Cuando Google le muestra a un usuario una AI Overview o Vista creada con IA, ofrece una respuesta citando a unas cuantas páginas como fuente.

La pregunta que me nace de forma instintiva: ¿entre 2 páginas que compiten con la misma búsqueda, por qué cita a una y no a la otra? ¿Tiene en cuenta el «cómo está escrito» a nivel lingüístico?

Circulan muchos rumores y conjeturas: mejor escribir párrafos cortos, mejor definiciones arriba, mejor listas,….

Para profundizar en ello he lanzado un estudio express de 500 consultas de búsqueda, del sector deportivo en España, he recogido las respuestas, he descargado el contenido de unas 2000 páginas y he medido más de 50 aspectos lingüísticos a nivel de párrafo (en total más de 75.000 párrafos).

¿A quién cita Google en sus resultados de AI Overviews? La respuesta corta es que cita, sobre todo, a quien está bien posicionado en los resultados orgánicos y también a aquellos que responden bien a la consulta en sus contenidos (aunque esto importa menos de lo que esperaba).

El hallazgo que no me esperaba encontrar (ni de lejos) es que más del 30% de las respuestas terminan invitando e incitando al usuario a seguir conversando, preguntando, interactuando, con frases que los sistemas de Google escriben sin citar a nadie, simplemente invitando al usuario a salir de la SERP y continuar en AI Mode.

Aunque hay alguna cosa más que paso a contarte.

El estudio en un minuto

1. La posición orgánica es el factor más reseñable y constante. Así que una página que ocupa la posición 1 sale citada en el 60% de los AI Overviews, la que ocupa la posición 5, sale en el 34%
2. El tamaño del dominio, medido por su tráfico orgánico, no predice la cita.
3. Responder a la pregunta ayuda, pero menos de lo esperado.
4. Hay una ligera ventaja de páginas más desarrolladas y completas, al tener más párrafos y palabras.
5. La forma del texto (párrafos cerrados, vocabulario variado), tiene efectos pequeños respecto de la cita
6. La riqueza léxica es el rasgo de escritura con más peso, aunque su efecto es pequeño
7. YouTube es la fuente más presente: aparece citado en el 77% de los AI Overviews, con dos vídeos de mediana por respuesta
8. Google reescribe a partir de las fuentes, pero no copia literalmente. El 84% de las frases de las respuestas no conserva las palabras de las fuentes.
9. El 30% de los AI Overviews abren una conversación con lenguaje propio y «secuestran» al usuario para llevarle de la SERP a AI Mode.

En qué consiste este análisis

Las 500 consultas las he sacado de SISTRIX, usando uno de los lideres del sector y sus rankings en el top 100, para poder balancear la muestra, no he usado las que más se buscan, sino que hay mini muestras por tramos de posición y volumen, para representar un poco de cada.

Métrica	Valor
Consultas	500
Con AI Overviews	451 (90,2%)
Respuestas distintas entre si	417 (92,5%)
Citas totales en AI Overviews	2694 (2209 urls distintas, 854 dominios)
De ellas, vídeos de YouTube	857 (719 vídeos distintos)
Páginas web analizadas	1936 (1092 citadas, 780 de control y otras sin ranking o sin pareja)
Párrafos extraidos y medidos	79060
Indicadores lingüísticos por párrafo	53
Frases de AI Overviews analizadas	4447
Comparaciones del modelo principal	1913 en 377 búsquedas
Captura y extracción	API de Dataforseo, 17 de septiembre 2026
Mercado	España, español, desktop, sesión sin login

Un detalle importante es que para revisar lo que se cita y lo que no se cita, siempre se hace a nivel de la misma búsqueda, sin mezclar, para poder aislar los factores.

Cómo se construyó el conjunto de datos

1. Captura de la SERP y AI Overview: con la API de DataForSEO, para cada consulta, se guarda el texto de la respuesta, bloque a bloque, las fuentes de cada bloque y el ranking orgánico.
2. Descarga de contenido: de cada url citada y de hasta 3 páginas orgánicas no citadas por cada búsqueda, que forman así el grupo de control. En el caso de los vídeos de YouTube, se descargó la transcripción de cada uno.
3. Segmentación de párrafos y cálculo de 53 indicadores lingüísticos.
4. Agregación por página: se usa la mediana de cada indicador, número de párrafos, palabras totales, proporción de párrafos que terminan en punto, antigüedad y tráfico del dominio.
5. Variables de cada búsqueda: se usa la posición orgánica de la url en la búsqueda y la similitud semántica entre la página y la consulta.
6. Comparación de páginas citadas frente a no citadas en cada búsqueda: se usa un modelo de regeresión logística condicional.

Qué mide cada indicador lingüístico

Familia	Ejemplos
Longitud	palabras, oraciones, caracteres, longitud media de oración
Categorías gramaticales	densidad de sustantivos, verbos, adjetivos, adverbios, pronombres, nombres propios
Complejidad sintáctica	profundidad del árbol de dependencias, subordinación, oraciones de relativo, coordinación
Voz	pasiva perifrástica, pasiva refleja, empezar por verbo
Información concreta	entidades, cifras, unidades de medida
Autonomía del párrafo	anáforas sin referente, deixis («como vimos arriba»), patrón definicional («X es…»).
Modalidad	atenuación, intensificación, obligación, imperativos
Persona	primera y segunda persona, preguntas
Conectores	causales, adversativos, aditivos, reformulativos, ejemplificativos, ordenadores
Forma	empieza en mayúscula, termina en punto, paréntesis, estructura «concepto: explicación»
Legibilidad	Fernández Huerta, Szigriszt, sílabas por palabra, palabras largas
Pertinencia	similitud semántica entre el texto y la consulta (embeddings multilingües)

Cómo es un AI Overview del sector deportivo

AI Overview es un elemento que genera una respuesta a la consulta del usuario, utilizando inteligencia artificial.

