La investigación se ha basado en el análisis de más de cinco millones de URLs citadas por motores de búsqueda con IA como Búsqueda de ChatGPT y Modo IA de Google. A partir de ese conjunto de datos, el estudio identifica patrones comunes entre las páginas que aparecen como referencia en respuestas generativas, sin establecer relaciones causales directas, pero sí correlaciones consistentes.
Uno de los hallazgos más relevantes del estudio tiene que ver con la estructura de las URL. Las páginas citadas con mayor frecuencia por los motores de IA suelen presentar slugs descriptivos con una longitud intermedialo que facilita tanto la interpretación semántica como la recuperación automática del contenido por parte de estos sistemas.
La utilidad de ofrecer señales adicionales de contexto.
El uso de datos estructurados es otro de los factores que muestra una compensación clara con la visibilidad en búsquedas con IA. Según el análisis, las páginas que implementan esquemas como Organización, artículo o BreadcrumbList aparecen con mayor frecuencia como fuente en las respuestas generadas, lo que sugiere que ofrecer señales adicionales de contexto ayuda a los modelos a comprender mejor el contenido disponible.
El estudio también observa diferencias significativas en las métricas de interacción de los usuarios. Las URL citadas por motores de IA tendencia a registrar tiempos de permanencia más altos y un comportamiento de navegación más consistente, lo que apunta a que estos indicadores pueden actuar como señales indirectas de calidad a la hora de seleccionar fuentes.
“Existe la percepción de que la búsqueda con IA ha cambiado por completas las reglas del SEO, pero nuestros datos muestran que los fundamentos técnicos siguen siendo esenciales”explica Fernando Angulo, Director de Comunicación Internacional de Semrush. “Una estructura clara, datos bien organizados y una experiencia sólida para el usuario siguen marcando la diferencia cuando los sistemas de IA deciden qué contenidos citar”.
Más allá de los factores técnicos individuales, el estudio subraya que la búsqueda tradicional y la búsqueda impulsada por IA están evolucionando como entornos complementarios. Esta convivencia obliga a los equipos de marketing a ampliar su enfoque ya considerar la visibilidad no solo en rankings clásicos, sino también en respuestas generadas por modelos de lenguaje.
En este contexto, Semrush concluye que el SEO técnico debe entenderse como una base estructural que permite a las marcas ser comprendidas y recuperadas por los sistemas de IA. La claridad técnica, la organización del contenido y la calidad de la experiencia siguen siendo elementos determinantes para mantener la visibilidad en un entorno de búsqueda cada vez más generativo.
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