El nuevo escenario digital: de buscadores tradicionales a asistentes de IA

Adaptación estratégica ante el declive del SEO y la irrupción de la búsqueda con IA

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1. Diagnóstico de la situación actual

Descenso drástico del tráfico web:

Numerosos sitios están experimentando caídas significativas de visitantes provenientes de buscadores. Por primera vez en décadas, las búsquedas en navegadores están disminuyendo. Incluso Apple ha revelado que el tráfico en Safari cayó por primera vez en 22 años. Medios digitales como Jot Down han perdido más de un 35% de lectores en solo cinco meses de 2025jotdown.es. En general, hasta el 75% de las búsquedas no terminan en un clic hacia ninguna página webjotdown.es, ya que los usuarios obtienen respuestas sin abandonar el buscador.

Menor efectividad de SEO y SEM:

Las técnicas clásicas de posicionamiento en Google (SEO) y la publicidad en buscadores (SEM) están perdiendo eficacia. Google ha incorporado respuestas instantáneas generadas por IA (las llamadas AI Overviews) que se muestran antes que los enlaces orgánicos y anuncios. El resultado es que aunque una página esté bien posicionada o se invierta en Ads, la IA puede acaparar la atención del usuario, reduciendo los clics orgánicos y publicitarios. De hecho, un estudio de Ahrefs halló un descenso del 34,5% en la tasa de clics orgánicos cuando Google muestra resúmenes con IA en los resultados immwit.com. Al mismo tiempo, la sobreabundancia de contenidos digitales ha saturado a la audiencia: los costos por clic (CPC) suben mientras la efectividad de las campañas baja, haciendo que muchas estrategias que antes funcionaban ahora no rindan igual.

Pérdida de visibilidad y saturación de contenidos:

La competencia por la atención es feroz. Millones de páginas compiten por aparecer en buscadores, pero con las nuevas dinámicas, la visibilidad orgánica se ha desplomado. La mayoría de sitios ha visto reducciones de tráfico de al menos 20% en el último mes. Incluso aumentando el presupuesto en campañas, los resultados no mejoran proporcionalmente. Estamos ante un escenario de contenidos saturados y usuarios infoxicados, donde sobresalir se vuelve cada vez más difícil. Los medios han intentado soluciones tradicionales –más SEO, más publicaciones, presencia en todas las redes– pero “las viejas soluciones ya no sirven” jotdown.es. Jot Down resume esta frustración: “La web, tal como la conocíamos, está dejando de existir… Google responde con AI Overviews que resumen nuestras palabras sin necesidad de visitarnos… Cada vez más personas obtienen respuestas sin pasar por nuestras páginas. Como si estuviéramos de más”.

Auge de las respuestas directas con IA:

El hábito de “no buscar, sino preguntar” se extiende. Cada vez más usuarios formulan preguntas directamente a asistentes de IA como ChatGPT, Perplexity o el nuevo Google Bard/Gemini, en lugar de hacer búsquedas tradicionales. Estas IA generan resúmenes instantáneos en los motores de búsqueda (lo que Google denomina vistas previas con IA) que ofrecen la información solicitada sin que el usuario deba hacer clic en ningún resultado. Por ejemplo, Google ya muestra por defecto un resumen con IA en muchas consultas, restando protagonismo a los resultados clásicos. Asimismo, herramientas como Bing Chat o Perplexity entregan respuestas completas con datos extraídos de múltiples fuentes, muchas veces sin mostrar explícitamente las fuentes o enlaces a las páginas originales jotdown.es. Esto ha llevado a una “guerra por ser la respuesta de la IA, más que por el clic”. En resumen, el tráfico referenciado por buscadores está en declive porque las respuestas ahora llegan in-situ: el buscador o asistente contesta y el usuario no necesita navegar fuera de él.

En conjunto, el diagnóstico es claro: los medios digitales están viendo menos visitas, menos clics y menos ingresos a causa de estas nuevas dinámicas. El modelo tradicional de depender de Google para conseguir lectores se ha erosionado gravemente en muy poco tiempo. Como señala un artículo de Hipertextual, la irrupción de la IA conlleva amenazas como la pérdida de tráfico web, el colapso del modelo económico del contenido (menos clics = menos ingresos por publicidad y suscripciones) y la desaparición del contenido original por falta de incentivos. Nos encontramos, pues, ante una crisis estructural de la web abierta, en la que la inteligencia artificial está cambiando las reglas del juego de forma irreversible.

2. Hacia dónde se dirige el ecosistema digital

El ecosistema digital evoluciona aceleradamente hacia un paradigma dominado por la inteligencia artificial, con cambios profundos en cómo consultamos y consumimos información:

Hacia la desaparición del “modelo del clic”:

Se vislumbra un futuro cercano en el que la lógica de hacer clic en enlaces podría volverse secundaria. Ya hablamos de una “era sin clics”jotdown.es en la que los usuarios obtienen lo que necesitan sin tener que recorrer páginas web. Google está probando modalidades de búsqueda conversacional sin enlaces visibles (conocidas coloquialmente como SearchGPT). De hecho, Google ha anunciado un modo conversacional o “AI Mode” que transforma el buscador en un chat interactivo de pantalla completa, prácticamente sin mostrar la lista tradicional de enlacesarcintermedia.com. En ese modo, el usuario dialoga con la IA para profundizar en su consulta, en lugar de examinar resultados uno por uno. La consecuencia es que la navegación tradicional (ir saltando de un sitio a otro) se reduce drásticamente: el buscador se convierte en destino y no en puerta de entrada, rompiendo el esquema de la web abierta. Como resume el director de Jot Down, “Internet está terminando de convertirse en un lugar donde se clica poco… Los usuarios visitan Google o ChatGPT… y ahí se quedan. El sistema se ha montado para que no salga nadie”.

