Cómo ha impactado AI Overviews en el tráfico web de medios en España
[ESTUDIO]
En Laika queremos conocer a fondo cómo ha impactado el lanzamiento de AI Overviews en Google a partir del 26 de marzo, por eso hemos realizado un análisis detallado del impacto en datos de tráfico y visibilidad en sitios web de noticias en España
Índice de Contenidos
TL; DR: haz clic para leer las conclusiones
Metodología y objetivos
Para el estudio, seleccionamos diferentes sitios web de medios para evaluar el impacto de AI Overviews de Google.
Los objetivos que perseguimos con este análsiis son:
- Cuantificar la relación entre % AI Overviews y páginas vistas: Determinar si existe correlación estadísticamente significativa y su magnitud
- Evaluar el impacto específico de cada evento: Separar los efectos de los distintos eventos (AIO, Core Update y Spam Update) en la medida de lo posible
- Identificar patrones por sitio web individual: Detectar heterogeneidad, ¿hay ganadores y perdedores claros?
- Comparar medios vs otros sectores: Usar grupo de control para determinar si hay efectos sectoriales específicos
- Proporcionar recomendaciones estratégicas: Traducir hallazgos estadísticos en insights accionables para medios digitales
Limitaciones
- Tamaño muestral limitado: Reduce poder estadístico, especialmente para detectar efectos pequeños.
- Diseño observacional: Permite identificar asociaciones pero no causalidad definitiva. No podemos descartar variables confusoras no medidas.
- Eventos temporalmente próximos: Dificulta separación completa de efectos. Los impactos pueden ser acumulativos o interactivos.
- Métricas de tráfico heterogéneas: Requiere normalización. PV incluye todas las fuentes, no solo orgánico.
- Despliegue progresivo de AIO: No es un «switch» instantáneo sino un rollout gradual (0% → 30% en 6 meses) lo que complica la identificación del punto de impacto.
- Dependencia temporal: Observaciones del mismo sitio en meses consecutivos no son independientes, viola el supuesto de independencia de algunos tests.
- Confusores potenciales no controlados: Estacionalidad, cambios internos de webs (rediseños, estrategia de contenido), eventos externos (elecciones, eventos deportivos), cambios en comportamiento de usuarios.
- Un solo mes post-Spam Update: Solo septiembre captura el efecto de Spam Update, puede ser atípico, temporal, o influido por estacionalidad.
- Tráfico total vs orgánico: PV mide TODO el tráfico, AIO impacta principalmente orgánico, puede enmascarar efectos.
- Muestra de conveniencia: 12 medios no son una muestra aleatoria de todos los medios españoles. Generalización limitada.
Por eso este es un estudio observacional, no experimental. Permite identificar asociaciones y correlaciones, pero no establecer causalidad definitiva. Las conclusiones deben interpretarse considerando esta limitación.
Recopilación de datos, métricas clave y categorización
Se ha utilizado como base la lista de sitios con más tráfico mes a mes proporcionada por GFK, quedando como sitios finales:
| 20minutos.es |
| abc.es |
| elconfidencial.com |
| elespanol.com |
| elmundo.es |
| elpais.com |
| huffingtonpost.es |
| infobae.com |
| lavanguardia.com |
| okdiario.com |
| eldiario.es |
| larazon.es |
Por otro lado, también hemos clasificado por temáticas la visibilidad de cada sitio para tener una forma de analizar por temas, aunque sea a nivel de visibilidad y no de tráfico (no disponemos de datos de tráfico desglosados por temas):
| Política e Internacional |
| Deportes |
| Sociedad y Actualidad |
| Economía y Negocios |
| Tecnología y Ciencia |
| Cultura y Entretenimiento |
| Estilo de vida |
| Opinión y Análisis |
Se han tenido en cuenta las fechas de tres eventos principales:
|
Evento |
Fecha |
Duración |
Mecanismo de impacto |
|
AI Overviews (AIO) |
26 marzo 2025 |
Progresivo y permanente |
Respuestas IA en SERPs que pueden capturar clicks antes de llegar a sitios web |
|
Core Update |
30 junio 2025 |
16 días (hasta 16 julio) |
Actualización algoritmo Core que puede alterar rankings orgánicos |
|
Spam Update |
26 agosto 2025 |
26 días (hasta 21 sept) |
Actualización anti-spam que puede penalizar sitios con prácticas manipulativas |
El gran desafío radica en que los tres eventos están temporalmente muy próximos (3-5 meses entre ellos). Sin duda esto dificulta la separación completa de sus efectos individuales.
Abordamos múltiples técnicas estadísticas para tratar de resolver este reto.
Por último, se ha añadido un grupo de sitios web a modo de control, de un sector diferente para poder comparar fuera del sector medios.
