10 tendencias SEO clave en 2026 (con datos)

Ha surgido un canal completamente nuevo de concienciación y crecimiento en forma de búsqueda con IA, y en la mayoría de las empresas, recae sobre las responsabilidades del SEO. También hay toda una nueva infraestructura técnica que entender: ya no basta con saber cómo funcionan los motores de búsqueda; también hay que saber cómo funcionan los motores de búsqueda con IA.

Mientras tanto, el manual clásico del SEO de contenido informativo en la parte superior del embudo (por mucho que me duela admitirlo) parece funcionar un poco peor con cada día que pasa. Todos estamos en la fase experimental de prueba y error, intentando averiguar de dónde vendrá la próxima era de crecimiento compuesto.

Estas son algunas de las tendencias de SEO que he visto evolucionar durante el último año. Todas están respaldadas por datos reales de Ahrefs (para demostrar que son tendencias genuinas del sector, y no algo que me esté imaginando).

El query fan-out es esencialmente el Keyword Research 2.0, adaptado a la era de la IA. Las búsquedas del término apenas existían hace un año y ahora han aumentado un +2.550 % interanual, y el concepto es importante porque cambia aquello para lo que los profesionales del SEO realmente optimizan.

Así es como funciona. Cuando le das a un motor de búsqueda de IA como ChatGPT un prompt, este no lo ejecuta como una única consulta. En cambio, genera un conjunto de búsquedas relacionadas, denominadas consultas de fan-out, y las utiliza para extraer contenido relevante de un índice de búsqueda.

Puedes ver las consultas de fan-out por ti mismo en Brand Radar de Ahrefs.

Así, una sola pregunta puede convertirse discretamente en una docena de búsquedas entre bambalinas, y las páginas que se citan son las que responden a esas consultas ocultas. La misma lógica da forma ahora al posicionamiento tradicional, ya que AI Mode se sitúa sobre Google. Si quieres aparecer, necesitas posicionar para el término principal y los fan-outs que lo rodean.

Pero tiene poco sentido perseguir consultas de fan-out exactas: son probabilísticas y cambian con cada ejecución, así que optimizar para una específica es potencialmente una pérdida de tiempo. Mejor: construye un clúster de temas que cubra todo el espacio temático en su lugar. Es decir: la jugada ganadora es la buena y clásica agrupación de palabras clave y cobertura temática, pero apuntando a una nueva experiencia de búsqueda.

Las AI Overviews y AI Mode son el mayor cambio en el funcionamiento de Google en años.

Los diez enlaces azules de siempre ya estaban siendo erosionados por los fragmentos destacados, los paquetes locales y otras funcionalidades SERP. Ahora Google trabaja activamente para dirigir a los usuarios hacia sus experiencias potenciadas por IA, y eso cambia los números para todos los que dependen del tráfico de búsqueda.

Las AI Overviews ya aparecen para una gran parte de las búsquedas, y cuando lo hacen, mantienen a los usuarios en la página de resultados. Nuestro último estudio encontró que las AI Overviews reducen los clics a la página mejor posicionada en un 58 %. De cada 100 clics que históricamente obtenía el primer resultado, Google retiene ahora 58. Repetimos el análisis con 300.000 palabras clave utilizando datos de Search Console de diciembre de 2025, y el efecto se mantuvo a lo largo de toda la página: la posición 2 perdió un 51 %, la posición 3 un 46 %, y así sucesivamente.

Luego está AI Mode, la versión conversacional de formato largo que se parece mucho más a ChatGPT que a una búsqueda tradicional. Formato diferente, mismo resultado. En ambos casos, la historia es la misma: hay menos clics disponibles en el SERP, tu enlace azul es más difícil de encontrar y los usuarios tienen muchas más probabilidades de obtener su respuesta en la propia página de resultados sin visitar nunca tu sitio.

Esto va mucho más allá de una simple caída del tráfico. Cambia la economía unitaria del SEO, porque los clics con los que antes podías contar los está reteniendo Google de forma silenciosa.

Los profesionales del SEO son personas prácticas. Cuando hay una forma más rápida y eficiente de hacer algo, la encuentran. Por eso la creación de contenido con IA se ha convertido en una parte tan importante del trabajo.

Durante mucho tiempo, usar IA implicaba un sacrificio. Obtenías un peor contenido, y todos vimos los gráficos de tráfico del «monte IA»: un sitio publica unos meses de contenido de IA de baja calidad, sube, y luego es aplastado por una actualización de Google. Pero creo que ese sacrificio ha desaparecido en gran medida.

Ahora existe suficiente infraestructura alrededor de los modelos (configuraciones agénticas, llamadas a herramientas, MCPs, la plomería que permite a un modelo conectarse con herramientas y datos reales) para producir contenido genuinamente bueno con IA. He escrito mucho sobre cómo hacerlo bien: qué es la ingeniería de contenido y por qué el contenido de IA no es inherentemente malo para el SEO.

