Mucha gente pasó el año 2025 discutiendo sobre si el SEO estaba muriendo. Nunca estuvo muriendo. Estaba cambiando a una nueva capa. Discovery continúa pasando de los cuadros de búsqueda a los sistemas de inteligencia artificial. Las respuestas ahora provienen de modelos que reescriben su trabajo, resumen a los competidores, combinan fuentes y dan forma a las decisiones antes de que se cargue una ventana del navegador. En 2026, este cambio se volverá lo suficientemente visible como para que los ejecutivos y SEO ya no puedan tratarlo como un caso límite; los porcentajes de las fuentes cambiarán. La pila de búsqueda que respaldó los últimos 20 años es ahora solo una de varias capas que dan forma a las decisiones de los clientes. (Hablo de todo esto en mi nuevo libro, “The Machine Layer” (enlace no afiliado).)
Esto es importante porque las empresas que ganen en 2026 serán las que traten los sistemas de IA como nuevos canales de distribución. Las empresas que pierdan serán las que esperen a que sus paneles de análisis se pongan al día. Ya no se optimiza para una sola puerta de entrada. Ahora optimizas para muchos. Cada uno está impulsado por modelos que deciden qué mostrar, a quién mostrárselo y cómo describirte.
Aquí hay 14 cosas que definirán la ventaja competitiva en 2026. Cada una de ellas ya es visible en datos reales. Juntos, señalan un año en el que el descubrimiento se vuelve más ambiental, más conversacional y más dependiente de qué tan bien una máquina puede analizarlo y confiar en usted. ¡Y al final de esta lista hay una gran predicción que apuesto que no viste venir para el próximo año! Si soy honesto, estoy seguro de que algunos de ustedes lo hicieron, pero ¿hasta esta profundidad? ¿Al darse cuenta de que todo estaba tan cerca?
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1. Las superficies de respuesta de IA se convierten en la nueva puerta de entrada
ChatGPT, Claude, Gemini, Meta AI, Perplexity, CoPilot y Apple Intelligence ahora se encuentran entre los clientes y su sitio web. Cada vez más usuarios hacen preguntas dentro de estos sistemas antes de realizar una búsqueda. Y las respuestas que obtienen son inconsistentes. El análisis de BrightEdge mostró que los motores de IA no están de acuerdo entre sí el 62% de las veces. Cuando los motores difieren tanto, la visibilidad de la marca se vuelve inestable. Los ejecutivos necesitan informes que revelen con qué frecuencia aparece su marca dentro de estos sistemas. Los SEO necesitan flujos de trabajo que evalúen la recuperación de fragmentos, la solidez de la incorporación y la presencia de citas en múltiples motores de respuesta.
2. El contenido debe estar diseñado para su recuperación automática
El estudio Copilot 2025 de Microsoft analizó más de 200.000 sesiones de trabajo. Las tareas asistidas por IA más comunes fueron recopilar información, explicar información y reescribir información. Estas son las tareas centrales que debe respaldar el contenido moderno. Los modelos de IA eligen contenido estructurado, predecible y fácil de integrar. Si su contenido carece de secciones claras, patrones consistentes o definiciones explícitas, será más difícil de usar para los modelos. Esto afecta si apareces en las respuestas. En 2026, sus elecciones de formato se convertirán en señales de clasificación para las máquinas.
3. Los LLM en el dispositivo cambian la forma en que las personas realizan búsquedas
Apple Intelligence ejecuta muchas tareas localmente. También reescribe consultas en patrones de conversación más naturales. Esto aleja la actividad de búsqueda de los navegadores y la profundiza en el sistema operativo. La gente hará a su dispositivo preguntas breves y privadas que nunca llegan a la web. Harán preguntas de seguimiento dentro del sistema operativo. Tomarán decisiones sin siquiera visitar una página. Esto cambia tanto el volumen como la estructura. Los SEO necesitarán contenido diseñado para la recuperación ligera en dispositivos periféricos.
