Dentro del «dark search»: 7.000 fuentes revelan cómo la IA recomienda tu producto
Ùltima actualización en 20 junio 2025 a las 10:08 am
5,00/5Para 2026, el embudo de búsqueda habrá cambiado por completo. La IA controlará la información disponible en línea y tendrá una influencia decisiva en la mayoría de las decisiones de compra.
Google sigue dominando, sí, pero la verdadera influencia se ha trasladado a las respuestas generadas por IA. Y lo que llamamos “dark search” ocurre cuando tus clientes obtienen respuestas a través de IA (modo IA de Google o sus resúmenes, ChatGPT o Perplexity), sin llegar a hacer clic en tu sitio web.
Sin clics, sin analítica. La misma influencia, solo que más difícil de rastrear.
Parece extremo, pero analizamos 7.000 fuentes seleccionadas por IA y los datos dicen lo mismo:
La IA ya influye en las decisiones desde fases tempranas: el 90 % de las búsquedas informativas se resuelven con respuestas de IA, sin clics.
Google ≠ el panorama completo: solo hay entre un 13 % y un 15 % de coincidencia entre los primeros resultados de Google y los de ChatGPT.
RAG es tu puerta de entrada: la búsqueda en tiempo real (Retrieval-Augmented Generation) extrae contenido reciente, estructurado y fiable de la web.
Dos formatos dominan: los listados de “los mejores” y las páginas comparativas “X vs Y” son las fuentes más citadas por la IA.
Los blogs y directorios lideran: el 70 % del contenido citado por IA proviene de blogs (51 %) y directorios (19%), no de páginas de producto ni de inicio.
Bienvenido a la era del «dark search«.
Esta investigación abre la caja negra de la IA: revela cómo selecciona lo que recomienda, dónde encuentra sus respuestas y cómo puedes posicionar tu marca para que aparezca entre las primeras.
ChatGPT, Google y el embudo invisible
Si pensabas que el lanzamiento de ChatGPT (100 millones de usuarios mensuales en solo dos meses) fue impresionante, espera a ver su crecimiento en 2024.
Aun así, Google sigue siendo la fuerza dominante en las búsquedas, con 16.400 millones de búsquedas diarias.
Pero lo verdaderamente relevante es cómo ha cambiado los hábitos de búsqueda.
Google reaccionó rápidamente, lanzando los resúmenes con IA (AI Overviews) en mayo de 2024: respuestas al estilo ChatGPT por encima de los resultados clásicos. Hoy en día, casi el 20 % de las búsquedas ya reciben un resumen de IA.
Actualmente, el 90 % de las búsquedas generadas por IA son de tipo informativo, aunque no han cambiado drásticamente el volumen total de consultas informativas (los usuarios en realidad preguntan más, porque la IA ofrece respuestas instantáneas y más completas).
Pero estas búsquedas ya no generan tráfico hacia tu sitio. Los resúmenes con IA (AIO) generan 8 millones de clics diarios hacia las fuentes utilizadas. Antes del AIO, esta cifra habría rondado los 100 millones.
La diferencia: 92 millones de clics perdidos cada día, y en aumento.
En mayo de 2025, Google activó el modo IA, una caja de diálogo dentro de los resultados de búsqueda. Sin enlaces azules, solo una respuesta citada, al estilo ChatGPT, que rara vez invita al usuario a hacer clic.
La IA ya controla la información online
Así que, aunque Google sigue siendo el guardián de los clics, ya no es el guardián de la influencia.
La IA (en todas sus formas) es ahora lo que influye en las decisiones antes de la compra.
ChatGPT, Perplexity, el modo IA y los resúmenes de Google sacan a la luz información, hacen recomendaciones e incluso mencionan marcas. Pero la mayoría de las veces, el usuario no hace clic (y tú no ves esa visita en tus análisis).
Los usuarios obtienen la información (a través de la IA), toman su decisión y compran directamente.
Ese es el nuevo embudo de búsqueda en la era del «dark search«:
- El 53 % de las consultas informativas son resueltas por IA y generan poco o ningún tráfico.