Nuevas lógicas de consulta basadas en prompts conversacionales:

La forma en que la gente busca información se está transformando. En lugar de teclear una frase de keywords, los usuarios formulan preguntas en lenguaje natural o instrucciones detalladas (prompts) a asistentes inteligentes. Esto supone que los algoritmos de búsqueda evolucionan para interpretar la intención detrás de la pregunta y generar una respuesta sintetizada, más que para devolver una lista de documentos. Las IA manejan consultas complejas dividiéndolas en subpreguntas, ofreciendo no solo hechos sino también contexto, consejos o explicaciones en tono conversacional arcintermedia.com. Para los editores de contenido, esto significa que las viejas tácticas de SEO centradas en palabras clave pierden relevancia. Las IA no “leen” páginas como lo hace un humano, sino que las analizan semánticamente: valoran la estructura clara, la coherencia y la profundidad temática en lugar de la repetición de keywords. En palabras de un informe reciente, “las IAs no escanean textos por palabras clave. Escanean por intención, estructura, calidad y profundidad”. Por eso, las consultas tipo prompt premian al contenido que responde directamente a la pregunta del usuario con claridad y concisión. Esta tendencia está dando paso a una disciplina emergente, la optimización para buscadores generativos o Generative Engine Optimization (GEO), orientada a que el contenido sea fácilmente “digerible” por las IA y figure en sus respuestas.

Transformación de los algoritmos y señales de autoridad:

A medida que integran IA, los motores de búsqueda están cambiando sus algoritmos de ranking. El tradicional algoritmo centrado en enlaces (PageRank) está cediendo protagonismo a nuevas señales de autoridad basadas en la marca y la fiabilidad. En las respuestas generativas, los asistentes tienden a citar o basarse en fuentes que consideran más confiables, aunque no siempre muestren el enlace. Esto implica que tener reputación de marca y reconocimiento es tan o más importante que los backlinks. Google, por ejemplo, sigue utilizando el ranking web para alimentar sus respuestas de IA (solo citará contenido bien posicionado en top 10), pero además los modelos de lenguaje aprenden qué dominios son reconocidos en ciertos temas. Las menciones de marca (aunque no sean enlaces clicables) empiezan a funcionar como una unidad de valor: se convierten en “enlaces implícitos” que refuerzan la autoridad de un sitio. Neil Patel, experto en marketing digital, señala que las menciones de marca y señales de autoridad aumentan las probabilidades de ser incluido en una respuesta de IA, de forma similar a como antes lo hacían los enlaces entrantes. En otras palabras, el foco se desplaza de conseguir clics a ganarse la confianza del algoritmo para que este decida incorporar la información de tu medio en sus síntesis. Además, vemos movimientos para dar más crédito a las fuentes: Microsoft Bing, por ejemplo, ha introducido un diseño de “atribución hacia adelante” donde el nombre y favicon del medio aparecen junto a la respuesta de IAimmwit.com, un reconocimiento de que la autoridad de la fuente importa para la experiencia de usuario.

Nuevos motores y modos autónomos de búsqueda:

Están surgiendo herramientas y funcionalidades que ejemplifican este cambio de paradigma. Uno de los desarrollos más disruptivos es la introducción del “Shop with AI Mode” en Google. Se trata de un modo de compra asistida por IA en el que el asistente puede realizar compras online de forma autónoma en nombre del usuario, desde la búsqueda del producto hasta el pago, sin que el usuario visite la web del comercio ni pase por un proceso de checkout tradicional. Este avance plantea la “muerte del checkout”: si la IA decide y ejecuta la compra antes incluso de mostrar la página del vendedor, el embudo de conversión clásico salta por los aires. En términos más generales, ya se vislumbran buscadores de nueva generación (integrados en asistentes tipo Siri, Alexa o automóviles inteligentes) donde la interacción es totalmente por voz o chat, y la noción de “resultado” es una acción o respuesta concreta, no una página web. Herramientas apodadas por algunos analistas como SearchGPT –interfaces de búsqueda basadas enteramente en IA conversacional– están en pruebas. OpenAI, por ejemplo, lanzó prototipos de búsqueda conversacional dentro de ChatGPTopenai.com. En estos modelos, el usuario delega en la IA no solo la búsqueda de información sino también la toma de decisiones: desde qué noticia leer hasta qué producto comprar o qué reserva hacer. Esto supone que el funnel tradicional (búsqueda → clic → navegación → conversión) se acorta a prompt → respuesta/acción. Para medios de comunicación, un escenario de “búsqueda autónoma” implica que muchas visitas indirectas desaparecerán a menos que el medio esté integrado como fuente en esas interacciones automatizadas.

En suma, el ecosistema se mueve hacia una búsqueda centrada en inteligencia artificial, conversacional y proactiva, donde la batalla ya no es por atraer clics, sino por ser referenciados por las IAs. El “ganador” será el contenido que, por su autoridad y calidad, las máquinas elijan para elaborar sus respuestas. Y en los ámbitos transaccionales, la IA podría intermediar completamente la relación con el usuario, redefiniendo cómo descubrimos y adquirimos bienes e información. Este panorama obliga a repensarlo todo: desde cómo medimos el éxito (ya no solo tráfico, también visibilidad en respuestas), hasta cómo estructuramos contenido y construimos marca en la era de SearchGPT.

3. Impacto en el modelo de negocio de los medios digitales

Para un medio como arabalears.cat, que depende de la publicación periódica de contenido y de su difusión para atraer lectores, los cambios descritos suponen un terremoto en su modelo de negocio. Los impactos principales son:

Caída de tráfico = caída de ingresos publicitarios:

Menos visitas significan menos impresiones servidas a los anunciantes. El modelo de publicidad digital (basado típicamente en CPM o CPC) sufre cuando la audiencia de la web se reduce. Muchos medios han visto descender sus ingresos por publicidad en línea a la par del tráfico. Según Hipertextual, la reducción de clics debido a la IA conlleva “menos ingresos por publicidad, afiliación o suscripciones” directamente. Un 40% menos de sesiones, como en el caso citado de Jot Downjotdown.es, puede traducirse en una bajada proporcional de la facturación publicitaria, a menos que se logre subir las tarifas (algo difícil en un entorno con menor demanda). Además, el tráfico de menor calidad o no trazable complica la venta de publicidad: algunas visitas provenientes de asistentes de IA no se registran correctamente en Analytics (al no pasar información de referencia)ahrefs.com, lo que dificulta demostrar el alcance real a los anunciantes. La incertidumbre sobre las métricas puede espantar a anunciantes tradicionales, reforzando un círculo vicioso de ingresos a la baja.

