Un nuevo estudio de Previsible revela cambios significativos en el comportamiento de búsqueda, con modelos de lenguaje de IA (LLM) ganando terreno como fuentes de tráfico de referencia.

El análisis de más de 30 sitios web muestra que Perplexity y ChatGPT emergen como alternativas a los motores de búsqueda tradicionales.

David Bell, cofundador de Previsible, cree que esto indica que el crecimiento de Google está estancado:

“Google está básicamente estancado y ha comenzado a degradarse su dominio en las búsquedas. La razón es que la gente está empezando a utilizar ChatGPT, Claude, Co-pilot, Bing y todas estas experiencias diferentes para resolver mejor su intención de búsqueda”.

A continuación se presentan algunos puntos clave del estudio. Si bien no proporciona una imagen completa, ofrece la mejor información disponible en este momento.

Hallazgos clave

Tráfico de referencia

El estudio encontró que Perplexity y ChatGPT controlan aproximadamente 37% del tráfico de referencias de LLM, mientras que CoPilot y Gemini le siguen con 12-14% cada.

En particular, el sector financiero domina el tráfico impulsado por LLM, lo que representa 84% de todas las derivaciones analizadas.

En un video tutorial del estudio, Bell explica:

“Las finanzas, en particular, tienen un aumento enorme en el tráfico proveniente de modelos lingüísticos. Esto podría deberse a que Perplexity y otros modelos de lenguaje tienen integraciones o relaciones con diferentes plataformas que permiten un acceso más directo a los usuarios”.

Distribución de contenido

El estudio revela que las publicaciones de blogs reciben 77,35% del tráfico de referencias de LLM, seguido de:

• Visitas a la página de inicio (9,04%)
• Contenido de noticias (8,23%)
• Guías (2,35%)

“El contenido informativo sigue siendo importante en la era de la búsqueda por IA”, señaló Bell. Sin embargo, aconseja centrarse en la optimización de la tasa de conversión (CRO) y el recorrido del usuario, ya que las páginas de productos no ocupan un lugar destacado en los modelos lingüísticos.

Según el estudio, las páginas de productos reciben menos de 0,5% del tráfico de referencias de LLM, lo que sugiere desafíos para las estrategias de comercio electrónico.

Mirando hacia el futuro

El tráfico de referencias de LLM representa actualmente el 0,25% del tráfico total para los sectores más afectados, aunque el estudio señala tasas de crecimiento significativas.

En los últimos 90 días del estudio, Previsible encontró:

• 900% Crecimiento en referencias de ChatGPT para la industria de eventos.
• 400%+ Crecimiento del tráfico ChatGPT para los sectores de comercio electrónico y finanzas.
• Crecimiento constante en todos los modelos excepto CoPilot

Bell explica lo que esto podría significar para los sitios web:

“Si se extrapola, si se promedia todo esto, digamos aproximadamente un 200% de crecimiento en el tráfico orgánico o de IA cada 90 días durante los próximos 12 meses, puede representar hasta el 20% del tráfico total a un sitio web”.

🚨 Alerta de herramienta gratuita 🚨

Previsible ha creado un panel gratuito de Looker Studio para ayudar a las empresas a rastrear el tráfico del sitio web desde modelos de aprendizaje de idiomas (LLM) como ChatGPT, Perplexity, Co-pilot, Gemini y Claude.

Puede seleccionar su cuenta de Google Analytics 4 (GA4) y un rango de fechas para ver los datos.

El tablero muestra:

• Sesiones Orgánicas: Total de sesiones orgánicas durante el tiempo seleccionado.
• Sesiones totales de LLM: Número de sesiones de LLM, con desgloses porcentuales.
• Tráfico de LLM a lo largo del tiempo: Un gráfico de líneas que muestra las tendencias del tráfico de LLM, con líneas separadas para cada LLM.
• Tráfico de LLM por página de destino: Una tabla de las principales páginas de destino del tráfico de LLM, que incluye sesiones, porcentajes, tiempo promedio en la página y comparación con los promedios del sitio.

Cómo ayuda esto

Al analizar estos datos, puede:

• Evalúe el impacto de los LLM en su tráfico en comparación con el tráfico orgánico.
• Identifique qué LLM generan más tráfico y ajuste su contenido.
• Realice un seguimiento del crecimiento del tráfico de LLM a lo largo del tiempo y adapte sus estrategias.
• Descubra páginas de destino populares entre los usuarios de LLM y mejórelas para generar participación.
• Compare el tiempo dedicado por los usuarios de LLM en cada página con el promedio del sitio para identificar áreas de mejora.

En resumen

Aquí hay tres conclusiones clave del estudio:

• Los sitios web de finanzas están experimentando la mayor actividad de referencias de LLM, y el contenido de los blogs recibe la mayoría de las visitas.
• Las páginas de productos rara vez aparecen en los resultados del LLM, lo que sugiere la necesidad de estrategias de comercio electrónico ajustadas.
• Las tasas de crecimiento son significativas y podrían alcanzar el 20 % del tráfico total en un año si continúan las tendencias actuales.

Al observar estas tendencias, es importante mantener un enfoque equilibrado para generar tráfico y optimizar sus estrategias.

No busques tráfico de IA si podría perjudicar tus ventas.

Los modelos de lenguaje de IA se están convirtiendo en nuevas fuentes de tráfico de sitios web. Sin embargo, actualmente representan sólo alrededor del 0,25% del tráfico total en los sectores más afectados.

Será interesante ver cómo cambia este número el próximo año.

Imagen destacada: Koshiro K./Shutterstock