Generación de demanda en la era de la búsqueda con IA: seis perspectivas, un problema y qué hacer con todo esto

← Ver todos los artículos

En 2026, el 68% de las búsquedas en Google terminan sin ningún clic. Y eso lo cambia todo sobre cómo tu empresa B2B debería pensar la generación de demanda.

Seis organizaciones de disciplinas diferentes publicaron investigaciones sobre lo que esto significa. No llegaron a las mismas conclusiones. Pero juntas describen el mismo problema mejor de lo que lo haría cualquiera de ellas por separado. Y el problema tiene implicaciones directas para cualquier empresa B2B que depende del contenido para atraer y convertir clientes.

Por qué el tráfico dejó de ser la métrica central de la generación de demanda

Durante años, la lógica de generación de demanda en marketing B2B tuvo un ancla simple: tráfico orgánico. Más visitas al sitio significaban más leads, más pipeline, más ingresos. El SEO existía para traer personas al sitio. El contenido existía para convertirlas.

Esa lógica se está desmontando en tiempo real.

En un análisis publicado por SparkToro en 2026, el 68,01% de las búsquedas en Google terminaron sin ningún clic en los primeros cuatro meses del año, un alza frente al 60,45% de 2024. Rand Fishkin atribuye buena parte de esa aceleración a los AI Overviews, presentes en más del 20% de las búsquedas y responsables de una caída de casi el 60% en la tasa de clics cuando aparecen.

Mi lectura: ese número va a seguir subiendo. Google tiene incentivos para mantener al usuario dentro de su propio ecosistema, y el AI Overview es el mecanismo más eficiente que ha construido para lograrlo. Esperar que la tendencia se revierta es una apuesta de baja probabilidad.

Al mismo tiempo, el volumen de preguntas hechas directamente a IAs generativas como ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini y Copilot crece de forma expresiva. El decisor B2B que antes abría 10 pestañas de comparativas ahora le pregunta a una IA y recibe una respuesta con 3 a 5 marcas citadas, contexto sobre cada una y, en algunos casos, un enlace directo a una demostración.

Y a diferencia de Google, donde puedes trabajar para subir en el ranking, en las respuestas de las IAs generativas la lógica es distinta: necesitas ser reconocido como referencia antes de ser citado, y ese reconocimiento se construye de forma acumulada, a lo largo del tiempo, a partir de contenido que las IAs consideraron lo suficientemente confiable como para reproducir.

Esto conecta con lo que exploré en detalle en el artículo cómo mejorar la visibilidad de la marca en respuestas de IA: SEO, GEO y AEO no son estrategias que compiten entre sí, son capas del mismo sistema de visibilidad que ahora necesita funcionar en múltiples motores al mismo tiempo.

Seis perspectivas sobre el mismo problema

Search Engine Land publicó recientemente un análisis que usa la metáfora de los ciegos y el elefante para describir el estado actual de la discusión sobre generación de demanda en búsqueda con IA. Seis organizaciones de disciplinas diferentes —SEO, relaciones públicas, relaciones con analistas y medición de medios— están tocando partes diferentes del mismo animal y llegando a conclusiones que parecen contradictorias pero que, en realidad, son complementarias.

Vale la pena entender qué captura cada perspectiva, y qué es lo que convenientemente no ve por el ángulo en el que está posicionada.

Perspectiva 1: SparkToro y la atención de la audiencia

La perspectiva de SparkToro, anclada en datos de comportamiento de búsqueda, se enfoca en dónde está realmente la atención del ICP. Las recomendaciones de Fishkin son pragmáticas: sustituir el tráfico por un panel de correlación que rastree señales de marca y demanda a lo largo del tiempo, invertir en canales que no controlas sin obsesionarte con el tráfico de vuelta al sitio, y seguir publicando contenido on-site porque todavía influye en los AI Overviews aunque no genere clics.

Lo que SparkToro ve bien: el cambio de dónde está la atención. Lo que no ve tan bien: el mecanismo específico por el cual esa atención se traduce en pipeline en ciclos de venta B2B largos y complejos.

Perspectiva 2: Fractl y la jerarquía táctica de GEO

La investigación de Fractl con Search Engine Land, presentada en el SMX Advanced en 2026, trae dos datos que merecen atención especial.

El primero: en 2025, el 82% de los consumidores consideraba la búsqueda con IA más útil que la búsqueda tradicional. En 2026, ese número cayó al 54%, una caída de 28 puntos porcentuales en un año. La confianza en las IAs como fuente de respuesta está en caída libre incluso antes de que la mayoría de las empresas haya estructurado alguna estrategia de GEO.