4. Los wearables comienzan a dirigir el embudo de descubrimiento
Meta Ray Bans ya admite consultas visuales. El usuario señala algo y pregunta qué es. La voz y la cámara reemplazan la escritura. Esto aumenta las microconsultas vinculadas al contexto del mundo real. Espera ver más identificar esto, ¿Qué hace esto?y ¿Cómo soluciono esas consultas?. Los wearables comprimen la distancia entre el estímulo y la búsqueda. Los ejecutivos deberían invertir en calidad de imagen, claridad del producto y metadatos estructurados. Los SEO deben tratar las señales de búsqueda visuales como entradas centrales.
5. El vídeo de formato breve se convierte en un aporte de formación para la IA
El vídeo es ahora una señal de entrenamiento central para los modelos multimodales modernos. V-JEPA 2 de Meta AI se entrena con una cantidad desconocida de horas de video e imágenes sin procesar, pero esto aún muestra que el aprendizaje por video a gran escala se está volviendo fundamental para la comprensión del movimiento, la predicción física y la respuesta a preguntas en video. Gemini 2.5 de Google DeepMind admitió explícitamente la comprensión de video, lo que permitió al modelo interpretar clips de video, extraer contexto visual y de audio y razonar sobre secuencias. La investigación Sora de OpenAI demuestra que los modelos de video generativo de última generación aprenden de diversas entradas de video para comprender el movimiento, las interacciones físicas, las transiciones y la dinámica del mundo real. En 2026, su vídeo de formato corto pasará a formar parte de su huella de señal más amplia. No sólo la transcripción. Las imágenes, el ritmo, el movimiento y la estructura se convierten en vectores que el modelo puede interpretar. Cuando su salida de video y contenido escrito divergen, el modelo utilizará de manera predeterminada cualquier medio que se comunique de manera más clara y consistente.
6. Las señales de búsqueda orgánica cambian hacia la confianza y la procedencia
Los algoritmos tradicionales se basaban en enlaces, palabras clave y patrones de clics. Los sistemas de inteligencia artificial trasladan ese peso hacia la procedencia y la verificación. Perplexity describe su modelo como de recuperación aumentada, que se basa en fuentes autorizadas como artículos, sitios web y revistas y muestra citas para mostrar de dónde proviene la información. Auditorías independientes respaldan esta dirección. Una evaluación de 2023 de los motores de búsqueda generativos encontró que sistemas como Perplexity favorecían el contenido fáctico, bien estructurado y respaldado por evidencia externa al reunir las respuestas citadas. Esto también sigue siendo cierto hoy en día. El análisis de la industria SEO también muestra que las páginas con metadatos claros, una organización temática consistente y una identidad de autor visible tienen más probabilidades de ser citadas. Naturalmente, todo esto cambia la apariencia de la confianza. Las máquinas priorizan la coherencia, la claridad y el abastecimiento verificable. Los ejecutivos deberían centrarse en la gobernanza de datos y la estabilidad del contenido. Los SEO deben centrarse en citas estructuradas, atribución de autores y coherencia semántica en todo su ecosistema de contenidos.
7. La creación de cohortes en tiempo real reemplaza a las personas estáticas
Los LLM crean cohortes temporales agrupando a personas con patrones de intención similares. Estos grupos pueden formarse en segundos y disolverse con la misma rapidez. No están vinculados a datos demográficos ni a personas. Se basan en lo que alguien está intentando hacer en este momento. Esta es la base del concepto de cohorte experiencial. Los especialistas en marketing aún no se han puesto al día. En 2026, la segmentación basada en cohortes cambiará hacia la incorporación de intenciones y se alejará de los documentos personales. Los SEO deben ajustar el contenido según los patrones de intención, no los atributos de identidad.
8. El comercio entre agentes se vuelve real
Los agentes programarán citas, reservarán viajes, reordenarán suministros, compararán proveedores y negociarán acuerdos sencillos. Su contenido se convierte en instrucciones para otra máquina. Para respaldar eso, debe ser inequívoco. Debe ser explícito acerca de los requisitos, restricciones, disponibilidad, reglas de fijación de precios y excepciones. Si desea que un agente elija su negocio, necesita un modelo de contenido que alimente el árbol de decisiones del agente. Los ejecutivos deberían mapear las 10 principales tareas mediadas por agentes en su industria. Los SEO deben diseñar contenido que facilite la interpretación de esas tareas por parte de una máquina.
