Encuentro #023: De la atribución a la influencia
En este número presentamos la evolución natural del SEO: métricas centradas en la influencia y la toma de control de la narrativa de marca como nuestro principal activo digital.
Nuevas métricas para medir el SEO: lo que podemos aprender de la publicidad tradicional
Desde sus inicios, el SEO ha funcionado como una herramienta de marketing a la que se le ha exigido una trazabilidad casi perfecta. El esquema era claro: identificábamos las búsquedas más populares (o aquellas que, además de populares, tuvieran una dificultad de posicionamiento accesible); aparecer en una posición determinada de los resultados nos permitía estimar un CTR que se traducía en tráfico cualificado; por último, una parte de esas visitas terminaba convirtiendo. En última instancia, eso generaba impacto de negocio y permitía calcular el ROI de la inversión en SEO. Era una cadena nítida:
Posicionamiento en búsquedas populares → Tráfico cualificado → Conversión → ROI
La IA generativa ha roto este modelo. Los prompts son conversaciones únicas que devuelven resultados personalizados. Ya no podemos hablar de volúmenes de búsqueda masivos para consultas exactas ni medir posiciones estáticas en una página de resultados. En muchos casos, ni siquiera hay un clic que registrar. Y cuando sí lo hay, Google Analytics es incapaz de contar con exactitud el origen real de esa visita o conversión.
Cuando desde las empresas se sigue exigiendo medir el ROI de la inversión en posicionamiento con las métricas clásicas del SEO, en realidad se está pidiendo aplicar un marco conceptual a una realidad que ya no existe.
Mad Men o qué podemos aprender de la publicidad tradicional
Ante este aparente caos, la solución no es lamentar la pérdida del dato, sino mirar hacia la publicidad tradicional. Durante décadas, las marcas han invertido muchísimo dinero en televisión, radio o vallas publicitarias sin exigir una atribución perfecta entre la acción promocional y las ventas conseguidas. Que un director de marketing no supiera exactamente qué espectador compró un detergente tras ver un anuncio no impidió que la inversión creciera.
¿Por qué? Porque entendían que la presencia genera preferencia. La publicidad tradicional siempre se ha basado en construir memoria, en el Share of Voice y en maximizar la probabilidad de impacto para estar en la short list de las preferencias de sus clientes potenciales. Del mismo modo, estar presentes en las respuestas generativas que reciben los usuarios en plataformas de IA se parece mucho más a gestionar influencia que a gestionar tráfico directo.
Un nuevo cuadro de mando
Para recuperar el control de la medición, podemos inspirarnos en los conceptos clásicos de la publicidad en mass media para aplicarlos al escenario de los modelos de lenguaje (LLMs):
- Share of Voice (SoV) → Share of Model (SoM): Mide el porcentaje de respuestas en las que la IA cita a nuestra marca frente a la competencia para un tema específico.
- GRPs (Gross Rating Points) → Impacto en respuestas generativas: La probabilidad de que nuestra marca sea incluida en el contexto de respuesta de una IA según nuestra autoridad en el "set de entrenamiento".
- Recuerdo publicitario (Recall) → Interés de marca: El aumento de búsquedas directas de marca tras haber sido referenciados por la IA en consultas informacionales.
- Afinidad de medio → Alineación contextual: La capacidad de nuestra marca para aparecer en prompts de alta intención de compra, no solo en consultas genéricas.
Cómo medir la visibilidad invisible
Debemos ser claros: el modelo de atribución directa y trazabilidad del SEO tradicional no va a volver. La era de "cazar clics" mediante el volumen de palabras clave está dando paso a la de "gestionar la relevancia" en los modelos de IA. No podemos seguir midiendo el éxito de 2026 con herramientas de 2015.
Apostar por este nuevo modelo de medición es una evolución necesaria. Al centrarnos en la influencia y en nuestra cuota de presencia en las respuestas de la IA, estaremos construyendo una marca mucho más sólida. La pregunta ahora es: ¿están los stakeholders preparados para renunciar a un mundo de atribución directa que no va a volver y adoptar este nuevo marco conceptual?