Menor efectividad de la inversión en contenidos SEO/SEM:

Hasta ahora, muchas publicaciones invertían en redactores SEO, optimización de palabras clave y campañas de SEM para ganar visibilidad en buscadores y redes. Con la disminución de tráfico orgánico desde Google y la menor relevancia de las SERPs, el retorno de esas inversiones se desploma. Los contenidos concebidos para atraer visitas de buscadores ahora pueden verse consumidos por la IA sin generar tráficojotdown.es. Es decir, el medio aporta su información pero no recibe ni la visita ni la notoriedad del usuario. Algunos medios se sienten como “fuente de entrenamiento para sistemas que no nos devuelven casi nada”jotdown.es. La consecuencia es un modelo perverso donde los medios corren con los costos de producción, pero terceros (las plataformas de IA) capturan el valor entregando la respuesta al usuario. Esto pone en jaque la justificación de seguir invirtiendo en según qué contenidos: por ejemplo, guías, tutoriales o noticias de servicio que antes traían tráfico constante ahora pueden tener un ROI negativo si la IA los usurpa.

Pérdida de visibilidad de marca y fidelización:

Con menos gente haciendo clic a la web, disminuye la exposición de la marca del medio ante el público. Muchos lectores podrían estar obteniendo información originada en arabalears.cat sin darse cuenta de la fuente, ya que la IA puede ofrecer el dato “pelado” o atribuirlo de forma poco prominente. Esto erosiona el proceso de construir reconocimiento y afinidad de marca. En el largo plazo, si la gente deja de visitar regularmente la página, se rompe el hábito y la relación con la audiencia. El medio pierde la oportunidad de ofrecer otros contenidos, promover suscripciones o generar comunidad con esos usuarios que ahora se quedan en la plataforma intermediaria. La lealtad a la marca se resiente cuando la interacción es suplantada por un tercero (el asistente virtual). Y sin una audiencia fiel, la capacidad de realizar ventas directas (de suscripciones, eventos, merchandising, etc.) o de sostener modelos de membership se desvanece.

Amenaza a la sostenibilidad a medio plazo:

Combinando todos estos factores –menos tráfico, menos ingresos publicitarios, menor visibilidad– el modelo de gratuidad financiado con anuncios y volumen de audiencia queda comprometido. Si esta tendencia continúa, medios regionales como arabalears.cat podrían enfrentar serias dificultades para sostener sus gastos operativos. De hecho, ya se observa un fenómeno preocupante: algunos editores empiezan a recortar la producción de contenido original porque no ven retorno (¿para qué “alimentar” a la IA gratis?). Esto genera un círculo peligroso: menos contenido original puede llevar a menor calidad o diversidad informativa, lo que a su vez resta diferenciación al medio. En el peor de los casos, podríamos ver cierres o consolidaciones de medios pequeños/medianos ante la imposibilidad de competir en este nuevo terreno. La editorial de Jot Down advertía que “los ingresos por publicidad seguirán bajando. El modelo de gratuidad masiva está muriendo. Y los medios que no se conviertan en marcas con sentido… desaparecerán”jotdown.es. En otras palabras, la supervivencia exigirá cambios profundos en la propuesta de valor y en las fuentes de ingresos.

Redistribución del poder hacia plataformas tecnológicas:

Otro impacto macro es que gran parte del poder de intermediación informativa se concentra aún más en unas pocas plataformas de IA. Si Google, OpenAI, Microsoft u otros controlan qué contenido se sugiere en las respuestas y cómo se monetiza, los medios quedan a expensas de sus políticas. Ya hemos visto movimientos como Google integrando anuncios directamente dentro de sus respuestas generativas de IA. Esto implica que podría apropiarse de la monetización (si Google responde con un párrafo tomado de arabalears.cat y junto a él coloca su propio anuncio, el clic que antes podía ir al medio ahora se queda en Google). El equilibrio de la “alianza” buscadores-medios se rompe: antes Google enviaba tráfico a cambio de indexar contenidos (el llamado contrato social de la webahrefs.com), pero si deja de enviarlo, los medios pierden incentivo para colaborar. Sin un marco nuevo (como pagos por contenido indexado, acuerdos de licencia, etc.), los medios verán cada vez menos beneficios en la relación con estos gigantes, afectando la economía global del periodismo digital.

En resumen, el panorama de negocio es preocupante: menos tráfico, menos ingresos por publicidad, más dependencia de terceros y riesgo de irrelevancia. La viabilidad de proyectos periodísticos digitales pasa a estar en entredicho si no se encuentran fuentes alternativas de valor. Como menciona Hipertextual, la IA plantea la amenaza de un “colapso del modelo económico del contenido” y hasta la “desaparición del contenido original” si no se corrige el rumbo. Pero, como veremos a continuación, también se abren oportunidades y estrategias de adaptación para aquellos medios que sean más ágiles e innovadores en su respuesta a este nuevo escenario.