En total contamos con 10 sitios de temática variada (ecommerce, servicios, formación) con datos de:
– Visibilidad, keywords y AIO, procedente de SISTRIX
– Sesiones orgánicas, procedentes de Google Analytics 4.
Para comparaciones válidas de métricas diferentes se aplicaron métodos de normalización que convierten valores absolutos en métricas relativas comparables: (1) Índice Base 100, (2) Transformación logarítmica, (3) Tasas de crecimiento.
Datos de páginas vistas de GFK
Los datos utilizados de GFK se limitan a:
– Páginas vistas por cada dominio
– Datos mensuales de enero a septiembre
Índice de Visibilidad de SISTRIX
El Índice de Visibilidad SISTRIX lleva más de 15 años establecido en la industria SEO como una métrica que refleja cómo de visible es un dominio en las páginas de resultados orgánicos de un país.
Su cálculo se realiza mediante el rastreo de 1 millón de palabras clave en España, a las que se añaden cálculos basados en la ponderación de su volumen de búsqueda, su nivel de competencia, la probabilidad de clic esperada y con estos criterios se genera un número de visibilidad que se otorga a cada dominio o url, para poder compararlo con otras webs.
Puedes leer más sobre su cálculo: https://www.sistrix.es/indice-de-visibilidad/calculo
A pesar de las limitaciones que puedan existir por representar sólo una muestra de cada sitio web y de cada sector, esta métrica sigue siendo la mejor forma de identificar cambios en la visibilidad orgánica en los casos en los que no dispongamos de otros datos.
Por último, la visibilidad orgánica (basada en los rankings) no debe confundirse con los datos recogidos por Google Analytics o Google Search Console, ya que la visibilidad es previa a los clics o visitas, por lo que el estudio se centra en la visibilidad y los rankings, más allá del impacto de perder o ganar visibilidad en el tráfico final de un sitio.
Los datos usados de SISTRIX son:
– Indice de visibilidad a nivel dominio y a nivel de Temática (mediante expresiones regulares), mes a mes.
– Recuento de palabras posicionadas en total por cada dominio y Temática, mes a mes
– Recuento de palabras AIO en total por cada dominio y Temática, mes a mes
– Recuento de palabras top 10 por cada dominio y Temática, mes a mes
– Cálculo de % AIO y % Top, basado en los datos anteriores.
Herramientas y modelos utilizados
- Estadística descriptiva: media, desviación estandar, coeficiente de variación, percentiles, mínimos y máximos, cambios porcentuales
- Test de Hipótesis de muestras independientes: t-test de Welch
- Análisis de correlación: Pearson, Spearman
- Regresión lineal múltiple
- Métodos de Normalización para Comparación de grupos
- Se ha combinado el uso de Python y R para llevar a cabo los análisis y las visualizaciones.
Resumen de los datos utilizados
sitios únicos analizados
Temáticas analizadas
data points
Eventos analizados
¿Cuál es el impacto global de AI Overviews en el tráfico de los sitios web de medios?
Puntos clave
- Los medios crecen 2.6 puntos menos que otros sectores tras AIO, enfrentando 3.2x más exposición (20.5% vs 6.4% de keywords con AIO)
- Correlación negativa confirmada (-0.189): a mayor porcentaje de keywords con AI Overviews, menor crecimiento relativo del tráfico
Clave 1: Divergencia de trayectorias
Los medios digitales crecen un 6.7% mientras que otros sectores crecen un 3.9% tras el lanzamiento de AIO. Aunque ambos crecen, la diferencia de 2.6 puntos indica que los medios están perdiendo competitividad relativa en el ecosistema digital.
Clave 2: Exposición 3.2x mayor
Los medios enfrentan AI Overviews en el 20.5% de sus keywords, comparado con solo 6.4% en otros sectores. Esto significa que 1 de cada 5 búsquedas que tradicionalmente llevaban tráfico a medios, ahora son respondidas directamente por Google.
Clave 3: Correlación negativa confirmada
Existe una correlación de -0.189 entre el porcentaje de keywords con AIO y el crecimiento del tráfico. En términos simples: a mayor exposición a AIO, menor crecimiento relativo, validando que AIO captura clicks antes de llegar a los sitios.
¿Cómo varía el impacto entre los distintos medios?
Puntos clave
- Polarización extrema: rango de -44.6 a +45.8 puntos (90.4 pts de diferencia) – no existe término medio, solo ganadores (58%) y perdedores (42%)
- Los ganadores comparten ADN: contenido original, análisis profundo, menor exposición a AIO, marca consolidada y diversificación temática estratégica
Clave 1: Polarización extrema
El rango de impactos va de -44.6 a +45.8 puntos (90.4 puntos de diferencia). No existe un «término medio»: 58% de medios son ganadores que crecen, mientras 42% son perdedores con caídas significativas. Es todo o nada.
