Google mete las redes en Search Console, ChatGPT se pone a trabajar y medir la IA se complica

La semana del 6 al 12 de julio no ha dejado un nuevo core update, un terremoto en Google Maps ni otro incendio con las reseñas del Perfil de Empresa. Mejor. Ya tuvimos bastante de eso en el Radar 942 anterior.

Esta vez las novedades tienen menos pinta de sobresalto y más de cambio estructural. Google amplía Search Console para seguir contenidos publicados fuera de una web. OpenAI junta modelos, navegador, archivos, aplicaciones y automatizaciones en una misma herramienta. Los datos de tráfico dejan claro que ChatGPT juega en una liga distinta al resto de asistentes, aunque todavía sepamos bastante poco sobre la calidad comercial de esas visitas.

Y, mientras aparecen decenas de herramientas que asignan a cada marca una puntuación de visibilidad en inteligencia artificial con apariencia de termómetro nuclear, una investigación recuerda un pequeño detalle: las respuestas generativas cambian, las fuentes cambian y los rankings también. A veces mucho.

Vamos con ello.

Search Console empieza a medir Instagram, TikTok, X y YouTube

Google presentó el 7 de julio las Platform Properties, un nuevo tipo de propiedad de Search Console que permite consultar cómo aparecen en Google Search y Discover los contenidos publicados en Instagram, TikTok, X y YouTube.

Hasta ahora, Search Console estaba ligada principalmente a webs y dominios que podían verificarse mediante DNS, archivos HTML, etiquetas o integraciones técnicas. Con las nuevas propiedades, un creador o una empresa podrá conectar una cuenta social y consultar clics, impresiones, búsquedas, publicaciones destacadas y tendencias de descubrimiento.

El informe de rendimiento permitirá filtrar por consultas y publicaciones concretas. El informe de Insights mostrará una visión más resumida de la evolución del tráfico y de las piezas que mejor funcionan. También habrá datos sobre hitos alcanzados y posibilidad de exportar la información.

El despliegue será gradual, por lo que todavía no aparecerá en todas las cuentas. Cuando esté disponible, la propiedad se añadirá desde el selector habitual de Search Console y requerirá autorizar la conexión con la plataforma correspondiente.

La novedad es importante porque permite mirar las redes desde un lugar distinto al panel de cada red. Una publicación puede fracasar dentro de Instagram y, al mismo tiempo, aparecer durante meses en Google para una búsqueda concreta. También puede ocurrir lo contrario: un vídeo con bastante actividad social que no consigue ni una impresión en el buscador.

Para un negocio local esto abre una vía de análisis bastante útil. Un restaurante podrá descubrir qué platos o vídeos aparecen en búsquedas. Una clínica podrá comprobar si sus contenidos sobre tratamientos están llegando desde Google. Una empresa de turismo activo podrá saber qué vídeos o publicaciones encuentran quienes buscan información sobre una actividad o una zona.

También ayuda a separar audiencia social de demanda de búsqueda. No son lo mismo. El usuario que desliza el dedo por Instagram mientras espera el autobús no siempre tiene la misma intención que quien pregunta en Google cuánto cuesta un servicio, dónde está un negocio o cómo solucionar un problema.

Search Console empieza a reunir esos dos mundos. Para interpretar los datos sin hacerse un lío con impresiones, clics, CTR y posiciones, sigue siendo útil tener claro cómo leer correctamente los informes de Google Search Console.

Las redes continúan siendo terreno prestado. Una cuenta puede perder alcance, quedar suspendida o convertirse en un catálogo invisible después de cualquier cambio de algoritmo. La web sigue ofreciendo más control. La diferencia es que Google ahora reconoce de forma bastante explícita que el contenido publicado fuera de la web también participa en la búsqueda.

ChatGPT concentra el 92,4 % del tráfico referido por asistentes de IA

Un estudio de Previsible analizó 6,77 millones de sesiones procedentes de asistentes de inteligencia artificial en 166 propiedades de Google Analytics 4. El periodo observado abarca desde noviembre de 2024 hasta mayo de 2026 e incluye sectores como comercio electrónico, salud, educación, finanzas, servicios jurídicos, software, seguros y medios de comunicación.

