresas del estudio fue el bajo volumen de tráfico real que generan los motores de IA en comparación con el SEO tradicional.

Según los datos recopilados:

• El tráfico desde SEO representa en promedio el 31.9% de todas las sesiones de los sitios analizados.
• Por contraste, el tráfico desde LLMs apenas alcanza el 0.24% de las sesiones, y el 0.42% de las conversiones.

Es decir, los motores de lenguaje aún no representan ni el 1% del tráfico orgánico, pese al auge mediático que han tenido. Cerca del 90% de los sitios estudiados registraron que menos del 0.6% de su tráfico provino desde un LLM.

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¿Los resultados cambian entre sitios B2B y B2C?

El estudio también segmentó los resultados según el tipo de modelo de negocio: Business to Business (B2B) y Business to Consumer (B2C).

Los sitios B2B presentaron una tasa de conversión del 2.03% desde LLMs frente al 1.68% del SEO tradicional. En cambio, los sitios B2C registraron un 10.31% de CR desde LLMs, frente al 8.50% desde SEO.

Aunque estos datos parecieran indicar una ventaja a favor de los LLMs en ambos modelos, las pruebas estadísticas (t-test y Welch) señalaron que las diferencias tampoco fueron significativas.

¿Qué industrias obtienen mejores resultados desde los motores de IA?

El análisis por vertical reveló diferencias interesantes:

• En servicios financieros y turismo, los LLMs tuvieron tasas de conversión superiores al tráfico orgánico tradicional.
• En sectores como eCommerce y servicios al consumidor, el SEO mantuvo su ventaja.

Cabe aclarar que las muestras por industria fueron reducidas, por lo que se recomienda interpretar estas tendencias como señales preliminares y no definitivas.

¿Qué es AEO (Answer Engine Optimization)?

A medida que los usuarios empiezan a usar motores como ChatGPT o Perplexity para resolver dudas, comprar o comparar productos, surge el concepto de Answer Engine Optimization (AEO).

Este enfoque busca optimizar el contenido no para los buscadores tradicionales, sino para los motores de respuesta basados en IA, priorizando:

• Contenidos estructurados (FAQs, definiciones, tablas, políticas claras).
• Datos confiables, verificables y con señales de autoridad (E-E-A-T).
• Lenguaje claro, conciso y con bloques que respondan rápidamente a preguntas.

La idea es posicionar contenidos que puedan ser citados o referenciados por LLMs en sus respuestas, tal como ocurre con snippets y resultados destacados en Google.

¿Qué tipo de contenido citan más los LLMs?

Aunque los LLMs no siempre revelan de forma explícita la fuente de la información que ofrecen, se ha detectado que ciertos tipos de contenido tienen mayor probabilidad de aparecer en sus respuestas:

• Guías de compra y comparativas de productos.
• Páginas de definición o glosarios especializados.
• Contenido transaccional con precios, políticas de envío, devoluciones o términos legales.
• FAQ con datos estructurados, ideales para extracción directa.

Esto representa una oportunidad para los equipos de contenido y SEO técnico que deseen experimentar con tácticas de AEO.

¿Cuál es el rol de la IA en la atribución de tráfico?

Otro hallazgo clave del estudio es que la mayoría de las mediciones se basan en atribución de último toque, lo que deja fuera el rol asistencial que los LLMs podrían tener en etapas tempranas del embudo.

En otras palabras, un usuario puede usar Perplexity o ChatGPT para conocer una marca, pero terminar convirtiendo días después a través de una búsqueda orgánica en Google. En ese escenario, el mérito quedaría atribuido al canal SEO, aunque la IA haya influido en la decisión.

Por ello, se recomienda implementar:

• Encuestas de autodeclaración (“¿Cómo nos conociste?”).
• Modelos de atribución multitouch.
• Monitoreo de tráfico asistido en herramientas como GA4 o plataformas de marketing automation.

La tendencia es clara: el rol de la Inteligencia Artificial en la búsqueda de información crecerá. Google está integrando IA generativa en su experiencia de búsqueda (SGE), mientras OpenAI, Perplexity y otros jugadores continúan ganando adeptos.

Sin embargo, el SEO sigue siendo la principal fuente de tráfico orgánico medible, y su supremacía no ha sido desplazada aún por los motores de lenguaje.

El desafío para las marcas será equilibrar la optimización para buscadores tradicionales con la preparación para los motores conversacionales del futuro. En ese cruce de caminos se jugará el próximo gran duelo del marketing digital.

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