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Un estudio de Ahrefs en base a 82.000 webs analiza el diferente comportamiento de los usuarios procedentes de IA como ChatGPT.
Llevamos unos cuantos meses hablando del impacto que el ecosistema de herramientas de IA conversacional como ChatGPT, Perplexity o Gemini tienen sobre el tráfico de las webs. Un tema crucial para cualquier empresa, y del que hemos analizado distintos estudios, con distintas conclusiones. Incluso referentes del sector digital como Sam Altman o Sundar Pichai han hablado en repetidas ocasiones de ello.
Pero el campo de la inteligencia artificial evoluciona (muy) rápidamente, y cada día aparecen nuevos estudios que nos permiten ayudar a comprender cómo está cambiando el ecosistema. El último de ellos es obra de Ahrefs, una de las referencias mundiales en herramientas SEO, que ha arrojado luz sobre un fenómeno emergente: el tráfico generado por plataformas de IA.
Y sus conclusiones revelan un patrón de comportamiento de usuario sorprendentemente diferente al del tráfico de búsqueda tradicional.
El tráfico procedente de IAs es diferente al «tradicional»
El estudio, que analizó el tráfico de aproximadamente 82.000 sitios web entre mayo y junio de 2025, comparó métricas clave de comportamiento entre el tráfico de búsqueda procedente de Google, Bing, etc (incluyendo funciones de búsqueda con IA como Google AI Overviews), el tráfico de IA pura (el procedente de ChatGPT, por ejemplo) y el tráfico general. Los resultados son reveladores:
- Menos páginas por visita: Los usuarios que llegan desde plataformas de IA visitan, en promedio, 4 páginas. Esto supone 1,2 páginas menos que los visitantes procedente de motores de búsqueda y 1,5 páginas menos que el promedio general.
- Menor profundidad de navegación: Estos usuarios también visitan menos páginas por sesión, lo que indica que no «curiosean» tanto por el sitio. Los usuarios de IA visitan 2.27 páginas por sesión, frente a las 2,79 de los usuarios procedentes de buscadores y 2,99 de la media general.
- Más tiempo en el sitio, pero concentrado: A pesar de navegar por menos páginas, los visitantes de IA pasan más tiempo en el sitio (unos ocho segundos más). Es decir, su tiempo se concentra en unas pocas piezas de contenido específicas.
La interpretación de Ahrefs es que los usuarios de IA poseen una intención más clara. Estos usuarios han realizado su investigación previa a través de la misma IA y llegan al sitio con objetivos muy definidos y una idea precisa de lo que buscan, eliminando la necesidad de explorar más.
La paradoja del rebote y las conversiones
Uno de los datos más llamativos del estudio es la tasa de rebote. Los visitantes de IA tienen una tasa de rebote mayor (67,8%) que los usuarios de búsqueda (63,7%), y que el promedio general (62,4%). Este dato podría interpretarse como una señal de mayor exigencia; si el contenido no satisface sus expectativas de inmediato, se van.
Sin embargo, aquí reside la paradoja y el punto más relevante para los negocios: en un estudio anterior, realizado a partir de datos de su propia web, Ahrefs observó que, a pesar del mayor rebote, los visitantes de IA convierten a una tasa significativamente más alta. En su caso particular, las conversiones en su propia web desde el tráfico de IA fueron 23 veces mayores que las de los visitantes de búsqueda tradicional.
Este es un dato llamativo y que hay que coger con pinzas, ya que mientras que el resto de conclusiones mencionadas se refieren al análisis realizado de 82.000 webs, el dato de las conversiones procede exclusivamente del caso particular de ahrefs.com. En cualquier caso, un alto rebote combinado con altas conversiones podría indicar un comportamiento de «una sola vez»: el usuario de Ahrefs llega, encuentra rápidamente lo que necesita (o valida una información), realiza la acción deseada (la conversión) y se va.
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Hacia un nuevo tipo de usuario
Los hallazgos de Ahrefs recalcan que el tráfico de IA no es intrínsecamente «mejor» o «peor» que el tráfico de búsqueda, sino simplemente diferente. Su comportamiento apunta a usuarios con una intención muy específica y que posiblemente se encuentran en una etapa más avanzada del embudo de conversión.
Para los creadores de contenido y los profesionales del marketing, esto implica la necesidad de adaptar las estrategias:
- Contenido ultra-relevante y conciso: El contenido debe ser directo, preciso y satisfacer rápidamente la necesidad del usuario de IA para evitar el rebote.
- Optimización para la conversión: Dado su alto potencial de conversión, es crucial optimizar la experiencia en la página para facilitar la acción deseada (compra, registro, descarga, etc.).
- Redefinir la «calidad» del tráfico: Las métricas de engagement tradicionales pueden no ser el único o el mejor indicador de la calidad del tráfico procedente de IA. El verdadero valor podría residir en la efectividad de las conversiones, incluso con interacciones de menor duración o profundidad.
Fuente: www.marketing4ecommerce.net
