Una de las tácticas más populares para influir en las respuestas en la búsqueda de IA ha sido crear un artículo de “lista” que enumere las mejores marcas, productos o servicios en una industria determinada, y clasificar a la misma empresa que publica el artículo como la mejor opción en el espacio.
La industria llama a estas “listas de autopromoción” y, hasta la fecha, sin duda han servido como una de las formas más efectivas de influir en las respuestas de la IA, dejando de lado si es una idea de marca inteligente publicar contenido sesgado que tiene el potencial de erosionar la confianza de cualquier lector humano que lo encuentre.
Pero después de analizar 100 consultas B2B de “mejor (categoría)” en las descripciones generales de IA de Google (obteniendo las respuestas reales y sus fuentes citadas en tres fechas diferentes entre abril y junio de 2026), creo que Google ha realizado cambios en la forma en que trata las listas de autopromoción en las respuestas generativas de IA.
Y ahora, para muchos sitios, las listas de autopromoción podrían ser más una desventaja que una ventaja. Imagine que lo citan como fuente, pero no como la marca recomendada en la respuesta, mientras Los competidores que mencionaste en tu lista serán recomendados en tu lugar..
Si está enfocado principalmente en rastrear las “citas de IA” como una métrica de éxito para la búsqueda de IA, tengo malas noticias para usted: una lista de autoservicio puede generarle una cita, pero en muchos casos, puede resultar contraproducente, sirviendo como un voto para sus competidores como recomendaciones y dejando a su marca fuera de la respuesta de IA por completo.
Esto no es sólo una corazonada a partir de algunas capturas de pantalla o anécdotas (aunque he visto cada vez a más personas llegar a conclusiones similares). En todas las categorías que seguí, la propia lista de un autopromotor fue citada, pero quedó fuera de la recomendación aproximadamente. dos tercios (69%) del tiempoy explicaré exactamente cómo lo medí a lo largo de este artículo.
Las citas ya han demostrado ser una métrica cuestionable para medir el éxito de la búsqueda con IA, dado que los LLM están diseñados para proporcionar la respuesta completa sin que el usuario tenga que hacer clic en ningún lado. Todos hemos visto de primera mano las bajas cifras de tráfico de referencias que los asistentes de IA llegan a nuestras cuentas de clientes. Un estudio de Pew Research de 2025 también encontró que cuando una búsqueda en Google generaba un resumen de IA, los usuarios hacían clic en un enlace dentro del resumen en solo el 1% de las visitas.
Dado cómo está evolucionando la búsqueda por IA, yo diría que entre la elección de obtener una cita o una recomendación de marca, la recomendación es lo que realmente importa – en un orden de magnitud – especialmente teniendo en cuenta que un número cada vez mayor de usuarios utilizan funciones de voz cuando utilizan asistentes de IA.
¿Qué cambió realmente con las listas en las respuestas de IA?
Aquí está mi lectura sobre lo que cambió: creo que Google ajustó la forma en que trata las listas de autopromoción para muchas consultas, y los resultados parecen depender completamente de cómo establecida, autorizada y bien recomendada, su marca ya lo es.
En resumen, el ajuste de Google parece haber devaluado las listas de autopromoción como táctica efectiva para el sitio promedio, de modo que si uno todavía funciona ahora depende casi por completo de la fuerza de la marca que lo publica.
Si es una marca establecida y autorizada, aún puede publicar una lista que califique a su marca como la mejor y es posible que ambas sean citadas. y recomendado. Pero yo diría que podría no valer la pena, dado el disgusto que puede causar en los lectores y el potencial de que este tipo de página se convierta en una carga si Google decide tomar medidas más duras contra las «menciones no auténticas». Ya hemos visto los primeros signos, que explicaré más adelante en este artículo.
Además, para las marcas establecidas, es probable que muchos otros sitios ya lo estén recomendando, que es lo que parece realmente mover la aguja en las respuestas de AI Overview en primer lugar. Además, dado el escrutinio que reciben ahora las listas de autopromoción en los medios (más sobre esto más adelante), puede que no sea la mejor apariencia.
Sin embargo, si eres una marca más pequeña, es posible que te estés disparando en el pie al publicar listas de autopromoción. Es posible que Google esté tratando su propio artículo como un voto para sus competidores, y lo deje completamente fuera de la recomendación.. Más adelante compartiré ejemplos de cómo se ve esto en la práctica.
