Una herramienta de medición llamada Profound monitoriza el tráfico de referencia que llega a miles de webs desde ChatGPT. El 7 de mayo registraron una subida brutal en sus propias visitas y, al revisar el resto de marcas que vigilan, encontraron el mismo patrón en todas partes. El tráfico desde ChatGPT a sitios de marca subió aproximadamente un 60% de la noche a la mañana, y se ha mantenido en ese nivel desde entonces.
El cambio técnico que hay debajo es muy concreto. Antes de esa fecha, cuando ChatGPT respondía a una pregunta del tipo «dame las mejores clínicas dentales de Madrid», listaba las marcas en negrita, como texto plano, con las pequeñas chips de citas debajo enlazando a fuentes (periódicos, blogs, directorios). La marca como tal no era clicable. Algo que a nivel de usuario generaba mucha fricción
Después del 7 de mayo, cada vez que ChatGPT nombra una marca dentro de una respuesta, la incluye como un hipervínculo directo a la home de esa marca. Subrayado, clicable, tráfico que entra.
Las cifras del cambio:
- El porcentaje de respuestas de ChatGPT que contienen un enlace clicable a una marca pasó del 4% al 22%. Multiplicado por cinco.
- La cuota de ese tráfico que aterriza directamente en la home pasó del 3,5% al 24%. Multiplicado por siete.
- Una de cada cuatro visitas que manda ahora ChatGPT cae en tu página de inicio.
La subida tampoco es uniforme entre sectores. Donde más se nota:
- B2B y SaaS: tráfico desde ChatGPT multiplicado por tres.
- Servicios financieros: subida del 60%.
- Ecommerce: prácticamente plano.
¿Por qué el ecommerce se queda fuera? Porque cuando ChatGPT recomienda producto, te redirige a su propia pestaña de shopping. Cuando recomienda empresa, te enlaza a la empresa. Y esto, para un negocio local, es enorme. Porque una fisioterapeuta no vende producto. Una asesoría no vende producto. Una clínica no vende producto. Tú eres el servicio recomendado. Si ChatGPT te nombra cuando alguien pregunta «¿a qué clínica de suelo pélvico voy en Zaragoza?», esa persona ahora aterriza en tu web con su intención, con su problema, a un clic de pedir cita.
¿Por qué Open AI genera ahora enlaces clicables?
Vamos allá con mis 3 teorías
La teoría principal: sí, tiene que ver con publicidad
El propio análisis de Profound apunta a esto y la coincidencia temporal no puede ser casualidad: el 7 de mayo es exactamente el mismo día que OpenAI lanzó al público general su sistema de anuncios self-serve dentro de ChatGPT. El mismo día. No la misma semana, el mismo día.
La hipótesis va así:
Para que un sistema de publicidad funcione, necesita datos de comportamiento. Concretamente, necesita saber qué recomendaciones generan clic y cuáles no. Es el CTR de toda la vida, lo que lleva alimentando a Google Ads desde hace tantos años.
Pero ChatGPT, hasta el 6 de mayo, tenía un problema: dentro de sus respuestas no había casi nada clicable que estuviera asociado a marcas. Las chips de citas iban a fuentes (medios, blogs), no a las marcas recomendadas. Así que ChatGPT podía recomendarte cien veces «Nike, Adidas, Puma» en sus respuestas y no tenía ni idea de a cuál pinchaba la gente, porque no había nada que pinchar.
Al meter el hipervínculo directo a la home de cada marca dentro del texto de la respuesta, OpenAI consigue dos cosas al mismo tiempo:
- Datos de CTR por marca, por contexto y por prompt. Si te recomienda Nike y Adidas en la misma respuesta, y la gente pincha más en Adidas, OpenAI ahora lo sabe. Repítelo a escala con millones de prompts diarios y tienes un dataset bestial sobre qué marcas «convierten» en qué contextos conversacionales.
- Una señal para entrenar el modelo de ranking de anuncios. Cuando llegue el momento de decidir qué anunciante aparece primero entre varios pujando por la misma intención, el sistema necesita una predicción de CTR. Y esa predicción se entrena con datos orgánicos previos. Es exactamente la misma jugada que hizo Google: primero acostumbró al usuario a hacer clic en resultados orgánicos, luego usó esos datos para construir AdRank.
Dicho de otro modo: los enlaces orgánicos de marca de hoy son los datos de entrenamiento del modelo de ads de mañana.
Pero el modo de ads en modo beta que han lanzado tiene 3 pilares:
1. Self-serve Ads Manager en beta. Cualquier empresa, de cualquier tamaño, puede ahora registrarse, meter su tarjeta, subir creatividades y lanzar campañas dentro de ChatGPT. Antes solo había un piloto cerrado con un puñado de marcas grandes. Ahora se abre a Pymes, startups y marcas globales. Esto es exactamente el momento «Google AdWords 2002» del que te hablaba ayer, pero acelerado.
2. CPC bidding. Antes los anuncios se vendían a CPM (pago por mil impresiones). Ahora se pueden comprar a CPC (pago por clic). Y aquí está la cita literal del comunicado que conviene leer despacio: «Muchas conversaciones en ChatGPT son activas y están orientadas a tomar una decisión. La gente está aprendiendo sobre una categoría, comparando opciones o decidiendo qué hacer a continuación. En esos momentos, un clic es una señal con valor real.» Es decir, OpenAI sabe perfectamente que la conversación con ChatGPT es de alta intención, y está construyendo el sistema de pago en torno a esa intención.
3. Conversions API y píxel de medición. Que es exactamente lo que tenía Facebook Ads desde hace una década y Google Ads desde hace dos. Te permite medir si quien hizo clic en el anuncio acabó comprando, dándose de alta, pidiendo cita, lo que sea. Esto es lo que cierra el bucle de «pago por resultado real» y lo que permite optimizar campañas a escala.
