{"id":972,"date":"2025-10-28T08:20:22","date_gmt":"2025-10-28T08:20:22","guid":{"rendered":"https:\/\/laikateam.com\/l\/?post_type=estudios&p=972"},"modified":"2025-10-28T11:39:57","modified_gmt":"2025-10-28T11:39:57","slug":"ai-overviews-insights-medios","status":"publish","type":"estudios","link":"https:\/\/laikateam.com\/l\/estudios\/ai-overviews-insights-medios\/","title":{"rendered":"Impacto de AI Overviews en Medios"},"content":{"rendered":"

[et_pb_section fb_built=\u00bb1″ custom_padding_last_edited=\u00bbon|phone\u00bb _builder_version=\u00bb4.14.8″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb background_color=\u00bb#f7d857″ background_image=\u00bbhttps:\/\/laikateam.com\/l\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/Google-update-report.jpg\u00bb background_blend=\u00bboverlay\u00bb custom_padding=\u00bb150px||||false|false\u00bb custom_padding_tablet=\u00bb20px||||false|false\u00bb custom_padding_phone=\u00bb20px||||false|false\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_row _builder_version=\u00bb4.14.8″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb custom_padding=\u00bb74px|||||\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_column type=\u00bb4_4″ _builder_version=\u00bb4.14.8″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.14.8″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb text_text_color=\u00bb#1e488d\u00bb header_font_size=\u00bb60px\u00bb text_orientation=\u00bbcenter\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]<\/p>\n

\u00a0C\u00f3mo ha impactado AI Overviews en el tr\u00e1fico web de medios en Espa\u00f1a<\/h1>\n

[ESTUDIO]<\/h1>\n

 <\/p>\n

En Laika queremos conocer a fondo c\u00f3mo ha impactado el lanzamiento de AI Overviews en Google a partir del 26 de marzo, por eso hemos realizado un an\u00e1lisis detallado del impacto en datos de tr\u00e1fico y visibilidad en sitios web de noticias en Espa\u00f1a<\/strong><\/p>\n

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\u00cdndice de Contenidos<\/h2>\n

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es el impacto global de AI Overviews en el tr\u00e1fico de los sitios web de medios?\u00bb url=\u00bb#general\u00bb use_icon=\u00bbon\u00bb font_icon=\u00bb$||divi||400″ icon_color=\u00bb#FFFFFF\u00bb icon_placement=\u00bbleft\u00bb _builder_version=\u00bb4.14.8″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb header_level=\u00bbh3″ header_font=\u00bb||||on||||\u00bb header_text_color=\u00bb#FFFFFF\u00bb header_line_height=\u00bb1.2em\u00bb body_font=\u00bb|600|||||||\u00bb body_text_color=\u00bb#FFFFFF\u00bb animation=\u00bboff\u00bb link_option_url=\u00bb#general\u00bb border_radii_image=\u00bbon|20px|20px|20px|20px\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][\/et_pb_blurb][et_pb_blurb title=\u00bb\u00bfC\u00f3mo var\u00eda el impacto entre los distintos medios?\u00bb url=\u00bb#industrias\u00bb use_icon=\u00bbon\u00bb font_icon=\u00bb$||divi||400″ icon_color=\u00bb#FFFFFF\u00bb icon_placement=\u00bbleft\u00bb _builder_version=\u00bb4.14.8″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb header_level=\u00bbh3″ 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TL; DR: haz clic para leer las conclusiones<\/h3>\n

[\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row module_id=\u00bb#metodologia\u00bb _builder_version=\u00bb4.14.8″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_column type=\u00bb4_4″ _builder_version=\u00bb4.14.8″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][et_pb_divider divider_position=\u00bbbottom\u00bb divider_weight=\u00bb6px\u00bb _builder_version=\u00bb4.14.8″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb width=\u00bb12%\u00bb module_alignment=\u00bbleft\u00bb custom_margin=\u00bb||||false|false\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb][\/et_pb_divider][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.14.8″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb header_2_font_size=\u00bb42px\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]<\/p>\n

