Ryan Law, director de Content Marketing en Ahrefs, ha publicado un análisis que me gusta especialmente porque no se queda en opiniones: cruza datos reales de volumen de búsqueda con un estudio propio sobre un millón de páginas para identificar ocho tendencias de marketing con IA. Voy a repasar las que más peso tienen para quien se dedica al SEO y al contenido, con mi lectura de cada una.
1. Los puestos de trabajo ya reflejan el cambio
Búsquedas como “ai marketing director” o “marketing ai engineer” prácticamente no existían hace un par de años y ahora tienen volumen propio. El perfil que más está creciendo no es el de “quien escribe con IA”, sino el de quien diseña los sistemas que producen contenido: lo que Law llama “content engineering”. Es un cambio de rol real, no solo de titulación.
Otros datos publicados después van en la misma línea. Un estudio de Harvard Business School, resumido en HBS Working Knowledge, analizó las ofertas de empleo en EE. UU. tras el lanzamiento de ChatGPT: las de ocupaciones con tareas repetitivas y estructuradas cayeron un 13 %, mientras que las de trabajos analíticos, técnicos o creativos, que la IA puede potenciar, crecieron un 20 %. Esas ofertas piden además con más frecuencia saber usar herramientas de IA. El artículo no habla de SEO ni de medios de pago, así que lo que sigue es una interpretación (la de Greg Jarboe en Search Engine Journal, con la que coincido): informes recurrentes, títulos en masa, textos de anuncios o limpieza de términos de búsqueda estarían en el lado expuesto, y la estrategia, el diseño de pruebas y la medición, en el lado reforzado. Conviene recordar que el estudio cubre solo el corto plazo y solo EE. UU.
Para que ese salto a un puesto de dirección sea creíble, Jarboe propone demostrar con datos que la IA se paga sola, por ejemplo con un registro de horas por flujo de trabajo (horas dedicadas a pedir, revisar y corregir frente a resultados como posiciones, citas o conversiones) y un plan de reciclaje para el equipo. Me parece una forma sensata de sostener una petición de presupuesto, porque hoy cualquier afirmación de eficiencia por IA se queda en una impresión si nadie cuenta las horas.
2. El contenido generado con IA ya es mainstream, y eso no es el problema
Este es, para mí, el punto más importante de todo el análisis. Ahrefs analizó un millón de páginas dentro de 100.000 resultados de búsqueda y encontró contenido generado por IA posicionando en el top 3 con normalidad. La conclusión que sacan es clara: Google no penaliza el contenido por estar hecho con IA, penaliza el contenido malo, esté hecho por una persona o por un modelo.
Esto coincide con algo que llevo tiempo defendiendo con mis clientes: el debate de “¿puedo usar IA para esto?” está mal planteado. La pregunta correcta es si el resultado aporta valor real, tenga el origen que tenga.
Google lo ha reforzado el 1 de octubre de 2026 al actualizar su guía sobre contenido generado con IA, donde ahora dice que “es crítico verificar manualmente todo el contenido generado por IA”, porque los modelos predicen secuencias probables de palabras y pueden alucinar. Según la propia compañía, el cambio sincroniza la documentación con sus presentaciones en eventos. Usar IA no es el problema; publicar sin revisar, sí.
3. La visibilidad en IA se convierte en un canal con nombre propio
Los términos “generative engine optimization” (+84% interanual) y “ai visibility tools” (+266% interanual) están disparados. El dato de fondo es el que de verdad importa: la gente ya investiga y compra a través de ChatGPT y las AI Overviews, no solo a través de Google tradicional.
Es exactamente la lógica detrás de por qué separé mis publicaciones sobre GEO del SEO tradicional en este blog: ya no es una variante del SEO, es un canal que se audita y se mide de forma distinta.
4. “Agentic everything”: prepárate para vender a agentes, no solo a personas
La búsqueda de “agentic ai” crece un 37% interanual. La idea de fondo es que cada vez más agentes de IA van a poder investigar y completar una compra sin que haya una persona mirando cada paso intermedio. Law plantea algo que a mí me parece el reto real de los próximos años: no solo hay que persuadir a la persona, hay que persuadir al agente que decide en su nombre.
Esto conecta directamente con lo que comenté al hablar de si el copy de tus páginas de producto sigue importando cuando los agentes leen feeds y schema: un agente no sustituye a un feed bien hecho, y un feed bien hecho no sustituye a una página completa. Merj ha probado agentes reales y concluye que tu interfaz funciona ya como una interfaz de software para ellos, aunque nadie la haya documentado ni testeado. Etiquetas ARIA erróneas, overlays invisibles o botones que no son botones bastan para que un agente falle una compra. Los detalles los resumo en SEO en la era de la IA.
5. Construir tus propias herramientas ya es viable, no solo para grandes empresas
Términos como “claude code” (508K búsquedas/mes) o “vibe coding” (86K búsquedas/mes) reflejan algo muy concreto: cada vez es más fácil que un equipo de marketing construya su propia herramienta interna en vez de pagar una suscripción a un SaaS externo. Para cualquier proveedor de software de marketing, esto es una amenaza directa si no ofrece algo que de verdad no se pueda replicar rápido con IA.
6. La atribución se vuelve más opaca, no menos
Aquí Ahrefs aporta datos que a cualquier analista le deberían preocupar: las AI Overviews reducen los clics al primer resultado orgánico en un 58%, y sobre unos 75.000 sitios analizados, el porcentaje de tráfico que llega desde Google como referral ha caído del 35% al 24%. Mientras tanto, ChatGPT como fuente de tráfico directo sigue siendo minúsculo (0,32%), a pesar de todo el ruido mediático a su alrededor.
La recomendación práctica es no fiarte solo del dashboard de atribución de turno, sino cruzar tus datos de analítica con un filtro específico para tráfico de LLM. Ayuda que Gemini haya empezado a añadir parámetros UTM a sus enlaces: antes parte de esas visitas caía en “directo”, y te cuento cómo medirlo. Es la misma idea que trato en profundidad al hablar de cómo monetizar la visibilidad de tu contenido en IA: el tráfico visible cada vez cuenta una parte más pequeña de la historia real.
7. Las tácticas nativas de IA ya no son experimentales
UGC generado por IA, avatares e “influencers” sintéticos: todos estos términos crecen entre un 12% y un 36% interanual. La ventaja que señala Law es puramente económica —producir este tipo de contenido tiene un coste marginal cercano a cero—, lo que va a acelerar su adopción aunque la calidad media todavía sea desigual.
8. El marketing con IA deja de ser cosa de un solo equipo
El cierre del artículo es, para mí, el más aplicable a cualquier empresa mediana: la visibilidad en IA no depende solo de SEO. Depende de SEO, RRPP, contenido, pago y desarrollo trabajando de forma coordinada, porque una mención de marca en un LLM puede venir de una noticia, una reseña, un dato estructurado o un anuncio, no de un solo canal. Y como reconoce el propio Law, todavía no existe un manual único de cómo hacerlo bien.
Mi lectura como consultor
Lo que más valoro de este análisis es que no vende una revolución total: confirma con datos que la transición ya está en marcha, no que vaya a llegar. Si tuviera que quedarme con una sola idea para trasladar a un cliente, sería la del punto 2: la IA no es el problema ni la solución, es una herramienta más de producción, y lo que sigue decidiendo si algo funciona es exactamente lo mismo que decidía antes de que existiera ChatGPT: si aporta valor real a quien lo consume, sea una persona o un agente.
Este artículo forma parte de la guía GEO deja de adivinar y empieza a probar.