Cómo ChatGPT busca información y qué significa para el SEO

Las búsquedas que ChatGPT realiza detrás de una pregunta revelan por qué la autoridad temática puede ser más importante que intentar posicionar una sola página para una consulta de IA

Durante los últimos meses ha comenzado a aparecer un concepto cada vez más frecuente dentro de las conversaciones sobre SEO e inteligencia artificial: fan-out queries. El término describe las búsquedas adicionales que un sistema de inteligencia artificial puede realizar después de recibir una pregunta del usuario. En lugar de limitarse a buscar exactamente las palabras que la persona escribió, el sistema puede dividir la intención original en varias consultas más específicas para encontrar diferentes piezas de información y posteriormente utilizarlas para construir una respuesta. Esta característica ha despertado el interés de los profesionales del SEO porque plantea una pregunta aparentemente sencilla: si sabemos cuáles son esas búsquedas secundarias, ¿podemos posicionar nuestro contenido para ellas y aumentar así las posibilidades de que ChatGPT nos cite?

Solamente el 27% de las fuentes citadas por ChatGPT aparecieron en Google para las fan-out queries analizadas y el porcentaje fue ligeramente menor en Bing. Al considerar conjuntamente ambos buscadores y el solapamiento entre sus resultados, aproximadamente el 40% de las fuentes citadas aparecieron dentro de las primeras diez páginas de alguno de los dos buscadores. En otras palabras, cerca del 60% de las fuentes que ChatGPT citó no aparecieron en esas primeras diez páginas para las consultas secundarias que los investigadores pudieron observar.

Este dato no significa que el SEO haya dejado de tener importancia para la inteligencia artificial. De hecho, la conclusión del estudio apunta en una dirección mucho más interesante: GEO y SEO están relacionados, pero no funcionan exactamente bajo las mismas reglas. Una estrategia diseñada para posicionar una página para una keyword concreta puede ser muy efectiva dentro de un buscador tradicional, donde existe una relación relativamente clara entre consulta, página y posición. En un sistema generativo, esa relación es mucho menos directa. La inteligencia artificial puede utilizar diferentes consultas, diferentes fuentes, información procedente de distintos momentos y señales que no son completamente visibles para el usuario.

¿Qué es una fan-out query?

Para entender el fenómeno hay que imaginar qué ocurre cuando una persona realiza una pregunta relativamente amplia. Supongamos que alguien pregunta: «¿Cuál es el mejor software de atención al cliente para una pequeña empresa?». Un buscador tradicional puede intentar interpretar directamente esa consulta y devolver una página de resultados. Un sistema generativo, en cambio, puede dividir mentalmente el problema en diferentes necesidades: cuáles son los mejores softwares de help desk, qué herramientas están diseñadas para pequeñas empresas, cuáles tienen determinadas funciones, cuánto cuestan, qué alternativas existen y qué diferencias hay entre ellas.

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Cada una de esas necesidades puede convertirse en una búsqueda adicional. Estas búsquedas secundarias son las que se conocen como fan-out queries. Las consultas analizadas, ChatGPT generó normalmente entre dos y cuatro búsquedas adicionales cuando decidía utilizar la web para responder.

Desde el punto de vista del SEO, la idea resulta atractiva porque parece abrir una nueva posibilidad de optimización. Si conocemos esas búsquedas, podríamos crear una página específicamente diseñada para posicionarse en ellas y, en teoría, aumentar nuestras probabilidades de aparecer posteriormente dentro de la respuesta de ChatGPT. El problema es que el estudio demuestra que esta relación no es suficientemente consistente como para convertirla en una estrategia mecánica.

Un estudio encontró una conexión mucho más débil de lo esperado

Se analizó 100 consultas de intención comercial relacionadas con software, servicios y productos, utilizando la interfaz de ChatGPT para observar el comportamiento que experimentaría un usuario normal. De esas 100 consultas, 83 activaron una búsqueda web, mientras que en las otras 17 ocasiones ChatGPT respondió sin realizar una búsqueda visible en Internet. Cuando se realizó una búsqueda, el sistema generó entre dos y cuatro fan-out queries que posteriormente fueron comparadas con los resultados de Google y Bing.

El resultado más importante fue que solamente una parte de las fuentes que ChatGPT citaba podía encontrarse en los resultados de esas búsquedas secundarias. En Google, el porcentaje de coincidencia exacta de URL fue del 27%, mientras que Bing alcanzó aproximadamente el 23%. Considerando el solapamiento entre ambos motores, los investigadores calcularon que alrededor del 40% de las fuentes citadas aparecían en algún punto dentro de las primeras diez páginas de Google o Bing para las fan-out queries observadas.