Metodolog\u00eda y objetivos<\/h2>\n

[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.14.8″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]<\/p>\n

Para el estudio, seleccionamos diferentes sitios web de medios para evaluar el impacto de AI Overviews de Google.<\/p>\n

Los objetivos que perseguimos con este an\u00e1lsiis son:<\/p>\n

    \n
  1. Cuantificar la relaci\u00f3n entre % AI Overviews y p\u00e1ginas vistas: <\/span><\/strong>Determinar si existe correlaci\u00f3n estad\u00edsticamente significativa y su magnitud<\/span><\/li>\n
  2. Evaluar el impacto espec\u00edfico de cada evento: <\/strong>Separar los efectos de los distintos eventos (AIO, Core Update y Spam Update) en la medida de lo posible<\/span><\/li>\n
  3. Identificar patrones por sitio web individual: <\/span><\/strong>Detectar heterogeneidad, \u00bfhay ganadores y perdedores claros?<\/span><\/li>\n
  4. Comparar medios vs otros sectores: <\/span><\/strong>Usar grupo de control para determinar si hay efectos sectoriales espec\u00edficos<\/span><\/li>\n
  5. Proporcionar recomendaciones estrat\u00e9gicas: <\/span><\/strong>Traducir hallazgos estad\u00edsticos en insights accionables para medios digitales<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

    [\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.14.8″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb header_2_font_size=\u00bb42px\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]<\/p>\n

    Limitaciones<\/h2>\n

    [\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.14.8″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb custom_padding=\u00bb0px|||||\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]<\/p>\n

      \n
    1. Tama\u00f1o muestral limitado:<\/span><\/strong> Reduce poder estad\u00edstico, especialmente para detectar efectos peque\u00f1os.\u00a0<\/span><\/li>\n
    2. Dise\u00f1o observacional: <\/span><\/strong>Permite identificar asociaciones pero no causalidad definitiva. No podemos descartar variables confusoras no medidas.<\/span><\/li>\n
    3. Eventos temporalmente pr\u00f3ximos: <\/span><\/strong>Dificulta separaci\u00f3n completa de efectos. Los impactos pueden ser acumulativos o interactivos.<\/span><\/li>\n
    4. M\u00e9tricas de tr\u00e1fico heterog\u00e9neas: <\/span><\/strong>Requiere normalizaci\u00f3n. PV incluye todas las fuentes, no solo org\u00e1nico.<\/span><\/li>\n
    5. Despliegue progresivo de AIO: <\/span><\/strong>No es un \u00abswitch\u00bb instant\u00e1neo sino un rollout gradual (0% \u2192 30% en 6 meses) lo que complica la identificaci\u00f3n del punto de impacto.<\/span><\/li>\n
    6. Dependencia temporal: <\/span><\/strong>Observaciones del mismo sitio en meses consecutivos no son independientes, viola el supuesto de independencia de algunos tests.<\/span><\/li>\n
    7. Confusores potenciales no controlados: <\/span><\/strong>Estacionalidad, cambios internos de webs (redise\u00f1os, estrategia de contenido), eventos externos (elecciones, eventos deportivos), cambios en comportamiento de usuarios.<\/span><\/li>\n
    8. Un solo mes post-Spam Update: <\/span><\/strong>Solo septiembre captura el efecto de Spam Update, puede ser at\u00edpico, temporal, o influido por estacionalidad.<\/span><\/li>\n
    9. Tr\u00e1fico total vs org\u00e1nico: <\/span><\/strong>PV mide TODO el tr\u00e1fico, AIO impacta principalmente org\u00e1nico, puede enmascarar efectos.<\/span><\/li>\n
    10. Muestra de conveniencia: <\/span><\/strong>12 medios no son una muestra aleatoria de todos los medios espa\u00f1oles. Generalizaci\u00f3n limitada.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

