La búsqueda generativa cambia las reglas del juego - La búsqueda en IA (por ejemplo, ChatGPT, Gemini, Perplexity) genera resultados de respuesta en lugar de una lista de enlaces, lo que significa que las métricas tradicionales, como las conversiones de último clic, ya no captan plenamente el impacto comercial de este canal. En artículos anteriores, hemos mostrado en qué se diferencia la visibilidad en la IA del SEO clásico; ahora es el momento de ir un paso más allá y mostrar cómo medir la eficacia de dicha visibilidad en GA4 y otras herramientas.

Introducción

Para muchas empresas, los primeros meses de actividad en torno a la Búsqueda AI son una sorpresa: el tráfico está ahí, pero las ventas son pocas. En la práctica, la Búsqueda AI a menudo ayuda a tomar una decisión de compra antes de cerrarla en GA4. Por lo tanto, para informar sobre la eficacia es necesario configurar correctamente los KPI y los segmentos analíticos.

En este artículo hablamos de ello:

• cómo hacer un seguimiento preciso del tráfico con AI Search
• qué KPI son relevantes en qué fases del embudo
• cómo configurar GA4 para comprender mejor el impacto de la IA

Los informes GA4 estándar no son suficientes

GA4 muestra fuentes de tráfico, sesiones y transacciones. Sin embargo:

• AI La búsqueda a menudo inicia el interés y las decisiones de compra se toman en otro canal
• el tráfico procedente de modelos de IA puede clasificarse como "Directo" o "Remitido" sin una designación clara
• muchas conversiones relacionadas con la IA no se incluyen en el informe de atribución tradicional

En la práctica, la falta de ventas en los primeros meses no significa que no haya impacto de la IA, sino que indica que el no analizamos las métricas pertinentes.

Cómo identificar el tráfico de AI Search en GA4

La clave está en crear definiciones de tráfico dedicadas a la IA. He aquí los pasos prácticos:

1. Garantizar que las fuentes de IA estén correctamente etiquetadas

En GA4 merece la pena configurar canales personalizados en los que asignar tráfico de direcciones como:

• chat.openai.com
• chatgpt.com
• openai.com
• gemini.google.com
• perplejidad.ai
• grok.com

Con esto:

• el tráfico de IA no se confundirá con otros canales
• puede determinar más fácilmente la implicación de la IA en las rutas de los usuarios

2. Marcar acontecimientos específicos de las IAI

Crear eventos como:

gtag('event', 'ai_session_start', {source: 'AI Search'});
gtag('event', 'ai_engaged_session', {engagement_time_msec: ...});

Esto permite analizar las sesiones con más detalle que sólo por fuente.

3. Establecer segmentos

El segmento de "usuarios de IA" debería incluir:

• usuarios que han entrado al menos una vez desde una fuente de IA asignada
• usuarios que tuvieron interacciones específicas con AI Search (por ejemplo, sesiones de respuestas de chatbot)

Estos segmentos permiten:

• comparaciones del comportamiento de los usuarios de IA frente a otros
• análisis de sus vías de conversión

KPI que realmente cuentan

En el contexto de la búsqueda de IA, es útil pensar en los KPI de una manera multinivel:

KPI de nivel 1 - visibilidad

• número de sesiones con herramientas de IA
• usuarios únicos AI
• aumento de la cuota de la IA en las fuentes de tráfico

Objetivo: confirmar que la marca es reconocible y aparece en las respuestas de los modelos.

KPI de nivel 2 - calidad del tráfico

• tiempo medio de sesión
• visitas por sesión
• devoluciones en el sitio web

Finalidad: evaluar si los visitantes de AI Search están interesados en el contenido.

KPI de nivel 3: intención de compra

Antes de que se produzcan las transacciones, la intención debe ser evidente:

• entradas en las páginas de ofertas
• añadir a la cesta
• procesos de contratación en curso
• boletín de noticias / formularios de contacto

Objetivo: evaluar la disposición a comprar de los usuarios de IA.

KPI de nivel 4: ventas y atribución

Tras configurar la atribución según los modelos (por ejemplo, basado en datos), analice:

• transacciones asistidas por IA
• vías de conversión en las que la IA era uno de los pasos

Objetivo: evaluar la contribución real de la IA a los ingresos.