El TL;DR
Según mi nueva investigación, cuando una marca B2B publica su propia lista de «mejor (categoría)» que la clasifica como la número 1, las superficies de IA de Google (descripciones generales de IA + modo IA) pueden citar esa lista como fuente pero deje la marca que se promociona a sí misma fuera de la recomendación real aproximadamente dos tercios (69%) de las veces. Las recomendaciones de AI Overview van consistentemente a la líderes de categoría establecidos en su lugar.
¿Qué tan extendidas se han vuelto las listas?
No es ningún secreto que las listas de autopromoción han funcionado para influir en la forma en que las respuestas de IA recomiendan marcas desde que se lanzaron por primera vez los modelos lingüísticos. La táctica se ha vuelto particularmente popular en el espacio SaaS. Por ejemplo, este es uno de los cientos* de artículos que Shopify ha publicado en los que llaman a su propia marca la plataforma de comercio electrónico número uno para varios casos de uso:
*Shopify anteriormente tenía más de 100 de este tipo de artículos, pero parece que ahora están eliminando muchas de estas páginas del sitio.
Una de las razones por las que esta táctica funciona tan bien se debe al propio SEO. Estas páginas apuntan a la frase exacta “cuál es la mejor marca para X”, una frase que, hasta hace poco, generó poca competencia, ya que la mayoría de las marcas recién comenzaron a publicar páginas dirigidas a estos términos en los últimos años. Antes de que llegaran la búsqueda por IA y GEO, había un vacío de contenido en torno a preguntas como «¿cuál es la mejor marca para X?» o «¿cuáles son los mejores (servicios)?» – En gran medida, diría yo, porque la mayoría de las marcas no se sentían cómodas presentando contenido tan abiertamente sesgado a sus lectores humanos.
Cuando quedó claro que funcionaba como una táctica GEO (optimización de búsqueda mediante IA), el enfoque fue popularizado y enviado spam a escala por miles de empresas, particularmente en el espacio B2B. No sólo se ha mostrado en docenas de conferencias de SEO, videos de YouTube, seminarios web en línea, blogs y publicaciones de la industria, sino que los medios también comenzaron a cubrir este exploit en los últimos meses. Colaboré y hablé con algunos periodistas que recientemente escribieron artículos exponiendo la eficacia de este método para influir en las respuestas de IA de Google:
Para medir si las listas de autoservicio en realidad están proliferando (o si simplemente se siente así), le pedí a Claude que extrajera cada página de «mejor (X) software» donde un proveedor clasifica su propia lista (generalmente en el número 1) de todos mis datos de AI Overviews: 184 páginas de listas de autopromoción en 146 marcas (muchas marcas publican más de una).
Utilicé el MCP de Ahrefs para obtener el historial de tráfico orgánico mensual de cada URL individual, utilizando el primer mes en que una página obtuvo tráfico orgánico como indicador de cuándo realmente se publicó y comenzó a clasificarse en la búsqueda orgánica. Al acumular esas fechas de lanzamiento por año, es difícil pasar por alto la tendencia: no se trata de unos pocos oportunistas, es una apropiación de tierras en toda la industria que se volvió viral en 2025 (probablemente con el “boom GEO”).
Y esto es sólo una pequeña porción de la web: si la tendencia es tan pronunciada en mi muestra, el crecimiento en este tipo de página que Google y otros motores de búsqueda están viendo en todo su índice es ciertamente mucho mayor. Pero la proliferación de estas páginas es sólo una parte de la cuestión. La más interesante (y la que realmente importa si estás decidiendo si seguir publicando estas páginas) es si todavía trabajar. No si pueden clasificar ni si serán citados, sino si realmente captan su marca. recomendado en respuestas de IA.
Entonces, ¿qué está empezando a hacer Google para combatir esta afluencia de páginas destinadas a manipular sus respuestas de IA?
Consecuencia n.° 1: Google degradó la visibilidad orgánica de estos sitios
Ahora que la táctica está en todas partes, Google ha comenzado a contraatacar, y la primera señal fue en la búsqueda orgánica a principios de este año. En enero de 2026, Google parece haber realizado un ajuste algorítmico que degradó sustancialmente la visibilidad orgánica de los sitios que emplean en gran medida esta táctica, afectando particularmente a las subcarpetas que albergaban estas listas de autopromoción.
Alrededor del 20 de enero de 2026, al menos docenas de sitios, incluidos un puñado de marcas importantes y conocidas, vieron cómo el tráfico orgánico comenzó a caer rápidamente. Analicé más de 40 de estos sitios, incluidos varios clientes a los que he ayudado desde este ajuste.