      Por eso este es un estudio observacional<\/strong>, no experimental. Permite identificar asociaciones y correlaciones<\/strong>, pero no establecer causalidad definitiva. Las conclusiones deben interpretarse considerando esta limitaci\u00f3n<\/strong>.<\/span><\/p>\n

      [\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.14.8″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb header_3_font_size=\u00bb34px\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]<\/p>\n

       <\/p>\n

      Recopilaci\u00f3n de datos, m\u00e9tricas clave y categorizaci\u00f3n<\/h3>\n

      Se ha utilizado como base la lista de sitios con m\u00e1s tr\u00e1fico mes a mes proporcionada por GFK, quedando como sitios finales:<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
      20minutos.es<\/td>\n<\/tr>\n
      abc.es<\/td>\n<\/tr>\n
      elconfidencial.com<\/td>\n<\/tr>\n
      elespanol.com<\/td>\n<\/tr>\n
      elmundo.es<\/td>\n<\/tr>\n
      elpais.com<\/td>\n<\/tr>\n
      huffingtonpost.es<\/td>\n<\/tr>\n
      infobae.com<\/td>\n<\/tr>\n
      lavanguardia.com<\/td>\n<\/tr>\n
      okdiario.com<\/td>\n<\/tr>\n
      eldiario.es<\/td>\n<\/tr>\n
      larazon.es<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

      Por otro lado, tambi\u00e9n hemos clasificado por tem\u00e1ticas la visibilidad de cada sitio para tener una forma de analizar por temas, aunque sea a nivel de visibilidad y no de tr\u00e1fico (no disponemos de datos de tr\u00e1fico desglosados por temas):<\/p>\n

       <\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
      Pol\u00edtica e Internacional<\/td>\n<\/tr>\n
      Deportes<\/td>\n<\/tr>\n
      Sociedad y Actualidad<\/td>\n<\/tr>\n
      Econom\u00eda y Negocios<\/td>\n<\/tr>\n
      Tecnolog\u00eda y Ciencia<\/td>\n<\/tr>\n
      Cultura y Entretenimiento<\/td>\n<\/tr>\n
      Estilo de vida<\/td>\n<\/tr>\n
      Opini\u00f3n y An\u00e1lisis<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

      Se han tenido en cuenta las fechas de tres eventos principales:<\/p>\n\n\n\n\n\n\n
      \n

      Evento<\/span><\/strong><\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      Fecha<\/span><\/strong><\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      Duraci\u00f3n<\/span><\/strong><\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      Mecanismo de impacto<\/span><\/strong><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

      \n

      AI Overviews (AIO)<\/span><\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      26 marzo 2025<\/span><\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      Progresivo y permanente<\/span><\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      Respuestas IA en SERPs que pueden capturar clicks antes de llegar a sitios web<\/span><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

      \n

      Core Update<\/span><\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      30 junio 2025<\/span><\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      16 d\u00edas (hasta 16 julio)<\/span><\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      Actualizaci\u00f3n algoritmo Core que puede alterar rankings org\u00e1nicos<\/span><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

      \n

      Spam Update<\/span><\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      26 agosto 2025<\/span><\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      26 d\u00edas (hasta 21 sept)<\/span><\/p>\n<\/td>\n

      		\n

      Actualizaci\u00f3n anti-spam que puede penalizar sitios con pr\u00e1cticas manipulativas<\/span><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

       <\/p>\n

      [\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.14.8″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]<\/p>\n

      El gran desaf\u00edo radica en que los tres eventos est\u00e1n temporalmente muy pr\u00f3ximos (3-5 meses entre ellos). Sin duda esto dificulta la separaci\u00f3n completa de sus efectos individuales.<\/span><\/span><\/p>\n