- El 47 % restante del tráfico se concentra en búsquedas de tipo navegacional, comercial o transaccional: una demanda que ya ha sido influida por las respuestas de la IA.
No hay un top 10 de Google que escalar, ni volumen de búsqueda que perseguir. Por eso lo llamamos «dark search«: influencia sin visibilidad, recomendaciones sin rankings.
Pero si consigues que la IA recomiende tu producto, el tráfico transaccional —el más importante— seguirá llegando.
¿Se puede influir en las recomendaciones de la IA?
Sí. Y hemos hecho la investigación para demostrar cómo.
«Dark search»: cómo la IA elige ganadores
El 70 % de las búsquedas en ChatGPT no pueden clasificarse según las categorías tradicionales: informativa, navegacional, comercial o transaccional.
Esto se debe a que las personas no buscan en ChatGPT igual que en Google. Al interactuar con una IA, los usuarios hacen preguntas completas, mezclan peticiones con comparaciones e incluyen contexto.
Ejemplos:
👉 “¿Cuáles son los mejores CRM para startups pre-semilla en 2025?”
👉 “Compara Notion y Trello para la planificación de contenido”
👉 “Muéstrame alternativas a Mailchimp con mejor soporte. No necesito diseños sofisticados”
Estas búsquedas son:
- Conversacionales
- De intención mixta
- Frecuentemente específicas para un caso de uso o perfil de usuario
Para resolver este tipo de consultas complejas, la IA suele obtener sus respuestas de dos vías: recuperación estática o búsqueda en la web. Una es difícil de influenciar; la otra, mucho más accesible.
Recuperación estática: la memoria entrenada de la IA
Esto incluye todo lo que ChatGPT ha leído antes de su última actualización. Libros, sitios web, artículos, revistas académicas… Se usa para responder preguntas cuya respuesta no cambia con el tiempo.
Por ejemplo:
👉 “¿Cuándo cayó el Imperio romano?”
👉 “¿En qué se diferencia el marketing de influencers para marcas industriales?”
Estas respuestas son difíciles de influenciar. Ya están integradas en la memoria del modelo. A menos que controles una porción significativa del contenido público en internet, es poco probable que logres cambiar lo que dice.
RAG: búsqueda en tiempo real
RAG significa Retrieval-Augmented Generation (Generación Aumentada por Recuperación). Es cuando ChatGPT busca activamente en la web: accediendo a APIs, extrayendo contenido estructurado, consultando documentación.
Ejemplos:
👉 “¿Cuál es el CRM más barato para startups en 2025?”
👉 “Compara Monday.com con ClickUp”
👉 “Mejores auriculares con cancelación de ruido por menos de 200 €”
Estas son tus verdaderas oportunidades.
Si tu contenido es reciente, está bien estructurado y es fiable, la IA podría extraerlo directamente —y aparecer ahí es la forma más directa de lograr que te recomiende.
El embudo de búsqueda en 2026
Este nuevo comportamiento del usuario requiere un nuevo concepto de embudo de búsqueda. Uno que:
- Tenga en cuenta ese 70 % de búsquedas que no encajan en las categorías clásicas.
- Comprenda la magnitud de la búsqueda en tiempo real (RAG): la vía más fácil para influir en los resultados.
