Lo que aprendimos de 10.000 respuestas generativas en 2025

Introducción

En 2025, la búsqueda generativa finalmente cruzó un umbral. Dejó de ser un experimento y se convirtió en la forma principal en que cientos de millones de personas interactúan con la información.

Para comprender cómo este cambio afecta al descubrimiento, llevamos a cabo uno de los mayores esfuerzos de investigación GEO independientes hasta la fecha:

10 000 respuestas generativas analizadas en 7 motores principales durante 4 meses en 5 categorías de consultas y más de 100 marcas.

Este artículo resume las conclusiones más importantes: qué hacen los motores generativos, cómo eligen las fuentes, qué patrones surgieron, qué marcas ganan o pierden y qué significa esto para el futuro de la optimización.

Este es el informe definitivo sobre el «estado de las respuestas generativas» para 2025.

Parte 1: Descripción general del proyecto: lo que hemos probado

Entre 10 000 respuestas generativas, hicimos un seguimiento de:

• frecuencia de inclusión

• patrones de citación

• comportamiento de razonamiento

• tipos de alucinaciones

• desviación de los hechos a lo largo del tiempo

• sesgo generativo

• influencia multimodal

• estructuras de respuesta

• clasificación de entidades

• dominio a nivel de categoría

Las consultas procedían de 5 grupos:

1. Informativas

Definiciones, instrucciones, explicaciones, datos.

2. Transaccionales

Comparaciones, opciones de productos, proveedores de servicios.

3. A nivel de marca

«¿Qué es X?», «¿Quién es el propietario de X?», «X frente a Y».

4. Multimodal

Imágenes, capturas de pantalla, gráficos, vídeos.

5. Agente

Flujos de trabajo de varios pasos, instrucciones de investigación, consultas sobre el uso de herramientas.

Motores incluidos:

• Google SGE

• Bing Copilot

• Búsqueda ChatGPT

• Perplejidad

• Claude Search

• Brave Summaries

• You.com

Este conjunto de datos es la instantánea más clara hasta la fecha de cómo se construyen las respuestas de IA en la práctica.

Parte 2: Las 10 conclusiones más importantes (resumen)

Antes de profundizar, estas son las principales conclusiones:

1. Las respuestas generativas se escriben utilizando muy pocas fuentes, normalmente entre 3 y 10.

2. La claridad de la entidad fue el factor más determinante para su inclusión.

3. Los datos originales se citaron con mucha más frecuencia que cualquier otro contenido.

4. Las páginas obsoletas se excluyeron casi de forma universal.

5. Las definiciones canónicas determinaron la forma en que se describieron las marcas.

6. Los activos multimodales influyeron en la selección de las marcas.

7. Las alucinaciones disminuyeron, pero aumentaron los errores de clasificación.

8. La coherencia entre sitios web influyó considerablemente en la puntuación de confianza.

9. Los agentes modificaron las respuestas basándose en un razonamiento de varios pasos.

10. Los factores SEO basados en SERP apenas predijeron la visibilidad generativa.

Analicemos los detalles.

Parte 3: Hallazgo n.º 1: los modelos utilizan muchas menos fuentes de las esperadas

A pesar de recuperar docenas o cientos de páginas:

Las respuestas generativas suelen construirse a partir de entre 3 y 10 fuentes seleccionadas.

Esto es consistente en todos los casos:

• respuestas breves

• explicaciones largas

• comparaciones

• razonamiento en varios pasos

• flujos de trabajo agenticos

Si no eres una de las 3-10 fuentes que superan el filtrado, eres invisible.

Este es el mayor cambio con respecto a la era SERP:

Visibilidad ≠ clasificación. Visibilidad = inclusión.

Parte 4: Hallazgo n.º 2: la claridad de la entidad fue el predictor más fuerte de la visibilidad

Las marcas con mayor visibilidad en todos los motores compartían una característica universal:

La IA podía responder a «¿Qué es esto?» con total seguridad.

Observamos tres niveles de claridad de la entidad:

Nivel 1: claridad cristalina Consistente, inequívoca, canónica. Estas marcas dominaban la visibilidad generativa.

