Desde la democratización de la IA el 30 de noviembre de 2022 , las herramientas de marketing digital (LLM) han ido conquistando todos los rincones del marketing de contenidos. El auge de la IA, que comenzó con la producción de contenido sencillo, está transformando la forma en que los usuarios interactúan con los motores de búsqueda tradicionales.
Microsoft Copilot fue el primer chatbot de IA en atribuir fuentes mediante enlaces al contenido original. A medida que las conversaciones sobre plagio e infracción de derechos de autor cobraban fuerza, otras plataformas comenzaron a implementar una atribución de fuentes similar. También tuve el honor de ver un blog de AdPushup como una de las referencias citadas en una respuesta de Claude.ai.
Muchos editores están viendo los resultados de este ajuste fino de la atribución de fuentes. El 63 % de los sitios web reciben tráfico LLM a febrero de 2025 ( Ahrefs ). Un artículo de Digiday incluso informó sobre el aumento repentino del tráfico ChatGPT hacia los sitios web de los editores. Y la historia no termina aquí; prácticamente se ha duplicado este año.
Compartiendo un extracto del artículo:
ChatGPT envió 243.8 millones de visitas a 250 sitios web de noticias y medios en abril de 2025, un 98% más que las 123.2 millones de visitas de enero de este año, según David Carr, gerente senior de información de la empresa de análisis de datos Similarweb.
Algunos de los sitios que experimentaron el mayor aumento en su participación en el tráfico de referencia de ChatGPT en abril de 2025 incluyeron a The BBC (un aumento del 188.9 % desde enero, con alrededor de 118,000 166.3 visitas), Fox News (un aumento del 113,000 %, con alrededor de 157.7 80,000 visitas) y The Independent (un aumento del XNUMX %, con alrededor de XNUMX XNUMX visitas), según los datos de Similarweb.
Si tuviera que deducirlo, diría que la misma plataforma ChatGPT que antes desviaba tráfico de los editores ahora lo está canalizando hacia sus sitios web. Ese es el auge de ChatGPT , que está ganando terreno entre editores y profesionales del marketing de contenidos.
Herramientas de análisis que muestran el tráfico de IA
Ante la creciente penetración de la IA en el sector editorial, muchas herramientas de análisis, como GA4 y Clarity, han comenzado a mostrar el tráfico generado por IA . Incluso los CRM como HubSpot también han empezado a mostrar visualizaciones y clientes potenciales atribuidos a la IA.
Google Analytics 4
Google Analytics 4 muestra el tráfico de IA en la categoría "Referencias" desde julio de 2024. Desde octubre de 2024, el tráfico de ChatGPT también se clasifica en la categoría "Tráfico orgánico". Este evento coincide con la introducción de ChatGPT Search, que ofrece a los usuarios respuestas actualizadas en tiempo real .
Además, no es una tarea titánica buscar tráfico de IA en GA4.
GA4 >> Informes >> Ciclo de vida >> Adquisición >> Adquisición de tráfico. Desde aquí, selecciona "Origen/Medio de la sesión" y verás las atribuciones de tráfico de IA. Como quería comprobar específicamente el tráfico atribuido a ChatGPT, simplemente escribí "chatgpt.com" en la barra de búsqueda.
Volviendo al artículo de Digiday, incluso nuestro sitio web ha experimentado un aumento en el tráfico de ChatGPT en los últimos meses. Entre el cuarto trimestre de 4 y el primer trimestre de 2024, observamos un aumento de alrededor del 1 %, y las cifras han seguido aumentando desde entonces.
Nota: Los datos del segundo trimestre de 2025 corresponden al período hasta el 25 de junio de 2025.
Para obtener información más detallada, puede crear un informe LLM personalizado.
Informe LLM personalizado en GA4
Un informe LLM personalizado en GA4 actuará como un panel dedicado para rastrear y analizar el tráfico LLM que llega a su sitio web.
