Buscar en Google ya casi no sirve

La AI Overview de Google dijo hace poco que unos astronautas se habían encontrado con gatos en la Luna¹. Sugirió añadir pegamento a la pizza para que el queso no resbale². Durante un tiempo, a principios de 2025, aseguró que seguíamos en 2024³. No son casos raros. Son síntomas de un problema mucho mayor que está desmontando sin hacer ruido la base económica de internet.

Mientras las tecnológicas se pelean por poner resúmenes con LLM en todas partes, los medios están perdiendo tráfico e ingresos a chorros. Las cuentas son brutales, las alucinaciones preocupan y los ingresos por publicidad, que se supone que mantienen a flote a los medios, caen.

Se han perdido $2 mil millones y subiendo

Las cifras son una barbaridad. Entre mayo de 2024 y mayo de 2025, los 500 medios más visitados del mundo perdieron más de 600 millones de visitas, al pasar de 2,3 mil millones a 1,7 mil millones⁴. Son 64 millones de visitas perdidas al mes de media, que se traducen en unos $2 mil millones de ingresos publicitarios menos⁵.

Las caídas de tráfico son constantes y graves. CNN perdió un 30%. Business Insider y HuffPost, un 40% cada uno.⁴ Pero el caso más duro es The Planet D, un blog de viajes que cerró tras perder el 90% de su tráfico cuando llegaron las AI Overviews, aunque probablemente no fue el único motivo del cierre⁶.

Esto no es un periodo de ajuste pasajero. Es un cambio estructural. Las búsquedas sin clic han pasado del 56% al 69% en solo un año⁷. Cuando Google muestra una AI Overview, los usuarios entran en las webs de los medios el 8% de las veces en lugar del 15%. Es una caída del 46,7% en la tasa de clics⁸.

La investigación de IAB Tech Lab lo dice sin rodeos: los medios sufren una “reducción del tráfico del 20-60% (hasta el 90% en los sitios de nicho)”.⁵ Para la mayoría, esa es la diferencia entre ser sostenibles y quebrar.

Los anuncios no arreglan lo que se llevan los LLM

Aquí es donde la economía se vuelve perversa. Supón que ChatGPT cumple sus planes de publicidad. Según el análisis de Incrmntal, “ChatGPT podría multiplicar sus ingresos entre 16,5 y 24,8 veces, hasta llegar potencialmente a $26 mil millones al año” con un modelo financiado por anuncios comparable al de Meta o Google⁹.

Suena genial hasta que te das cuenta de una cosa: los creadores del contenido original no reciben absolutamente nada.

La economía de los rastreadores lo cuenta bien. El análisis de Cloudflare muestra que la proporción de rastreos por visita referida de Anthropic es de 50.000:1. Por cada vez que Claude envía tráfico a un medio, ClaudeBot ya lo ha rastreado 50.000 veces. OpenAI está mejor, con 887:1, y Perplexity llega a 118:1, pero siguen siendo relaciones de extracción disfrazadas de simbiosis¹⁰.

Y hay más. El tráfico de entrenamiento supone el 80% del rastreo de los bots de IA.¹⁰ Estos bots ni siquiera fingen devolver tráfico. Se aspiran el contenido para construir modelos que reducirán todavía más la necesidad de visitar las fuentes originales.

Aunque ChatGPT llegue a esos $26 mil millones, los medios seguirán con el mismo problema: su contenido genera ingresos en otro sitio mientras su tráfico, y con él sus ingresos publicitarios, sigue desplomándose. El ARPU actual de ChatGPT es de $0,67, frente a los $5,12 de Google y los $3,38 de Meta. Sam Altman ha dicho abiertamente que “OpenAI pierde dinero con el plan de suscripción de $200 al mes.”⁹

El modelo de negocio de fondo es la extracción, no la colaboración.

Ni siquiera te dan información fiable

La ironía es que los LLM destrozan los ingresos de los medios y ni siquiera dan a cambio información exacta.