4. Propuestas de adaptación estratégica

Frente a este desafío existencial, arabalears.cat (y medios semejantes) deben responder con estrategias audaces, disruptivas y orientadas a reconstruir su relevancia en un entorno dominado por la IA. A continuación, se presentan propuestas concretas de adaptación, fundamentadas en tendencias actuales y ejemplos de medios pioneros:

4.1 De SEO a GEO: reorientación al Generative Engine Optimization

La primera recomendación es pivotar la estrategia de contenidos desde el SEO tradicional hacia el GEO (Generative Engine Optimization). Esto implica optimizar el contenido no solo para motores de búsqueda clásicos, sino para ser comprendido, citado y destacado por las inteligencias artificiales. En la práctica:

En lugar de obsesionarse por palabras clave exactas, centrarse en cubrir temas con profundidad y claridad. Las IA valoran el contenido exhaustivo que responde a múltiples facetas de una pregunta. Por ejemplo, elaborar guides, informes o análisis que brinden contexto, datos y conclusiones bien estructuradas aumentará la probabilidad de que una IA seleccione fragmentos de nuestro contenido para sus respuestas.

Optimizar la estructura y formato de la información: usar apartados, listas, tablas y esquemas que faciliten la extracción de respuestas directas. Contar con resúmenes ejecutivos, definiciones destacadas, FAQ al final de los artículos, etc., ayuda a que el modelo identifique rápidamente el contenido relevante para ciertas consultas. En otras palabras, hay que escribir pensando en la IA como lector, anticipando qué partes de nuestro texto podrían servir para responder preguntas frecuentes.

Priorizar la claridad, precisión y verificabilidad en la redacción. Cualquier dato importante debe estar respaldado (con cifras o citas) para que la IA lo considere fiable. Un contenido confuso, ambiguo o puramente opinativo tiene menos posibilidades de ser tomado en cuenta por un algoritmo que busca hechos concretos y explicaciones bien delimitadas. Como aconseja un informe, “escribir contenido que las IAs quieran citar porque es claro, honesto y valioso”.

Adoptar herramientas de análisis inverso: por ejemplo, usar ChatGPT o Bard para testear nuestro contenido. Se le puede pedir al asistente: “¿Qué parte de este artículo sería útil para responder a [cierta pregunta]?” o “¿Qué contenido de [nuestro medio] citarías si te preguntan sobre X tema?”. Esto proporciona pistas para ajustar títulos, enriquecer secciones o añadir datos que incrementen la “citabilidad” de nuestros artículos.

En suma, GEO implica cambiar la mentalidad: ya no competimos por la posición #1 del buscador, sino por la posición cero dentro de una respuesta de IA. La tabla siguiente resume las diferencias entre la lógica SEO tradicional y la nueva lógica GEO:

Estrategia SEO tradicional (Web 2.0)	Estrategia GEO (Búsqueda con IA)
Optimizar para palabras clave y rankings en Google (SERPs). El contenido se crea pensando en cómo aparecer en los resultados de búsqueda orgánicos.	Optimizar para intención y claridad semántica. El contenido se crea pensando en cómo una IA podría utilizarlo para responder directamente preguntas del usuario.
Métrica de éxito: clics y tráfico web desde Google (CTR, visitas). Se busca atraer al usuario a la página.	Métrica de éxito: apariciones en respuestas de IA (impressions aunque no haya clic) y mención de la marca/fuente. La visibilidad puede darse sin que medie un clic.
Producción de muchos contenidos breves y optimizados para distintas keywords específicas (enfoque de volumen).	Producción de contenido más profundo y estructurado, que agregue valor único. Menos artículos pero más completos, que las IA prefieran resumir o citar por su calidad.
Autoridad medida en gran parte por backlinks (enlaces entrantes de otros sitios) y señales técnicas de SEO.	Autoridad medida también por menciones de marca y reputación. Importa estar referenciado positivamente en múltiples plataformas (prensa, redes, comunidades), aunque no sean enlaces directos. Las IA aprenden qué nombres son confiables en cada ámbito.
Optimización principalmente para algoritmos de indexación (ej: satisfacer a Googlebot con sitemaps, meta etiquetas, velocidad).	Optimización para modelos de lenguaje: uso de esquemas (schema markup), lenguaje natural, contexto adicional y datos estructurados que faciliten a la IA extraer conocimiento. Por ejemplo, marcar definiciones, pasos de un proceso o atributos de datos clave.

(Tabla: SEO vs GEO – Fuente: elaboración propia con datos de EmprendeAprendiendo y Neil Patel.)

Adoptar la filosofía GEO no significa abandonar por completo el SEO, sino evolucionar. Cabe destacar que para que las IAs consideren nuestro contenido, primero debemos aparecer en los resultados tradicionales (pues las respuestas de IA de Google se nutren de las páginas top 10 de la búsqueda clásica). Por lo tanto, seguir aplicando buenas prácticas de SEO (especialmente E-E-A-T: experiencia, conocimientos, autoridad, confianza) sigue siendo necesario. La novedad es que además debemos pensar en cómo ser útiles a las IA: escribir para dos públicos simultáneamente, humanos y algoritmos generativos.

4.2 Refuerzo de la autoridad de marca y las menciones en el ecosistema

En un escenario donde los enlaces tradicionales pierden peso, la marca del medio se convierte en un activo fundamental. La propuesta es invertir en construir una autoridad de marca sólida y reconocible, de modo que tanto los algoritmos como los usuarios asocien arabalears.cat con información de calidad en su nicho (noticias de Baleares, análisis en catalán, etc.). ¿Cómo lograrlo?

Presencia en narrativas relevantes y menciones cruzadas:

Hay que asegurar que la marca arabalears.cat aparezca mencionada en múltiples foros, plataformas y conversaciones online de calidad. Por ejemplo, participar en colaboraciones con otros medios o blogs, ser fuente citada en Wikipedia, en informes sectoriales, congresos o podcasts locales. Cuantas más menciones sin enlace (lo que a veces se llama linkless mentions) en contextos positivos tengamos, más “famoso” será nuestro dominio para los modelos de IA. Esto aumenta la probabilidad de que el modelo nos identifique como fuente autorizada cuando compile respuestas sobre temas que cubrimos. Neil Patel destaca que consolidar la marca resulta crítico: “La IA prioriza fuentes con historial… Estar presente en entrevistas, reseñas, comparativas o menciones en medios te hace más ‘citable’”.