9. La aceleración del hardware lleva la IA a cada rutina
NVIDIA, Apple y Qualcomm están construyendo hardware optimizado para la inferencia de IA de baja latencia y en el dispositivo. Estos chips reducen la fricción, lo que aumenta la cantidad de preguntas cotidianas que la gente hace sin siquiera abrir un navegador. Las plataformas de inferencia del centro de datos de NVIDIA muestran cuánta computación se está moviendo hacia la ejecución de modelos en tiempo real. El AI Hub de Qualcomm destaca cómo los teléfonos modernos pueden ejecutar modelos complejos localmente, reduciendo la brecha entre el pensamiento y la acción. Los chips de la serie M de Apple incluyen motores neuronales que admiten la ejecución de modelos locales dentro de Apple Intelligence. Una menor fricción significa que las personas harán más preguntas pequeñas e inmediatas a medida que avanzan el día en lugar de agrupar todo en una sola sesión. Los SEO deben planificar que el descubrimiento se produzca a través de muchas interacciones breves impulsadas por un asistente en lugar de un único momento de búsqueda enfocado.
10. El volumen de consultas aumenta a medida que la voz y la cámara toman el control
La entrada de voz hace crecer la cola larga. La entrada de la cámara aumenta las consultas contextuales. El índice de tendencias laborales de Microsoft muestra un uso creciente de la IA en las categorías de tareas cotidianas, incluida la recopilación de información personal. La gente hace más preguntas porque hablar es más fácil que escribir. La forma de la demanda se amplía, lo que aumenta la ambigüedad. Los SEO necesitan flujos de trabajo de clasificación de intenciones más sólidos y una mejor comprensión de cómo los modelos de recuperación agrupan preguntas similares.
11. La autoridad de marca se vuelve medible por máquina
Los modelos determinan la autoridad midiendo la coherencia en todo su contenido. Buscan terminología estable, relaciones entre entidades claras y patrones en cómo los terceros hacen referencia a usted. Buscan alineación entre lo que publicas y cómo el resto de la web describe tu trabajo. Este no es el viejo marco de calidad humana. Es una puntuación de confianza estadística. Los ejecutivos deberían invertir en gráficos de conocimiento. Los SEO deben mapear su red de entidades y ajustar el lenguaje en torno a cada entidad para lograr estabilidad.
12. Los entornos sin clic se convierten en su principal competidor
Los motores de respuesta extraen de múltiples fuentes y brindan al usuario una única respuesta sintetizada. Esto reduce las visitas pero aumenta la influencia. En 2026, los competidores dominantes por la atención orgánica son ChatGPT, Perplexity, Gemini, CoPilot, Meta AI y Apple Intelligence. No se gana resistiendo el clic cero. Ganas siendo la fuente que prefiere el motor. Los ejecutivos deben adoptar nuevas métricas de desempeño que reflejen la presencia de respuestas. Los SEO deben realizar auditorías mensuales de la visibilidad de la marca en todas las plataformas principales, rastreando citas, menciones, paráfrasis y omisiones.
13. La inteligencia competitiva avanza rápidamente
Sus competidores ahora viven dentro de respuestas de IA, lo quieran o no. Su contenido pasa a formar parte de la misma memoria de recuperación que utilizan los modelos para responder a sus consultas. En 2026, los SEO evaluarán la visibilidad de los competidores estudiando cómo los describen las plataformas. Pedirá a los modelos que resuman a los competidores, comparen capacidades y comparen ofertas. Los conocimientos que obtenga darán forma a la estrategia. Esto se convierte en un nuevo canal de investigación que los ejecutivos pueden utilizar para su posicionamiento y diferenciación.
