¿Cómo está cambiando realmente el comportamiento de búsqueda en Google para las empresas locales?

Key Takeaways:

• La pregunta que deberían hacerse los responsables de marketing local no es «¿Dónde me posiciono?», sino «¿Por qué Google me recomendaría a mí en lugar de las otras 19 opciones cercanas?»
• Los modelos de IA ya utilizan el texto de las reseñas para describir negocios a los usuarios: las reseñas sin contexto descriptivo no les aportan nada
• La mayor ventaja competitiva de Google frente a ChatGPT y Claude son los datos locales

Nuestra VP of Solutions en Uberall, Krystal Taing, participó recientemente en un episodio en dos partes del podcast Near Media. Junto a los coinvitados y expertos en búsqueda local Cindy Krum, Mike Blumenthal y Greg Gifford, analizaron los últimos anuncios de Google I/O y los evaluaron como profesionales del marketing local.

Y aquí estoy yo, resumiendo las lecciones clave que las marcas con múltiples ubicaciones deberían llevarse de esta conversación, junto con las prioridades que todos deberían establecer, y por qué entender el comportamiento de búsqueda ahora mismo importa más que conocer tu posición en el Local Pack.

1. El modo IA no está reemplazando la búsqueda — está reemplazando el comportamiento de búsqueda

Google no necesita eliminar la búsqueda tradicional. Si el modo IA responde suficientes preguntas, compara suficientes opciones y completa suficientes tareas, el comportamiento del usuario cambiará por sí solo.

Krystal señaló el cambio más profundo bajo la superficie: Google está pasando de dar respuestas a facilitar acciones. El objetivo no es solo ayudar a los usuarios a comparar y decidir, sino permitirles realizar transacciones directamente dentro de la experiencia de búsqueda. Integraciones de compras, reservas, citas: todo ocurre sin salir de Google.

Porque a los consumidores no les importan los rankings. Quieren completar su búsqueda. Y si el modo IA les ayuda a hacerlo más rápido, no echarán de menos la vieja experiencia con todos esos enlaces azules.

El número de personas dispuestas a comprar no ha cambiado. Lo que ha cambiado es el camino que toman para encontrar negocios locales.

Aun así, las empresas entran en pánico por la caída del tráfico cuando deberían fijarse más de cerca en qué tráfico están perdiendo. La observación de Greg fue directa: «Si miras las analíticas de los negocios que se quejan de perder tráfico, están perdiendo tráfico en publicaciones de blog informativas; no están perdiendo el tráfico transaccional de fondo de embudo.»

Y como Greg lo formuló más adelante en la discusión: «Lo que los consumidores esperan de las experiencias de búsqueda rara vez coincide con lo que quieren los dueños de negocios. Hemos condicionado a los empresarios a creer que el volumen de tráfico y los clics son los KPIs definitivos de la búsqueda, pero eso nunca fue la verdad. El verdadero KPI son las ventas.»

2. El futuro no son los rankings, son las recomendaciones

Este es quizás el mayor cambio para el marketing local.

Durante años, el SEO local significaba una cosa: posicionarse en el Local Pack. Pero ahora vemos cómo los sistemas de IA recomiendan, los agentes seleccionan y los consumidores con alta intención de compra aceptan. Un responsable de marketing local ya no debería preguntar solo: «¿Dónde se posicionó mi negocio?», sino también: «¿Por qué Google lo recomendó?» Esas son ahora las preguntas de oro.

Krystal fue muy directa: «Mi principal consejo táctico es cambiar la mentalidad de ‘ser clasificado’ a ‘ser recomendado’. De eso se trata ahora. Las empresas locales deben auditar las pruebas concretas que proporcionan a estos algoritmos para asegurarse de ser recomendadas.»

Y no basta con que tu propio sitio web hable por ti. Cindy Krum lo expresó con claridad: «Google y los grandes modelos de IA no van a confiar en tu sitio web si tu sitio es el único lugar en la web que afirma que tu negocio es excelente. Toda la web debe reflejar un consenso digital sobre tu excelencia.»

