La era de la búsqueda asistida por IA obliga a replantear la estrategia omnicanal: desde cómo se produce contenido hasta dónde se entrega y cómo se mide el impacto. Google ha expandido "AI Overviews" y presentado "AI Mode" , funciones que ya impactan la experiencia de búsqueda y el tráfico a sitios web, , lo que exige nuevas prácticas para proteger el valor del contenido y la relación con los usuarios.
Este artículo reúne hechos recientes y recomendaciones prácticas: cambios en el ecosistema SEO tras las actualizaciones de 2025, el auge de los CMS less y composable, la integración de CDP y genAI, y los efectos de IA en redes y publicidad. El objetivo es ofrecer una guía accionable para diseñar una estrategia omnicanal robusta en la era de AI Overviews.
Impacto de AI Overviews y AI Mode en el tráfico y la visibilidad
Google describe AI Overviews como "una de nuestras funciones de búsqueda más populares, ahora usada por más de mil millones de personas" y lanzó AI Mode para respuestas multimodales y seguimiento conversacional (anuncio oficial, mar‑2025). Estas funciones condensan información y permiten al usuario seguir la conversación sin salir de la interfaz de búsqueda.
En pruebas móviles se permite pasar directamente de un AI Overview a AI Mode, lo que reduce los pasos para obtener una respuesta y tiene alto potencial para disminuir los clicks hacia sitios externos. Robby Stein (VP de Producto de Google) resumió la intención: "You shouldn't have to think about where or how to ask your question" en el contexto de esas pruebas (dic‑2025).
Como respuesta a preocupaciones de transparencia, Google añadió más enlaces y atribuciones en AI Mode y empezó a explicar por qué se escogieron ciertas fuentes (nota pública, dic‑2025). Aun así, la funcionalidad plantea un escenario donde el contenido de los publishers puede ser consumido dentro del resultado sin generar tráfico directo, lo que obliga a ajustar la estrategia omnicanal.
SEO en la era de IA: riesgos, actualizaciones y buenas prácticas
Durante 2025 Google lanzó varias actualizaciones de núcleo y filtros anti‑spam (marzo, agosto, diciembre) enfocadas en abuso por contenidos generados en masa, enlaces manipulados y señales de satisfacción de usuario. El peso de la calidad, originalidad y métricas de experiencia aumentó visiblemente tras esas actualizaciones.
Experimentos y reportes de 2025 muestran caídas pronunciadas en rankings cuando los sitios fueron poblados con contenido AI a escala; la recuperación es difícil si el sitio queda marcado por spam o contenido de baja calidad. Google Search Central lo resume claramente: "Using automation, including AI, to generate content with the primary purpose of manipulating ranking in search results is a violation of our spam policies."
Por tanto, las buenas prácticas SEO‑AI recomiendan usar IA para investigación, estructura y mejora; editar y añadir experiencia humana; evitar generación masiva sin valor añadido; y declarar autoría/uso de IA cuando corresponda. Estas medidas ayudan a mantener E‑E‑A‑T y reducir el riesgo de penalizaciones o pérdida de visibilidad ante features de búsqueda AI.
Headless y Composable CMS: la columna vertebral de la omnicanalidad
El mercado de less/composable CMS creció con fuerza en 2025: múltiples informes estiman un mercado entre ~USD 0.97B y 4.4B para 2025, y proyecciones con CAGR agresivos (10, 22% según proveedor). Analistas colocaron a vendors como Magnolia y Contentstack en reportes y Magic Quadrant/DXP 2025, subrayando la demanda empresarial por DXPs modulares.
Las plataformas composables ya incorporan capacidades AI y CDP para entregar experiencias personalizadas en tiempo real. Un ejemplo concreto es Contentstack EDGE (feb‑2025), que une less CMS + CDP + genAI para experiencias adaptativas en el extremo (edge) , modelo que ilustra la dirección tecnológica del sector.
Los analistas sostienen que hasta 70% de las empresas podrían adoptar Composable DXP en 2026 (estimaciones sectoriales), lo que convierte al less en una pieza clave de cualquier estrategia omnicanal que busque velocidad, personalización y control sobre el delivery del contenido.
Integración práctica: combinar CMS less, CDP y genAI
Para una estrategia omnicanal efectiva es fundamental integrar el CMS less con un CDP que centralice datos first‑party y un motor de genAI que actúe como asistente de contenidos y personalización. Esta combinación permite personalizar experiencias en tiempo real y mantener control sobre audiencias y métricas propietarias.