Estrategia de branding consistente:

Más allá del contenido escrito, el medio debe proyectar una identidad clara y confiable. Esto incluye desde el tono editorial hasta la imagen corporativa. Una recomendación es desarrollar campañas de storytelling de marca, contando quiénes somos, qué misión tenemos y por qué nuestro periodismo es valioso. Esto fideliza a la audiencia (humana) y también envía señales de expertise y trustworthiness a los algoritmos (en línea con el concepto de E-E-A-T de Google). Por ejemplo, si arabalears.cat es conocido por su defensa de la cultura local y la información rigurosa, esas historias deben comunicarse en la web y redes. No se compite ya por clics… se compite por credibilidad, tal como señala la guía de Nave Nodriza. Un medio con personalidad definida y voz propia será más difícil de sustituir o diluir en el agregado impersonal de respuestas de IA.

Comunidades y embajadores de la marca:

Incentivar que otros hablen de nosotros. Una idea es crear un programa de embajadores o colaboradores que referencien nuestros contenidos en sus canales (por ejemplo, columnistas invitados que luego comparten en LinkedIn, o aliados en ámbitos académicos/culturales que nos citen). También es útil interactuar activamente en redes y foros, no solo para distribuir enlaces sino para aportar información bajo nuestro nombre. Si la gente ve a nuestros periodistas o a la cuenta oficial dando datos valiosos en Twitter, Reddit, Menéame, etc., esas menciones quedan asociadas a la marca. De hecho, Jot Down recientemente se alió con la comunidad de Menéame para construir una comunidad “contralgorítmica” donde sus artículos se discuten y comparten entre lectores fielesjotdown.es. El objetivo es que arabalears.cat sea referente en los temas que cubre; que cuando alguien piense en noticias de Baleares piense en nuestro medio, tanto si llega vía web, newsletter, redes o IA.

Relaciones públicas en la era de la IA:

Así como antes se hacía link-building, ahora debemos hacer mention-building. Por ejemplo, proponer a medios nacionales o internacionales colaborar en reportajes (que nos mencionen), o ser citados en artículos de terceros como expertos locales. También, si alguna noticia exclusiva nuestra es replicada por agencias o otros diarios, asegurar que nos acrediten. Incluso se puede considerar negociar con las plataformas de IA para obtener reconocimiento: por ejemplo, algunos grupos mediáticos están explorando acuerdos de licencia remunerada por el uso de sus contenidos en modelos de IA. Si bien arabalears.cat es un jugador más pequeño, podría unirse a alianzas de medios regionales para tener voz en estas conversaciones y defender la visibilidad de sus marcas en las nuevas interfaces.

En síntesis, la marca es el escudo y a la vez la espada en este entorno. Un medio con marca fuerte puede sobrevivir aunque bajen los clics, porque su reputación le atraerá seguidores por otras vías y le dará peso frente a las IA. Pensemos en medios como The Verge: han cultivado tanto su marca que los lectores los buscan directamente o los reconocen como fuente experta en tecnologíadigiday.com. Arabalears.cat debe aspirar a algo similar en su nicho: convertirse en sinónimo de información veraz en su ámbito, de modo que la audiencia y hasta los algoritmos “acudan” a él por confianza.

4.3 Contenido IA-friendly: preciso, estructurado y con valor único

Otra adaptación clave es producir el tipo de contenido que sea citable y útil para las IA, sin renunciar a la calidad periodística para humanos. Esto requiere ciertos cambios en la forma de concebir y presentar la información:

Información precisa y respaldada por datos únicos:

Las IA tienden a preferir fuentes que ofrecen datos concretos, cifras actualizadas, hechos verificables. Un camino es apostar por más periodismo de datos, investigaciones propias, encuestas locales, etc. Si arabalears.cat publica información que no se encuentra en ningún otro sitio (por ejemplo, un estudio socioeconómico de Baleares con datos nuevos), es más probable que ese dato único acabe apareciendo en respuestas generadas por IA cuando pregunten sobre ese tema. Además, esos contenidos diferenciales aportan valor a la audiencia y potencian la autoridad del medio.

Estructura clara y lenguaje conciso:

Como se mencionó, estructurar el contenido ayuda tanto al lector como a la IA. Es recomendable hacer uso intensivo de subtítulos descriptivos, viñetas, cuadros resumen, infografías y otros elementos visuales que organicen la información. Por ejemplo, en un reportaje sobre turismo, incluir una sección de “puntos clave” al inicio (bullets con las 3-5 ideas esenciales) puede lograr dos cosas: que el lector humano capte rápido la idea y que una IA identifique en esos bullets una respuesta lista para servir. Un caso de buenas prácticas lo vemos en medios como Hipertextual, que al tratar estos temas presenta listas claras de amenazas y oportunidades de la IA. Estructurar así nuestros artículos los hace más scanneables para modelos automatizados.

Storytelling atractivo y contexto humano:

Curiosamente, aunque escribimos para ser entendidos por IA, no debemos perder de vista el atractivo narrativo. Las IAs están mejorando en discernir calidad narrativa y originalidad. Un artículo con un enfoque original o una historia humana potente puede destacar sobre los típicos textos genéricos. Pensemos en crónicas o entrevistas en profundidad: es menos probable que una IA fabrique por sí sola ese contenido, por lo que valorará fuentes que lo tengan. Además, esos contenidos de storytelling refuerzan la conexión emocional con la audiencia (humana), creando lealtad. Como reflexionaba Jot Down: “si ya no hay que competir por visibilidad, tal vez podamos competir por relevancia… hacer menos, pero hacerlo con más verdad”jotdown.es. Es decir, enfocarse en contenido significativo, aunque llegue a menos gente, porque a largo plazo construye prestigio.