La teoría secundaria: una ofrenda de paz a los publishers y marcas
Aquí hay otro ángulo, no incompatible con el anterior, sino complementario.
Desde que ChatGPT existe, la queja constante de medios, ecommerce y marcas ha sido la misma: la IA se come la respuesta, el usuario nunca hace clic, el tráfico de referencia se evapora. Esa queja ha generado demandas (The New York Times contra OpenAI), titulares contra ChatGPT en prensa especializada, y una presión regulatoria creciente en Europa sobre IA generativa y derechos de los editores.
El Branded Link Update (que es así como se llama a esto que os estoy comentando) es una respuesta política a esa presión. Aunque no devuelve el volumen de tráfico que daba Google, transforma ChatGPT de «sumidero de tráfico» en «fuente de tráfico», aunque sea modesto. Y eso le sirve a OpenAI para:
- Mejorar la relación con publishers (principalmente medios) de cara a futuros acuerdos de licencia de contenido.
- Quitarse presión regulatoria en la UE.
- Tener un argumento para convencer a las marcas de subirse a su plataforma de ads («mira, ya enviamos tráfico orgánico, imagínate cuánto enviaremos pagado»).
La teoría inocente: solo es para mejorar la experiencia de usuario
También está la lectura aburrida y que probablemente también es verdad en parte: hacer las recomendaciones accionables (clicables) es mejor producto. Punto. Si te recomiendo tres clínicas dentales y no puedes pinchar en ninguna, la respuesta es incompleta. Si puedes pinchar, has cerrado el bucle.
Esto no excluye las dos teorías anteriores. De hecho, los mejores cambios de producto son los que sirven a tres opciones a la vez.
Pero cómo estar en la conversación de ChatGPT
Para que ChatGPT te envíe tráfico, primero tiene que nombrarte. Y eso no es trivial.
Un estudio reciente de Ahrefs analizó 1,4 millones de prompts de ChatGPT para entender qué páginas cita y cuáles descarta. Tres hallazgos que importan para SEO local:
1. El 88% de las citas vienen de búsqueda web orgánica. Si tu web no posiciona en Google, ChatGPT no te va a citar. El SEO clásico no ha muerto: es la condición de entrada al juego.
2. El título y la URL deciden mucho. ChatGPT mira el título y la URL antes de abrir la página. Si el título no encaja semánticamente con la pregunta del usuario, ni siquiera entra a leer. Esa página tuya que se llama simplemente «Servicios» no le dice nada a la IA. Una página que se llame «Tratamiento de bruxismo en Sevilla — Clínica Bruxis« sí encaja con «¿dónde tratan el bruxismo en Sevilla?».
3. La antigüedad cuenta, al revés de lo que crees. La página media que ChatGPT cita tiene 500 días de antigüedad. ChatGPT no se fía de lo recién publicado: prefiere contenido asentado, con histórico. Para un negocio local, esto es buena noticia. Tu página de «endodoncias en Móstoles» publicada hace dos años, actualizada periódicamente, vale más que un blog post de la semana pasada.
El problema de los tres motores
Y ahora la pieza que más me ha hecho pensar. Otro estudio, este de Growth Memo con datos de Omnia, analizó 3,7 millones de citas repartidas entre ChatGPT, Perplexity y los AI Overviews de Google.
¿Sabes qué porcentaje de URLs aparece citado en los tres motores a la vez?
Un 2%.
El 98% de las URLs aparece en un único motor.
Esto cambia toda la conversación sobre «visibilidad en IA». Porque no hay una visibilidad en IA: hay tres visibilidades distintas, tres sistemas que casi nunca coinciden. Y aquí me estoy centrando sobre todo en búsquedas informativas, porque ya vimos la semana pasada como para búsquedas locales, al tirar de las fichas de Google eso genera homogeneidad en respuestas.
Por tanto para aparecer en búsquedas informativas en ChatGPT no significa aparecer en Perplexity. Aparecer en Perplexity no significa aparecer en los AI Overviews.
Aquí entra un concepto que merece la pena interiorizar: la diferencia entre presencia y portabilidad. Presencia es estar visible en un motor. Portabilidad es estar visible en varios. Puedes tener mucha presencia en ChatGPT y ser invisible en Perplexity. Eso es presencia sin portabilidad, y es frágil: si ChatGPT cambia algo de un día para otro, como acaba de demostrar que hace, te quedas sin nada.
¿Y qué tipo de página tiene más portabilidad? La que explica, enseña o compara. Las guías y tutoriales tienen el doble de probabilidad de ser citadas en los tres motores que las páginas de home o de producto. El contenido útil viaja mejor que el contenido de marca.
¿Y con esto qué te quiero decir? En el podcasts te cuento cuento un caso real de hace pocos días. Audité una clínica que posicionaba estupendamente bien a nivel local. Aparecía en el pack de Google con un SoLV de más del 70%, a pesar de tener una ficha regular trabajada (una puntuación de 5 sobre 10 según Local Market Scan) por tener poca competencia local pero si ampliábamos el rango a 80 km a la redonda, la cosa baja porque aumentaba la densidad competitiva.
¿El problema? 300 visitas diarias a la web. Su competidor, 9.000. Treinta veces menos. Y, lo más grave, casi sin clientes nuevos.
¿Qué pasaba? Que la visibilidad al inicio del embudo no funcionaba (y en temas YMYL es un error enorme).
Este caso, que hace dos años era un problema de SEO»clásico», ahora se multiplica por diez. Porque hasta el 7 de mayo, una web mal preparada perdía las visitas de Google. A partir del 7 de mayo, pierde también las visitas de ChatGPT, que ya empieza a mandarlas.