Esto significa que posicionarse para una fan-out query conocida no garantiza que una página vaya a convertirse en una fuente de ChatGPT. En algunas consultas el solapamiento llegó al 100%, mientras que en otras no encontraron ninguna de las fuentes citadas dentro de los resultados analizados. De los 100 prompts estudiados, 20 tuvieron cero coincidencias entre las fuentes citadas y los resultados de las fan-out queries, a pesar de que ChatGPT había realizado una búsqueda web.

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Para el SEO, esta diferencia es fundamental. En Google podemos observar una keyword, analizar la SERP, estudiar a los competidores y desarrollar una estrategia relativamente concreta para intentar mejorar una posición. En un sistema generativo, en cambio, la ruta entre la pregunta del usuario y la fuente citada puede tener muchos más caminos intermedios.

Eso no significa que las posiciones altas no importen

Aquí aparece una de las partes más interesantes del estudio, porque sería un error interpretar los datos anteriores como una prueba de que Google ya no importa para ChatGPT. Cuando los investigadores encontraron una fuente citada dentro de los resultados de Google para una fan-out query, observaron que las posiciones superiores tenían una representación considerablemente mayor.

De las coincidencias encontradas en Google, aproximadamente un tercio estaba en la primera página. Si se consideran las tres primeras páginas, se concentraba alrededor del 66% de las coincidencias. Después de ese punto, la presencia disminuía de manera considerable. Esto proporciona una señal bastante lógica: cuando ChatGPT utiliza resultados que también aparecen en Google, las páginas que tienen mayor visibilidad orgánica parecen tener más posibilidades de formar parte de ese conjunto.

La diferencia está en que esa no es la única vía por la que una fuente puede terminar apareciendo en una respuesta de inteligencia artificial. El sistema puede estar utilizando otras búsquedas, información obtenida en momentos diferentes o información que no podemos observar directamente desde la interfaz. Por eso, el SEO sigue siendo importante, pero ya no podemos reducir la estrategia de visibilidad en IA a «posicionarme para la fan-out query y esperar una cita».

¿De dónde procede entonces el otro 60%?

Esta es probablemente la pregunta más interesante que plantea el estudio. Si alrededor del 40% de las fuentes citadas podían encontrarse dentro de las SERP de Google o Bing para las consultas secundarias observadas, ¿de dónde procede el resto?

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Aquí es importante diferenciar entre datos comprobados y posibles explicaciones. El estudio no puede observar completamente lo que ocurre dentro de los sistemas propietarios de ChatGPT, por lo que algunas de las explicaciones propuestas son hipótesis basadas en los patrones encontrados.

Una posibilidad es que ChatGPT esté realizando búsquedas adicionales que no aparecen en la interfaz que observa el usuario. Es perfectamente posible que las consultas que vemos en pantalla sean solamente una parte del proceso de recuperación de información y que existan otras búsquedas ejecutadas internamente o mediante diferentes fuentes. Si un sistema necesita reunir información rápidamente, tiene sentido que pueda distribuir diferentes búsquedas en paralelo y no depender de una única SERP visible. El propio artículo plantea esta posibilidad como una de las explicaciones del 60% restante. Otra posibilidad es el uso de información previamente recuperada o almacenada en determinados contextos. El estudio plantea el caching como una posible explicación, aunque también reconoce las limitaciones de esta hipótesis cuando existen diferencias de meses o años entre la información que muestra ChatGPT y la página actualmente disponible.

El entrenamiento también puede influir en las fuentes que aparecen

Una de las observaciones más interesantes del análisis tiene que ver con páginas cuyos títulos ya no coincidían con la información que actualmente aparece en Google. Los investigadores encontraron casos en los que ChatGPT citaba una URL real pero utilizaba un título antiguo, e incluso un caso en el que la misma URL aparecía dos veces asociada a títulos diferentes.

Una posible explicación planteada es que parte de esa información pueda proceder de datos previamente incorporados al conocimiento del modelo y no exclusivamente de una búsqueda web realizada en ese momento. No obstante, esta interpretación debe entenderse como una hipótesis y no como una descripción completa de los mecanismos internos de ChatGPT.  La observación sí tiene una consecuencia práctica importante para los propietarios de sitios web: el contenido publicado hoy puede tener una vida útil que va más allá de su posicionamiento actual en Google. Si una empresa desarrolla información detallada y útil sobre sus productos, servicios y especialización, esa información puede formar parte del ecosistema de datos mediante el cual los sistemas de IA construyen su comprensión del mundo digital.