Cómo configurar GA4 paso a paso

A. Segmentos y exploraciones

Crea exploraciones como "Rutas de conversión" en las que analices:

• usuarios que empiezan con sesiones de IA
• tiempo de conversión
• número de interacciones a lo largo de la ruta

B. Definiciones de conversiones auxiliares

No se limite a las transacciones, establecidas como conversiones, por ejemplo:

• acceder a la página del producto
• CTA "contacto
• descargar PDF
• suscripción al boletín

Esto permite extraer señales de intención antes que a la llegada.

C. Atribución multicanal

Compara resultados:

• en el modelo del último clic
• en un modelo basado en datos o en el tiempo

Esto mostrará con qué frecuencia la IA "ayuda" en las rutas de compra.

Ejemplo de evento en GA4

A continuación se muestra un ejemplo de un evento que puede añadir para realizar un mejor seguimiento de las sesiones de IA:

<script async src="https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=G-XXXXXXX"></script>
<script>
  window.dataLayer = window.dataLayer || [];
  function gtag(){dataLayer.push(arguments);}
  gtag('js', new Date());

  // GA4 Estándar
  gtag('config', 'G-XXXXXXX');

  // Evento de sesión de IA
  gtag('event', 'ai_session_start', {
    event_category: 'AI Search',
    event_label: 'AI Session'
  });
</script>

Un acontecimiento de este tipo permite la segmentación y el análisis posteriores.

PREGUNTAS FRECUENTES

¿Es posible atribuir claramente las ventas a ChatGPT o a otro modelo de IA?
No de forma totalmente determinista. La búsqueda por IA actúa muy a menudo como un canal para iniciar o apoyar una decisión de compra. Por lo tanto, los modelos de atribución, el análisis de rutas y las conversiones asistidas, no solo el último clic, son clave.

¿Por qué el tráfico procedente de la IA suele ser de alta calidad pero de baja conversión directa?
Porque los usuarios utilizan la IA principalmente en la fase de investigación, comparación y formación. Se trata de la fase superior e intermedia del embudo, no del momento en que se finaliza la transacción.

¿Cómo distinguir el tráfico valioso de la IA de los clics accidentales?
Analizando: el tiempo de participación, el número de páginas vistas por sesión, los retornos de los usuarios, las transiciones a las páginas del listado y el uso de los motores de búsqueda. Las sesiones por sí solas no son un indicador suficiente.

¿Es GA4 suficiente para medir la búsqueda de IA?
GA4 es una buena base, pero en la práctica merece la pena complementarla con: auditorías de las respuestas del modelo de IA, seguimiento de la visibilidad de la marca en las respuestas, pruebas de consultas y herramientas de seguimiento de la visibilidad de la IA.

¿Cuánto tiempo necesita medir los datos para sacar conclusiones empresariales?
El periodo mínimo razonable es de 3-4 meses. Las conclusiones más estables sobre el impacto en las ventas suelen darse en un horizonte de 4-6 meses.

¿La falta de ventas al cabo de 3 meses significa que el canal no funciona?
No. Si el número de sesiones aumenta, la calidad del tráfico mejora y se producen microconversiones, el canal está en proceso de crear influencia. El problema es la falta de estas señales más que la falta de la transacción en sí.

¿Qué microconversiones son mejores para el análisis del tráfico con IA?
Los más comunes: acceder a páginas de productos y ofertas, añadir a la cesta de la compra, iniciar un proceso de pago, rellenar un formulario, suscribirse a un boletín, descargar material.

¿Puede la búsqueda IA canibalizar el SEO o las campañas de pago?
Puede cambiar su cuota en las vías de conversión, pero la mayoría de las veces funciona de forma complementaria. En los informes multicanal, suele verse que la IA inicia las visitas y el SEO o el directo las cierran.

¿Cómo se informa del impacto de la IA a la dirección o al cliente si aún no hay ventas?
A través de cuatro bloques:

1. visibilidad
2. calidad del tráfico
3. intención
4. impacto en las vías

Estos informes muestran la tendencia y el potencial empresarial, no sólo el resultado financiero.

¿Merece la pena crear cuadros de mando separados para la búsqueda de IA?
Sí. Un cuadro de mando independiente permite seguir la dinámica del canal sin el "ruido" de otras fuentes y facilita la comunicación de los efectos dentro de la organización.