Sí, cuando ella dice «toda la web», la exigencia es alta, pero creo que todos podemos estar de acuerdo en que lo que está en juego también lo es. Las empresas deben mantener su presencia online con perfiles consistentes y precisos, tener una amplia cobertura de reseñas y crear contenido más allá de su propio dominio para ganarse esas recomendaciones consistentes.

En cinco años, quizás hablemos menos de rankings y más de elegibilidad para ser recomendados. La competencia no es por la posición 1. Es por la inclusión en esa lista corta generada por la IA.

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3. Las reseñas son ahora dramáticamente más importantes

Aquí es donde las marcas con múltiples ubicaciones tienen más que ganar — o que perder.

Históricamente, Google se fijaba en las calificaciones por estrellas y el volumen de reseñas. Los sistemas de IA pueden profundizar mucho más analizando contexto, sentimiento y atributos específicos.

Una reseña que dice «Gran dentista» no le aporta nada a una IA (ni a un humano que busca un gran dentista que sepa tratar con pacientes nerviosos).

Una reseña que dice «Este dentista me atendió el mismo día, me explicó cada paso, fue increíble con los pacientes nerviosos y tenía estacionamiento fácil» le da a la IA y al humano una imagen detallada de lo que el negocio realmente ofrece.

Krystal describió este cambio: «No veas la gestión de reseñas solo como una carrera por acumular una gran cantidad de calificaciones de cinco estrellas. Se trata del contenido semántico y la calidad contextual de esas reseñas.»

También señaló que Google fomenta activamente reseñas más ricas: «Estamos viendo cómo Google despliega mosaicos interactivos de reseñas en cada vez más sectores, invitando deliberadamente a los consumidores a destacar servicios específicos, características operativas o productos utilizados.»

Greg Gifford fue aún más lejos, señalando que los modelos de IA ya se apoyan fuertemente en el texto de las reseñas: «Cuando le preguntas a un modelo de IA qué sabe de una empresa, dirá explícitamente: ‘Las reseñas de clientes dicen X, Y y Z.’ Debes ser proactivo en todas las plataformas de reseñas para asegurarte de que tu marca se vea fenomenal.»

Y existe un marco práctico para obtener mejores reseñas sin cruzar límites. Greg compartió un enfoque que genera reseñas más largas y descriptivas para sus clientes: crea una página dedicada «Déjanos tu reseña» con enlaces a tus perfiles de reseñas y añade una breve invitación: no instrucciones, sino preguntas abiertas para que los clientes consideren antes de escribir. Por ejemplo: ¿Qué servicio específico realizamos para ti hoy? ¿En qué barrio vives? ¿Cómo se comunicó nuestro equipo durante todo el proceso?

«Al leer esas preguntas justo antes de hacer clic en un enlace, el consumidor ancla inconscientemente esos temas en su mente mientras escribe», explicó Greg. Así, la empresa obtiene reseñas más largas con palabras clave o prompts integrados de forma natural, servicios y ubicaciones: exactamente lo que necesitan en este clima de búsqueda.

Google no usa las reseñas solo para posicionar negocios — las usa para explicarlos. Las empresas necesitan reseñas que describan la experiencia de sus clientes, no solo que proclamen su satisfacción (o la falta de ella).

4. Los datos estructurados se convierten en infraestructura

Uno de los temas recurrentes en ambos episodios es que los sitios web no están desapareciendo (música para mis oídos), pero ya no son el destino final. Se están convirtiendo en fuentes de conocimiento legibles por máquinas.

Piensa en lo que un agente de IA necesita para recomendar un negocio y realizar una transacción: productos, servicios, disponibilidad, precios, horarios, ubicaciones, FAQs, opciones de reserva, reseñas. Si un agente no puede acceder y comprender esa información, el negocio no entrará en la lista corta generada por la IA.

