¿Buscas un lugar cercano para calmar el hambre?. El sitio al que acudas podría variar enormemente según los criterios de búsqueda que utilices.
Una nueva investigación de Local Falcon, plataforma de búsqueda basada en IA y SEO, reveló una diferencia significativa entre las búsquedas de restaurantes realizadas mediante IA y las efectuadas en Google Maps.
El estudio analizó 10.000 restaurantes en los 50 estados y Washington D. C. para comprobar si aparecían tanto en los resultados de Google Maps como en las recomendaciones de restaurantes generadas por IA.
La empresa descubrió que casi tres de cada cuatro restaurantes (74,9%) eran invisibles para las recomendaciones de IA de Google; nunca aparecían en ninguna búsqueda cercana cuando un usuario preguntaba a la IA dónde comer.
«Para un restaurante, esto significa quedar totalmente excluido de los ‘AI Overviews’ (resúmenes generados por IA), justo cuando estos se han convertido en el método de búsqueda principal de la mayoría de la gente, ya que Google los sitúa en la parte superior de la página», señaló David Hunter, director ejecutivo de Local Falcon.
«Es casi cuatro veces más probable que un restaurante sea invisible en la interfaz de IA de Google que en Google Maps», declaró.
Por otro lado, para los consumidores, esto implica una oferta de opciones mucho más reducida, añadió. «El 10% de los restaurantes mejor posicionados acapara el 74,5% de la visibilidad en IA, frente al 54% en Google Maps; así, eliges entre una lista corta y a menudo repetitiva, mientras que la mayoría de los locales cercanos nunca aparecen», afirmó.
Diferentes sistemas de valoración.
Josh Stanaland, socio y director de tecnología (CTO) de Shark AI Solutions —una empresa de desarrollo de productos, IA y gestión de cuentas de clientes con sede en St. Petersburg, Florida— sostuvo que el problema fundamental radica en que los resúmenes de IA de Google y otras herramientas de búsqueda por IA no funcionan igual que la búsqueda tradicional. «La búsqueda tradicional premia el volumen de reseñas y los enlaces externos (*backlinks*)», explicó. «La búsqueda por IA premia el contenido estructurado y legible por máquinas».
«La mayoría de los restaurantes han invertido años en conseguir reseñas en Google y en consolidar su presencia en Maps», explicó. «Nada de eso se traduce directamente en visibilidad ante la IA, ya que los sistemas de inteligencia artificial buscan algo distinto».
«Buscan contenido que pueda citarse, marcado de esquema (*schema markup*) y datos estructurados que indiquen qué es el negocio, dónde se encuentra y a quién presta servicio», continuó. «La mayoría de los sitios web de restaurantes carecen de todo eso. Por lo tanto, la IA los ignora, independientemente de cuántas reseñas tengan».
Una salvedad importante respecto a la nueva investigación es que existen otras oportunidades de descubrimiento en la página de resultados de búsqueda de Google, incluido el «map pack» (el bloque de mapas), que suele aparecer debajo de los resúmenes generados por IA (*AI Overviews*), así como los resultados orgánicos, añadió Greg Sterling, cofundador de Near Media, una firma de investigación de mercado con sede en San Francisco.
No obstante, reconoció que la búsqueda mediante IA puede suponer un problema para los consumidores. «Las recomendaciones de la IA transmiten autoridad», declaró. «Cuando alguien pregunta a ChatGPT o a la IA de Google dónde comer cerca y recibe tres sugerencias, asume que son las mejores opciones. En realidad, son las tres opciones que, casualmente, cuentan con la infraestructura técnica adecuada. Es posible que el mejor restaurante de la zona ni siquiera aparezca».
Síntesis de fuentes seleccionadas.
«Ser fácil de encontrar en Google y ser recomendado por la IA se han convertido en dos juegos distintos», señaló Raúl Menoyo, fundador de Citora, una empresa de visibilidad en IA con sede en Madrid.
«Un restaurante puede dominar el bloque de mapas de Google y, aun así, desaparecer en el instante en que un comensal pregunta a una IA ‘dónde puedo comer cerca’, porque la IA no está clasificando el mapa; está redactando una respuesta a partir de las fuentes en las que confía», explicó.
La cifra del 74,9% de invisibilidad no resulta sorprendente, afirmó Chris McCarron, fundador de GoGoChimp, una empresa de optimización de tasas de conversión mediante IA con sede en Glasgow (Escocia).
«Coincide con un patrón más amplio observado en investigaciones sobre citas de IA», comentó. «Los motores de IA no rastrean ni clasifican la información como Google. Sintetizan datos a partir de un corpus de fuentes cuidadosamente seleccionadas que sobrerrepresenta a un pequeño grupo de dominios de confianza».