Según el estudio, el tráfico mensual referido por estas plataformas se multiplicó por 9,9 durante el periodo analizado. En mayo de 2026 alcanzó 644.478 sesiones.

ChatGPT concentró el 92,4 % del tráfico referido que podía identificarse. Claude adelantó a Perplexity en marzo, Gemini creció de forma más estable y Copilot quedó muy lejos de las expectativas que había generado su integración en el ecosistema de Microsoft.

El porcentaje necesita contexto antes de imprimirlo en una taza. El estudio mide visitas directas procedentes de asistentes independientes. No incluye el efecto de AI Overviews, AI Mode ni otras respuestas generativas integradas dentro de Google Search. Tampoco mide recomendaciones que terminan generando una búsqueda de marca, una visita directa o una llamada posterior.

Por tanto, el dato no significa que ChatGPT controle el 92,4 % de toda la búsqueda con inteligencia artificial. Indica que domina de forma aplastante el tráfico referido que actualmente se puede rastrear desde este tipo de plataformas.

Hay otro resultado más interesante que el reparto de mercado. El 28,8 % de las visitas enviadas desde ChatGPT terminó en páginas de resultados del buscador interno de las webs. Aproximadamente una cuarta parte de todo el tráfico referido por asistentes siguió ese mismo patrón.

Eso sugiere que el sistema identifica un dominio como relevante, pero no siempre logra localizar la página exacta que responde a la consulta. Envía al usuario al buscador interno y deja que se apañe.

Para una web pequeña puede parecer un detalle menor, pero señala problemas bastante concretos: arquitectura confusa, páginas demasiado parecidas, servicios mal diferenciados, títulos genéricos, información escondida o un buscador interno que genera URL inútiles.

En comercio electrónico, el 43 % de las visitas procedentes de asistentes llegó directamente a páginas de producto. En salud hubo una concentración elevada en páginas sobre la empresa o el profesional. En servicios jurídicos, el recorrido se repartió entre artículos, páginas de ubicación, información corporativa y contacto.

La interpretación práctica no consiste en obsesionarse con un canal que todavía representa una porción pequeña del tráfico web total. Consiste en revisar qué páginas reciben esas visitas y qué ocurre después. Un crecimiento del 300 % impresiona bastante menos cuando se traduce en seis usuarios que llegan a un buscador interno roto y se marchan.

También confirma que una auditoría GEO/AEO no debería limitarse a preguntar si una marca aparece mencionada. Hay que comprobar qué páginas se citan, cómo se describe el negocio, qué competidores aparecen y si la recomendación puede terminar generando una acción útil.

OpenAI junta modelo, voz, navegador y agente de escritorio

OpenAI concentró varios anuncios entre el 8 y el 9 de julio. Presentó GPT-Live, lanzó la familia GPT-5.6 y desplegó ChatGPT Work, mientras comenzaba a retirar Atlas como navegador independiente.

GPT-5.6 ya había asomado en noticias anteriores, pero esta semana pasó de avance controlado a disponibilidad real en ChatGPT, Codex y la API. La familia queda dividida en Sol, Terra y Luna, con distintos niveles de capacidad, velocidad y coste.

El punto más relevante no está en la colección de nombres astronómicos. GPT-5.6 puede coordinar herramientas, procesar resultados intermedios, escribir pequeños programas para gestionar tareas y repartir trabajo entre varios agentes. La versión ultra puede utilizar cuatro agentes en paralelo de forma predeterminada para determinados problemas complejos.

Ese modelo es el motor de ChatGPT Work, la nueva pieza central de OpenAI. Work puede trabajar con archivos, aplicaciones conectadas, páginas web y herramientas del ordenador para crear documentos, hojas de cálculo, presentaciones, análisis y pequeñas aplicaciones web.