Las listas de autopromoción fueron uno de varios problemas potenciales con los enfoques de estos sitios. La mayoría de las empresas afectadas estaban utilizando una variedad de tácticas que podrían señalar spam SEO/GEO a Google: escalar el contenido generado por IA para impulsar el tráfico de búsqueda SEO y AI; escalar páginas siguiendo otros formatos impulsados por SEO (páginas de comparación/alternativas, páginas de “quién/qué/cuándo”) y, en la mayoría de los casos, listas excesivas de autopromoción. Y no me refiero a una lista o a un puñado: estos sitios a menudo tenían cientos, o incluso miles, de artículos que calificaban a su propia marca como la mejor número uno en comparación con la competencia. Las líneas naranjas a continuación muestran el tráfico orgánico proyectado, a través de Ahrefs:
Desde ese momento, las empresas afectadas en general han visto cómo continúan las caídas y afectan a algo más que la carpeta objetivo; Muchos sitios afectados han visto caer la visibilidad. en todo el dominioy las caídas se aceleraron durante la reciente actualización principal de Google de mayo de 2026.
Este impacto es un buen ejemplo de por qué Emplear tácticas de SEO que traspasen los límites de las políticas de Google puede ser arriesgado para la visibilidad de todo el dominio.; no solo el contenido que violó sus políticas. Y, como mencioné en artículos anteriores de Substack, perder visibilidad de SEO también puede causar efectos posteriores en la visibilidad de búsqueda de IA.
Estos ajustes algorítmicos son sólo una parte de la historia. Creo que Google, en particular, ha realizado cambios recientemente en la forma en que utiliza la información de estas listas de autopromoción en AI Overviews.
Consecuencia n.º 2: Google parece estar excluyendo de sus recomendaciones muchas marcas que se autopromocionan
Para determinar si Google está eliminando a los autopromotores de sus recomendaciones de IA, me propuse medirlo directamente. Le pedí a Claude que obtuviera las respuestas de la descripción general de la IA para 100 consultas B2B sobre el “mejor software (de categoría)”, utilizando el MCP Brand Radar de Ahrefs, que proporciona el texto de respuesta de la descripción general de la IA y las fuentes exactas que citó, y también me permite obtener esas respuestas en fechas históricas. Puede ver la lista completa de las palabras clave que analicé aquí.
Elegí una pregunta canónica por categoría y la tomé en tres puntos de control (15 de abril, 15 de mayo y 8 de junio de 2026), por lo que observé el mismo par de preguntas y respuestas a lo largo del tiempo. Para cada respuesta, separé las métricas de búsqueda de IA que la gente suele combinar cuando juzgan si una lista funcionó:
- Citado: La lista de «mejores (categorías)» de la marca aparece en la lista de fuentes de la respuesta, ya sea dentro de la respuesta o en la barra lateral.
- Recomendaciones: En realidad, la marca aparece como una selección en la respuesta de la descripción general de AI.
Resulta que las citas y recomendaciones pueden comportarse de manera muy diferentey en el caso de los sitios de autopromoción, la diferencia entre ellos puede generar resultados comerciales dramáticamente diferentes.
Esto es lo que encontré: entre los 80 mensajes que activaron una descripción general de IA (en particular, alrededor de 1 de cada 5 consultas sobre «mejor software» no mostraron ninguna descripción general de IA), Cuando se citó como fuente la propia lista de autopromoción de una marca, esa marca quedó fuera de la recomendación real el 69% de las veces. (224 de las 323 listas de autopromoción citadas en esas indicaciones) en AI Overviews.
Estos tampoco fueron un puñado de casos extremos. A lo largo de los tres meses, 74 de las 100 indicaciones que seguí (74%) arrojaron una respuesta de descripción general de IA que citaba la lista del propio autopromotor, pero dejaba esa marca fuera de la recomendación..
Vea el siguiente ejemplo para la consulta «mejor LMS para vender cursos», donde se cita Oasis LMS en toda la respuesta, tanto en línea como en la barra lateral derecha, pero la marca no se recomienda en la respuesta:
A pesar de sus frecuentes citas en la respuesta, Oasis LMS está excluido como recomendación de la respuesta. En el artículo citado, se nombra a sí mismo como el mejor «LMS para vender cursos» número uno. Si bien esta autorrecomendación no influye en la respuesta de la IA, sus menciones a los competidores Kajabi, Thinkific, LearnWorlds y Teachable pueden haber ayudado a impulsarlos, y todos ellos obtuvieron la recomendación de descripción general de la IA.