Clave 2: Los ganadores comparten ADN
Los medios con mejor desempeño tienen: contenido original y exclusivo, análisis profundo sobre noticias cortas, menor exposición a keywords con AIO, y marca consolidada con tráfico directo. No es suerte, es estrategia.
Clave 3: La calidad protege
Los 5 medios que más crecieron (elconfidencial.com +45.8, eldiario.es +24.7, elmundo.es +17.2) tienen en común una apuesta por periodismo de investigación y contenido diferenciado que AIO no puede replicar. La calidad editorial es el mejor escudo.
¿Cómo varía el impacto entre las distintos temáticas?
Puntos clave
- Tecnología y Ciencia (-29.0%) es la temática más devastada, seguida de Opinión (-21.5%) y Estilo de Vida (-19.7%) – las que responden «preguntas rápidas» son más vulnerables
- 6 de 8 temáticas caen >10% en visibilidad: no es problema aislado, es reconfiguración estructural de cómo Google distribuye tráfico informativo
Clave 1: Tecnología en crisis
Tecnología y Ciencia (-29.0%) es la temática más devastada, seguida de Opinión (-21.5%) y Estilo de Vida (-19.7%). Las temáticas que responden «preguntas rápidas» o proveen «datos factuales» son las más vulnerables porque AIO puede sintetizar esas respuestas directamente.
Clave 2: Economía y deportes resisten
Economía y Negocios (-3.7%) y Deportes (-5.2%) son las temáticas más resilientes. ¿Por qué? Requieren análisis contextual profundo, datos en tiempo real actualizados, y opinión experta que AIO aún no puede igualar con confianza.
Clave 3: 6 Temáticas en zona crítica
6 de 8 temáticas analizadas tienen caídas superiores al 10% en visibilidad. Esto no es un problema aislado de una o dos áreas: es una reconfiguración estructural de cómo Google distribuye el tráfico hacia contenido informativo en general.
¿El impacto se distribuye igual entre distintos sectores?
Puntos clave
- Contenido informativo 3.2x más expuesto que transaccional (20.5% vs 6.4% keywords con AIO) – Google responde directamente preguntas informativas pero envía tráfico a sitios con intención comercial
- Impacto 1.7x mayor en medios (diferencia de 2.6 puntos): el modelo de negocio basado en tráfico orgánico informativo está bajo presión estructural permanente
Clave 1: Contenido informativo vs transaccional
Los medios digitales (contenido informativo) enfrentan 3.2x más exposición a AI Overviews que sectores transaccionales (e-commerce, servicios). Google confía más en responder preguntas informativas directamente, pero aún envía usuarios a sitios cuando hay intención de compra.
Clave 2: Impacto 1.7x mayor en medios
La diferencia de impacto es 2.6 puntos entre sectores, lo que representa un efecto 1.7 veces mayor en medios digitales. Esto confirma que el modelo de negocio basado en tráfico orgánico informativo está bajo presión estructural, no coyuntural.
Clave 3: El Futuro del periodismo debe evolucionar
Con el 20.5% de keywords ya capturadas por AIO (y creciendo), los medios no pueden depender indefinidamente de Google. La diversificación hacia suscripciones, tráfico directo, newsletters, podcasts y comunidades no es opcional: es supervivencia estratégica.
¿Existen efectos diferenciados en los impactos por Updates de Google?
Puntos clave
- Core Update (+5.4 pts) vs Spam Update (-11.5 pts): efectos opuestos y estadísticamente diferentes (p=0.012) que demuestran la complejidad algorítmica de Google
- Solo 1 de 12 medios resistió el Spam Update: 11 medios cayeron durante agosto-septiembre, revelando un filtro anti-spam excesivamente agresivo
Clave 1: Dos caras de la moneda
El Core Update (junio-julio) generó un rebote positivo de +5.4 puntos, con 7 medios creciendo. Pero el Spam Update (agosto-sept) causó una caída de -11.5 puntos, afectando a 11 de 12 medios. Son dos fuerzas opuestas con magnitudes muy diferentes.
Clave 2: Significancia estadística probada
La diferencia entre ambos updates es estadísticamente significativa (p=0.012). No es casualidad ni ruido: Google está aplicando filtros cada vez más estrictos que penalizan ciertos tipos de contenido mientras el algoritmo core intenta recompensar calidad.
Clave 3: El Spam Update es el verdadero villano
Solo 1 medio de 12 resistió el Spam Update sin caer. Esto sugiere que Google está refinando agresivamente sus filtros anti-spam, y muchos medios legítimos están siendo «alcanzados por fuego amigo» en este proceso de limpieza algorítmica.
«AI Overviews ha cambiado las reglas del juego para los medios digitales españoles. Con un 20.5% de keywords ya capturadas y un impacto 1.7x mayor que otros sectores, los medios enfrentan una bifurcación: adaptarse hacia contenido no replicable por IA o ver erosionar su tráfico progresivamente. Este análisis de 12 medios y 9 meses de datos revela quiénes están ganando, quiénes están perdiendo, y por qué.»