Facilitar la citabilidad y atribución:

Incluir referencias y fuentes en nuestros propios textos puede parecer contraproducente (porque enviamos tráfico fuera), pero de cara a la IA puede ser útil. Si en un artículo incluimos, por ejemplo, “según informe X de la Universidad Y”, la IA al procesarlo entiende mejor la fiabilidad del dato. Igualmente, incorporar metadatos estructurados (schema.org) para marcar personas, eventos, cifras, etc., ayuda a que las respuestas generativas extraigan trozos con contexto. Publicar en varios idiomas también podría ser beneficioso en un entorno global de IA: quizás ofrecer ciertas piezas bilingües (catalán/español o inglés) incrementa la probabilidad de ser citados en respuestas para diferentes audiencias.

En resumen, se trata de escribir pensando en aportar valor y claridad máximos, asumiendo que el contenido puede ser consumido fuera de nuestro sitio. Irónicamente, cuanto más útil sea nuestro contenido sin necesidad de contexto adicional, más probable es que termine incorporado en esas respuestas instantáneas. El reto es que esa utilidad redunde en reconocimiento para el medio, cosa que logremos vía las estrategias de marca mencionadas.

4.4 Diversificación de canales propios: newsletters, comunidad, audio y vídeo

Ante la caída del tráfico orgánico, es imperativo diversificar las vías por las que llegamos a la audiencia, reduciendo la dependencia de Google o las redes sociales tradicionales. Esto implica fortalecer canales propios y formatos alternativos:

Estrategia de newsletters y correo electrónico:

El email es un canal “clásico” pero muy eficaz para mantener un vínculo directo con lectores interesados. Crear una o varias newsletters temáticas (por ejemplo, un boletín diario de titulares de Baleares, u otro semanal de análisis en profundidad) permite que el contenido llegue directamente al buzón del usuario, saltándose intermediarios. Muchos medios están redescubriendo el poder del newsletter para fidelizar: desde The New York Times con sus múltiples newsletters especializadas, hasta Semafor, que se lanzó en 2022 con un fuerte énfasis en newsletters para distintas áreas geográficas. Para arabalears.cat, una estrategia podría ser convertir parte de su audiencia pasiva en suscriptores de correo, ofreciendo boletines gratuitos (y eventualmente premium) con valor añadido. Los newsletters tienen tasas de apertura rastreables y pueden incluir publicidad nativa o patrocinios propios, diversificando ingresos.

Construcción de comunidad y fidelización directa:

Esto abarca iniciativas como la creación de foros o grupos (en Facebook, Telegram, WhatsApp, Discord, etc.) donde la audiencia más fiel pueda interactuar con el medio y entre sí. Una comunidad activa reduce la dependencia de los algoritmos, porque genera tráfico recurrente por motivación intrínseca de sus miembros. Un ejemplo inspirador es el de 404 Media, un nuevo medio tecnológico fundado por periodistas, que ha apostado por crecer de forma auténtica y directa: utilizan TikTok e Instagram para llegar a públicos jóvenes de manera orgánicaniemanlab.org, organizan foros participativos sobre acceso a la información, e incluso han integrado los comentarios de redes federadas (Mastodon, Threads) en su propio sitio webdigiday.comdigiday.com. Todo esto apuntala una comunidad que no depende de Google para existir. En el caso de arabalears.cat, se podría pensar en relanzar su presencia en redes locales (grupos de Facebook de barrios, asociaciones culturales), en eventos presenciales (charlas, cafés con periodistas) o plataformas participativas donde los lectores puedan proponer preguntas y temas. La comunidad debe sentir que el medio es un punto de encuentro y no solo un emisor de noticias.

Audio y podcasts:

El consumo de audio digital sigue en auge, y representa un canal menos saturado por la intermediación de IA (de momento). Un podcast semanal o mensual de arabalears.cat en catalán, abordando los temas más importantes de Baleares con sus periodistas o invitados, puede atraer a un público fiel y generar un nuevo activo de contenido. El audio además posiciona a la marca en ecosistemas como Spotify, Apple Podcasts o iVoox, diversificando la visibilidad. Cabe destacar que los asistentes de IA tipo Alexa o Google Assistant a menudo ofrecen flashes de noticias en audio de medios específicos cuando se les pregunta – aquí podría estar una oportunidad de ser la fuente de noticias locales en catalán que esos asistentes reproduzcan. Además, el audio se presta a la monetización vía patrocinios distintos a los banners web.

Vídeo y multiplataforma:

Sin descuidar el texto, es útil explorar contenidos en formato vídeo breve para redes sociales (p.ej., resumen diario de noticias en 2 minutos para Instagram/TikTok), o streaming en directo de eventos noticiosos locales. Plataformas visuales pueden atraer a segmentos que ya no navegan webs. Importante: aprovechar esos vídeos para reforzar marca (logos, presentadores identificables) y dirigir tráfico a propiedades del medio. Un buen ejemplo es The Verge, que complementa sus artículos con videos explicativos en YouTube y redes, consolidándose como autoridad multimedia en tecnología. También Semafor utiliza un formato innovador escrito (dividiendo noticias en secciones de hechos, análisis, opinión) pero acompaña con presencia en eventos y videollamadas con suscriptores, creando así un ecosistema rico alrededor del contenido.

Canales en el fediverso y plataformas emergentes:

Dado que las grandes redes centralizadas (Facebook, X/Twitter) son cada vez menos fiables en alcancedigiday.com, conviene estar presentes en la nueva ola de redes descentralizadas. Por ejemplo, mantener una cuenta activa en Mastodon (en un servidor catalán o generalista) o en Threads, para ganar esos seguidores que migran a nuevas plataformas. Incluso, a futuro, explorar la federación del propio sitio web con protocolos como ActivityPub, de modo que los artículos se puedan seguir desde redes federadas directamentedigiday.comdigiday.com. Esto es algo en lo que The Verge y 404 Media ya están trabajando para “alcanzar lectores directamente sin depender de plataformas de tech giants”digiday.comdigiday.com. El beneficio de federar el contenido es crear un flujo donde comentarios y compartidos de redes externas aparezcan en nuestra web, manteniendo el vínculo con el lector aunque la interacción ocurra fuera de la página tradicional.