Los datos muestran el cambio de actitud. El interés por crear contenido con IA ha crecido de forma constante desde 2021, mientras que el interés por detectar contenido de IA ha caído desde su pico de 2023. Las personas están normalizando el comportamiento. Cada vez es más aceptable usar la IA para producir trabajo de alta calidad, lo que tiene sentido si recordamos que cada producto de Google —Docs, Sheets, Gmail— ya tiene generación de texto con IA integrada.

Usar la IA para escribir ya no es un secreto vergonzoso. Es simplemente parte de cómo se crea y comparte información en internet.

A medida que los clics de Google se reducen, la atención se fragmenta. Las personas investigan y compran ahora en más lugares que nunca: redes sociales, YouTube, agregadores de noticias, sitios web individuales y marketplaces. La única puerta de entrada de la búsqueda en Google se ha convertido en una docena de puertas laterales.

Los profesionales del SEO han empezado a buscar visibilidad en esas otras plataformas, y los datos lo reflejan. Las búsquedas de «search everywhere optimization» han aumentado un 197 % interanual, y los términos específicos de cada plataforma también están subiendo: SEO para TikTok, SEO para Amazon, SEO para YouTube. Cada uno tiene un crecimiento pequeño por sí solo. Sumados, apuntan a un cambio real. El trabajo del SEO es simplemente más difícil ahora, porque hay más canales que conquistar y ninguno garantiza el tráfico que solía generar.

Esto también importa para la búsqueda con IA.

Muchas de estas plataformas alimentan la visibilidad que tiene una marca en las respuestas de la IA. Si quieres aparecer más a menudo en ChatGPT, optimizar para YouTube y Reddit es parte del trabajo, no un proyecto separado del SEO tradicional. Dónde apareces fuera de Google determina ahora si apareces en él, y dentro de las herramientas de IA que se asientan sobre él.

Los marcos técnicos de SEO como el SEO semántico y la optimización de entidades están viviendo un resurgimiento a causa de la búsqueda con IA. En realidad, siempre han importado: la semántica y las entidades siempre han sido parte del funcionamiento de Google, pero no había mucho que hacer al respecto más allá de un SEO tradicional sólido. Pero la búsqueda con IA ha cambiado eso.

Un LLM construye su comprensión de tu marca a partir de la frecuencia con la que apareces en sus datos de entrenamiento y el contexto en el que lo haces. Las palabras, entidades y frases que aparecen junto a tu marca determinan lo que el modelo cree que eres y cuándo debería recomendarte.

Por ejemplo, Ahrefs tiene años de contenido antiguo en la web, guest posts y menciones, que nos describen de formas ligeramente diferentes. Eso crea confusión en un LLM, porque no hay un consenso claro sobre qué es Ahrefs o qué hace cuando tantas fuentes utilizan un lenguaje diferente.

Una parte importante del SEO moderno consiste en hacer que tus entidades sean consistentes en todo internet y prestar atención al contexto semántico en el que aparece tu marca.

(Y si eso suena algo complicado, no te preocupes: tenemos guías detalladas sobre búsqueda semántica y el knowledge graph si quieres profundizar.)

Con los modelos de IA agéntica, ahora es genuinamente posible automatizar el trabajo SEO real. Las búsquedas de agentes de IA para SEO han aumentado un 285 % interanual, y la razón es sencilla: las herramientas por fin han alcanzado el nivel de las expectativas.

Si todavía piensas en la IA como un simple chatbot sofisticado, considera esto: si crees que la IA puede refactorizar una base de código de 50.000 líneas, ¿por qué no podría escribir una entrada de blog o corregir un lote de enlaces internos? La tarea más compleja y estructurada es precisamente la que ya se está automatizando.

Esto es aún más cierto cuando introduces datos de SEO en el flujo de trabajo. Con algo como el MCP de Ahrefs o Agent A, puedes incorporar datos de SEO de primera clase en tus flujos de trabajo de IA y automatizar cosas que simplemente no podían automatizarse antes.

Acabamos de publicar una lista de automatizaciones de SEO creadas con Agent A. En resumen: el keyword research, la actualización de contenido, el enlazado interno, la auditoría de sitios y una larga cola de procesos rutinarios son ahora terreno libre. El trabajo que antes te comía la tarde es cada vez más algo que puedes delegar en un agente.

Todo profesional del SEO conoce el humilde archivo robots.txt. Ahora hay un nuevo archivo de texto en escena, llms.txt, y las búsquedas al respecto han aumentado un 154 % interanual. Lo incluyo aquí porque, sorpresa sorpresa, suelen ser los profesionales del SEO quienes reciben el encargo de implementarlo. Pero quiero ser directo sobre lo que dicen los datos.

llms.txt es un estándar propuesto que ningún proveedor importante de búsqueda con IA utiliza realmente. Como encontró nuestra investigación, el 28 % de los sitios publica ahora un archivo llms.txt, y el 97 % de esos archivos no fue recuperado ni una sola vez en un mes determinado. De la pequeña parte que sí fue leída, la mayoría de las solicitudes procedían de bots que no son herramientas de IA. Slackbot, el bot de previsualización de enlaces, recuperó archivos llms.txt con más frecuencia que PerplexityBot. Google ha afirmado claramente que el archivo no es necesario para aparecer en sus funciones generativas de IA.