En la práctica, esto significa: producir contenido base con apoyo de IA (estructuración, resúmenes, borradores), aplicar edición y experiencia humana para añadir valor y verificar hechos, y luego orquestar la entrega desde un DXP composable que adapte componentes según canal y perfil de usuario. Instrumentar la plataforma con métricas UX (tiempo en página, tasa de retorno a búsqueda, interacciones) es esencial.
Además, hay que preparar políticas de atribución y transparencia frente a features de búsqueda AI: documentar el uso de fuentes, negociar acuerdos con publishers cuando convenga, y priorizar datos de primera parte para mitigar la reducción de clicks derivada de AI Overviews y AI Mode.
Redes sociales y publicidad: oportunidades y límites de la automatización
En redes, herramientas generativas aumentan volumen y frecuencia de publicación (estudio arXiv, jun‑2025), pero pueden reducir la percepción de autenticidad si no hay transparencia o contexto. Por eso, la estrategia omnicanal debe equilibrar escalabilidad con autenticidad: contenido automatizado necesita curación humana y señales claras sobre autoría.
En publicidad, investigaciones (dic‑2025, arXiv) muestran que anuncios generados por LLM pueden igualar o incluso superar creativos humanos en pruebas controladas, ofreciendo ventaja en personalización y persuasión. Esto abre la puerta a creatividades dinámicas omnicanal, pero exige controles de calidad y cumplimiento normativo.
Plataformas como YouTube actualizaron políticas de monetización en 2025 para combatir el "AI slop" y contenido masivo/inauténtico, afectando campañas que dependan de generación automatizada. La recomendación es diseñar flujos donde la IA acelere la producción y la revisión humana asegure autenticidad y cumplimiento de políticas.
Métricas de experiencia y medición unificada
Tras las actualizaciones de 2025, Google aumentó el peso de métricas agregadas de satisfacción (tiempo en página, tasa de retorno a búsqueda, interacción con elementos). Ahora más que nunca, el contenido debe resolver la intención de búsqueda de forma completa para mantener o mejorar rankings.
Una estrategia omnicanal requiere pipeline de datos que reúna señales web, móviles, in‑app y sociales en un esquema analítico unificado (CDP + DMP/Analytics). Esto permite optimizar contenido, personalización y recorridos de usuario basados en métricas reales de satisfacción y engagement.
Instrumentar experimentación continua (A/B multicanal) y monitoreo de señales de calidad ayudará a detectar impactos de features como AI Overviews en el tráfico orgánico y a tomar medidas (p. ej., reforzar páginas clave, crear experiencias de valor que incentiven el click y la conversión).
Gobernanza, riesgo regulatorio y alianzas estratégicas
El riesgo regulatorio es real: la Comisión Europea abrió una investigación antimonopolio sobre el uso de contenido de editores por Google para entrenar y alimentar AI Overviews (dic‑2025, Reuters). Esto añade urgencia a políticas de transparencia y acuerdos de licencia/atribución con publishers y creadores.
Las empresas deben establecer governance sobre generación de contenido por IA (p. ej., procesos de verificación, consentimiento, registro de uso de modelos) y políticas de cumplimiento que respondan tanto a guías de plataformas como a posibles actuaciones regulatorias. Declarar uso de IA y priorizar E‑E‑A‑T reduce riesgos y preserva confianza.
Finalmente, diversificar canales y reforzar el control sobre tráfico propietario (first‑party data) son medidas estratégicas: acuerdos con plataformas de distribución, acuerdos de contenido con publishers y un enfoque en experiencias de valor que motiven al usuario a interactuar fuera de los features de búsqueda AI son piezas clave para una estrategia omnicanal sostenible.
En síntesis, la estrategia omnicanal en la era de AI Overviews requiere combinar tecnología (less CMS, CDP, genAI) con control editorial humano, medición robusta y gobernanza. Actuar ahora significa proteger la visibilidad, optimizar la personalización y preparar la empresa para un entorno donde la búsqueda y las redes amplifican la importancia de la experiencia y la confianza.
Para profundizar, consulte el blog oficial de Google sobre AI Mode/AI Overviews (mar‑2025), las guías de Google Search Central sobre contenido AI, y reportes de mercado sobre less CMS (FMI/MarketResearch). Mantenerse informado sobre políticas de plataformas y regulaciones europeas será clave en los próximos trimestres.