Para la consulta relacionada «mejor sistema de gestión del aprendizaje», observe cómo se cita Kredo Learning en la barra lateral derecha, pero no se recomienda en la respuesta:
Al visitar la URL citada, Kredo Learning enumera a su empresa como la mejor plataforma LMS de la India. Si bien su propia marca está excluida de la respuesta, en la respuesta se recomiendan sus competidores que figuran en la lista, TalentLMS y Docebo. La cita parece actuar como un voto para los competidores de Kredo Learning.
Para otra consulta, «mejor software de soporte técnico», observe cómo Pylon aparece como una cita en la recomendación «Help Scout», a pesar de no ser una de las marcas recomendadas:
Pylon enumera su marca como la marca número uno en el artículo citado, pero ese respaldo propio no influye en las recomendaciones de IA que se muestran en AI Overviews. Sin embargo, Pylon también recomienda Zendesk, Freshdesk y Help Scout en su artículo: las 3 principales marcas recomendadas en la respuesta.
Otra lista de autopromoción que sirve como URL citada dentro de la descripción general de IA anterior proviene de Crisp, que tampoco se recomienda en la respuesta. Sin embargo, recomienda Zendesk, Freshdesk y Help Scout, los cuales figuran en la recomendación.
Para el «mejor software de gestión de tareas», la lista de autopromoción de TMetric aparece en la barra lateral como una de las páginas citadas utilizadas para generar la respuesta.
Pero a pesar de recomendarse en su artículo, TMetric no es una de las marcas recomendadas en la respuesta. Sin embargo, sus competidores listados, Todoist, Asana, Trello y ClickUp, llegaron a la recomendación de IA de Google.
Para la consulta «mejor software de encuestas», Pollfish se cita en gran medida a lo largo del artículo, con no una, sino dos listas de autopromoción. A pesar de sus esfuerzos, Pollfish no es una marca recomendada en la respuesta:
Sin embargo, varios de sus competidores recomendados: Qualtrics, SurveyMonkey, Google Forms y Typeform, llegaron a la recomendación (con el artículo de Pollfish utilizado como cita para todos).
¿Por qué las listas de autopromoción funcionan en algunos sitios pero no en otros?
Aquí es donde las cosas se ponen interesantes. cuando miras OMS Si se recomienda, la respuesta parece ser consistente: los líderes de categorías establecidos que son muy recomendados en muchas páginas de terceros, se recomiendan con frecuencia en las respuestas de IA y tienen perfiles de vínculos de retroceso sustanciales, en comparación con sus competidores de listas de autopromoción. Si observa que las listas de autopromoción pueden funcionar y todavía funcionan, creo que Google podría estar dando un pase libre a las empresas que están Jugadores ya autorizados y confiables en sus respectivas industrias..
A continuación se muestran algunos ejemplos: para el «mejor software de gestión de proyectos», la IA de Google cita listas de autopromoción de Wrike, Paymo, Celoxis y Kanbanchi, y luego recomienda marcas conocidas, Asana, Monday, ClickUp y Notion. Ninguna de las marcas que se promocionan a sí mismas hizo la recomendación, pero el competidores conocidos enumeraron todos lo hicieron.
Entonces, ¿qué separa realmente a las marcas que se recomiendan de las que sólo se citan? No se trata de qué tan bien esté construida la página: lo verifiqué y las marcas excluidas a menudo tienen páginas y sitios perfectamente sólidos y bien optimizados; es por eso que su lista se clasifica y se incluye como fuente en primer lugar. La verdadera diferencia es la frecuencia con la que se habla de la marca y se vincula a ella. en cualquier otro lugar – señales de autoridad real.
Nota: Quiero hacer una advertencia en esta sección diciendo que es difícil encontrar la respuesta real aquí (a menos, por supuesto, que trabajes en Google). Además, hay algunos ejemplos de marcas de listas de autopromoción menos conocidas que ocasionalmente aparecen en la respuesta, aunque esto parece ser cada vez más raro. Compartiré cómo intenté resolver esta parte:
Utilicé el MCP de Ahrefs Brand Radar para obtener varias métricas relacionadas con la frecuencia con la que se menciona una marca en AI Overviews, ChatGPT y cuántos vínculos de retroceso tiene su dominio como indicadores de cuán conocida y autorizada es la marca. A continuación se muestran algunos ejemplos de palabras clave que utilicé para analizar el panorama competitivo:
Para el «Mejor software de recursos humanos»: las marcas recomendadas (BambooHR, Workday, Gusto, Deel, Rippling) tienen muchos más dominios de referencia, menciones de marca AI Overview y menciones de marca ChatGPT que sus contrapartes citadas pero no recomendadas (PeopleForce y HR Acuity).
