El impacto de la inteligencia artificial en la búsqueda orgánica: resultados de un estudio aplicado en Search Marketing

La relación entre inteligencia artificial, redacción digital y posicionamiento orgánico ha dejado de ser una previsión lejana. Hoy es una cuestión operativa para equipos de marketing, periodistas, gestores de contenido, programadores, especialistas en datos y marcas que dependen de la visibilidad en los motores de búsqueda. En este contexto, José Santiago Encina Jara, antiguo alumno de Luis Cordeiro, Managing Partner & CEO de BYDAS y profesor universitario en Católica Porto Business School como Industry Fellow en la asignatura de Search Marketing del Máster en Marketing, desarrolló una investigación aplicada sobre el impacto de la IA en el trabajo de redacción y publicación en internet.

Tras su trayectoria en el máster, José fue invitado por BYDAS a desarrollar un proyecto de investigación en Search Marketing, en el marco del protocolo de cooperación entre BYDAS y Católica Porto Business School y bajo la supervisión del orientador académico, el Prof. Ricardo Alexandre Morais. El reto era claro: entender si los artículos escritos por humanos tendrían mayor relevancia orgánica que los artículos creados por IA y, en consecuencia, evaluar si los algoritmos de ranking darían prioridad a contenidos humanos, a contenidos generados por IA o, más probablemente, a señales de calidad independientes de la autoría.

El problema científico: ¿la IA sustituye al redactor o amplía su capacidad?

La cuestión central del estudio no era solo saber si la IA puede escribir. Esa pregunta ya tiene una respuesta práctica: puede producir texto, estructurar artículos, proponer títulos, generar descripciones, sugerir palabras clave y adaptar estilos. La pregunta relevante es más exigente: ¿ese contenido tiene rendimiento orgánico? Y, si lo tiene, ¿en qué condiciones supera o queda por debajo de un texto producido por un redactor humano con método periodístico, criterio editorial y sensibilidad cultural?

El estudio parte de una tensión que define el marketing digital contemporáneo. Por un lado, herramientas como ChatGPT permiten acelerar tareas, sintetizar información y crear versiones de contenido en segundos. Por otro, el contenido publicado en internet no compite solo por existir. Compite por confianza, intención de búsqueda, claridad, autoridad, experiencia de lectura, tasa de clics, permanencia, capacidad de respuesta y coherencia semántica. Aquí es donde SEO, GEO y AEO se cruzan.

SEO sigue siendo la disciplina que busca mejorar la visibilidad orgánica en los motores de búsqueda. GEO, o Generative Engine Optimization, añade una nueva capa: preparar contenidos para que sean comprendidos, citados, resumidos o recuperados por motores generativos y asistentes basados en IA. AEO, o Answer Engine Optimization, se centra en la respuesta directa, útil y verificable, ya sea en una página de resultados, en un fragmento destacado, en una búsqueda por voz o en una interfaz conversacional. La investigación de BYDAS es relevante porque anticipa esta convergencia.

Odd Takes: un laboratorio editorial creado por BYDAS

Para transformar la pregunta en una experiencia observable, BYDAS creó un proyecto ficticio llamado Odd Takes. El concepto era sencillo, pero lo suficientemente específico como para permitir el análisis: un blog dedicado a productos extraños, disruptivos, inusuales y curiosos encontrados en internet. En lugar de competir en áreas saturadas, como tecnología genérica, moda o estilo de vida, el proyecto eligió un nicho editorial más delimitado, con potencial para búsquedas de cola larga (long tail keywords).

José, con formación en Periodismo, asumió el papel de autor humano. Todas las semanas produjo artículos curados en formato de review, aplicando técnica periodística, selección de enfoques, estructura narrativa y evaluación crítica de los productos. En paralelo, BYDAS preparó un agente de IA con instrucciones específicas para ejecutar la misma tarea: investigar temas, estructurar artículos, crear títulos, generar descripciones, producir texto en formato optimizado y publicar contenidos con regularidad.

El resultado fue un blog alimentado por dos fuentes editoriales: la mitad de los artículos escritos por un humano y la otra mitad por IA. Esta división permitió comparar señales de rendimiento orgánico sin convertir el estudio en una discusión abstracta. El foco pasó a estar en los datos: impresiones, clics, CTR, posición media y comportamiento de las páginas en las plataformas de monitorización.