En definitiva, diversificar canales significa no apostar todo a la web abierta (que sabemos que se está erosionando) sino llevar nuestra propuesta informativa adonde esté la gente, con el mayor control posible sobre la relación. Cada suscriptor de newsletter, cada miembro de comunidad, cada oyente de podcast es un usuario que tenemos sin mediación algorítmica de terceros. Cuantos más de esos logremos, más resiliente será el medio ante los vaivenes tecnológicos.

4.5 Aprovechamiento inteligente de la IA en la producción, análisis y distribución

La IA no solo debe verse como amenaza; también ofrece herramientas para que los medios trabajen de forma más eficiente e innovadora. Algunas propuestas en este sentido:

IA como asistente en la redacción y curación:

Utilizar herramientas de IA generativa para tareas internas como resumir grandes documentos, transcribir entrevistas, proponer titulares optimizados, o incluso para traducir contenidos (por ejemplo, del castellano al catalán o viceversa, manteniendo calidad). El New York Times ya está adoptando herramientas internas de IA (“Echo”) para ayudar a sus periodistas a escribir resúmenes, obtener titulares SEO y generar preguntas de entrevistasemafor.comsemafor.com. Arabalears.cat podría implementar sistemas similares a escala apropiada: por ejemplo, un modelo entrenado con estilo periodístico catalán para sugerir entradillas o para extraer automáticamente las 5 W de una nota de prensa, acelerando la producción rutinaria y permitiendo a los periodistas enfocarse en el análisis profundo.

Monitorización de tendencias con IA:

Herramientas de análisis predictivo pueden ayudar a detectar qué temas emergentes interesan a la audiencia o están despuntando en las búsquedas (tanto en Google como en consultas a ChatGPT/Bing). Existen ya plataformas que analizan las preguntas populares en asistentes de IA. Incorporar esa inteligencia de mercado permitiría al medio anticiparse con contenido sobre asuntos que la gente aún no busca en Google, pero sí en foros o IA. Es la evolución del keyword research hacia el prompt research. Un ejemplo podría ser usar la API de OpenAI para ingresar preguntas frecuentes de la ciudadanía y ver qué responde (y si faltan fuentes locales en la respuesta, allí hay una oportunidad de contenido para nosotros).

Personalización de la distribución mediante IA:

Con menos tráfico general, hay que maximizar la relevancia para cada usuario. Mediante algoritmos de recomendación (propios o de terceros) podemos ofrecer contenidos personalizados en la home o en newsletters, aumentando el engagement. Incluso chatbots propios: ¿por qué no implementar en arabalears.cat un asistente conversacional entrenado con nuestros artículos, de modo que los visitantes puedan “preguntarle” sobre noticias pasadas o datos? Sería una forma de retener al usuario en nuestra plataforma con la misma comodidad de un ChatGPT. Algunos medios han experimentado con esto (por ejemplo, El País lanzó prototipos de chat sobre su archivo). Esto muestra proactividad e innovación de cara al usuario final.

Optimización de anuncios y suscripciones con IA:

En el terreno de monetización, se pueden usar modelos de machine learning para mejorar el rendimiento publicitario (p.ej., prediciendo qué tipo de contenidos convierten mejor para cierto tipo de anuncio, o segmentando mejor la audiencia). Y en suscripciones, IA para lead scoring: identificar qué lectores tienen más probabilidad de suscribirse o donar, y dirigirse a ellos con campañas personalizadas. La automatización inteligente de estos procesos puede ayudar a compensar la caída de ingresos unitarios con mayor conversión de los usuarios valiosos.

Control de calidad y detección de contenido plagiado por IA:

También la IA puede ayudar a los medios a proteger su contenido. Por ejemplo, empleando herramientas de rastreo que detecten dónde nuestro contenido está siendo reproducido sin permiso (quizá alimentando modelos) y así tomar acciones, o marcando nuestro texto con watermarks invisibles para identificarlo luego. Cloudflare y otros ofrecen soluciones para bloquear ciertos bots de IA que escanean sitios sin respetar políticas. Evaluar e implementar esos mecanismos técnicos sería una medida defensiva inteligente para no regalar valor sin contraprestación.

En resumen, se aconseja abrazar la IA en la redacción y el negocio, pero en nuestros propios términos. Usarla para amplificar la productividad y la creatividad de la redacción (no para reemplazarla, sino para elevarla) y para entender mejor a la audiencia. Los medios que combinan la excelencia humana (criterio editorial, investigación original) con la eficiencia de la máquina (automatizar lo automatizable, extraer insights de datos masivos) serán los que lleven ventaja. Es un terreno donde experimentar pronto es clave: como dijo el CEO de un medio innovador, “la inteligencia artificial llega para apretar y subir el nivel… nos queda insistir en lo que el ruido no puede replicar”jotdown.es. La IA puede encargarse del ruido; nosotros, de la sustancia.

4.6 Medios pioneros y ejemplos de adaptación

No estamos solos en este camino. Ya hay medios que, ante retos similares, han emprendido transformaciones valiosas de las que podemos aprender:

Jot Down (España):

Ante una caída brutal de tráfico atribuida a la IA, este magazine cultural respondió doblando la apuesta por la relevancia y la comunidad. En su editorial “Qué hacer cuando nadie nos busca”, Jot Down propone escribir para las personas más que para Google, centrarse en contenido atemporal y de calidad, aunque ello signifique menor volumenjotdown.es. Asimismo, han buscado alianzas con plataformas de nicho (Menéame) para mantener la conversación y construir una comunidad de lectores comprometidos, independientemente del algoritmojotdown.es. Su enfoque deja una lección: cuando los intermediarios fallan, queda la relación directa con quienes valoran tu contenido. Esto refuerza la idea de relevancia sobre visibilidad inmediata.