Los sitios con menor autoridad tienen listas de autopromoción que se utilizan como citas en la respuesta, pero no son marcas recomendadas en la respuesta.
En este caso, Paylocity es la única excepción a la regla: tiene una calificación de dominio competitiva y un recuento general de vínculos de retroceso, pero Google no lo incluyó en la recomendación.
Para «Mejor CRM para pequeñas empresas», la única lista de autopromoción cuya marca también fue recomendada es Monday, que tiene una calificación de dominio en los años 90 y 75.000 dominios de referencia. 4 de las 5 marcas de listas citadas pero no recomendadas tienen dominios de referencia y calificaciones de dominio sustancialmente más bajos.
Para el «Mejor software CRM», las marcas recomendadas como HubSpot, Salesforce y Zoho CRM muestran dominios de referencia mucho más altos, además de menciones de marca AI Overview y ChatGPT. Kylas, un sitio citado con una lista de autopromoción en la respuesta, pero no recomendado en la respuesta, sigue la pista en todas las métricas con 0 menciones de descripción general de IA o ChatGPT, y muchos menos dominios de referencia que sus competidores.
Para el «Mejor software de SEO», las dos marcas citadas que se recomiendan a sí mismas están muy por debajo de sus competidores recomendados en todas las métricas.
El patrón es el mismo para todas las consultas que revisé: las marcas menos conocidas y menos autorizadas que utilizan listas de autopromoción para recomendar su propia marca tienden a ser citados como fuentes para ayudar a formar la respuesta, pero excluidos de la recomendación en comparación con sus homólogos más conocidos y de mayor autoridad.
Consecuencia n.º 3: Descargos de responsabilidad vergonzosos en descripciones generales de IA (y otros LLM)
Google también parece estar agregando algunos nuevas exenciones de responsabilidad para las descripciones generales de IA para ciertas consultas donde estas listas tienden a ser frecuentes. Por ejemplo, cuando pregunté acerca de los «verdaderos mejores expertos en SEO», Google AI Overviews me advirtió recientemente que nuestra industria está «saturada de expertos autoproclamados». Proporciona orientación sobre mejores formas de evaluar a los profesionales:
Esta respuesta a una pregunta similar también incluía una mención de «gurús autoproclamados» antes de recomendar «los mejores profesionales de la industria reconocidos por sus resultados reales y mensurables y sus estrategias de búsqueda prácticas»:
Google también incluye una nota sobre el uso de Clutch al final de la descripción general de AI. Creo que Google sabe que es difícil obtener respuestas correctas de la descripción general de IA para este tipo de consultas y ha comenzado a incluir este contexto adicional al final de las descripciones generales de IA para guiar mejor al usuario.
Otros LLM están haciendo cosas similares. Por ejemplo, cuando le preguntas a Claude sobre los mejores expertos en SEO, a menudo proporciona esta advertencia, indicando que toda la categoría ha sido spam:
¿Qué sitios obtienen la mayor cantidad de citas para las «mejores» consultas?
Otra tendencia interesante es cuán fuertemente se apoya Google en un puñado de sitios de revisión y UGC de alta autoridad para generar respuestas de IA para consultas que contienen «mejor». Forbes, Reddit y YouTube se citan con frecuencia en las respuestas de AI Overview para las «mejores» consultas, y cada vez más con el tiempo. Los sitios a continuación son los dominios más citados para mensajes que incluyen la palabra «mejor», según Ahrefs Brand Radar:
Reddit, en particular, ha crecido sustancialmente en citas de mensajes que contienen «mejor» en los últimos meses:
Forbes Advisor también ha visto un aumento en las citas de las «mejores» consultas en AI Overviews desde marzo:
La comida para llevar
Si lo ponemos todo junto, la conclusión es bastante clara. La lista de autopromoción hizo su trabajo durante un par de años porque explotó un vacío de contenido y porque los modelos lingüísticos no tienen (¿todavía?) sistemas sofisticados para filtrar la autopromoción de la autoridad y la veracidad genuinas.
Pero parece que Google al menos ha empezado a tomar medidas para desvincularse qué citará como fuente de a quién recomendará realmente en sus respuestas de IAy esa segunda decisión ahora está anclada en qué parte de la web habla de ti y te recomienda, no en cuántas veces te has llamado a ti mismo el mejor.
Más recursos:
Esta publicación se publicó originalmente en Lily Ray NYC Substack.
Imagen de portada: KitohodkA/Shutterstock