Esto hace que el trabajo de contenido tenga una dimensión diferente. Ya no se trata exclusivamente de conseguir una posición para una keyword durante las próximas semanas. También se trata de construir un historial de información que permita que una marca sea reconocible dentro de su categoría.

También existen errores en las citas de la inteligencia artificial

El estudio encontró otro fenómeno que merece atención: aproximadamente el 10% de las citas analizadas conducían a páginas de error. Es decir, algunas referencias parecían tener una estructura válida y un título plausible, pero al seguirlas no se encontraba el contenido que supuestamente respaldaba la respuesta. Los autores también citan investigaciones externas que han encontrado tasas de error superiores en determinados conjuntos de datos. Este detalle es importante porque demuestra que las citas generadas por una inteligencia artificial no deben interpretarse automáticamente como una garantía de exactitud. Para una empresa, esto también significa que la visibilidad en IA debe analizarse con cierta metodología: no basta con preguntar una vez si una marca aparece en ChatGPT y registrar el resultado como si fuera una posición fija.

Las respuestas generativas pueden cambiar, las fuentes pueden variar y las consultas pueden ser interpretadas de diferentes maneras. Por eso, medir visibilidad en IA requiere observar patrones a lo largo del tiempo y bajo diferentes formulaciones de búsqueda.

GEO no es simplemente SEO con otro nombre

Quizá una de las conclusiones más importantes del estudio sea precisamente esta: GEO no debe entenderse como una copia exacta del SEO tradicional. En SEO estamos acostumbrados a trabajar con relaciones relativamente concretas. Existe una consulta, existen unas páginas que compiten por esa consulta y existe una SERP que podemos observar. Podemos analizar los contenidos que aparecen, estudiar los enlaces, revisar la arquitectura, mejorar la relevancia y medir los cambios de posición.

En los sistemas generativos la situación es diferente. Dos usuarios pueden realizar prácticamente la misma pregunta y recibir respuestas diferentes. Una misma pregunta puede generar distintas búsquedas secundarias. En algunas ocasiones el sistema puede consultar la web y en otras puede responder sin hacerlo. Incluso cuando realiza una búsqueda, la importancia que concede a los resultados recuperados puede variar.

Eso hace que la optimización para IA sea menos determinista y menos controlable que el SEO tradicional. No significa que no existan patrones ni que no podamos aumentar las posibilidades de aparecer, sino que el objetivo no debería ser intentar manipular una única variable para producir un resultado garantizado.

Entonces, ¿qué papel juega realmente el SEO?

Aquí es donde el estudio llega a una conclusión particularmente útil para quienes trabajan profesionalmente en posicionamiento web. Aunque GEO y SEO no sean equivalentes, el SEO puede proporcionar una parte importante de la infraestructura necesaria para construir visibilidad en sistemas generativos.

Una de las razones es la autoridad temática. Si un dominio tiene una presencia profunda y consistente alrededor de una determinada categoría, puede resultar más reconocible como fuente relevante que un sitio que solamente tiene una página aislada sobre ese tema. Los propios datos del estudio apuntan en esta dirección. Cuando los investigadores dejaron de exigir que la URL exacta citada por ChatGPT apareciera en Google y analizaron si alguna página del mismo dominio estaba posicionada para la fan-out query, la coincidencia aumentó del 27% a aproximadamente el 50%. Esto sugiere que la presencia general del dominio alrededor de un tema puede tener importancia, aunque el estudio no demuestra que la autoridad temática sea la causa directa de las citas.

Esta observación encaja muy bien con la evolución que ha experimentado el SEO durante los últimos años. Una estrategia sólida no consiste únicamente en optimizar una URL. Consiste en construir un ecosistema de contenidos que cubra las diferentes preguntas, problemas, aplicaciones, comparaciones y necesidades relacionadas con aquello que una empresa ofrece.

La autoridad temática puede ser más importante que una sola página

Imaginemos una empresa que vende software para gestión de recursos humanos. Puede crear una única página optimizada para «software de recursos humanos» y esperar que esa página aparezca en todas las conversaciones relacionadas con el producto. Sin embargo, una estrategia mucho más profunda podría cubrir también gestión de vacaciones, control de asistencia, onboarding, expedientes digitales, automatización de recursos humanos, comparación entre diferentes soluciones, precios, características, integraciones y casos de uso. Cada una de esas páginas responde a una necesidad diferente, pero juntas construyen una representación mucho más completa de la especialización de la empresa.

Esto es lo que podemos llamar autoridad temática a nivel de dominio. No significa simplemente publicar cientos de artículos. Significa demostrar profundidad en un área concreta y conectar los contenidos de manera lógica para que tanto los usuarios como los motores de búsqueda puedan entender la relación entre ellos.