Metodología: contenido, datos y entrevistas

La investigación combinó un enfoque cualitativo y cuantitativo. En la dimensión cualitativa, se realizaron entrevistas a miembros del equipo de BYDAS, incluyendo liderazgo, creación de contenido y desarrollo web. Estas entrevistas permitieron comprender cómo profesionales de marketing digital, programación y gestión perciben la IA en su trabajo diario, cuáles son las herramientas más utilizadas, qué riesgos identifican y qué tareas consideran más o menos sustituibles.

En la dimensión cuantitativa, el estudio siguió el rendimiento de Odd Takes en herramientas como Google Search Console y Google Analytics. Los artículos se publicaron en inglés para potenciar el alcance internacional y se distribuyeron por categorías como tecnología, electrodomésticos, artesanía y regalos. El período experimental transcurrió entre el último trimestre de 2024 y enero de 2025, con registro en los motores de búsqueda a partir de octubre.

Para reducir sesgos, los temas se asignaron de forma aleatoria entre el autor humano y el autor IA. La promoción pagada, cuando existió, se dirigió a la página de inicio y no a artículos específicos, lo que evitó favorecer directamente a uno de los perfiles. El objetivo no era crear una campaña publicitaria, sino observar cómo contenidos distintos competían en un contexto orgánico.

• Autor humano: José Santiago Encina Jara, con formación periodística y responsabilidad editorial propia.
• Autor IA: perfil personalizado en ChatGPT, preparado para escribir artículos formales, estructurados y orientados a SEO.
• Indicadores evaluados: impresiones, clics, CTR y posición media en las páginas de resultados.
• Objeto de estudio: artículos y reviews sobre productos inusuales publicados en Odd Takes.

Resultados: la IA aparece, el humano convence

Los resultados son especialmente interesantes porque no otorgan una victoria absoluta a ninguno de los dos lados. En las consultas analizadas, el perfil de IA obtuvo más impresiones y más clics que el perfil humano. Esto sugiere que los contenidos generados por IA consiguieron aparecer con mayor frecuencia en determinadas búsquedas y captar señales iniciales de visibilidad.

Sin embargo, cuando el análisis se desplaza a las páginas, el perfil humano muestra una mayor capacidad de conversión en clic. En el cálculo combinado, ambos perfiles alcanzaron el mismo número total de clics. La diferencia en las impresiones fue mínima. Es decir, la experiencia no demuestra una superioridad clara de la IA en tráfico efectivo.

La diferencia surge en el CTR combinado. El perfil humano registró una media de 33,88%, mientras que el perfil IA se quedó en 27,49%. Como el CTR mide la relación entre impresiones y clics, este indicador sugiere que los títulos, descripciones o enfoques editoriales del autor humano fueron más eficaces a la hora de transformar visibilidad en acción. La IA consiguió aparecer bien; el humano consiguió persuadir mejor.

Por su parte, la posición media en las SERP favoreció ligeramente a la IA. El perfil IA obtuvo una posición media combinada de 13,31, mientras que el perfil humano registró 15,45. Como, en este indicador, un valor más bajo representa una mejor posición, el resultado sugiere que los contenidos generados por IA pueden haber estado estructurados con mayor facilidad para la lectura algorítmica. Aun así, la diferencia es limitada y debe interpretarse con prudencia, debido al tamaño de la muestra.

¿Qué dicen estos datos sobre los algoritmos de ranking?

La lectura científica más equilibrada es la siguiente: el estudio no prueba que los algoritmos favorezcan sistemáticamente a la IA o a los humanos. Lo que muestra es más sutil y más útil para equipos de marketing digital. La autoría, por sí sola, parece menos importante que la combinación entre estructura, relevancia, intención de búsqueda, calidad editorial y capacidad de generar clics.

Un artículo creado por IA puede estar bien organizado, contener palabras clave, responder de forma objetiva y presentar una estructura previsible para los motores de búsqueda. Esto puede ayudar al rastreo, la indexación y el encuadre semántico. Sin embargo, un artículo humano puede encontrar un enfoque más atractivo, elegir un título con curiosidad legítima, evitar repeticiones mecánicas y construir una experiencia de lectura más memorable.

En términos de SEO técnico, esta distinción es esencial. Los motores de búsqueda necesitan comprender la página: título, metadescripción, jerarquía HTML, datos estructurados, velocidad, indexabilidad, enlaces internos, intención y consistencia temática. Pero el usuario necesita tener un motivo para hacer clic y seguir leyendo. SEO no es solo ser encontrado. Es ser elegido.