14. Su sitio web se convierte en un corpus de formación
Los sistemas de inteligencia artificial digieren su contenido muchas veces antes de que lo haga un humano. Eso significa que su sitio ahora es un depósito de datos. Debe ser estructurado, estable y consistente. La publicación de estructuras descuidadas o frases no alineadas crea ruido dentro de los modelos de recuperación. Los ejecutivos deberían tratar su contenido como un canal de datos. Los SEO deberían pensar como arquitectos de la información. La pregunta pasa de ¿Cómo clasificamos? a ¿Cómo podemos convertirnos en la fuente de referencia preferida para un modelo?
Las empresas que tengan éxito en 2026 serán las que comprendan este cambio desde el principio. La visibilidad ahora vive en muchos lugares a la vez. La autoridad la miden las máquinas, no sólo las personas. La confianza se gana a través de estructura, claridad y coherencia. Los ganadores construirán para un mundo donde el descubrimiento es un ambiente y las respuestas se sintetizan. Los perdedores se aferrarán a tableros construidos para un pasado que no volverá.
Ahora, si has leído hasta aquí, graciasY tengo una sorpresa: ¡una predicción real para 2026! Creo que es grande e importante, ¡así que abróchate el cinturón!
estoy llamando a esto Señales de elección latenteso estos, supongo, ya que es una agrupación de señales que pintan una imagen para las plataformas. Desde el punto de vista del consumidor, este es el mapa mental esencial que sigue: “Lo vi, sentí algo al respecto y decidí no continuar.«Este es el núcleo. La mente del usuario está tomando una decisión, incluso si nunca la articula ni hace clic en nada. Ese comportamiento genera significado. Y el sistema puede interpretar ese significado a escala. Profundicemos…
La predicción que nadie ve venir
Para fines de 2026, los sistemas de inteligencia artificial comenzarán a optimizar las decisiones en torno a los patrones que los usuarios nunca expresan. No las consultas que escriben. No las preguntas que hacen. Pero las opciones que evitan.
Este es el cambio que casi todo el mundo pasa por alto, y puedes ver sus bordes formándose en tres campos diferentes. Cuando los juntas, la imagen se vuelve más clara.
Primerola IA a nivel de sistema operativo ya está aprendiendo de comportamientos que no se expresan explícitamente. Apple Intelligence se describe como una capa de inteligencia personal que combina modelos generativos con el contexto personal del dispositivo para priorizar mensajes, resumir notificaciones y sugerir acciones en todas las aplicaciones. Apple creó esto por conveniencia y privacidad, pero creó algo más importante. El sistema debe aprender con el tiempo qué sugerencias aceptan las personas y cuáles ignoran silenciosamente. Ve qué notificaciones se eliminan, qué acciones de la aplicación nunca se utilizan y qué mensajes se abandonan. No es necesario que lea tu mente. Sólo necesita ver qué acciones propuestas nunca obtienen un toque. Esos patrones ya son parte de cómo clasifica lo que aparecerá a continuación.
Segundolos sistemas de recomendación ya tratan las no acciones como señales significativas. Lo ves cada vez que te saltas un video de YouTube, pasas un TikTok en menos de un segundo o cierras Netflix cuando la fila de sugerencias parece incorrecta. Estas plataformas no publican sus mecánicas exactas, pero la retroalimentación implícita es un concepto bien establecido en el mundo de la investigación. El trabajo clásico sobre filtrado colaborativo para conjuntos de datos de retroalimentación implícita muestra cómo los sistemas utilizan el comportamiento de visualización, omisión y navegación para modelar las preferencias, incluso cuando los usuarios nunca califican nada directamente. Los trabajos más recientes continúan perfeccionando cómo los clics, las vistas y los patrones de evitación alimentan los modelos de recomendación a escala. Es razonable esperar que los asistentes impulsados por un LLM adopten la misma lógica. El patrón es demasiado útil para ignorarlo. Cuando cierras un asistente, reformulas una pregunta para evitar una determinada marca o pasas por alto una sugerencia sin interactuar, son datos sobre lo que no querías.