En el contexto de la IA, esta estrategia puede ser todavía más interesante porque el sistema no necesariamente necesita encontrar una única página perfecta. Puede estar intentando comprender una categoría completa y seleccionar diferentes fuentes para responder a diferentes partes de una pregunta.

El estudio también desmonta otro mito: el contenido SEO tradicional no ha desaparecido

Existe actualmente una tendencia a pensar que, para aparecer en ChatGPT, hay que crear contenidos completamente diferentes a los que se publican para Google. Sin embargo, los datos del estudio muestran algo bastante interesante.

Se encontró que aproximadamente el 78% de las fuentes citadas correspondían a formatos que podríamos considerar completamente normales dentro del marketing digital y del SEO: artículos tipo lista, páginas de producto, páginas de servicios, páginas de precios, páginas principales y otros contenidos comerciales. Incluso entre las fuentes que no aparecían en los resultados de Google o Bing para las fan-out queries observadas, aproximadamente el 74% pertenecía a este tipo de contenido.

Esto es una señal importante. No parece necesario abandonar el contenido SEO tradicional para intentar crear una especie de formato secreto diseñado exclusivamente para máquinas de inteligencia artificial.

Lo que sí parece necesario es mejorar la calidad y profundidad de ese contenido, especialmente cuando hablamos de búsquedas comerciales. Una página de producto debe explicar realmente el producto. Una página de servicio debe demostrar qué problema resuelve. Un artículo comparativo debe aportar información útil. Una página de precios debe ser clara. Y un artículo especializado debe demostrar conocimiento real del tema.

El SEO para IA no debería consistir en perseguir prompts

Este punto es probablemente el que más me interesa desde la perspectiva de una estrategia de SEO moderna. Si intentamos convertir cada fan-out query descubierta en una keyword independiente, podemos terminar construyendo una estrategia extremadamente complicada y poco sostenible.

El problema es que no conocemos todas las búsquedas que el usuario puede realizar. Tampoco conocemos todas las búsquedas que el sistema puede generar internamente. Y aunque pudiéramos observar algunas de ellas hoy, no existe garantía de que mañana el modelo las formule exactamente de la misma manera.

Por eso tiene mucho más sentido construir contenido alrededor de temas y necesidades, en lugar de intentar crear páginas individuales para cada posible consulta que pueda generar una inteligencia artificial.

Si una empresa vende transporte privado entre Denver y Vail, por ejemplo, puede desarrollar contenido sobre traslados desde Denver International Airport, transporte privado a Vail, diferencias entre shuttle y transporte privado, transporte para familias, transporte para grupos, horarios, rutas, hoteles, estaciones de esquí y diferentes situaciones de viaje. El objetivo no es adivinar exactamente qué prompt utilizará ChatGPT. El objetivo es convertir el sitio en una fuente de información completa sobre ese servicio y ese mercado.

La estrategia cambia de «keyword» a «tema»

Esta evolución representa un cambio importante en la forma de hacer SEO.

Durante mucho tiempo se pensó en términos de keyword → página → posición.

Ahora podemos pensar de una manera más amplia:

tema → conjunto de necesidades → contenido especializado → autoridad temática → visibilidad en múltiples sistemas de búsqueda.

Las keywords siguen siendo fundamentales porque nos permiten comprender cómo las personas expresan sus necesidades y porque continúan siendo una fuente de demanda orgánica. Pero dejan de representar el límite de la estrategia.

Una empresa que publica contenido profundamente relacionado con las necesidades de sus clientes está creando algo que puede funcionar en diferentes superficies de búsqueda. Puede posicionarse en Google, aparecer en resultados de Bing, ser descubierta en otras plataformas y, potencialmente, convertirse en una fuente utilizada por sistemas generativos.

No hay garantía de que ocurra en todos los casos. Pero la estrategia es mucho más resistente que intentar perseguir una consulta específica.

La verdadera oportunidad está en construir autoridad antes de que el usuario pregunte

La inteligencia artificial está modificando una característica fundamental del proceso de búsqueda: cada vez más personas pueden comenzar con una pregunta extremadamente amplia y dejar que el sistema determine qué información necesitan consultar después.

Esto significa que la marca tiene que estar preparada antes de que aparezca esa pregunta.

Si una empresa quiere ser considerada dentro de una categoría, necesita tener información suficiente para demostrar qué hace, qué productos ofrece, qué problemas resuelve, qué casos de uso tiene, cómo se compara con otras alternativas y qué experiencia posee en ese ámbito.