¿Cómo se comprueba si las ventas fuera de línea o B2B se apoyan en la IA?
A través de: preguntas en formularios ("¿cómo ha llegado hasta nosotros?"), análisis de las primeras visitas a GA4, correlación de la visibilidad en AI con el número de consultas.

¿Tienen sentido las campañas publicitarias con el creciente papel de la búsqueda por IA?
Sí, pero su papel está cambiando. A menudo asumen la función de cerrar la demanda que antes generaban el SEO y la búsqueda de IA.

Glosario

Búsqueda AI - Un modelo de búsqueda basado en la IA en el que el usuario recibe respuestas directas generadas por modelos lingüísticos (por ejemplo, ChatGPT, Gemini, Perplexity) en lugar de la clásica lista de enlaces.

GEO (Optimización Generativa de Motores) - Un conjunto de acciones para aumentar la visibilidad de la marca, el producto y el contenido en las respuestas generadas por modelos de IA.

AEO (Optimización de motores de respuesta) - Optimización de contenidos para sistemas que responden a las necesidades del usuario (motores de búsqueda, asistentes de voz, chatbots) con el fin de ofrecer respuestas inequívocas y fácilmente citables.

Visibilidad de la IA -El nivel de presencia de la marca, el producto o el contenido en las respuestas de los modelos de IA, independientemente de si el usuario hace clic en el enlace.

Cita AI / Cita AI - Situación en la que un modelo de IA invoca una marca, un dominio o un contenido como fuente de información en su respuesta.

Búsqueda sin clics - Consultas en las que el usuario recibe una respuesta sin tener que ir al sitio web. En AI Search, este es el modelo de interacción dominante.

Microconversiones - Acciones del usuario que indican su interés por una oferta pero que aún no constituyen una venta, por ejemplo, ir a la página de un producto, suscribirse a un boletín, descargar material o iniciar un proceso de pago.

Conversiones asistidas - Transacciones en las que un canal (por ejemplo, AI Search) apareció en la ruta del usuario pero no fue el último clic.

Atribución multicanal - Un modelo para atribuir el valor de las ventas a diferentes puntos de contacto entre el usuario y la marca (por ejemplo, búsqueda de IA, SEO, publicidad, directa), en lugar de atribuir la totalidad a una única fuente.

Atribución basada en datos - Modelo de atribución en GA4, que utiliza datos y algoritmos para determinar la contribución real de los canales individuales a la conversión.

Intención del usuario - Etapa y finalidad de la consulta del usuario, por ejemplo, informativa (investigación), comparativa, transaccional. En la búsqueda de IA predominan las consultas informativas y de asesoramiento.

La voz en la IA - Cuota de marca de las respuestas generadas por IA en comparación con los competidores para un conjunto específico de consultas.

Ruta de conversión - La secuencia de interacciones del usuario con la marca antes de que se ejecute el objetivo (por ejemplo, IA → SEO → directo → compra).

Último clic - Un modelo de atribución que atribuye todo el valor de una conversión a la última fuente de entrada, lo que en el caso de la búsqueda de IA subestima muy a menudo su impacto real.

Fuentes

Métricas de búsqueda de IA que realmente importan - análisis de KPI clave para la visibilidad en los resultados generativos y su impacto en las conversiones.

Métricas GEO: KPI para la visibilidad competitiva - descripción de las métricas de visibilidad generativas que difieren de las métricas SEO clásicas.

Seguimiento del éxito de la visión general de la IA - análisis de las métricas relacionadas con la presencia de resúmenes de IA y su impacto en el comportamiento posterior del usuario.

Medir el éxito en la búsqueda de IA: métricas que importan - revisión de métricas como la cuota de voz, la frecuencia de citas y la presencia en instantáneas de la IA.

Optimización de motores de respuesta (OEM) - un debate enciclopédico sobre el concepto de OEA, estrechamente relacionado con la optimización en el marco de la búsqueda IA.

Google Analytics - documentación general de la herramienta analítica que utilizamos como base para medir los KPI.

Blog de Semly.ai - búsqueda de IA y materiales de visibilidad: otros artículos sobre estrategias de visibilidad en modelos de IA.

Compartir:

Copiar enlace