Así que analizamos cientos de consultas hechas a IAs, y las agrupamos por intención, etapa del embudo y probabilidad de activar una respuesta en tiempo real (RAG). El patrón es claro:
| Segmento | Ejemplo de Prompt | Etapa del Embudo | ¿RAG? | Notas para Equipos de Producto |
|---|---|---|---|---|
| Descubrir y Educar | “¿Cuánto cuesta Shopify frente a WooCommerce?” “Muéstrame las especificaciones más recientes de la Sony A7 IV.” | Conocimiento / Consideración Temprana | RAG Fuerte | Mostrar especificaciones, precios y comparaciones actualizadas. La precisión factual es importante. |
| Seleccionar y Decidir | “¿Vale la pena pagar €300 más por el MacBook M3 frente al M2?” “Clasifica hoteles económicos cerca de Shibuya con desayuno gratuito.” | Consideración Tardía / Compra | RAG Parcial | Combinar contexto estático con información actualizada. Resaltar pros/contras, precios, características. |
| Transacción y Soporte | “Añade dos cajas de Nespresso Original a mi carrito.” “¿Por qué mi Roomba muestra el error 26?” | Conversión y Postventa | RAG Débil | Requiere llamadas API y recuperación desde documentos de soporte. La velocidad es clave. |
| Crear y Promocionar | “Escribe un hilo de Twitter para el lanzamiento de un producto.” “Genera cinco líneas de asunto para correos de venta adicional.” | Marketing / Retención | Sin RAG | Principalmente de carácter generativo. |
Las mejores oportunidades para influir en la búsqueda con IA se dan en dos etapas clave:
🧠 Descubrir y educar: cuando los usuarios exploran categorías
⚖️ Seleccionar y decidir: cuando comparan opciones antes de comprar
Estas etapas tienen más probabilidad de activar respuestas RAG, y por tanto, de extraer contenido directamente de fuentes online —donde tú necesitas aparecer.
Vamos a desglosar cómo funcionan exactamente estas consultas y qué le indican a la IA que debe buscar.
Los datos reales sobre el «dark search»
Nos asociamos con Omnia, una herramienta de análisis de búsqueda por IA de nueva generación, para analizar 1.000 búsquedas en ChatGPT, Perplexity y los resúmenes con IA de Google. Estudiamos las 7.300 fuentes que utilizaron estas herramientas para saber exactamente de dónde obtienen su información.
Los resultados son contundentes:
👉 Los blogs (51 %) y los directorios (19 %) dominan con claridad las fuentes utilizadas por la IA.
👉 Las consultas de mitad de embudo (“Descubrir y educar”) se nutren sobre todo de blogs (75 % de las fuentes).
👉 Las consultas de final de embudo (“Seleccionar y decidir”) tienen cinco veces más probabilidades de citar directorios.
Y lo más importante: las recomendaciones de la IA difieren mucho de los rankings tradicionales de Google:
👉 Solo hay un 13 % de coincidencia entre los 10 primeros resultados de Google y las fuentes usadas por ChatGPT.
👉 Las fuentes citadas por la IA tienen una coincidencia de palabras clave del 40 %, frente al 65–85 % de las páginas que mejor posicionan en Google.
Clasificación de las fuentes que usa la IA
- 51 % del contenido citado por IA son publicaciones de blog.
- 19 % son directorios o listas de “los mejores”.
- 11 % son páginas de inicio de marcas relevantes.
- 7 % son medios de noticias como The Guardian.
- 3,5 % provienen de YouTube.
- 2,3 % de Wikipedia.
Traducción: si tu marca no aparece de forma destacada en los blogs y directorios adecuados, la IA no te recomendará.
Pero eso no es todo. Al analizar las fuentes según el tipo de consulta, observamos diferencias claras entre las búsquedas de “Descubrir y educar” (mitad de embudo) y las de “Seleccionar y decidir” (final de embudo).
- En consultas educativas, blogs y noticias representan casi el 75 % de las fuentes.
- En consultas orientadas a la decisión, los directorios son cinco veces más comunes.
La estrategia, por tanto, debe ser doble: aparecer en los blogs correctos para educar sobre tu categoría y en los directorios adecuados para que te elijan como solución.
¿Cuáles son las “fuentes adecuadas” para que la IA te recomiende
Buenas noticias: los modelos de IA suelen preferir los mismos tipos de contenido que Google o Bing. Destacan las páginas con:
👉 Dominio con alta autoridad (DA)
👉 Buen perfil de backlinks
👉 Contenido bien estructurado, autorizado y factual
Esto lo vemos claramente en los datos: más del 60 % de las fuentes citadas por la IA tienen un dominio con DR superior a 70. Esa parece ser la barrera clave: por debajo de 70, las probabilidades bajan notablemente.
IA ≠ Google
¿Entonces los modelos de IA simplemente repiten lo que dice Google?
No exactamente.