SEO técnico: donde BYDAS añade método

BYDAS parte de una visión práctica: la IA debe ejecutar tareas analíticas y repetitivas, pero no debe sustituir el criterio estratégico. En un proyecto real, la producción de contenido no empieza en el texto. Empieza en la arquitectura de la información, la auditoría técnica, el análisis de intención, la selección de oportunidades, la definición de entidades, la calidad del código, el rendimiento y la capacidad de medir resultados.

Aquí es donde el conocimiento en SEO técnico se vuelve determinante. Un artículo excelente puede fallar si la página no es indexable, si la carga es lenta, si la estructura de encabezados es confusa, si la canonicalización es incorrecta, si el contenido duplicado dispersa relevancia o si los enlaces internos no ayudan a los motores de búsqueda a entender la importancia relativa de la página.

Al mismo tiempo, la IA puede apoyar varias tareas técnicas: sugerir marcado semántico, revisar metainformación, identificar patrones en grandes volúmenes de URL, agrupar búsquedas por intención, proponer preguntas frecuentes, detectar inconsistencias de contenido y acelerar la documentación. Sin embargo, necesita supervisión. Un error producido rápidamente sigue siendo un error. En SEO, la velocidad sin validación puede multiplicar los problemas.

GEO: optimizar para motores generativos

El concepto de GEO, o Generative Engine Optimization, gana importancia porque la búsqueda ya no se limita a una lista de enlaces azules. Las interfaces generativas resumen, comparan, sugieren y presentan respuestas compuestas a partir de varias fuentes. En este escenario, el contenido debe ser comprensible tanto para los motores tradicionales como para sistemas de lenguaje que buscan entidades, relaciones, definiciones, pruebas y consistencia.

La experiencia Odd Takes ayuda a comprender este punto. Un texto de IA puede estructurar bien la información, pero corre el riesgo de parecer genérico. Un texto humano puede ser más original, pero necesita una estructura suficiente para ser interpretado por sistemas automáticos. La ventaja competitiva está en la combinación: contenido con voz humana, rigor editorial y organización semántica preparada para la lectura algorítmica.

Para GEO, ya no basta con repetir palabras clave. Es necesario construir autoridad temática. Esto implica responder a preguntas relacionadas, explicar conceptos, usar ejemplos, organizar subtemas, crear relaciones entre entidades y presentar información verificable. Un contenido preparado para GEO debe ser fácil de resumir sin perder lo esencial. Si un asistente generativo tiene que elegir entre varias fuentes, tenderá a valorar claridad, completitud, coherencia y confianza.

AEO: responder mejor, no solo aparecer mejor

AEO, o Answer Engine Optimization, desplaza el foco de la página a la respuesta. El objetivo es que el contenido sea capaz de resolver una duda de forma directa, contextual y útil. Esto es decisivo en búsquedas informacionales, búsquedas por voz, preguntas en asistentes, cajas de respuesta y resultados enriquecidos.

En el caso de Odd Takes, muchos contenidos tenían naturaleza de review. Esto favorece preguntas como: ¿vale la pena comprar este producto? ¿Para qué sirve? ¿Cuáles son sus ventajas? ¿Qué limitaciones tiene? Un artículo con buen AEO anticipa estas dudas y responde sin obligar al lector a descifrar bloques extensos de texto. La estructura editorial se convierte en una herramienta de experiencia.

La IA es útil para mapear preguntas frecuentes y variaciones de intención. Sin embargo, la respuesta final exige criterio. Una buena respuesta no es solo correcta en términos gramaticales. Debe ser honesta, proporcional, útil y ajustada al nivel de conocimiento del lector. Aquí es donde el papel del redactor sigue siendo estratégico: interpretar la intención real que hay detrás de la búsqueda.

El papel del redactor en el futuro de la publicación digital

El estudio sugiere que el redactor no desaparece; cambia de función. Deja de ser únicamente alguien que escribe desde cero y pasa a actuar como editor, investigador, estratega, verificador, arquitecto de información y curador de perspectivas. La IA puede acelerar la producción, pero el redactor humano sigue siendo responsable de la intención, la ética, la diferenciación y la credibilidad.

En el caso de José, su background en Periodismo fue relevante porque la escritura periodística no se limita a la corrección formal. Implica selección de información, jerarquización, sentido crítico, relación con el lector y capacidad de transformar datos en narrativa. Estos elementos ayudan a explicar por qué el perfil humano obtuvo un mejor CTR combinado: había una componente de atracción editorial que la IA, incluso bien configurada, no replicó por completo.