También incorpora tareas programadas. Puede revisar cambios en una web, resumir mensajes, actualizar un documento cuando llega nueva información o repetir una comprobación de forma periódica.

En la aplicación de escritorio, el sistema puede utilizar archivos locales, navegar por internet y operar con aplicaciones mediante funciones de control del ordenador. OpenAI también está integrando Codex dentro de la nueva aplicación de ChatGPT y retirará Atlas como navegador separado.

GPT-Live completa la jugada desde la parte de voz. Su arquitectura permite escuchar y hablar al mismo tiempo, detectar interrupciones y delegar consultas más complejas a otro modelo mientras mantiene la conversación.

Vistos por separado, son lanzamientos distintos. Vistos juntos, muestran hacia dónde se dirige el producto: una herramienta capaz de recibir una orden, buscar datos, entrar en aplicaciones, modificar archivos, ejecutar pasos y entregar un resultado.

Esto afecta directamente a las webs. Los agentes empiezan a buscar negocios, comparar servicios, revisar precios, completar formularios, consultar disponibilidad y preparar reservas. Una web que solo resulta comprensible después de navegar por seis pestañas, abrir un PDF y descifrar una imagen con los precios será bastante poco amigable para esos sistemas.

Horarios, precios, servicios, ubicaciones, condiciones y vías de contacto deberían estar escritos de forma clara y accesible. Lo que explicaba en las tres cosas básicas que debería tener una web para aparecer en Google también ayuda a que un agente pueda entenderla y utilizarla sin montar una expedición arqueológica por el menú.

La parte incómoda llegará con los permisos, el consumo y los errores. Un agente que puede utilizar el navegador y el ordenador ahorra trabajo cuando está bien dirigido. Cuando se deja abierto sin límites puede gastar recursos, repetir acciones o modificar cosas que nadie le había pedido. El becario con lanzallamas sigue siendo una metáfora bastante válida.

ChatGPT Ads empieza a montar una plataforma publicitaria completa

OpenAI también amplió durante la semana las herramientas disponibles para anunciantes en ChatGPT Ads.

La plataforma permite ahora subir audiencias propias con un mínimo de 25.000 usuarios para incluirlas o excluirlas de campañas. También incorpora multiplicadores de puja para esas audiencias, un panel general de rendimiento y borradores de anuncios preparados a partir de los metadatos de la web.

Este último punto requiere precisión. El sistema no redacta necesariamente un anuncio desde cero ni genera nuevas imágenes. Utiliza títulos, descripciones e imágenes que ya encuentra en la web del anunciante para rellenar una propuesta que después debe revisarse.

La plataforma se amplió además a Japón y Corea del Sur y estrenó un formato de tarjeta más compacto para web y móvil.

ChatGPT Ads sigue lejos de tener el alcance, el historial, la segmentación y los datos de Google Ads o Meta. Para una pyme local española todavía no parece el lugar más evidente donde enviar una parte seria del presupuesto.

Sin embargo, la dirección está bastante clara. OpenAI está pasando de experimentar con anuncios colocados al final de una respuesta a construir un gestor publicitario con audiencias, pujas, creatividades y cuadros de mando.

También deja una enseñanza sencilla: la calidad de los anuncios automáticos dependerá de la información que encuentre la plataforma. Una web con títulos como “Inicio”, “Servicios” y “Más información” proporciona una materia prima estupenda para fabricar anuncios insípidos.

La automatización publicitaria avanza en todas las plataformas. Google lleva tiempo reduciendo el control manual de campañas, algo que ya analizamos en Google Ads te está quitando las keywords. ChatGPT empieza a construir su propia versión del mismo parque de atracciones.

Medir la visibilidad en IA con una consulta aislada sirve para hacerse una captura bonita

El 11 de julio se publicó en arXiv una investigación sobre la estabilidad de las mediciones de visibilidad en Gemini, SearchGPT y Perplexity.

El problema que analiza es básico, pero muchas herramientas prefieren pasar por encima de él con disimulo: una respuesta generativa no es fija. La misma consulta puede producir marcas, enlaces, fuentes y órdenes diferentes cuando se repite.