      Abordamos m\u00faltiples t\u00e9cnicas estad\u00edsticas para tratar de resolver este reto.<\/span><\/p>\n

      Por \u00faltimo, se ha a\u00f1adido un grupo de sitios web a modo de control, de un sector diferente para poder comparar fuera del sector medios.<\/span><\/p>\n

      En total contamos con 10 sitios de tem\u00e1tica variada (ecommerce, servicios, formaci\u00f3n) con datos de:<\/p>\n

      – Visibilidad, keywords y AIO, procedente de SISTRIX<\/p>\n

      – Sesiones org\u00e1nicas, procedentes de Google Analytics 4.<\/p>\n

      Para comparaciones v\u00e1lidas de m\u00e9tricas diferentes se aplicaron m\u00e9todos de normalizaci\u00f3n que convierten valores absolutos en m\u00e9tricas relativas comparables: (1) \u00cdndice Base 100, (2) Transformaci\u00f3n logar\u00edtmica, (3) Tasas de crecimiento.<\/p>\n

      <\/span><\/p>\n

      [\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.14.8″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb header_3_font_size=\u00bb34px\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]<\/p>\n

      Datos de p\u00e1ginas vistas de GFK<\/h3>\n

      Los datos utilizados de GFK se limitan a:<\/p>\n

      – P\u00e1ginas vistas por cada dominio<\/p>\n

      – Datos mensuales de enero a septiembre<\/p>\n

       <\/p>\n

      [\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00bb4.14.8″ _module_preset=\u00bbdefault\u00bb header_3_font_size=\u00bb34px\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb]<\/p>\n

      \u00cdndice de Visibilidad de SISTRIX<\/h3>\n

      El \u00cdndice de Visibilidad SISTRIX lleva m\u00e1s de 15 a\u00f1os establecido en la industria SEO como una m\u00e9trica que refleja c\u00f3mo de visible es un dominio en las p\u00e1ginas de resultados org\u00e1nicos de un pa\u00eds.<\/p>\n

      Su c\u00e1lculo se realiza mediante el rastreo de 1 mill\u00f3n de palabras clave en Espa\u00f1a, a las que se a\u00f1aden c\u00e1lculos basados en la ponderaci\u00f3n de su volumen de b\u00fasqueda, su nivel de competencia, la probabilidad de clic esperada y con estos criterios se genera un n\u00famero de visibilidad que se otorga a cada dominio o url, para poder compararlo con otras webs.<\/p>\n

      Puedes leer m\u00e1s sobre su c\u00e1lculo: https:\/\/www.sistrix.es\/indice-de-visibilidad\/calculo<\/a><\/p>\n

      A pesar de las limitaciones que puedan existir por representar s\u00f3lo una muestra de cada sitio web y de cada sector, esta m\u00e9trica sigue siendo la mejor forma de identificar cambios en la visibilidad org\u00e1nica en los casos en los que no dispongamos de otros datos.<\/p>\n

      Por \u00faltimo, la visibilidad org\u00e1nica (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, m\u00e1s all\u00e1 del impacto de perder o ganar visibilidad en el tr\u00e1fico final de un sitio.<\/span><\/p>\n

      Los datos usados de SISTRIX son:<\/p>\n

      – Indice de visibilidad a nivel dominio y a nivel de Tem\u00e1tica (mediante expresiones regulares), mes a mes.<\/p>\n

      – Recuento de palabras posicionadas en total por cada dominio y Tem\u00e1tica, mes a mes<\/p>\n

      – Recuento de palabras AIO en total por cada dominio y Tem\u00e1tica, mes a mes<\/p>\n

      – Recuento de palabras top 10 por cada dominio y Tem\u00e1tica, mes a mes<\/p>\n

      – C\u00e1lculo de % AIO y % Top, basado en los datos anteriores.<\/p>\n

       <\/p>\n

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      <\/h3>\n

      Herramientas y modelos utilizados<\/h3>\n