Señaló que un análisis de citas reveló que Wikipedia representa el 47,9% de las 10 fuentes principales de ChatGPT, Reddit supone el 46,7% de las 10 fuentes principales de Perplexity, y solo el 11% de los dominios son citados tanto por ChatGPT como por Perplexity. En el caso de los resúmenes de IA de Google (*AI Overviews*), Reddit y YouTube representan el 21% y el 18,8% de las 10 fuentes principales, respectivamente.
«La mayoría de los restaurantes tienen presencia en Google Maps, Yelp y TripAdvisor», afirmó. «Esos son excelentes espacios para el descubrimiento local, pero los motores de IA no los procesan a la misma escala que a Wikipedia, Reddit y los medios editoriales de gran autoridad».
«Así, un restaurante con 2.000 reseñas en Google puede resultar invisible para ChatGPT, ya que este no lee dichas reseñas», continuó. «Lo que lee es lo que se ha escrito sobre el restaurante en Reddit, en artículos periodísticos y en entradas de Wikipedia; contenidos de los que la mayoría de los restaurantes carece».
Valor reducido de las reseñas.
Local Falcon también descubrió que los restaurantes con más de 1.000 reseñas en Google quedaban fuera de las recomendaciones de la IA en el 70,9% de los casos. Entre los restaurantes que la IA sí recomendó, el 5,4% tenía una valoración inferior a 3,5 estrellas, a pesar de que los investigadores habían solicitado explícitamente lugares bien valorados en todas las búsquedas.
«Con la búsqueda mediante IA, es probable que pases por alto restaurantes realmente buenos y con una larga trayectoria», señaló Hunter, de Local Falcon. «Un establecimiento con más de 1.000 reseñas ha sido puesto a prueba por decenas de miles de clientes reales y, aun así, queda fuera el 70,9% de las veces; una cifra prácticamente igual a la de un local con apenas un par de cientos de reseñas».
«A menudo, los restaurantes que la gente adora desde hace años son precisamente los que la IA nunca sugiere», añadió.
Alexandra Hayes, consultora de productos de IA y estrategias de salida al mercado (GTM) en Austin, Texas, explicó que, tradicionalmente, un mayor volumen de reseñas indicaba que un restaurante era más fiable, pero la IA podría estar teniendo en cuenta métricas más complejas. «Estas pueden incluir la relevancia contextual, la calidad de las reseñas, el sentimiento, la actualidad de la información y, potencialmente, fuentes de terceros», declaró. «Por lo tanto, un restaurante con buenas reseñas podría no resultar visible según el criterio del sistema de recomendación por IA».
Los resultados demuestran que las estrategias tradicionales de búsqueda local no se trasladan automáticamente a la búsqueda mediante IA, agregó Jim Yu, director ejecutivo de BrightEdge, una empresa de SEO empresarial y marketing de rendimiento de contenidos con sede en San Mateo, California.
«El volumen de reseñas sigue siendo importante, pero ya no garantiza la visibilidad», comentó. «Los motores de IA evalúan un conjunto más amplio de señales, incluidas las fuentes que citan, la forma en que se estructura la información en la web y la constancia con la que aparece un negocio en plataformas de terceros de confianza».
«Esto es importante porque los restaurantes han dedicado años a optimizar su presencia en Google Maps y a aumentar el volumen de reseñas», afirmó. «Esas señales siguen importando, pero por sí solas ya no bastan. La búsqueda mediante IA obliga a las empresas a plantearse la visibilidad en todo un ecosistema, y no solo el posicionamiento en una única plataforma».
Los ganadores del futuro.
Jeff Goyette, cofundador y director de tecnología (CTO) de Reel Estate —una plataforma de marketing de vídeo inmobiliario impulsada por IA— y antiguo gerente y camarero de una franquicia de Logan’s Roadhouse, señaló que los motores de IA muestran entre el 1% y el 11% de los establecimientos aptos para una consulta determinada.
«Conseguir visibilidad en la IA es hasta 30 veces más difícil que lograr un buen posicionamiento local convencional, y menos de la mitad de las marcas que aparecen en los primeros puestos de Google figuran entre las más citadas en los resultados de la IA», declaró. «La incómoda verdad es que la búsqueda mediante IA no hereda las señales que los restaurantes tardaron 15 años en construir», afirmó. «Las reseñas, las valoraciones por estrellas, el posicionamiento en Maps… nada de eso se traslada automáticamente».
«Los restaurantes que triunfen en la próxima etapa no serán necesariamente los que más dinero inviertan», pronosticó. «Serán aquellos que traten la visibilidad en la IA como una disciplina emergente propia, basándose en datos estructurados y limpios, información empresarial coherente en todas sus plataformas digitales y contenido que una IA realmente pueda citar».
«Los propietarios que comprendan esto a tiempo no serán necesariamente los nombres más conocidos», añadió. «Serán aquellos que se dieron cuenta de que las reglas habían cambiado antes de que nadie se molestara en decírselo».