El estudio aplicó un marco estadístico a 30 combinaciones de plataforma y temática para determinar cuándo una clasificación de dominios podía considerarse suficientemente estable.

La conclusión principal es que no existe un número fijo de consultas que sirva para todos los casos. Algunas mediciones se estabilizan con mayor rapidez. Otras necesitan muchas más ejecuciones. En determinados casos, ni siquiera después de 125 respuestas se había alcanzado una estabilidad suficiente para sacar conclusiones sólidas.

Esto complica bastante la alegre industria del “share of voice en IA” calculado con cinco preguntas y una hoja de Excel.

Si una herramienta consulta una sola vez “mejores centros de pilates en Santander”, registra las respuestas y asigna posiciones, lo que ha medido es una muestra. Al repetir la misma consulta pueden cambiar el orden, los negocios mencionados y las fuentes utilizadas.

También puede cambiar el resultado según la cuenta, la ubicación, el historial, el modelo, el modo de razonamiento, la fecha, la forma exacta de redactar la consulta o el sistema de búsqueda utilizado por debajo.

Eso no invalida la medición de visibilidad en IA. Obliga a tratarla como una distribución variable y no como una clasificación grabada en piedra.

Un informe serio debería repetir las consultas, usar distintas formulaciones, registrar la plataforma y el modelo, separar menciones de recomendaciones, distinguir entre enlaces y simples referencias y mostrar la variabilidad de los resultados.

También debería comparar periodos. Una empresa que aparece seis veces de veinte tiene una señal más útil que otra que apareció primera en una única captura tomada un martes por la mañana.

Esta investigación refuerza algo que ya señalaba Google al explicar la búsqueda generativa: GEO y AEO siguen apoyándose en fundamentos SEO, pero su medición necesita nuevas precauciones.

Cuando una herramienta presente un índice de visibilidad del 73,42 %, sería razonable preguntar cuántas respuestas ha recogido, qué margen de error existe y si el ranking se mantuvo al repetir las pruebas. A veces el decimal sirve principalmente para que el humo parezca contabilidad.

Google aclara que una corrección de canonicalización puede tardar dos semanas

Google actualizó el 10 de julio su documentación sobre problemas de canonicalización y añadió un plazo que ayuda a interpretar algunos avisos de Search Console.

Después de corregir páginas duplicadas o demasiado parecidas, Google puede mantenerlas dentro del mismo grupo de duplicados durante un máximo aproximado de dos semanas antes de volver a evaluarlas.

La etiqueta rel="canonical" sirve para indicar cuál es la versión preferida entre varias URL similares, pero Google puede elegir otra cuando considera que las señales apuntan en una dirección diferente.

Entre los problemas habituales aparecen etiquetas canonical incorrectas, redirecciones, configuraciones del servidor, variantes de idioma sin hreflang, contenido sindicado, páginas demasiado parecidas y errores introducidos por el CMS o alguna extensión.

La aclaración del plazo evita el clásico ritual de cambiar una canonical, pedir indexación, esperar veinticuatro horas y concluir que Google pasa olímpicamente de nosotros.

Solicitar indexación puede acelerar la revisión de las URL más importantes, pero Google recuerda que la herramienta tiene cuotas y no debería utilizarse como una metralleta cada vez que se cambia una coma.

La diferencia entre páginas también pesa. Dos URL casi idénticas pueden seguir agrupadas aunque cada una declare su propia canonical. Una etiqueta no convierte por arte de magia dos copias en contenidos distintos.

Este problema aparece bastante en Joomla, WordPress, tiendas online y webs que han acumulado etiquetas, paginaciones, parámetros, filtros, versiones imprimibles o rutas antiguas. El sistema genera varias formas de acceder al mismo contenido y Google termina eligiendo por su cuenta cuál conserva.

Cuando Search Console indica “Duplicada: Google ha elegido una versión canónica diferente a la del usuario”, hay que revisar el conjunto completo de señales: enlaces internos, sitemap, redirecciones, canonical, contenido, estructura y URL utilizadas desde el menú.

