Garrett Sussman, de iPullRank, ha hecho un experimento que me ha dado que pensar. Lo contó en The Search Session con Gianluca Fiorelli y lo tiene publicado en iPullRank.
Usó Google Personal Intelligence, la función opcional que permite a Gemini y a AI Mode tirar de Gmail, YouTube, Fotos y Calendar. Tres cuentas, cuatro semanas, seis tipos de prompts sobre ocho productos cada día. A mitad del experimento envió a esas cuentas emails recomendando marcas que no aparecían en las respuestas.
Qué encontró
- La visibilidad de esas marcas subió un 40 % con Personal Intelligence activado.
- Los emails pesaron bastante más que las fotos, que casi no aportan contexto.
- Marcas inventadas acabaron recomendadas en AI Mode, con las mismas palabras del correo.
- Una newsletter sin abrir, de hacía seis meses, apareció citada en una respuesta.
- Los query fan-out también se personalizan: una pregunta genérica sobre plataformas de streaming acabó buscando listados “para familias” sin que nadie lo pidiera.
Mi lectura
Es un experimento, no una ley. El propio Sussman insiste en que cualquier resultado sobre LLMs es probabilístico y puede cambiar mañana. Además hay que activar la función, así que no sé cuánta gente la usa hoy.
Pero el sentido es claro: no hay una única respuesta que optimizar. Cada usuario ve una distinta, y parte de lo que la condiciona está en su bandeja de entrada, donde nosotros no llegamos. Es otra razón para desconfiar de los porcentajes de visibilidad que venden las herramientas, como cuento en GEO deja de adivinar y empieza a probar.
Tres consecuencias prácticas:
- El email vuelve a importar. Una newsletter con suscriptores que te leen es ahora una vía hacia lo que recomienda Google. No sustituye al SEO, lo complementa.
- La marca se juega fuera de tu web. Lo que dicen de ti amigos, prensa y newsletters entra en la respuesta. Es lo mismo que defiendo en cómo proteger tu marca en las respuestas de la IA.
- Personalizar también falla. Sussman recibía recomendaciones de Sesame Street para su hija cuando ya le gustaba otra serie, y el sistema tendía a repetir marcas que ya había comprado. Con datos viejos, la personalización recomienda mal.
Y una suposición mía, sin respaldo en el experimento: si una marca inventada entra en las respuestas a través de un email, alguien intentará aprovecharlo con spam. No sé si Google lo tiene previsto.
Qué haría yo
Nada radical. Producto bueno, presencia donde está tu audiencia y una lista de correo propia. Y no apostar todo a un canal: Reddit dominaba las citas en muchas respuestas y de pronto cayó, sin avisar.
El SEO que mide una posición dejó de ser suficiente. El que construye marca, no.
Este artículo forma parte de la guía AI Overviews en Google qué significa para editores y marcas en 2026.