Nivel 2: parcialmente clara. Algunas inconsistencias. Estas marcas aparecían ocasionalmente.

Nivel 3: ambiguidad. Descripciones contradictorias. Estas marcas quedaron casi completamente excluidas.

La claridad de las entidades supera:

• enlaces externos

• calificación de dominio

• longitud del contenido

• densidad de palabras clave

• antigüedad del dominio

Es el factor GEO n.º 1 en todo nuestro conjunto de datos.

Parte 5: Hallazgo n.º 3: los datos originales superaron a todos los demás tipos de contenido

Los motores generativos favorecieron de manera abrumadora:

• estudios propios

• estadísticas

• puntos de referencia

• libros blancos

• informes de investigación

• resultados de encuestas

Cualquier contenido que no existiera en ningún otro lugar.

Las marcas con datos originales tenían:

• Tasas de inclusión entre 3 y 4 veces superiores

• 5 veces más citas estables

• riesgo de alucinación casi nulo

Los motores quieren pruebas de primera mano, no contenido SEO reescrito.

Parte 6: Hallazgo n.º 4: la actualidad era más importante que la autoridad

Esto nos sorprendió incluso a nosotros:

Los motores de búsqueda rebajaban sistemáticamente el ranking de las páginas obsoletas, incluso si procedían de dominios de gran autoridad.

La actualidad era muy importante.

Una página actualizada en los últimos 90 días obtenía mejores resultados:

• competidores con mayor DR

• contenido más extenso

• Más páginas enlazadas

• guías atemporales más antiguas

Los modelos interpretan la actualidad como credibilidad.

Parte 7: Hallazgo n.º 5: las definiciones canónicas determinan cómo te describe la IA

Observamos una relación directa entre:

• formato de la página canónica de una marca

• la redacción utilizada en los resúmenes generativos

Las definiciones simples y estructuradas aparecían de forma fiable en las respuestas textuales.

Esto significa que:

Puedes moldear cómo te describe la web generativa

moldeando tus definiciones canónicas.

Esta es la nueva «optimización de fragmentos».

Parte 8: Hallazgo n.º 6: los activos multimodales desempeñaron un papel inesperado

Los motores generativos utilizaron cada vez más:

• capturas de pantalla

• ejemplos de interfaz de usuario

• imágenes de productos

• diagramas

• vídeos

como prueba de apoyo.

Las marcas con:

• diseño coherente

• imágenes bien iluminadas

• imágenes con anotaciones

• demostraciones en vídeo

aparecieron con más frecuencia y se describieron con mayor precisión.

Claridad visual = claridad generativa.

Parte 9: Hallazgo n.º 7: las alucinaciones han disminuido, pero los errores de clasificación han aumentado

Las alucinaciones disminuyeron significativamente en todos los motores.

Sin embargo, surgió un nuevo problema:

clasificación errónea: la IA colocaba las marcas en la categoría equivocada.

Ejemplos:

• denominar una plataforma SaaS como «herramienta» en lugar de «suite»

• identificar erróneamente los niveles de los productos

• confundir a los competidores

• fusionar las características de dos marcas

• confundir la empresa matriz con el producto

Estos errores casi siempre se debían a:

• Datos canónicos débiles

• nombres de productos incoherentes

• páginas de asistencia desactualizadas

Las marcas que actualizaban las definiciones mensualmente tenían tasas de clasificación errónea significativamente más bajas.

Parte 10: Conclusión n.º 8: la coherencia entre sitios web tuvo un gran peso en la selección

Motores comprobados:

• LinkedIn

• Wikipedia

• Wikidata

• Crunchbase

• G2

• GitHub

• perfiles sociales

• esquema

• reseñas de terceros

entre sí.

Si los datos coincidían → aumentaba la confianza. Si los datos entraban en conflicto → se producía la exclusión.

La coherencia entre sitios web fue uno de los cinco factores principales de clasificación.

Parte 11: Hallazgo n.º 9: el razonamiento agencial impulsó a algunas marcas y perjudicó a otras

Las consultas agentivas son instrucciones de varios pasos:

«Investiga X, compara proveedores, resume las opciones y recomienda la mejor».