Krystal lo formuló de manera sencilla al hablar de Ask Maps: «Todo lo que utiliza es contenido, fotos, reseñas y videos. Eso es todo lo que la IA entiende sobre los negocios locales: información contextual.» Si no está publicado, estructurado y accesible, no existe para estos sistemas.

Greg enmarcó este cambio: «Nos movemos hacia una realidad Zero-Click o ‘Google Zero’ donde las visitas web estándar disminuyen significativamente. Tu sitio web se convierte básicamente en un feed de datos estructurados para motores de IA externos y puntos de acceso conversacionales.»

El panel también destacó una brecha que ni siquiera Google ha resuelto: la disponibilidad en tiempo real. Mike contó una historia sobre cómo intentó usar Ask Maps para encontrar un adaptador de corriente en stock cerca de su hija en Madrid. Ask Maps podía sugerir tiendas — FNAC, MediaMarkt, una tienda de electrónica — pero no podía decir cuál tenía realmente el adaptador en existencia. Google adquirió hace años una empresa llamada Pointy que resolvía exactamente este problema para pequeños comercios, pero nunca escaló la solución.

Esa brecha es una oportunidad. Si un negocio minorista puede mostrar la disponibilidad en tiempo real y facilitarle a los agentes de IA confirmar qué hay en stock, eso es una ventaja competitiva que la mayoría de competidores no tienen.

Y el consejo final de Krystal en el podcast estaba directamente relacionado: «Asegúrate de que tus datos digitales estén limpios, estructuralmente completos y sean fáciles de analizar y procesar para un sistema de IA. Es la forma más sencilla y efectiva de seguir siendo competitivo en el futuro.»

Es exactamente por eso que la gestión de fichas, las páginas de ubicación, los perfiles de reseñas y el contenido en redes sociales importan más — no menos — en la búsqueda con IA. Las empresas con datos completos, precisos e interconectados son aquellas en las que los sistemas de IA confían más fácilmente y las que más recomiendan.

5. La personalización lo cambia todo

Esta es una de las implicaciones menos discutidas de Google I/O.

Google anunció una integración más profunda de datos personales — Gmail, YouTube, Fotos, Calendar — en sus experiencias de IA. La personalización de la búsqueda solía influir principalmente en los rankings. Ahora puede influir en la respuesta misma.

Krystal dio un ejemplo práctico: «Digamos que pedí algo en Amazon hace un año, dos años, y ahora necesito un reemplazo para ese producto, pero no recuerdo que lo compré en Amazon. Hago una búsqueda en Google. Google ahora puede decir: ‘Ya compraste en este minorista y obtuviste este producto. ¿Quieres que te lo consiga de nuevo?’» Suena bastante útil.

Lo extendió a la búsqueda local: «Estás buscando un restaurante de sushi. Fuiste hace tres años, dejaste una reseña de cinco estrellas y escribiste una reseña larga. ¿Quieres simplemente volver? Ya ni siquiera ves un Map Pack.»

Y el siguiente contexto donde funcionaría la personalización: dos personas buscan «mejor restaurante para esta noche». Google quizás sabe que la persona A tiene hijos, normalmente reserva restaurantes familiares y conduce, mientras que la persona B adora la gastronomía fina, usa Uber y cena tarde. Misma búsqueda. Respuesta completamente diferente.

Cindy señaló que Google ha estado segmentando de esta manera en la publicidad durante años a través del mapeo de cohortes: «¿Por qué no lo harían a mayor escala también en la búsqueda orgánica regular? Especialmente si ven una forma de monetizarlo.»

Esta personalización significa, en última instancia, que los rankings universales se desvanecen. Las marcas con múltiples ubicaciones ya no pueden optimizar para una sola consulta. Deben optimizar para la audiencia — asegurándose de que su ubicación o marca sea la respuesta correcta para un cliente específico en un momento específico.

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6. La búsqueda agéntica recompensa la excelencia operativa

Si Google comienza a reservar citas, hacer reservaciones, comparar comercios y contactar negocios automáticamente, los ganadores no serán necesariamente los negocios con el mejor SEO. Serán los negocios con los que un agente pueda realizar transacciones más fácilmente.