1. Vaya a “Explorar” en el menú de la izquierda y cree una nueva exploración “En blanco”.
2. Navegue hasta “Segmentos” en la columna “Variables”.
3. Haga clic en “Crear un nuevo segmento” y seleccione “Segmento de sesión”.
4. Ahora, navegue a “Agregar nueva condición” y seleccione el segmento “Fuente de sesión” dentro de “Fuente de tráfico”.
5. Haga clic en «Agregar filtro», seleccione «coincide con expresiones regulares» en el menú desplegable e ingrese el siguiente valor:
.*chatgpt.com.*|.*perplejidad.*|.*copilot.microsoft.com.*|.*openai.com.*|.*gemini.google.com.*|.*claude.ai.*|.*aitastic.app.*|.*bnngpt.com.*|.*writesonic.com.*|.*copia.ai.*|.*chat-gpt.org.*|.*claudebot.*|.*ai2bot.*|.*ai2bot-dolma.*|.* chatgpt-user.*|.*claude-web.*|.*gptbot.*|.*mistral.ai.*|.*cohere.ai.*|.*huggingface.co.*|.*anthropic.com.*|.*chatglm.cn.*|.*baichuan-ai.com.*|.*zhipu.ai.*|.*palm-ai.google.com.*|.*gemini-api.google.com.*|.*xiaoice.com.*|.*quora.com/ poe.*|.*my-ai.snapchat.com.*|.*deepl.com.*|.*you.com.*|.*yiyan.baidu.com.*|.*ai.baidu.com.*|.*amazonbedrock.*|.*anth ropic-api.com.*|.*open-assistant.io.*|.*huggingchat.com.*|.*forefront.ai.*|.*character.ai.*|.*chat.suno.com.*|.*deep mind.com.*|.*microsoftazure.ai.*|.*phind.com.*|.*pi.ai.*|.*komo.ai.*|.*vicuna.ai.*|.*firefly.adobe.com.*|.*grok.x.com.*|.*coze.com.*|.*x.ai.*|.*bard.google.com.*|.*lighton.ai.*|.*spellbook.rossintelligence.com.*|.*notion.so/ai.*|.*w ordtune.com.*|.*syntesia.io.*|.*hyperwriteai.com.*|.*sap.ai.*|.*reka.ai.*|.*app.loora.ai.*|.*uminal.org.*|.*alphacode.google.com.*|.*ai21.com.*|.*openrouter.ai.*|.*magical.team.*|.*useblackbox.io.*|.*ai-coustics.com.*|.*chinchilla.a yo.*|.*d-id.com.*|.*wav.ai.*|.*openchat.so.*|.*floydhub.com.*|.*bing.com/chat.*|.*copilot.azure.com.*|.*turing.microsoft.com.*|.*cosmos.microsoft.com.*|.*orca.microsoft.com.*|.*phi.microsoft.com.*|.*megatron.microsoft.com.*|.*jarvis. microsoft.com.*|.*maia.microsoft.com.*|.*googleother.*|.*gemini.google.com.*|.*palm.google.com.*|.*bard.google.com.*|.*gemini-api.google.com.*|.*alphacode.google.com.*|.*deeplearning.google.*|.*vertexai.google.com.*|.*ai.google.com. *|.*deepmind.google.com.*|.*cloud.google.com/ai.*|.*google-extended.*|.*googleother-image.*|.*googleother-video.*|.*cloud.google.com/vertex-ai.*|.*research.google.com/ai.*|.*ml.googleapis.com.*|.*tensor.google.com.*|.*t5.google.com.* |.*búsqueda profunda\.com.*
Y haga clic en “Aplicar”.
6. Una vez que haya terminado, navegue a “Dimensiones” y seleccione “Fuente/medio de la sesión”.
7. Ahora navegue a “Métricas” y agregue los eventos como total de usuarios, eventos clave, vistas o sesiones como sus métricas.
Esto proporciona un análisis configurable para sus informes de exploración. Es perfecto para profundizar en el comportamiento de los usuarios de IA sin modificar la forma en que se muestran los datos en sus informes habituales.
Microsoft Clarity
Además de Google Analytics 4, Microsoft Clarity también ha empezado a mostrar el tráfico atribuido a IA en la categoría "Referencia". Está visible en el Panel de Clarity, en la pestaña "Referencia".
Plataformas de gestión de relaciones con el cliente (CRM)
Incluso CRM como HubSpot han empezado a mostrar visualizaciones atribuidas a IA. Yendo un paso más allá, HubSpot también ha empezado a atribuir la IA como la fuente original de los leads generados. Esto pone claramente de manifiesto la profunda penetración de la IA en el marketing. Incluso se podría decir que fue un momento decisivo en el legado del tráfico LLM.
¿Qué tan valioso es el tráfico LLM?
Pero, ¿es valioso este tráfico?, se preguntarán. Inicialmente, Google y Microsoft afirmaron que las citas generadas por IA producían clics de mayor calidad. Sin embargo, un estudio de Dan Taylor de SALT.agency demostró lo contrario. No obstante, los detalles del informe ofrecerán una perspectiva más clara.
El tráfico LLM (tráfico de IA) en ciertos sectores, como el editorial, el sanitario y el inmobiliario, ha mostrado una mayor interacción en comparación con el tráfico orgánico promedio. Sin embargo, la interacción general del LLM ha sido significativamente menor que la del tráfico orgánico tradicional. Por otro lado, un estudio de Knotch reveló que el tráfico LLM generó conversiones con una proporción dos veces mayor que la del tráfico de búsqueda orgánica, que se situó en 1.7 veces su proporción.
Cuantos más datos recopiles, más contradictorias serán tus conclusiones. Esto es comprensible, ya que el tráfico LLM aún se encuentra en una etapa incipiente y su comportamiento aún no se ha estudiado exhaustivamente.
Sin embargo, entre el ruido, SaaS destacó en cuanto a los indicadores de tasa de conversión. Los datos muestran claramente que las tasas de conversión de SaaS son casi idénticas entre las fuentes de tráfico LLM (6.69 %) y orgánico (6.71 %). La diferencia es de apenas un 0.02 %. Nuevamente, esto no constituye un patrón identificado y debe considerarse una excepción.