Tercerola investigación de alineación ya entrena modelos para que sigan lo que prefieren los humanos, no solo lo que predice el texto. El trabajo de OpenAI “Aprender a resumir con retroalimentación humana” muestra cómo se pueden ajustar los modelos mediante comparaciones humanas entre resultados, con un modelo de recompensa que aprende qué respuestas las personas creen que son mejores. Esto ha estado en juego desde hace años. Este tipo de aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana se creó para tareas como el resumen y el estilo, pero el principio subyacente es importante aquí. Los modelos se pueden optimizar en torno a patrones de aceptación y rechazo. Con el tiempo, los sistemas conversacionales pueden extender esto a entornos en vivo, donde las correcciones, reescrituras y abandonos se tratan como señales sobre lo que el usuario no quería, incluso cuando nunca lo explican en detalle.
Si se juntan estos tres dominios, emerge un patrón más amplio. A medida que los sistemas de inteligencia artificial se incorporen a gafas, teléfonos, computadoras portátiles, automóviles y sistemas operativos, obtendrán visibilidad precisa de las opciones que las personas evitan. Estos patrones de evitación se convertirán en señales que informarán cómo los asistentes clasifican las opciones, eligen proveedores y recomiendan productos.
Esto no se sentirá como vigilancia. La modelo no se asoma a su vida privada. Está observando sus patrones de interacción con el propio sistema. Ve dónde dudas, qué sugerencias te saltas, qué tareas entregas, qué proveedores crean preguntas de seguimiento, qué precios hacen que los usuarios se detengan, qué explicaciones reducen la confianza y qué interfaces rompen la cadena de intenciones. Todas estas son señales de comportamiento propias que el asistente ya puede utilizar. Y que las plataformas vean estas señales a escala global.
En 2026, estos Señales de elección latentes se volverán lo suficientemente fuertes como para formar una nueva capa de optimización. Un sistema de clasificación silencioso construido en torno a la fricción. Si su marca genera dudas, el asistente reducirá su visibilidad mucho antes de que sus análisis detecten un problema. Si su contenido crea confusión durante la síntesis, se omitirá durante la recuperación. Si sus políticas generan demasiadas preguntas de seguimiento, el modelo favorecerá a un competidor con flujos más claros. El usuario nunca sabrá por qué. Lo único que verán será el asistente presentando una opción diferente.
Ésta es la capa que sorprenderá a los ejecutivos. Los paneles tendrán un aspecto normal. Las clasificaciones pueden parecer estables. El tráfico puede mantenerse estable. Sin embargo, las conversiones dentro de las decisiones mediadas por la IA variarán. Los clientes dejarán de elegirte, no porque hayas perdido las señales de clasificación tradicionales, sino porque has introducido una fricción cognitiva que el modelo puede detectar y optimizar.
Las ganadoras serán las empresas que traten la evasión como una señal mensurable. Analizarán qué partes de su producto y contenido causan dudas. Refinarán las políticas para reducir la ambigüedad. Simplificarán las ofertas. Alinearán las explicaciones con la forma en que los modelos procesan la incertidumbre. Crearán experiencias que reduzcan la fricción a nivel de agente y mejoren la confianza dentro de una secuencia de recuperación.
A finales de 2026, las señales de intención negativa pueden convertirse en uno de los filtros competitivos más fuertes en los negocios digitales. No porque los usuarios digan algo, sino porque su silencio ahora tiene una estructura de la que el modelo puede aprender. Cualquiera que observe los datos de hoy puede ver cómo se está formando este cambio, pero casi nadie lo nombra. Sin embargo, los primeros indicadores ya están aquí, escondidos entre las interacciones que los usuarios nunca llegan lo suficientemente lejos como para completar.
Esta es la predicción que definirá la siguiente fase del descubrimiento impulsado por la IA. Y las empresas que lo entiendan pronto serán las que prefieran los asistentes.
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Esta publicación se publicó originalmente en Duane Forrester Decodes.
Imagen de portada: Collagery/Shutterstock