Mi opinión sobre este dato: es al mismo tiempo preocupante y oportuno. Preocupante porque sugiere que el canal está madurando más rápido que las estrategias que deberían alimentarlo. Oportuno porque las empresas que construyan credibilidad ahora, mientras el mercado todavía se está ajustando, tendrán una ventaja estructural cuando la confianza se estabilice en un nuevo nivel.

El segundo dato relevante es la jerarquía táctica de GEO que propone Fractl: la optimización de FAQ tiene un 49% de adopción y se considera de alto riesgo porque es fácilmente replicable. La autoridad temática, las menciones de marca y los datos estructurados se consideran básicos. Lo que crea ventaja real son los datos originales, las investigaciones propias y las relaciones públicas digitales, el tipo de contenido que las IAs necesitan pero no pueden generar por sí solas.

Esto se alinea con lo que investigaciones académicas como el estudio de GEO de Aggarwal et al. (Columbia University, 2023) ya habían identificado: el contenido con citas externas, estadísticas verificables y lenguaje de autoridad tiene significativamente más presencia en las respuestas de IA que el contenido genérico bien optimizado.

La correlación entre menciones de marca e impresiones en YouTube con la visibilidad en IA se sitúa entre 0,50 y 0,74 en la investigación de Fractl. El conteo de backlinks y la inversión en anuncios se sitúan por debajo de 0,30. Ese dato, por sí solo, debería cambiar la conversación sobre la asignación de presupuesto en marketing B2B.

Perspectiva 3: AMEC y la medición upstream

AMEC, la organización responsable de los Principios de Barcelona que estructuran la medición de relaciones públicas desde hace más de una década, publicó siete Principios de GEO y una Guía del Practicante para la Medición de GEO en mayo de 2026.

La contribución central de AMEC es organizar la medición de GEO en tres dominios: reputación upstream, que es el contenido ganado, compartido y propio que aprenden los modelos de IA; preparación de búsqueda y contenido, que es si esa información está estructurada y es descubrible; y seguimiento de output de IA, que es lo que los stakeholders realmente ven en términos de presencia, encuadre, citas y precisión.

Lo que AMEC deja claro y que muchos profesionales de marketing todavía no han entendido: aparecer en un AI Overview es un output. Que esa aparición haya movido a alguien hacia una decisión de compra es un outcome. Son métricas diferentes que exigen evidencias diferentes. La guía de AMEC es honesta al afirmar que conectar la visibilidad en IA con el pipeline requiere "evidencia combinada", una combinación triangulada de señales, no un número único en un dashboard.

Perspectiva 4: Burson y la paradoja de la credibilidad

Burson, una de las mayores agencias de relaciones públicas del mundo, realizó un análisis ejecutando miles de prompts relacionados con reputación en siete plataformas de IA, cubriendo 85 empresas en 10 sectores.

El hallazgo central es lo que Burson llama la Paradoja de la Credibilidad: una marca puede ser citada por una IA y aun así perder la oportunidad de reputación si el público no cree lo que la IA dice sobre ella. Ser visto no es lo mismo que ser creído.

El dato más aplicable para la generación de demanda B2B es la división prueba versus postura. Los atributos sustentados por evidencias observables, como innovación, productos y cultura de trabajo, tuvieron un desempeño aproximadamente dos veces mejor en términos de credibilidad que los atributos que dependen de la autodescripción institucional, como liderazgo, gobernanza y ciudadanía corporativa.

Las IAs están más dispuestas a respaldar lo que hace tu producto que lo que dice tu liderazgo sobre sus propios valores. Eso es una señal directa de priorización de contenido.

Perspectiva 5: la influencia de los analistas en los ciclos de compra B2B

La perspectiva más relevante para las empresas B2B viene de Jamin Spitzer, exlíder de insights de comunicaciones en Microsoft, quien argumenta que el GEO debería estar en la mesa de relaciones con analistas, no en el equipo de SEO.

El argumento es directo: cuando un comprador B2B le pregunta a una IA quién lidera una categoría o cuál debería ser su lista de evaluación, la respuesta frecuentemente es una síntesis de contenido de analistas —Gartner, Forrester, IDC, analistas independientes— porque ese contenido es exactamente el tipo de material rico en taxonomía, comparativo y de autoridad que los motores generativos están entrenados para alcanzar.