Los mejores modelos de 2025 (Gemini-2.0-Flash de Google, GPT-4o, Claude 3.5) logran tasas de alucinación de entre el 0,7% y el 2% en pruebas controladas¹¹. Parece aceptable hasta que los despliegas a escala en miles de millones de búsquedas.

Y esos son los modelos buenos. Falcon-7B-Instruct marca una tasa de alucinación del 29,9%: casi una de cada tres respuestas es incorrecta y se dice con total seguridad. El rendimiento por ámbito varía muchísimo: la información legal tiene una tasa de alucinación del 6,4%, mientras que el conocimiento general se queda en el 0,8%¹¹.

La investigación del SEI sobre la exactitud de los resúmenes con LLM señala que “La exactitud suele medir hasta qué punto las alucinaciones que produce el LLM” se alinean con el material de origen, y que la distancia suele ser considerable¹².

Las AI Overviews de Google se han convertido en un caso de estudio de equivocarse con aplomo. Además de los gatos lunares y el pegamento en la pizza, estos resúmenes aparecen en el 69% de las búsquedas y a menudo son lo único que ve el usuario. Si fallas entre el 1 y el 2% de las veces en miles de millones de consultas, estás contaminando de forma sistemática el ecosistema de la información.

La BBC ya lo aprendió por las malas cuando los resúmenes de notificaciones que generaba un LLM empezaron a soltar disparates. El 77% de las empresas dice que le preocupan las alucinaciones de la IA, según encuestas recientes, y hacen bien en preocuparse¹¹.

Estamos en una situación absurda. Hechos y alucinaciones se mezclan en un formato que parece de fiar, se sirven a usuarios que no tienen forma de distinguirlos, y los verificadores y periodistas de verdad pierden los ingresos que necesitan para producir contenido exacto.

Crear contenido se está volviendo inviable

Esto crea un círculo vicioso. Los medios que pierden entre el 25% y el 40% de su tráfico⁴ no pueden mantener la misma inversión en periodismo de calidad. Menos ingresos significan menos verificación rigurosa, menos reporteros especializados y más contenido barato.

Ese contenido barato pasa a ser los datos de entrenamiento de la siguiente generación de LLM, que alucinan todavía más, lo que reduce aún más la necesidad de visitar los medios, lo que reduce aún más sus ingresos. Es una espiral de muerte para la información de calidad.

Las cuentas no perdonan. 64 millones de visitas perdidas al mes multiplicadas por el ingreso publicitario típico por visita son millones que los medios no pueden reemplazar. Cuando Condé Nast, The New York Times, Gannett y Reddit apoyan la nueva iniciativa de Cloudflare para controlar los rastreadores, es porque ven adónde lleva esto¹³.

Los medios pequeños ya están cerrando. Los medianos recortan plantilla. Los grandes intentan desesperadamente negociar acuerdos de entrenamiento con las empresas de IA para recuperar una fracción de lo que pierden en tráfico. Nada de esto es sostenible.

IAB Tech Lab ha observado un aumento del 117% en el tráfico de bots, que satura la infraestructura de los medios sin aportar nada a cambio⁵. Los medios pagan ancho de banda y servidores para alimentar a bots que socavan directamente su negocio.

La salida que se propone

La intervención de Cloudflare es un comienzo. Su sistema Pay Per Crawl, que bloquea por defecto a los rastreadores de IA desde el 1 de julio de 2025, ya ha atraído a más de un millón de clientes. Su CEO, Matthew Prince, lo dijo claro: “Si internet va a sobrevivir a la era de la IA, tenemos que dar a los medios el control que merecen.”¹³

Roger Lynch, de Condé Nast, añadió que “el enfoque basado en permisos abre paso a nuevos modelos de negocio.”¹³ Eso es lo que hace falta: permiso real, compensación real, sostenibilidad real.