Autores
Diego Criado
Apasionado del marketing digital y la ciencia de datos, con un enfoque especial en la psicología del consumidor. He trabajado en puestos clave de analítica de datos en empresas como Telefónica y KPMG, donde aprendí la importancia de los datos y la analítica en el marketing. Además, he compartido mis experiencias como profesor en EAE Business School y KSchool, preparando a los estudiantes para los retos del marketing digital.
Con formación en Data Science y un profundo interés por la psicología del consumidor, me interesa explorar cómo la comprensión del cerebro humano puede enriquecer y transformar nuestras estrategias de marketing en la era digital.
MJ Cachón
Graduada en Empresariales y ADE, con formación en UX, Diseño de Producto, Business Intelligence y amplia experiencia en SEO en múltiples sectores, he ayudado a cientos de webs a descubrir sus problemas y desbloquear su potencial. Soy una apasionada y entusiasta de los datos y de explotarlos con R, mi lenguaje favorito. Además de dirigir Laika, soy una de las creadoras de #MujeresEnSEO y también co-dirijo el Máster de SEO de Webpositer Academy.
Próximos pasos
1. Ampliar la muestra a 30–50 medios y extender el análisis a 18–24 meses con datos más granulares.
2. Implementar monitorización continua del % AIO y visibilidad por temática, facilitando un benchmarking competitivo.
3. Explorar el comportamiento del usuario (eye-tracking, clickstream) para entender cómo AIO modifica los hábitos de búsqueda y consumo, y así rediseñar estrategias editoriales sostenibles.
TL;DR: Conclusiones del impacto de AIO en Medios
1. IMPACTO AGREGADO MODERADO PERO CRECIENTE
Los medios pierden -10% de PV promedio (Ene-Sep 2025), mientras e-commerce (control)
gana +8%. Brecha de 18 pp evidencia impacto real de AIO en medios vs otros sectores.
2. HETEROGENEIDAD EXTREMA: NO HAY NARRATIVA ÚNICA
Diferencias de hasta 3x entre medios: desde -45% (más afectado) a +15% (beneficiado).
El impacto depende más de cada medio que del fenómeno AIO en sí mismo.
3. CORRELACIÓN AIO-TRÁFICO DÉBIL (r = -0.09)
Más % AIO NO garantiza más pérdida de tráfico. Calidad, autoridad y estrategia
editorial son más determinantes que la exposición a AIO.
4. TRES PERFILES CLAROS: VULNERABLES, INMUNES, BENEFICIADOS
33% vulnerables (AIO les perjudica), 50% inmunes (sin efecto claro), 17% beneficiados
(AIO les favorece). La estrategia debe personalizarse por perfil.
5. TEMÁTICAS: TECNOLOGÍA SUFRE 3X MÁS QUE DEPORTES
Tecnología lidera afectación (18.5% AIO), Deportes la menor (6.3%). Brecha 2.9x
revela impacto desigual: contenido factual > contenido temporal en vulnerabilidad.
6. ECONOMÍA DESAFÍA LA NARRATIVA: +112% VISIBILIDAD CON 14.5% AIO
Medio especializados en Economía ganan pese a alta exposición AIO, sugiriendo que
autoridad y especialización pueden convertir AIO en ventaja competitiva.
7. ESTILO DE VIDA DEVASTADO: -69% VISIBILIDAD
Peor temática afectada. Contenido lifestyle genérico (recetas, tips, guías) es
altamente vulnerable. Spam Update penalizó 2x más esta vertical que otras.
8. ACELERACIÓN UNIVERSAL: 100% DE TEMÁTICAS SUBEN EN AGO-SEP
AIO no se estabiliza, se intensifica. Tecnología alcanza 36% AIO reciente vs 18.5%
promedio. El fenómeno está en fase de expansión, no de meseta.
9. SPAM UPDATE (AGOSTO): PUNTO DE INFLEXIÓN CRÍTICO
Medios caen -11% mientras control sube +3% (14 pp de brecha). Google calibró
activamente qué contenido merece posicionarse, penalizando bajo valor agregado.
10. VENTANA DE ACCIÓN SE CIERRA: QUIENES NO PIVOTEN AHORA QUEDAN ATRÁS
Con aceleración en todas temáticas y brecha ampliándose vs control, los medios
que no reorienten estrategia editorial hacia diferenciación, profundidad y valor
único en 2025 enfrentarán deterioro irreversible en 2026.
Cómo citar
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Cachón, MJ. (2025). Impacto de AI Overviews en el sector de medios en España. The Hubble by Laika. https://laikateam.com/l/estudios/ai-overviews-insights-medios/
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