Las búsquedas en IA son más conversacionales y menos centradas en palabras clave, lo que afecta la relación entre consulta y resultado.
👉 Las páginas del top 10 de Google contienen entre el 65 y el 85 % de las palabras clave objetivo en sus etiquetas de título.
👉 Las fuentes que elige la IA tienen solo un 40 % de coincidencia con esas mismas palabras clave.
Y si analizamos la coincidencia directa entre las fuentes de IA y los 10 primeros resultados de Google para la misma consulta, obtenemos:
- IA Overviews de Google: 15 %
- Perplexity: 75 %
- ChatGPT: 13 %
Conclusión: aunque las bases del SEO siguen siendo importantes, estar en la primera página de Google no garantiza que una IA utilice tu contenido como fuente. Es más probable que no lo haga.
Por eso, optimizar para la IA requiere una estrategia dedicada, más allá del SEO clásico.
Los dos tipos de fuente más valiosos para la IA
Hay dos tipos de contenido que las IA citan constantemente en las búsquedas más orientadas a conversión:
- Las búsquedas tipo “Shortlist”: donde el usuario busca una lista de opciones destacadas.
- Las búsquedas tipo “Comparar”: donde ya está comparando entre pocas opciones.
Tras analizarlas por separado, los patrones son claros:
👉 En búsquedas tipo “los mejores X”, los directorios y listas dominan las fuentes.
👉 En búsquedas tipo “X vs Y”, el contenido comparativo directo (VS) es el más citado.
Formar parte de la selección del usuario: listas y directorios
Este tipo de consultas aparecen cuando el usuario ha identificado un problema y busca una solución, pero aún no ha elegido proveedor, producto o herramienta.
Por ejemplo: “¿Cuáles son las mejores zapatillas para correr si tengo gemelos tensos?”
Los directorios y listas son las fuentes predominantes en este tipo de búsquedas:
¿Por qué? Tomemos un ejemplo de búsqueda: «Mejores agencias de publicidad online en París». Una de las fuentes más citadas es Sortlist, ¿pero por qué?
Esta es la URL elegida: https://www.sortlist.com/i/advertising/paris-fr
| Señal Compatible con la IA | Cómo Responde la Página de Sortlist |
|---|---|
| Título que coincide con la consulta | “Las 100 Mejores Agencias de Publicidad Online – Reseñas 2025” se ajusta casi palabra por palabra a prompts comunes como “mejores agencias de publicidad online 2025”. |
| Ámbito explícito y actualidad | Marca temporal (“2025”) + recuento en vivo de agencias (14 k+) indican a la IA que la lista está actualizada. |
| Diseño estructurado | Secciones H2 para Agencias Destacadas y Todas las Empresas; cada tarjeta sigue el mismo orden de campos: valoración, reseñas, servicios, ubicación, presupuesto. |
| Tablas preparadas para comparar | Filtros integrados (presupuesto, valoraciones, ubicación) funcionan como columnas dinámicas de comparación que la IA puede interpretar. |
| Señales de autoridad | El dominio de Sortlist se especializa en rankings de agencias → fuerte autoridad temática + alta DR. |
| Enlaces internos a contenido más detallado | Cada tarjeta enlaza a un perfil de agencia detallado (más datos estructurados, reseñas, casos de estudio). |
| Actualizaciones periódicas | El número de agencias y de reseñas se actualiza continuamente – eso es clave para la frescura RAG. |
Influir en la decisión final: páginas comparativas “VS”
Esta es la siguiente etapa del embudo. Una vez que el usuario ya conoce las mejores opciones para su problema y ha reducido su lista a unas pocas, recurre a la IA para comparar pros y contras.
Aquí se observa una diferencia clara: la IA muestra una preferencia por el contenido con estilo de blog.
Y hay un tipo de contenido que domina de forma muy clara:
👉 Contenido “VS”: artículos cuyo título incluye literalmente “X vs Y”, comparando dos opciones de forma directa.
De hecho, el 90 % de estas fuentes contienen la palabra “VS” en el título: una comparación frontal y explícita entre dos productos.