Esto no significa que la IA haya fallado. Al contrario, mostró capacidad para competir. La conclusión más fuerte es precisamente esa: la IA ya es lo suficientemente competente para entrar en la carrera, pero todavía depende de la dirección humana para producir valor distintivo. La cuestión dejó de ser «¿IA o humano?» y pasó a ser «¿qué parte del proceso debe corresponder a cada uno?».

Implicaciones para marcas y equipos de marketing

Para las marcas que publican regularmente, el estudio ofrece una lección práctica. Producir más contenido no garantiza mejores resultados. Producir con método, sí. La IA puede ayudar a escalar investigación, estructura y variaciones, pero la estrategia editorial debe definir prioridades: qué temas merecen inversión, qué búsquedas tienen valor comercial, qué páginas deben actualizarse y qué contenidos necesitan autoridad humana.

1. Usar IA para acelerar la investigación: recoger ideas, agrupar intenciones e identificar preguntas recurrentes.
2. Mantener supervisión editorial: revisar hechos, eliminar generalidades y reforzar argumentos propios.
3. Aplicar SEO técnico desde el origen: garantizar HTML limpio, metadatos adecuados, indexación correcta y rendimiento.
4. Escribir para personas y sistemas: combinar claridad humana con estructura semántica para GEO y AEO.
5. Medir continuamente: comparar impresiones, clics, CTR, posición y calidad del tráfico antes de sacar conclusiones.

Este enfoque evita dos errores comunes: rechazar la IA por miedo o aceptarla sin control. La madurez está en el punto medio. La IA debe ser una herramienta al servicio de una estrategia orientada por especialistas, con métricas claras, validación humana y una visión integrada de SEO, contenido y tecnología.

Limitaciones del estudio y valor científico

Como cualquier investigación aplicada, el estudio tiene limitaciones. La muestra de tráfico fue reducida, el período experimental fue relativamente corto y el nicho editorial elegido tenía características propias. Además, el rendimiento de un autor humano depende de sus competencias, del mismo modo que el rendimiento de un agente de IA depende de la calidad del prompt, la configuración, las instrucciones y la revisión posterior.

Estas limitaciones no reducen el valor del proyecto. Al contrario, hacen que el análisis sea más honesto. El estudio no intenta presentar una verdad universal; ofrece una experiencia controlada, documentada y útil para formular nuevas preguntas. Estudios futuros podrán ampliar el período de análisis, probar otros sectores, comparar diferentes modelos de IA, medir tiempo de lectura, profundidad de scroll, backlinks, señales de confianza e impacto en conversiones comerciales.

La principal contribución científica está en acercar la academia y el mercado. En lugar de discutir IA y SEO solo en teoría, BYDAS creó un entorno real de publicación, con datos reales, contenidos reales y limitaciones reales. Esa conexión entre investigación y práctica es esencial en un campo que cambia rápidamente y donde muchas decisiones todavía se toman con base en percepciones, miedos o entusiasmo excesivo.

Conclusión: el futuro es híbrido, técnico y editorial

El estudio Odd Takes muestra que la IA ya influye profundamente en la redacción digital y la optimización orgánica. Puede generar estructura, volumen y señales técnicas útiles. Puede alcanzar posiciones competitivas y apoyar tareas que antes consumían tiempo. Pero el rendimiento humano sigue siendo relevante, sobre todo cuando el objetivo es generar clics, confianza y diferenciación.

La respuesta al reto inicial es, por tanto, equilibrada: la IA no debe verse solo como una amenaza ni como una solución automática. Debe integrarse en un proceso de trabajo que una SEO técnico, GEO, AEO, análisis de datos y competencia editorial. La publicación digital del futuro será híbrida: máquinas acelerando procesos, humanos definiendo sentido.

En BYDAS, esta investigación refuerza una convicción práctica: el contenido que gana es el que combina tecnología, estrategia y creatividad. La IA puede ayudar a llegar más rápido, pero son el método, la validación y la visión humana los que transforman páginas en resultados.

BYDAS aplica este conocimiento en proyectos de SEO técnico, GEO y AEO, combinando análisis, desarrollo web, contenido y rendimiento para marcas que quieren crecer en la búsqueda orgánica con método, rigor y visión de futuro.

URL del estudio: https://repositorio.ucp.pt/entities/publication/efbbf235-079e-4527-a212-56e0c4a620c9

Orientador: Ricardo Alexandre Morais

Créditos: José Santiago Encina Jara