Sección firmada por Fernando Maciá 🖊️
Auditar cómo te ven: el primer paso para controlar tu narrativa
En el artículo de esta semana, Belén Amaro explora por qué los mensajes que una marca trabaja durante años a veces no llegan a ningún sitio: ni a los medios, ni a la IA, ni al cliente. ¿Qué historia están contando de ti ahora mismo? ¿Coincide con la que quieres transmitir? Nuestra especialista en Digital PR comparte contigo estrategias concretas para identificar esas brechas y empezar a cerrarlas.
Belén Amaro
Del posicionamiento al liderazgo orgánico: estrategias de captación en 2026
Así llamamos al evento privado que organizamos en Madrid el pasado 12 de marzo, donde tuvimos la suerte de reunir a algunos de nuestros clientes y compartir con ellos la evolución de nuestra metodología de encontrabilidad online. Conscientes de la incertidumbre que sacude el ecosistema digital actual, quisimos crear un momento para poner sobre la mesa los datos y despejar las dudas que ahora mismo rondan los departamentos de marketing. Si quieres saber más acerca de este encuentro tan especial, puedes leer el siguiente resumen:
Belén Amaro
Asegúrate de que tu estrategia de encontrabilidad está a la vanguardia. Contacta con nuestro equipo y logra tus objetivos.
El radar 📡
- Las 5 etapas del duelo del SEO (y cómo adaptarse al SEO para IA): Andrei Țiț de Ahrefs compara la crisis del sector frente a la IA con las cinco etapas del duelo. Para llegar a la "aceptación", advierte que los diez enlaces azules tradicionales no volverán. La nueva estrategia exige optimizar para fanout queries (subbúsquedas que hace la IA), construir autoridad de marca en plataformas de terceros (Reddit, YouTube) y medir la "cuota de voz" en IA en lugar de posiciones estáticas.
- LinkedIn Just Landed in Google Discover — Instagram and TikTok Are Already Lined Up: DiscoverSnoop revela que Google ha comenzado a mostrar publicaciones de LinkedIn directamente en el feed de Google Discover. Las tarjetas muestran el nombre del creador, una imagen y la fuente, y ya se detectan publicaciones ganando tracción real. Además, los datos confirman que Google estuvo probando la integración de Reels y posts de Instagram durante 2025, aunque TikTok sigue totalmente fuera del radar por ahora.
- Google Tested AI Headlines In Discover. Now It’s Testing Them In Search: Matt G. Southern (Search Engine Journal) advierte que Google está probando reescribir titulares en los resultados de búsqueda usando IA generativa. A diferencia de los ajustes tradicionales, la IA ahora inventa frases que ni siquiera aparecen en el artículo original. Tras aplicarse oficialmente en Discover, los editores temen perder el control de su línea editorial y la confianza del lector.
- AI Search: Cómo los datos demuestran que Google sale ganando, pero que, aun así, todo está cambiando: Johannes Beus analiza cómo Google le ha dado la vuelta al "Código Rojo" y está ganando la batalla de la IA a OpenAI basándose en tres pilares: uso (integración nativa en Android y Search), economía (hardware propio mucho más barato) e integración (ecosistema Workspace y el futuro acuerdo con Apple). Sin embargo, Beus advierte a los SEO: que Google gane no es una victoria para las webs. Los datos en Alemania muestran que cuando aparece un resumen de IA (AIO), los clics al primer resultado orgánico se desploman casi un 60%, perdiéndose 265 millones de clics al mes.
- Search Referral Traffic Down 60% For Small Publishers, Data Shows: Matt G. Southern se hace eco de unos alarmantes datos de Chartbeat: el tráfico desde buscadores ha caído un 60% para los pequeños editores en los últimos dos años, frente al 22% de los grandes. Aunque las visitas derivadas de chatbots de IA crecieron un 200%, apenas representan el 1% del total, demostrando que son insuficientes para compensar este duro golpe a las webs con menos recursos.