Así que a estas alturas, llms.txt no aporta prácticamente ningún beneficio (e incluso conlleva cierto riesgo, ya que facilita mucho que los competidores rastreen tu sitemap). A las personas les gustan las cosas simples y concretas que pueden hacer para influir en procesos misteriosos como la visibilidad en IA, que es exactamente la razón por la que esto se ha extendido. Si alguien te está presionando para que añadas uno, envíale estos datos. Hay lugares mucho mejores donde invertir esa hora.

Una de las formas más efectivas de influir en la búsqueda con IA, e incluso en los resultados tradicionales de Google, ha sido publicar artículos de listas con los “mejores” (como “Las 10 mejores herramientas CRM”).

La investigación de mi compañero Glen Allsopp sobre las listas de los “mejores” que, de todos los tipos de fuentes citadas por ChatGPT y otros motores de búsqueda de IA, este formato era el más citado: aparecía en el 43,8 % de las fuentes de ChatGPT y en el 48,9 % de las AI Overviews.

Tiene sentido. Muchas consultas son comerciales, y los artículos de listas son inherentemente comerciales. Son genuinamente útiles en el proceso de compra, siempre que sean honestos y no estén sesgados. Pero los profesionales del SEO van a seguir siendo SEOs: muchas empresas han abusado de esto posicionándose en el número uno en listas de “mejores” publicadas en su propio dominio. En los datos de Glen, el 67,6 % de los SERPs de “mejor software” incluía una lista en la que el autor se colocaba a sí mismo en el primer puesto.

Ahora la táctica parece estar perdiendo fuerza. Como ha informado Lily Ray, las últimas actualizaciones de Google han golpeado duramente a los artículos «best» autopromocionales, especialmente en el sector SaaS. Cada vez más parece que Google podría estar utilizando estas listas pero dando crédito a los competidores mencionados en ellas, mientras ignora el posicionamiento propio del editor en su dominio.

Vale la pena tenerlo en cuenta si estás apostando por esta táctica: puede que no sea tan efectiva como antes y, sinceramente, espero que desaparezca.

La tendencia macro más importante que he visto en SEO es el declive de los sitios web puramente informativos, incluidos los sitios de afiliados. Google parece tenerla tomada con los sitios cuya única función es compartir información en lugar de vender un producto o apoyar un negocio real.

La razón no es misteriosa. Una vez que llegaron las AI Overviews y AI Mode, el contenido informativo quedó convertido en una materia prima. La mayoría de las consultas informativas pueden responderse ahora con una respuesta generada por IA, así que Google tiene pocas razones para enviar un clic a un blog puramente informativo.

Se puede ver en el tráfico. Cuando analicé una pequeña cesta de blogs informativos bien conocidos, descubrí que ahora se encuentran en aproximadamente el 28 % de su tráfico orgánico máximo, una caída de alrededor del 72 %. Una cesta de sitios de afiliados cuenta la misma historia, con una caída de aproximadamente el 66 % desde su pico.

A medida que el tráfico de búsqueda se secó, también lo hizo el entusiasmo: la demanda de búsqueda combinada de temas de marketing de afiliados ha vuelto a situarse en torno al 41 % de su máximo de 2023.

Si tu sitio existe únicamente para informar, estás compitiendo directamente con el motor de respuestas, y eso es un lugar difícil donde mantenerse.

Aquí está uno de los hallazgos más claros del SEO moderno: el mejor predictor de la visibilidad de una marca en la búsqueda con IA es la frecuencia con la que se menciona esa marca en la web.

Analizamos 75.000 marcas, y las menciones de marca en la web correlacionaron con la visibilidad en IA en un 0,66-0,71, con las menciones en YouTube situándose incluso más alto, en torno a 0,74. Cuanto más se hable de tu marca —en contextos relevantes y en múltiples lugares—, más probable es que aparezca en ChatGPT, AI Mode y las AI Overviews.

Esto ha revivido mucho interés en la construcción de marca de toda la vida. También coincide con la búsqueda tradicional. El volumen de búsqueda de marca es muy probablemente una señal que Google utiliza, porque que personas reales busquen tu marca por nombre es un indicador muy claro de si un sitio es legítimo o simplemente está construido para el SEO. Un sitio que nadie busca es fácil de desestimar.

Y esta es la respuesta natural a la tendencia anterior. Si Google se está alejando de los sitios que solo informan, los sitios que sigue recompensando son marcas: negocios que las personas buscan por nombre y que hacen algo más que publicar información.

Así que los profesionales del SEO están cada vez más intentando cultivar, hacer crecer y proteger su búsqueda de marca. Eso implica más que el SEO tradicional. Significa marketing de marca, publicidad, inversión en otros formatos y, en general, hacer el trabajo de que tu marca sea más visible en todo internet.

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