Observamos lo siguiente:

Las marcas con comparaciones estructuradas sólidas fueron elegidas con más frecuencia.

Los motores buscaban:

• ventajas y desventajas

• precios transparentes

• Posicionamiento claro

• listas de casos de uso

• desglose de características

Las marcas que ocultaban debilidades u ocultaban características perdían inclusión.

Parte 12: Conclusión n.º 10: la fuerza del SEO no predijo la visibilidad generativa

Este es el hallazgo más claro de todos:

Las marcas con un alto posicionamiento SEO a menudo obtuvieron malos resultados en las respuestas generativas.

¿Por qué?

Porque la visibilidad generativa depende de:

• claridad

• coherencia

• autoridad

• actualidad

• originalidad

• fiabilidad

• datos estructurados

—no de las clasificaciones de palabras clave.

Vimos marcas con:

• DR 20 supera a DR 80

• Los sitios web de 100 páginas superan a los de 10 000 páginas

• Los dominios específicos superan a los generales

Los motores generativos premian la coherencia, no el volumen.

Parte 13: Hallazgos secundarios dignos de mención

Más allá de las 10 conclusiones principales, encontramos varios patrones adicionales:

1. Los motores penalizan los ecosistemas de productos ambiguos

Si hay demasiados productos que se solapan, la claridad se pierde.

2. Los párrafos largos obtuvieron malos resultados

Se prefirió sistemáticamente el contenido estructurado.

3. Los modelos premian el contenido que da prioridad a la definición

Empieza con la respuesta → y luego amplía.

4. A los modelos no les gustan las capturas de pantalla obsoletas

Las interfaces de usuario antiguas confundían el reconocimiento multimodal.

5. Los motores prefieren marcas distintas a familias de marcas

Las relaciones padre/hijo a menudo se difuminaban o fusionaban.

6. Los motores penalizaban mucho a los sitios afiliados

La falta de originalidad = exclusión.

7. La autoridad del dominio solo importaba para la confianza, no para la inclusión

Era una señal más, no la determinante.

Parte 14: Perspectivas a nivel sectorial a partir de 10 000 respuestas

Visibilidad generativa más sólida

• SaaS

• Finanzas

• información sanitaria

• ciberseguridad

• análisis

• herramientas para desarrolladores

Estas industrias tenían definiciones claras y documentación estructurada.

Las más débiles

• hostelería

• viajes

• servicios para el hogar

• agencias creativas

• proveedores de servicios locales

Estas industrias adolecían de vaguedad y nombres inconsistentes.

Parte 15: Qué pueden hacer las marcas con esta información (resumen orientado a la acción)

1. Refuerce sus definiciones canónicas

Esto determina cómo te describe la IA.

2. Publica investigaciones originales

Esto multiplica la visibilidad generativa.

3. Mantenga una estricta coherencia en toda la web

Esto aumenta la confianza y la inclusión.

4. Actualiza las páginas principales mensualmente

La actualidad no es opcional.

5. Crear contenido fácil de comparar

A los agentes les encantan los desgloses estructurados.

6. Mantenga la alineación multimodal

Ahora tus imágenes, capturas de pantalla e interfaz de usuario son importantes.

7. Elimina las contradicciones

La IA castiga la ambigüedad más que los motores de búsqueda.

8. Prioriza la claridad de las entidades por encima de todo

Esta es la base de GEO.

Conclusión: las respuestas generativas revelan una nueva economía de la información

Los datos de 10 000 respuestas generativas confirman una cosa:

Estamos entrando en una economía de respuestas, no en una economía de enlaces.

La visibilidad ya no depende de:

• clasificaciones

• backlinks

• volumen de palabras clave

• Superficies SERP

Depende de:

• claridad

• hechos

• estructura

• actualidad

• originalidad

• coherencia de la entidad

• comprensión multimodal

• identidades coherentes en toda la web

Los motores generativos no premian a los sitios web más grandes. Premian a los más claros, fiables y estructurados.

Lo que aprendimos de 10 000 respuestas generativas en 2025 es sencillo:

Si quieres visibilidad en la era de la IA, debes optimizar tu sitio web para que se adapte a la forma de pensar de la IA, no a la forma en que los humanos solían hacer clic.