Cómo la búsqueda basada en IA está cambiando la forma de descubrir negocios locales

Introducción

Cómo la búsqueda basada en IA está cambiando la forma de encontrar negocios locales

Hace unos años, alguien que buscara un fontanero escribía «fontanero cerca de mí» en Google, se desplazaba por el paquete de mapas, leía algunas reseñas y llamaba a uno de los primeros resultados. Eso sigue ocurriendo, pero cada vez más personas se saltan por completo los resultados de búsqueda y, en su lugar, recurren a una herramienta de IA. Escriben o formulan una pregunta a ChatGPT, a la vista general de IA de Google u otro asistente de IA, y obtienen una recomendación en lugar de una lista de enlaces que consultar.

Para los negocios locales, este cambio es más importante de lo que la mayoría se ha dado cuenta. Posicionarse bien en las búsquedas tradicionales no se traduce automáticamente en aparecer en las respuestas generadas por IA, y las señales que determinan las recomendaciones de la IA no son idénticas a las que determinan el posicionamiento en Google.

Lo que realmente está cambiando

Un estudio de BrightLocal revela que la IA es ahora la cuarta forma más habitual en que los consumidores inician una búsqueda local, por detrás de la Búsqueda de Google, Google Maps y las redes sociales, pero por delante de Yelp y otras plataformas especializadas en reseñas. Más de uno de cada cinco consumidores afirma utilizar la IA para encontrar o obtener una recomendación sobre un negocio local. Entre los grupos demográficos más jóvenes, la proporción es mayor.

Lo que esto significa en la práctica: si alguien le pregunta a ChatGPT por «el mejor restaurante tailandés cerca del centro de Austin», la respuesta que recibe no proviene de los datos de ubicación de ese usuario ni de un anuncio patrocinado. Proviene de las fuentes que la IA haya recopilado sobre restaurantes tailandeses locales en Austin, ponderadas según la frecuencia de menciones, la calidad de las reseñas y la coherencia de la información sobre cada negocio en toda la web.

Un negocio que tenga excelentes reseñas en Google, pero información escasa o inconsistente en otros directorios, sitios de reseñas y cobertura de noticias locales, puede obtener buenos resultados en las búsquedas locales tradicionales y malos en las recomendaciones generadas por la IA. También es posible lo contrario: un negocio que haya aparecido en los medios locales, se haya mencionado en blogs gastronómicos y se haya citado en múltiples plataformas de reseñas puede ser recomendado por la IA más de lo que predeciría su posicionamiento en Google.

Por qué las recomendaciones de la IA funcionan de forma diferente a los rankings de búsqueda

El SEO local tradicional se basa en un conjunto de señales relativamente predecibles: la optimización del perfil de Google My Business, la proximidad, el número y la puntuación de las reseñas, las citas y la autoridad del sitio web. Estas señales indican a Google qué resultados mostrar para una determinada consulta de búsqueda local.

Los asistentes de IA no funcionan de la misma manera. Recurren a un conjunto más amplio de fuentes y ponderan los factores de forma diferente. Los negocios que suelen aparecer en las recomendaciones de la IA son aquellos a los que se hace referencia con frecuencia y de forma coherente en muchos tipos diferentes de fuentes. Un dentista mencionado en la página web de la cámara de comercio local, citado en un artículo de prensa local, valorado en múltiples plataformas y descrito de forma coherente con el mismo nombre, dirección y número de teléfono en todas ellas tiene más probabilidades de aparecer en una respuesta de la IA que uno cuya información varíe o cuya presencia se limite a un perfil de Google My Business.

Por eso, el concepto de visibilidad en búsquedas con IA ha surgido como un aspecto diferenciado que hay que medir y gestionar, al margen del seguimiento tradicional del posicionamiento. Herramientas como Lighthouse Local abordan precisamente esta carencia, ayudando a las empresas locales a comprender cómo y si aparecen en las recomendaciones generadas por IA en plataformas como ChatGPT y Google AI, y qué factores impulsan o limitan esa visibilidad.

A qué deben prestar atención las empresas locales

Las implicaciones prácticas para los propietarios de negocios locales y las agencias que los gestionan no son tan complicadas como podrían parecer.