El marco de IAB Tech Lab propone varias soluciones: precios por rastreo, monetización basada en API de consulta e integración con Model Context Protocol. Son puntos de partida sensatos, pero exigen que las empresas de IA participen de buena fe.

Ahora mismo, los incentivos están al revés. Las empresas de IA pueden rastrear sin límite, entrenar modelos con el contenido de los medios, servir resúmenes que evitan que nadie haga clic y luego quizá, quizá, compartir una porción minúscula de los ingresos publicitarios que ni se acerca a compensar lo que los medios han perdido.

No es distinto de rastrear el texto de obras literarias o el guion de una película. Aunque la postura de Cloudflare en todo esto también podría verse como un intento de proteger sus propios intereses de negocio.

Más incomodidad

El modelo de negocio de internet nunca fue perfecto. Los banners y el juego del SEO trajeron sus propios problemas. Pero al menos había un intercambio de valor que funcionaba: los medios creaban contenido, los usuarios visitaban las webs, los anunciantes pagaban por la atención y el ciclo seguía.

Los LLM han roto ese ciclo. Extraen contenido a escala masiva (acuérdate de aquel 50.000:1), lo sintetizan en resúmenes de exactitud variable y los sirven en lugar de las fuentes originales. Los creadores originales reciben un 46,7% menos de tráfico y una sugerencia educada de que deberían dar las gracias por las migajas.

Esto no se sostiene. No puedes destruir el modelo de ingresos que financia el periodismo de calidad y esperar que el periodismo de calidad siga existiendo. No puedes entrenar modelos con el contenido de los medios y a la vez eliminar el negocio que paga ese contenido.

Mira The Sun o el Daily Mail, que fueron gigantes del periodismo británico y hoy son sombras de lo que fueron… pero probablemente no por culpa de la IA.

O las empresas de IA compensan de verdad a los medios por los datos de entrenamiento y la atribución, o acabaremos con un internet donde solo se crea el contenido capaz de sobrevivir sin tráfico y sin ingresos. Es una carrera hacia el fondo que termina con LLM entrenados con contenido cada vez peor, que dan respuestas cada vez menos fiables, para usuarios que ya no encuentran información exacta en ninguna parte.

Los 600 millones de visitas perdidas no van a volver. La pregunta es si vamos a construir un sistema que compense de verdad a quienes crean el contenido, o si vamos a mirar cómo se derrumba todo el ecosistema mientras las empresas de IA celebran el crecimiento de sus ingresos publicitarios.

Sé a qué resultado apostaría yo, y no es al optimista.

References

Footnotes

1. WION News, Google’s AI search under fire for falsely claiming Obama is Muslim, astronauts played with cats on Moon, May 2024 ↩

2. NBC News, Glue on pizza? Google’s AI faces social media mockery, May 2024 ↩

3. TechCrunch, Google fixes bug that led AI Overviews to say it’s now 2024, May 2025 ↩

4. Infactory, The Numbers Don’t Lie: Publishers Are Losing 25% of Their Traffic to AI Platforms, 2025 ↩ ↩² ↩³

5. IAB Tech Lab, LLM Framework, 2025 ↩ ↩² ↩³

6. IAB Tech Lab, Dude, AI ate my traffic, 2025 ↩

7. StanVentures, Similarweb: Zero-Click Searches Surge to 69% Since Google AI Overviews Launched, 2025 ↩

8. Pew Research Center, Google users are less likely to click on links when an AI summary appears in the results, July 2025 ↩

9. Incrmntal, LLM Advertising, 2025 ↩ ↩²

10. Cloudflare, AI crawler traffic by purpose and industry, 2025 ↩ ↩²

11. Multiple sources including web search data on LLM hallucination rates, 2025 ↩ ↩² ↩³

12. Carnegie Mellon University Software Engineering Institute, Evaluating LLMs for Text Summarisation: Introduction, 2025 ↩

13. Cloudflare, Cloudflare just changed how AI crawlers scrape the internet at large, 2025 ↩ ↩² ↩³