Para la generación de demanda B2B específicamente, esto sugiere que el contenido upstream que más importa no son los medios ganados ni las páginas de producto. Son las relaciones con analistas y el contenido que esas relaciones producen.

Esta es la perspectiva que las otras cuatro prácticamente ignoran. AMEC, Burson y Fractl gravitan en torno a señales orientadas al consumidor o a la reputación de marca. Ninguna de ellas aborda el mecanismo específico que describe Spitzer: un ciclo de venta enterprise de varios meses en el que un "consideration set" generado por IA, construido parcialmente a partir de informes de analistas, puede moldear resultados antes de que el comprador siquiera abra un Magic Quadrant.

Perspectiva 6: la brecha de credibilidad en las fuentes que cita la IA

La última perspectiva, basada en la investigación de Angela Dwyer de Full Intel, examina qué fuentes periodísticas citan con más frecuencia las plataformas de IA y descubrió una brecha entre la frecuencia de citación y los medios que las audiencias consideran más confiables.

Es el espejo de la Paradoja de la Credibilidad de Burson, pero del lado de los publishers: así como una marca puede ser visible pero no creída, una publicación puede ser muy citada por las IAs mientras sus propios lectores la consideran menos confiable que competidores menos citados.

Para la generación de demanda, es un recordatorio de que conseguir una mención en un medio con gran volumen de citas no es garantía de transferencia de credibilidad. La calidad percibida de la fuente importa tanto como la frecuencia de citación.

Qué cambia esto en la práctica para las empresas B2B

Leídas en conjunto, estas seis perspectivas apuntan a un cambio que va más allá de ajustar la estrategia de SEO.

La pregunta que la mayoría de las empresas B2B todavía no se está haciendo de forma sistemática es: ¿qué saben las IAs sobre nuestra empresa, de dónde vino esa información y qué ve nuestro ICP cuando le pregunta a una IA sobre nuestra categoría?

Esa pregunta tiene tres componentes distintos, y cada uno exige una respuesta diferente.

El primero es la visibilidad: ¿la empresa aparece en las respuestas de las IAs relevantes para su mercado? Esto es medible hoy, manualmente, probando las preguntas que el ICP hace en ChatGPT, Perplexity, Claude y Gemini.

El segundo es el encuadre: cuando la empresa aparece, ¿con qué contexto y posicionamiento se la describe? ¿La IA está usando el posicionamiento actual o una versión desactualizada de cómo la empresa se describía hace dos años?

El tercero es la credibilidad: ¿lo que la IA dice sobre la empresa es del tipo que un comprador B2B va a creer? ¿Está basado en evidencias de producto y resultado, o en autodescripción genérica de misión y valores?

Estas tres preguntas juntas son el diagnóstico mínimo que cualquier empresa B2B debería hacer antes de cualquier decisión de asignación de presupuesto en contenido y marketing.

Cómo una empresa B2B desaparece de la búsqueda con IA sin darse cuenta

Una empresa de tecnología B2B con cinco años en el mercado, producto reconocido por sus clientes y NPS alto, decide entender por qué la generación de demanda vía contenido orgánico no está creciendo proporcionalmente a la inversión.

El informe de SEO se ve razonable: dominio con autoridad consolidada, artículos indexados, algunas palabras clave posicionadas en la primera página. Pero el tráfico orgánico está estancado y los leads que llegan vía contenido tienen una calidad por debajo de lo esperado.

El equipo prueba las principales IAs con preguntas sobre la categoría. Los competidores aparecen citados con frecuencia, con contexto específico sobre casos de uso y diferenciales. La propia empresa aparece en menos del 15% de las respuestas, casi siempre como un ítem de una lista genérica, sin el contexto que haría útil la cita para un comprador en evaluación.

El diagnóstico es claro cuando se analiza con las seis perspectivas: el blog de la empresa tiene contenido sobre funcionalidades y lanzamientos de producto, útil para clientes actuales, pero que no responde las preguntas que los decisores hacen antes de comprar. La empresa no tiene relaciones con analistas del sector. Los casos de éxito publicados son genéricos, sin datos específicos que las IAs puedan reproducir como evidencia. Y el posicionamiento en los materiales disponibles en línea todavía usa el vocabulario de hace tres años, antes de una actualización estratégica que nunca se tradujo en contenido publicado.

Todos los elementos que las seis perspectivas identifican como upstream para la visibilidad en IA —autoridad temática, datos originales, menciones en fuentes confiables, relaciones con analistas, evidencias de producto verificables— están ausentes o desactualizados.