Dicho esto, las cifras de SaaS revelan ciertos comportamientos de los usuarios que vale la pena explorar. Para empezar, los chatbots de LLM/IA están diseñados principalmente para la investigación y la respuesta a consultas informativas. En resumen, son ideales para investigaciones que requieren lectura intensiva.
El SaaS es uno de los sectores donde la investigación de productos de un usuario genera su intención de compra. Son ávidos de conocimiento y están dispuestos a invertir tiempo en leer sobre un producto a fondo. A diferencia de los usuarios B2C, donde el precio y las imágenes determinan las conversiones, los usuarios de SaaS compran basándose en el valor real del producto.
Si un editor buscara un socio publicitario para implementar la puja en la cabecera o para la monetización de aplicaciones , simplemente preguntaría: "¿Cuál es la mejor empresa de tecnología publicitaria para la puja en la cabecera?". En estos casos, el modelo LLM actuaría como un asesor personal de producto, recomendando blogs comparativos, estudios de caso, guías detalladas o libros electrónicos.
Este es exactamente el tipo de contenido estructurado en el que invierten las marcas SaaS, y del que dependen los LLM para su producción.
Se puede decir con seguridad que uno crea el contenido técnico y extenso; el otro lo sirve.
Herramientas de monitoreo de búsqueda con IA para obtener información más detallada
Profundizando, descubrí varias herramientas adicionales que rastrean y analizan específicamente el tráfico de IA dirigido a un sitio web. Algunas de ellas incluyen:
Peec AI
Peec AI es una plataforma de monitorización de IA que ofrece un conjunto completo de soluciones basadas en IA para marcas y editores que buscan impulsar el tráfico generado por IA. Su panel de control ofrece información detallada, desde sugerencias y fuentes hasta menciones. También proporciona clasificaciones del sector y análisis de la competencia, algo que vale la pena explorar.
Otterly.AI
Otterly.ai es otra plataforma que los sitios web pueden usar para optimizar su tráfico de IA. Su enfoque principal es trabajar con tráfico LLM proveniente de tres fuentes principales: ChatGPT, Google Gemini y Perplexity.ai. Al igual que Peec AI, también te indica en qué mensaje se mostró el enlace de tu sitio web.
IA profunda
Profound AI abarca más terreno que Otterly.ai, ya que también se dirige al tráfico LLM de Microsoft Copilot. Al igual que Peec AI, ofrece un panel de control detallado e intuitivo que muestra la clasificación de la marca en el sector, los temas, las citas y el LLM específico. Puedes analizar tu sitio web con Profound AI antes de solicitar una demostración para hacerte una idea de qué palabras clave está optimizada actualmente para LLM.
Puntos Clave
- Según Digiday, el tráfico atribuido a IA procedente de ChatGPT casi se ha duplicado este año. Esto ha sido ventajoso para los editores, ya que este desarrollo les ofrece otra área de trabajo y aumenta su visibilidad.
- Herramientas de análisis como Google Analytics 4 y Microsoft Clarity ya han empezado a mostrar el tráfico de LLM en la sección "Referencias". Sin embargo, puedes ajustar los informes creando informes personalizados.
- HubSpot, una plataforma de CRM, también ha empezado a mostrar las visitas a páginas atribuidas a LLM. Además, ha empezado a atribuir ChatGPT como fuente original de leads.
- Actualmente, el tráfico LLM promedio es menos atractivo que el tráfico orgánico tradicional. Sin embargo, la industria SaaS presenta una situación diferente, ya que las conversiones de tráfico LLM son prácticamente iguales a las de tráfico orgánico. Este fenómeno se atribuye a la intención de compra del usuario, impulsada por datos de investigación exhaustivos y detallados, algo en lo que los LLM destacan.
- Han surgido varias plataformas de monitoreo de búsqueda de IA, incluidas Peec AI, Profound AI y Otterly.ai, que brindan información matizada sobre el tráfico de LLM y estrategias para su crecimiento.
Preguntas Frecuentes
Puedes monitorizar el tráfico de LLM con diversas herramientas de análisis como Google Analytics 4 o Microsoft Clarity. Sin embargo, para obtener información detallada, es mejor optar por herramientas de monitorización de búsquedas con IA como Peec AI o Profound AI.
El origen UTM de ChatGPT es “utm_source=chatgpt.com”. Los parámetros UTM son códigos especiales al final de las URL que permiten a Google Analytics rastrear cómo llegan los visitantes a tu sitio. En concreto, utm_source identifica el nombre del sitio web, la aplicación, la publicación, la red publicitaria u otra entidad que generó el tráfico.
ChatGPT utiliza un modelo de lenguaje extenso (LLM) llamado GPT-4 Turbo. Este modelo es una versión actualizada de la serie GPT original, con capacidades multimodales a través de GPT-4 Vision, mayor potencia de procesamiento y mayor precisión.
Es muy sencillo rastrear el tráfico de referencia desde ChatGPT. En GA4, puedes ver el tráfico de GPT en la adquisición de tráfico seleccionando la dimensión "Origen/Medio de la sesión" en la fuente de tráfico. En Microsoft Clarity, no tienes que navegar mucho. El tráfico se puede ver en la pestaña "Referencia" del panel.