Después de corregirlo, paciencia razonable y seguimiento. Reiniciar toda la configuración cada dos días solo garantiza que nunca sepamos qué cambio produjo qué resultado.

Ask YouTube amplía la búsqueda conversacional

YouTube amplió en Estados Unidos el acceso a Ask YouTube, su experiencia de búsqueda conversacional basada en inteligencia artificial.

Los usuarios identificados y mayores de trece años pueden realizar preguntas desde la versión de escritorio y recibir respuestas compuestas por texto, vídeos completos, Shorts y fragmentos concretos de vídeos.

También pueden hacer preguntas de seguimiento sin comenzar una búsqueda nueva. Las reproducciones generadas desde estas respuestas cuentan como visualizaciones para los creadores.

Ask YouTube se presentó durante Google I/O 2026, donde Google explicó que el sistema podría localizar la parte concreta de un vídeo que responde a una consulta. La ampliación de esta semana permite empezar a comprobar cómo funciona fuera de una demostración.

Para los creadores, títulos descriptivos, capítulos, subtítulos y una estructura clara adquieren más importancia. Un vídeo titulado “Novedades importantes” ofrece pocas pistas. Otro llamado “Cómo reclamar una suspensión de Google Business Profile”, dividido por pasos y con una descripción detallada, resulta mucho más fácil de recuperar.

Para una empresa local, YouTube puede funcionar como archivo de respuestas: cómo llegar, cómo se realiza un tratamiento, qué incluye un servicio, qué diferencias existen entre opciones o qué debe saber un cliente antes de reservar.

La conexión con las nuevas propiedades sociales de Search Console resulta evidente. Google empieza a responder preguntas con fragmentos de vídeo y, al mismo tiempo, ofrece más datos sobre las búsquedas que encuentran esos contenidos.

Es otra pieza del cambio que expliqué tras Google I/O 2026: el buscador quiere interpretar formatos, responder directamente y permitir que el usuario siga avanzando sin limitarse a recorrer una lista de enlaces azules.

Conclusión: tenemos más datos, pero todavía no sabemos medirlo todo

La semana ha dejado una combinación curiosa.

Google amplía Search Console para medir contenido publicado en plataformas ajenas. Los análisis de tráfico permiten conocer mejor qué asistentes envían visitas. OpenAI reúne modelos, navegador, aplicaciones y archivos en un agente capaz de ejecutar trabajo. YouTube transforma los vídeos en piezas recuperables dentro de una conversación.

Al mismo tiempo, la medición de visibilidad generativa sigue llena de agujeros. Una mención puede cambiar al repetir la consulta. Una recomendación puede generar una búsqueda de marca que Analytics atribuye a Google. Una visita puede llegar desde ChatGPT a la página equivocada. Una herramienta puede asignar una puntuación precisa a partir de una muestra que no aguanta dos repeticiones.

La solución no consiste en ignorar la inteligencia artificial hasta que todo sea perfectamente medible. Ese día probablemente no llegará. Consiste en separar señales útiles de números decorativos.

Search Console, Analytics, búsquedas de marca, menciones, conversiones, pruebas repetidas y revisión manual ofrecen una imagen imperfecta, pero bastante más fiable que una captura aislada con un círculo verde y la palabra “óptimo”.

Para un negocio local, el objetivo sigue siendo bastante terrenal: aparecer cuando alguien necesita el servicio, transmitir confianza y facilitar el contacto. Ahora ese recorrido puede empezar en Google, Maps, Instagram, YouTube, ChatGPT, Gemini o una conversación con un agente.

Cuantas más puertas aparecen, más importante resulta que detrás haya una web clara, una identidad coherente y datos que no obliguen a la máquina ni al cliente a jugar a las adivinanzas.

Cuando hay dudas sobre qué está viendo Google, qué páginas está eligiendo o por qué la web no consigue convertir visibilidad en clientes, una auditoría SEO local permite revisar el conjunto sin sacar conclusiones a partir de una gráfica solitaria.