La coherencia de la información empresarial es más importante que nunca. La coherencia de los datos NAP (nombre, dirección y teléfono) siempre ha sido importante para el SEO local, pero lo es aún más en el contexto de la IA, ya que la información incoherente confunde a los modelos de IA a la hora de decidir qué versión de los datos de una empresa deben citar. A una IA le resulta más difícil representar con precisión una empresa que figura con diferentes números de teléfono en distintos directorios.

Las reseñas son una fuente rica de información. Los sistemas de IA se entrenan con textos de acceso público, y las reseñas se encuentran entre los textos más abundantes y descriptivos disponibles sobre las empresas locales. Una empresa con muchas reseñas detalladas que describan servicios específicos, barrios y tipos de clientes proporciona a las herramientas de IA un material rico del que extraer información a la hora de formular recomendaciones.

Las menciones en los medios locales y las publicaciones regionales tienen peso. Cuando un restaurante local aparece en el semanario alternativo de una ciudad o se cita a un contratista en una noticia local, esas menciones pasan a formar parte del ecosistema de información con el que se entrenan y del que extraen datos los sistemas de IA. Este es un ámbito en el que las relaciones públicas tradicionales y el marketing de contenidos local se entrecruzan directamente con la visibilidad en las búsquedas de IA.

Los datos estructurados en la página web de la empresa son de gran ayuda. El marcado Schema, que identifica claramente el tipo de negocio, la ubicación, el horario, los servicios y el área de cobertura, proporciona a los sistemas de IA información clara y analizable con la que trabajar.

Qué significa esto para las agencias de SEO que gestionan clientes locales

El discurso ha cambiado. Los clientes que antes solo preguntaban por su posicionamiento en Google Maps ahora preguntan por qué ChatGPT ha mencionado a un competidor y a ellos no. Algunos se están dando cuenta de que, aunque tienen un perfil de Google My Business optimizado, apenas tienen presencia en otras partes de la web de las que se nutre la IA.

Para las agencias, esto supone tanto un reto como una oportunidad. El reto radica en que medir la visibilidad ante la IA requiere herramientas diferentes a las del seguimiento tradicional de posiciones. El seguimiento estándar de posiciones no te dirá si tu cliente está siendo recomendado cuando alguien le pregunta a un chatbot de IA por un tipo específico de negocio en su zona.

La oportunidad radica en que la mayoría de las empresas locales aún no están planteándose esto de forma sistemática, y las agencias que ayuden a sus clientes a crear una huella más amplia de citas y menciones que respalde la visibilidad ante la IA estarán ofreciendo algo realmente valioso, adelantándose al mercado en lugar de ir a la zaga.

El punto de partida práctico

El primer paso más útil para cualquier empresa local o agencia que esté pensando en la búsqueda mediante IA es realizar algunas pruebas. Pide a ChatGPT o a la IA de Google que recomiende tipos específicos de negocios en tu zona objetivo y comprueba si tú o tus clientes aparecéis. Si no es así, esa es información. Si sí aparecéis, fíjate en qué fuentes cita la IA para su recomendación. Esas fuentes te indican qué partes de tu ecosistema de información están funcionando.

El comportamiento de la búsqueda con IA sigue evolucionando, y las señales más importantes cambiarán a medida que se actualicen los modelos subyacentes. Pero las empresas que cuentan con información coherente y rica en numerosas fuentes relevantes son, en estos momentos, las que aparecen sistemáticamente en las recomendaciones de la IA. Sentar esas bases es una estrategia duradera, independientemente de cómo cambien los mecanismos específicos.

Hay un aspecto que merece la pena tener en cuenta a medida que se desarrolla este ámbito: las fuentes que citan los sistemas de IA al realizar recomendaciones locales no son estáticas. A medida que se actualizan los modelos de IA y cambia el panorama informativo en torno a una empresa determinada, la visibilidad puede variar sin que la empresa tenga que hacer nada. Esto hace que el seguimiento periódico resulte más útil que una auditoría puntual, y convierte la comprensión de las fuentes que impulsan las recomendaciones de la IA en una tarea dinámica, en lugar de un requisito que cumplir una sola vez.