The Verge (EE.UU.):

Este medio tecnológico de Vox Media es un ejemplo de innovación en producto y distribución. The Verge llevó a cabo un rediseño completo de su web en 2022 con una filosofía de “alimentación en tiempo real” (Storystream) donde combinan sus artículos con contenidos agregados y comentarios breves, imitando una experiencia de red social dentro de su propio sitiodigiday.com. Además, están explorando la integración con el fediverso, haciendo que sus publicaciones puedan ser seguidas y comentadas desde plataformas descentralizadasdigiday.comdigiday.com. Esto muestra un camino audaz: convertir tu web en hub social y no depender tanto de Facebook/Twitter para la conversación. The Verge también mantiene presencia multimedia fuerte (podcasts, YouTube) y, según directivos de la industria, “está marcando el futuro para los medios” al buscar esas conexiones directas con el públicodigiday.com. Para arabalears.cat, emular en pequeña escala esa mentalidad (de ser dueños de tu distribución) puede ser muy beneficioso.

404 Media (EE.UU.):

Fundado en 2023 por ex periodistas de Vice, 404 Media es un caso interesante de modelo de negocio diversificado y enfoque en comunidad. En solo seis meses lograron ser rentablesniemanlab.orgniemanlab.org con un esquema que combina membresías de pago, donaciones, publicidad nativa, venta de merchandising e incluso eventos formativos (enseñan a hacer solicitudes FOIA)niemanlab.orgniemanlab.org. Su prioridad fue no depender de grandes inversores ni de volumen masivo, sino de una audiencia de calidad que apoya el proyecto directamenteniemanlab.org. Trabajan con una estructura de costes muy optimizada (sin oficinas, con multitareas)niemanlab.org y ponen énfasis en crecer de formas “auténticas”, adaptando el contenido a plataformas juveniles pero sin quemarse por estar en todas partesniemanlab.org. ¿Qué nos enseña 404? Que un medio pequeño puede sobrevivir y prosperar fidelizando a su nicho y diversificando ingresos creativamente. Arabalears.cat podría estudiar fórmulas de membresía o donación (ej. micropagos por artículo, o clubes de suscriptores con ventajas) para complementar la publicidad, además de considerar alianzas publicitarias inteligentes como las que 404 hizo con redes de anuncios éticosmarketingbrew.com.

Semafor (EE.UU./Global):

Lanzado en 2022, Semafor se posicionó como un medio global “transparente” con una propuesta editorial innovadora (separan noticias de opinión en sus artículos). Su adaptación digna de mención es la apuesta radical por newsletters y eventos. Semafor prácticamente inició con boletines por cada sección/mercado (África, Asia, tecnología, etc.), creando una base de lectores fieles que reciben directamente la información. También han experimentado con integración de IA en sus productos: recientemente implementaron Signals, una sección patrocinada por Microsoft donde sus periodistas curan noticias con ayuda de IA multilingüetheverge.comsemafor.com. Esto indica que incluso un medio nuevo ve la necesidad de usar la IA como aliada para extender su alcance (curan noticias en varios idiomas con menos esfuerzo humano). La lección aquí es doble: por un lado, ser “digital first” no basta, hay que ser “AI first” en cuanto a pensar cómo las nuevas tecnologías pueden amplificar la misión periodística; por otro, la transparencia y la diferenciación editorial de Semafor muestran que los lectores buscan marcas informativas con identidad clara en medio del ruido.

Otros ejemplos:

Medios como Wired o The Atlantic están incorporando en sus artículos notas aclaratorias cuando un texto fue editado o generado con ayuda de IA, como parte de códigos de ética transparentes. El Diario (España) y The Guardian han abogado públicamente por acuerdos con empresas de IA para proteger los derechos de autor de sus contenidos. Y en el terreno local, iniciativas como Jot Down (ya mencionada) o El Orden Mundial (medio español de análisis internacional) están monetizando vía suscripciones y cuñas en podcast, reduciendo su exposición a la volatilidad del tráfico SEO. Todo ello compone un mosaico de estrategias interesantes que arabalears.cat puede estudiar y adaptar.

Conclusiones

La transición de un ecosistema dominado por buscadores a otro liderado por asistentes de inteligencia artificial representa un cambio de paradigma histórico para los medios digitales. Los síntomas ya son evidentes: tráfico en declive, SEO menos relevante, ingresos en riesgo y una batalla emergente por integrarse en las respuestas generativas. Sin embargo, como se ha argumentado, este escenario no tiene por qué suponer el fin de los medios como arabalears.cat, sino su transformación.

El diagnóstico nos dice que el viejo juego se ha roto; las reglas de los últimos 20 años ya no aplican. Pero las propuestas presentadas –desde la adopción del Generative Engine Optimization, pasando por la revitalización de la marca y la comunidad, hasta la reinvención de canales y modelos de negocio– ofrecen un camino hacia la resiliencia. No será un camino fácil ni inmediato: requiere mentalidad abierta, experimentar y, sobre todo, valentía para romper con inercias. Implica, como decía Jot Down, “seguir escribiendo incluso cuando nadie nos busca” y construir relevancia genuina que trascienda a los algoritmosjotdown.es.

Arabalears.cat, con su fuerte identidad local y su compromiso con un periodismo de calidad en catalán, tiene la oportunidad de convertirse en un “refugio de pensamiento” en medio de esta vorágine digitaljotdown.es. La IA generativa puede quitar visibilidad, pero también nos desafía a elevar el nivel: a ser más creativos, más humanos y más imprescindibles para nuestra audiencia. Al final del día, el intermediario no es Google, ni ChatGPT: son las ganas de la gente de leernos. Si logramos conquistar esas ganas a través de contenido excepcional y una conexión auténtica con la comunidad, el medio seguirá teniendo un lugar insustituible, con o sin clics de por medio.

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