Eso significa: horarios correctos, integraciones de reserva, inventario actualizado, tiempos de respuesta rápidos, reseñas sólidas y datos de ubicación consistentes. Y esto beneficia tanto al cliente como al agente.

Greg lo señala en el episodio: «En la mayoría de los casos, cuando un negocio local recibe una reseña negativa, no se debe a un actor malicioso en línea. Es un cliente real que intenta comunicar que su experiencia real no coincidió con las expectativas creadas por el marketing de la empresa.»

Los negocios que ofrecen una experiencia genuinamente buena y hacen visible esa experiencia digitalmente — a través de datos precisos, perfiles completos y reseñas ricas — serán probablemente los negocios que los agentes recomienden primero.

(Lamentablemente) a los agentes de IA no les importa tu marketing. Lo que les importa es tu preparación operativa y lo fácil que resulta recomendarte o interactuar contigo.

7. La motivación de Google: proteger el hábito

El panel discutió por qué Google «impulsa» el modo IA de manera tan agresiva. Lo vieron como una jugada defensiva.

Google ve a OpenAI, ChatGPT, Claude, Perplexity — no compitiendo por cuota de mercado en búsqueda hoy, sino por la próxima generación del comportamiento de búsqueda del consumidor. Google no está protegiendo la búsqueda; está protegiendo el hábito de preguntar primero a Google.

Mike observa: «La verdadera ventaja competitiva de Google frente a ChatGPT, Claude o cualquier otro son sus datos locales. Siempre ha sido algo secundario: oh, no es tan importante. Es el núcleo de su diferenciación competitiva en este punto.»

Greg estuvo de acuerdo, señalando que los modelos de IA competidores simplemente no tienen la infraestructura local: «Los modelos no son determinísticos. No tienen esa información local, y ninguna de las empresas que operan los modelos va a salir a intentar remapear el mundo. Todas tienen que depender de datos cartográficos reales.»

El panel también discutió los agentes Spark de Google — agentes de IA personalizados que los usuarios pueden crear y compartir. Cindy tuvo una observación incisiva sobre su verdadero propósito: «Están haciendo que todos ayuden a entrenar los modelos. Eso es todo.» La idea es que mientras los usuarios construyen agentes que siguen flujos de trabajo específicos — verificar esta fuente, luego aquella, luego realizar esta acción — Google aprende qué procesos funcionan y cuáles no, refinando sus propios modelos en el proceso.

Y Cindy destacó otro ángulo estratégico: Google está apostando fuerte por el video, porque ahí es donde van el engagement y los presupuestos publicitarios. «La televisión por cable está muerta. Todos cancelaron. Entonces, ¿dónde descubren las personas nuevas marcas? A través de las redes sociales, y muy a menudo a través de videos.»

Para las marcas con múltiples ubicaciones, la batalla de plataformas es secundaria. Lo que importa es estar posicionado para ganar — sin importar qué sistema de IA esté haciendo las recomendaciones.

¿Qué deberían hacer las empresas ahora mismo?

Otro Google I/O ha pasado, y seguimos en un mundo donde la búsqueda de Google no ha sido reemplazada por el modo IA. ¿Dónde deja eso a los profesionales de marketing con múltiples ubicaciones? El hecho de que cada uno de estos expertos en búsqueda local coincidiera en estas seis áreas de enfoque es suficientemente convincente.

• Limpia tus datos y maximiza tu Perfil de Empresa en Google
• Mejora la calidad de tus reseñas
• Crea contenido rico de ubicación — y ve más allá de tu sitio web
• Produce contenido de video específico
• Invierte en integraciones que permitan reservas fáciles, consulta de menús y verificación de inventario
• Mide la visibilidad más allá de los rankings.

Mira la Parte 1: EP 259 — What Does I/O Mean for Marketers Mira la Parte 2: EP 260 — Goodbye Traffic, Hello Sales