La solución no es publicar más. Es publicar diferente, con criterio sobre lo que las IAs necesitan para citar una marca con credibilidad.

Cómo AVPIA ayuda a las empresas B2B a construir presencia que las IAs reconocen

La conexión entre visibilidad en IA y generación de demanda B2B no es solo de marketing. Tiene un impacto directo en la calidad del lead que llega al equipo comercial.

El comprador B2B que fue recomendado por una IA llega con contexto sobre la marca, con una percepción previa de credibilidad y con una disposición diferente para la primera conversación. No necesita ser convencido de que el problema que resuelve la empresa es real. Ya pasó por esa etapa antes de llegar.

El SDR Virtual de AVPIA recibe ese lead en una etapa diferente a la de un lead que llegó sin contexto previo. La calificación es más rápida porque el lead llega informado. La conversación va más profundo desde el primer contacto. Y el ciclo de ventas tiende a ser más corto porque parte de una base de confianza que el contenido construyó antes del abordaje comercial.

Para las empresas B2B que están construyendo esta estrategia de visibilidad, la Plataforma AVPIA ofrece la infraestructura de prospección y calificación que captura los leads generados por la presencia orgánica y los trabaja con la misma consistencia que construyó el contenido. No tiene sentido invertir en GEO y AEO para generar awareness si la operación de ventas no logra convertir ese awareness en pipeline con velocidad y criterio.

¿Quieres entender cómo está preparada tu operación de ventas para recibir leads que llegan vía búsqueda con IA? Agenda una demostración y descubre cómo la plataforma trabaja con el perfil de lead que tu estrategia de contenido está generando.

Por qué la generación de demanda multidimensional cambia la conversación sobre el ROI

La implicación más práctica de estas seis perspectivas juntas es que la métrica de éxito de la generación de demanda necesita ser multidimensional. No porque sea sofisticado tener muchas métricas, sino porque el problema que estamos intentando medir es genuinamente multidimensional.

El tráfico sigue siendo relevante para las búsquedas transaccionales de alta intención. Las menciones de marca y la presencia en AI Overviews son relevantes para la generación de demanda en la parte alta del embudo. La credibilidad de lo que las IAs dicen sobre la empresa es relevante para la tasa de conversión de visitante a lead. Las relaciones con analistas son relevantes para el consideration set de compradores enterprise en ciclos largos.

Ninguna de estas dimensiones sustituye a las otras. Cada una cubre una etapa diferente del recorrido de compra.

La investigación de Fractl identificó que los compradores verifican en promedio 2,4 plataformas antes de validar una decisión de compra. Esto significa que la empresa que está presente en solo una de esas plataformas con credibilidad está perdiendo influencia en las otras etapas del recorrido que ocurren antes de que el lead se identifique.

Para los gestores de marketing B2B que necesitan justificar la inversión en contenido sin tráfico como prueba de resultado, el framework que surge de estas seis perspectivas ofrece una respuesta más honesta que cualquier dashboard de sesiones y pageviews. Lo que estás construyendo es presencia en las fuentes que los decisores consultan antes de levantar la mano. Medir eso exige métricas diferentes a las que Google Analytics ofrece por defecto.

Este tema se conecta con lo que analizamos en generación de demanda B2B en 2025: las estrategias de atracción de leads están evolucionando de tráfico directo a influencia distribuida, y las empresas que reconocen este cambio antes que sus competidores construyen una ventaja que tarda años en ser replicada.

Reflexión final

Seis organizaciones tocando partes diferentes del mismo elefante llegaron a conclusiones que parecen competir pero que en realidad se complementan. Cada una captura una dimensión real de cómo la IA está cambiando la generación de demanda. Ninguna captura el todo.

Lo que esto significa de forma práctica para una empresa B2B: necesitas más de una perspectiva para entender el problema, y más de una métrica para saber si estás progresando.

El tráfico todavía importa donde el comportamiento de búsqueda todavía genera clics, especialmente en búsquedas transaccionales y de marca. La autoridad temática y los datos originales importan para ser citado por las IAs con credibilidad. Las relaciones con analistas importan para aparecer en el consideration set de compradores enterprise. Y la credibilidad de lo que las IAs dicen sobre tu empresa importa más que simplemente aparecer.

La ventana para construir esa presencia de forma acumulada, antes de que la competencia por espacio en las respuestas de las IAs se vuelva tan reñida como la competencia por posición en Google, todavía está abierta. Por cuánto tiempo, es una pregunta que ninguna de las seis perspectivas responde con precisión. Pero la dirección es clara.