Ese trabajo no se construye con una sola página optimizada para una keyword. Se construye con años de presencia temática, contenido útil, experiencia demostrable y una arquitectura digital coherente.

SEO + GEO: una estrategia más realista

El estudio no demuestra que el SEO sea suficiente para conseguir visibilidad en ChatGPT. Tampoco demuestra que las posiciones de Google sean irrelevantes para los sistemas generativos. Lo que muestra es algo mucho más útil: existe una relación entre ambos ecosistemas, pero esa relación es indirecta, variable y mucho menos predecible de lo que algunos discursos sobre GEO podrían hacer pensar.

Alrededor del 40% de las fuentes analizadas aparecieron dentro de las primeras diez páginas de Google o Bing para las fan-out queries observadas, mientras que una proporción importante no apareció allí. Al mismo tiempo, cuando se amplió el análisis desde la URL exacta hasta el dominio completo, la coincidencia con Google aumentó aproximadamente hasta el 50%. Además, la mayoría de las fuentes citadas tenían formatos completamente normales de contenido SEO y marketing.

La lectura más prudente de estos datos es que el SEO sigue siendo una pieza importante de la visibilidad en IA, pero no debe convertirse en una estrategia de persecución de prompts.

La mejor aproximación parece ser construir una presencia digital profunda alrededor de aquello que realmente hace la empresa: sus productos, servicios, casos de uso, problemas que resuelve, preguntas de los clientes, comparaciones, características, ventajas, limitaciones y contexto de mercado.

El futuro no será posicionar una página para una fan-out query

La idea de encontrar las consultas internas de ChatGPT y posicionarse para cada una de ellas resulta atractiva porque ofrece la ilusión de que podemos convertir la inteligencia artificial en otra SERP perfectamente predecible. El problema es que los datos disponibles no respaldan esa visión.

Los sistemas generativos pueden utilizar diferentes consultas, diferentes fuentes, información procedente del entrenamiento, búsquedas web, datos de otras plataformas y mecanismos que no podemos observar completamente. Además, pueden modificar su comportamiento a medida que evolucionan los modelos y las herramientas.

Por eso, la estrategia más sólida no es intentar encontrar el agujero en el algoritmo.

Es construir una marca y un sitio web que merezcan ser encontrados.

Cuando una empresa desarrolla contenido realmente profundo sobre su especialidad, cubre las necesidades comerciales de sus clientes, crea autoridad temática y mantiene una presencia consistente en los buscadores, está construyendo una base que puede funcionar tanto en el SEO tradicional como en el nuevo ecosistema de búsqueda generativa.

La gran diferencia es que ahora ya no debemos pensar únicamente en la pregunta: «¿para qué keyword quiero posicionarme?»

También debemos preguntarnos:

«¿Qué necesita saber un sistema de inteligencia artificial para entender que mi empresa es una fuente relevante cuando alguien pregunta por este tema?»

Esa es una pregunta mucho más amplia.

Y probablemente también sea una pregunta mucho más importante para el futuro del SEO.

De las fan-out queries a la autoridad temática

Las fan-out queries ayudan a comprender cómo puede funcionar una parte del proceso de recuperación de información de los sistemas generativos, pero no deberían convertirse en el nuevo equivalente de las keywords tradicionales. El propio estudio muestra que existe una coincidencia limitada entre las fuentes que ChatGPT cita y las páginas que aparecen para esas búsquedas secundarias.La estrategia más sólida consiste en utilizar el SEO para construir autoridad temática a nivel de dominio, crear contenido profundo y centrado en las necesidades reales de los clientes y desarrollar una presencia digital que pueda ser entendida desde diferentes puntos de entrada.

En otras palabras, no se trata de intentar adivinar qué búsqueda hará ChatGPT mañana.

Se trata de construir hoy la información que una persona necesitará cuando haga esa pregunta.

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Por Tecmobeto

Tecmobeto es un especialista en SEO con sede en el México. Con una sólida trayectoria en la industria de la optimización para motores de búsqueda, ha perfeccionado sus habilidades a lo largo de los años en diversas áreas del marketing digital. Desde la investigación de palabras clave, auditorías de sitios web y campañas de construcción de enlaces, hasta el monitoreo de redes sociales, domina cada uno de estos procesos con gran experiencia.

Su profundo conocimiento del SEO, combinado con una amplia experiencia práctica, convierte a Tecmobeto en uno de los profesionales más destacados del sector en la actualidad. No solo garantiza resultados excepcionales para cada cliente con el que colabora, sino que también prioriza construir relaciones sólidas y de confianza, basadas en la comunicación y el compromiso mutuo.

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