TechRadar es una de las principales fuentes para la búsqueda “Comparar Ring vs Nest para la seguridad del hogar”. Y su análisis de los pros y los contras de cada uno se está utilizando para construir la recomendación de ChatGPT. ¿Por qué?
Esta es la URL elegida: https://www.techradar.com/news/ring-vs-nest-its-the-clash-of-the-cameras-in-a-doorstep-duel
| Señal Compatible con la IA | Cómo Responde la Página de Tech Radar |
|---|---|
| Título y URL coincidentes exactos | “Ring-vs-Nest” aparece en el slug, el H1 y los metadatos: ideal para prompts como “Ring vs Nest timbre”. |
| Tabla comparativa estructurada | Una tabla característica por característica (precio, resolución, campo de visión, coste de suscripción) proporciona datos legibles por máquina al modelo. |
| Secciones de veredicto claras | Subtítulos en negrita: “Ring vs Nest: Similitudes Clave”, “Ring vs Nest: Diferencias Clave” ayudan a la IA a tomar una decisión detallada según más criterios. |
| Listas de pros y contras | Viñetas uniformes bajo cada dispositivo facilitan la extracción de sentimiento. |
| Sello de frescura | ‘Actualizado en marzo de 2025’ – nota sobre el firmware más reciente que mantiene felices a las consultas RAG. |
| Autoridad del dominio y profundidad temática | Tech Radar clasifica, reseña y evalúa tecnología de consumo a diario: alta DR, enlaces internos densos. |
| Contenido multimedia enriquecido con texto alternativo | Imágenes de productos lado a lado, cada una con etiquetas alt descriptivas (resolución, modelo), aportan señales semánticas adicionales. |
Cómo aplicar el «dark search» a tu negocio
Para 2026, la IA responderá a la mayoría de las preguntas de tus clientes antes de que lleguen a tu sitio web. Eso significa que la influencia se traslada aguas arriba: hacia los modelos, hacia el contenido que consultan, hacia los directorios, blogs y páginas de comparación que consideran fiables.
Empieza buscando en ChatGPT como lo haría tu cliente. Pregunta por las mejores herramientas, agencias o alternativas en tu sector. Compárate con tus competidores. Luego estudia las fuentes que cita.
Ahora pregúntate:
❓ ¿Puedo aparecer ahí?
❓ ¿Puedo crear algo mejor?
Muchas marcas ya lo están haciendo. Las agencias de PR presentan a sus clientes para aparecer en listicles, y los proveedores de SEO ya están creando contenido que la IA adora.
Herramientas como Omnia analizan miles de respuestas de IA en ChatGPT y Perplexity. Te muestran cómo aparece tu marca, cómo cambia la influencia y qué contenido marca la diferencia.
Si vas en serio con esto, estas herramientas te ahorrarán horas de trabajo manual.
Entonces, ¿cuál es el plan?
1. Aparece donde la IA mira.
Consigue presencia en blogs de autoridad, directorios y listas top 10 de tu categoría. Estas son las fuentes que más confía la IA, especialmente en consultas educativas y de comparación.
2. Crea contenido que la IA pueda entender.
Prioriza contenido estructurado, factual y con etiquetas claras. Páginas tipo “X vs Y”. Tablas comparativas. Desglose de precios. Pros y contras. Comparaciones en paralelo. Este es el tipo de contenido que la IA prefiere y utiliza.
3. Supervisa tu visibilidad en las respuestas.
Haz ingeniería inversa de las herramientas de IA para rastrear qué fuentes está citando en tu sector. Observa cómo evoluciona tu cuota de voz. Analiza qué funciona y redobla esfuerzos ahí.
4. Alimenta con datos limpios de producto.
ChatGPT extrae información de feeds con marcado de esquema (Producto, Oferta, Reseña). Expón los tuyos mediante Google Merchant Center o un feed público XML/JSON. No hace falta crear contenido nuevo.
Para ganar en búsqueda en 2026, no perseguirás clics. Perseguirás influencia.
Y lo conseguirás estando en la fuente que consulta la IA.
