Un nuevo estudio que analiza 18,377 pares de consultas revela que los motores de búsqueda de inteligencia artificial y los grandes modelos de lenguaje hacen referencia a fuentes web fundamentalmente diferentes a los resultados tradicionales de Google Search, lo que tiene implicaciones urgentes para la visibilidad de las marcas en el emergente panorama de la Optimización para Motores Generativos. La investigación de Search Atlas muestra que los sistemas de IA basados en recuperación como Perplexity logran un 43% de coincidencia de dominios con Google, mientras que los modelos de razonamiento como ChatGPT citan solo el 21% de las mismas fuentes.
El estudio analizó tres plataformas de IA líderes—Perplexity, ChatGPT de OpenAI y Gemini de Google—revelando diferencias dramáticas en cómo cada sistema se alinea con los resultados de Google Search. Perplexity demostró la mayor alineación con búsquedas con un 43% de coincidencia de dominios y un 24% de coincidencia de URL, representando coincidencias exactas de páginas. ChatGPT mostró una divergencia significativa con solo un 21% de coincidencia de dominios y apenas un 7% de coincidencia de URL, confirmando una coincidencia mínima de fuentes directas. Google Gemini exhibió precisión selectiva con un 28% de coincidencia de dominios a pesar de ser desarrollado por Google, pero solo un 6% de coincidencia de URL, favoreciendo fuentes curadas de alta confianza.
"Estamos presenciando el surgimiento de un ecosistema de información paralelo", dijo Manick Bhan, Fundador y CEO de Search Atlas. "Mientras que el SEO tradicional se enfocaba exclusivamente en las clasificaciones de Google, nuestra investigación prueba que los motores de búsqueda de IA y los grandes modelos de lenguaje hacen referencia a fuentes diferentes, clasifican dominios diferentes y priorizan atributos de contenido distintos. Las marcas que ignoran este cambio corren el riesgo de volverse invisibles en las respuestas generadas por IA—incluso si tienen buenas clasificaciones en los resultados de búsqueda tradicionales."
Un hallazgo crítico surgió en la brecha entre la coincidencia a nivel de dominio y a nivel de URL, revelando cómo los sistemas de IA entienden y hacen referencia al contenido web. La coincidencia de dominios promedió entre 21-43% dependiendo de la plataforma, mientras que la coincidencia de URL se mantuvo por debajo del 10% para los modelos basados en razonamiento. Esta distinción confirma que los sistemas de IA entienden temas de manera similar a Google pero sintetizan desde un conocimiento más amplio en lugar de recuperar directamente páginas clasificadas. "La coincidencia de dominios muestra que los modelos de IA y Google discuten los mismos temas y reconocen autoridades similares", dijo Bhan. "Pero la baja coincidencia de URL prueba que estar clasificado en la primera página de Google no garantiza una cita en las respuestas de ChatGPT."
La intención de la consulta impacta significativamente los patrones de alineación entre IA y búsqueda, con investigadores analizando la coincidencia en cinco categorías de intención de consulta. Las consultas informativas mostraron una coincidencia moderada, con Perplexity logrando un 30-35% de consistencia mientras ChatGPT se mantuvo por debajo del 15%. Las consultas transaccionales revelaron la mayor variación, ya que los sistemas de IA a menudo sintetizan recomendaciones en lugar de citar páginas específicas de comerciantes. Las consultas de comprensión lograron el mayor rendimiento de Gemini, donde su enfoque de precisión selectiva sobresalió en identificar fuentes educativas autorizadas.
La divergencia entre las fuentes citadas por IA y los resultados clasificados por Google crea una necesidad urgente de métricas de SEO ampliadas que midan la presencia de la marca tanto en la búsqueda tradicional como en las respuestas generadas por IA. "Los equipos de SEO ya no pueden medir el éxito únicamente a través de las clasificaciones de Google, el tráfico orgánico y las posiciones de palabras clave", dijo Bhan. "La Visibilidad en LLM—rastreando con qué frecuencia aparece tu marca en respuestas generadas por IA, cómo se representa y qué contexto competitivo la rodea—ahora es igualmente crítica."
El estudio identificó atributos de contenido específicos que mejoran las tasas de citación tanto en motores de búsqueda como en grandes modelos de lenguaje, incluyendo precisión semántica, implementación de datos estructurados, señales de dominio autoritativo, frescura del contenido y precisión fáctica. "El punto de convergencia entre SEO y optimización para IA se centra en la claridad semántica", explicó Bhan. "El contenido que ayuda a los motores de búsqueda a entender tu experiencia también ayuda a los modelos de lenguaje a identificarte como una fuente creíble. Pero la ejecución difiere—el SEO tradicional enfatiza enlaces y clasificaciones, mientras que la visibilidad en IA requiere convertirse en la respuesta definitiva a preguntas específicas dentro de tu dominio."
La metodología de investigación analizó datos recolectados entre septiembre y octubre de 2025, examinando respuestas de OpenAI (ChatGPT), Perplexity y Google Gemini junto con los correspondientes resultados de Google Search. Los investigadores emplearon un umbral de similitud coseno del 82% para identificar consultas semánticamente equivalentes, asegurando similitud lingüística mientras permitían variación natural en las consultas. "Con casi 20,000 pares de consultas emparejadas analizadas en múltiples plataformas de IA y categorías de intención, esta investigación proporciona a la industria del marketing digital evidencia definitiva de que la búsqueda por IA requiere enfoques de optimización fundamentalmente diferentes", dijo Bhan.