En escritorio típicamente se ubican en lo más alto de la hoja de resultados, aunque también se pueden encontrar en zonas menos prominentes, sin embargo en móvil, suelen ocupar gran parte del espacio superior.

Así se ve en escritorio:

Estos son los datos relevantes del estudio respecto al elemento:

Métricas	Valor
Consultas con AI Overview	90,2%
Fuentes citadas por AI Overview (mediana)	6 (media 6,5; máximo 17)
Frases por AI Overview (mediana)	10 (entre 4 y 30)
Secciones con título por AI Overview (mediana)	2
Respuestas textualmente únicas	92,5%
Bloques sin fuente declarada	28%

De las 500 palabras clave revisadas, más del 90% activaban AI Overviews, seguramente por una sencilla razón: son consultas informativas de deporte y salud, que es donde Google potencialmente puede desplegar más AI Overviews

Después, merece la pena hablar sobre el 92,5% de respuestas textualmente únicas. Para calcular esto se crea una huella digital o hash a partir del contenido de cada AI Overview, ese código alfanumérico será igual cuando dos respuestas de AI Overview sean idénticas, es binario, o es el mismo o no.

A nivel metodológico era importante hacer esto para no contar como texto independiente casos que estaban duplicados y si los contara le estaríamos dando más importancia a cosas que realmente no la tienen.

Pero si nos fijamos en el 7,5% restante, encontramos algo interesante: hay 20 grupos de consultas que comparten la misma respuesta.

Ejemplo: «empezar a correr», «quiero empezar a correr», «correr como empezar», «como iniciarse a correr», «iniciarse a correr», «quiero aprender a correr».

Para comprobar que no era un error de la API ni del análisis, hice dos verificaciones dos días después de la extracción vía API:

• La primera, a mano, usando las 6 consultas del ejemplo, en incógnito y sin sesión iniciada. 2 de ellas seguían devolviendo la misma respuesta, texto y fuentes, las otras 4 no.
  

• La segunda, por la misma API. Lancé las 54 consultas de los 20 grupos identificados, con el mismo método que el estudio. El resultado: ninguna respuesta idéntica, el número de fuentes se mantenía pero solo la mitad eran las mismas, 1 consulta ya no mostraba AI Overview, sin embargo, 15 de 20 grupos seguían compartiendo respuesta, aunque dicha respuesta fuera diferente a la de días atrás.

En el grupo del ejemplo, cinco de las seis consultas seguían compartiendo respuesta y las cinco habían perdido el mismo dominio y ganado el mismo dominio nuevo. Eso apunta a que cuando Google cambia una fuente, la cambia para todas las del grupo a la vez.

Por otro lado, que el navegador y la API no coincidan el mismo día tampoco es un fallo, es una capa más que añade variabilidad, ya que lo que ve una persona con su ubicación y su historial no tiene por qué ser igual a lo que devuelve una consulta vía API.

Las dos conclusiones:

1. Existe una agrupación de consultas por intención, bastante estable. Se mantiene en el 75% de los grupos, dos días después. Las consultas de un mismo grupo comparten fuentes, pero si Google cambia 1 cambia todas, así que si apareces, apareces en todas, pero si desapareces, desapareces también de todas.
2. Google no mantiene el mismo contenido ni fuentes en las respuestas de AI Overviews, en días diferentes. En 48 horas, todas las respuestas cambian y la mitad de fuentes citadas, eran diferentes. Esto apunta a volatilidad.

Por eso el gran insight es que la monitorización de AI Overviews no puede limitarse a un día concreto, lo que hay que medir es la frecuencia de aparición a lo largo del tiempo.

Quién sale citado

Cuatro de los cinco dominios más presentes son plataformas sociales o de vídeo como Instagram, TikTok y Facebook, que aparecen en más AI Overviews que Wikipedia.

Podemos decir que en consultas informativas de deporte, Google está construyendo respuestas con contenido de creadores, no solo con medios y marcas.

Dominio	AI Overviews en los que aparece	% del total de AI Overviews
youtube.com	321	77%
instagram.com	77	18,5%
tiktok.com	65	15,6%
facebook.com	62	14,9%
es.wikipedia.org	52	12,5%
reddit.com	26	6,2%
redbull.com	25	6%
vivagym.com	23	5,5%
nike.com	22	5,3%
mayoclinic.org	20	4,8%

Por debajo de esos líderes «sociales» la distribución es muy plana (siete de cada diez dominios aparecen en un solo AI Overview) y no se concentran las apariciones en un grupo de fuentes favoritas.

El peso de YouTube

Aquí encontramos varios aspectos a tener en cuenta:

• YouTube aparece citado en el 77% de los AI Overviews, con una mediana de 2 vídeos por respuesta y un máximo de 11. En total hay 719 vídeos distintos, repartidos entre cientos de canales.
• Los vídeos se citan dentro del texto, no solo en el bloque lateral. 851 de los 857 vídeos citados aparecen como fuente de un bloque concreto de la respuesta, no solo en el panel lateral.
• Casi ningún vídeo citado aparece en los resultados orgánicos clásicos de esa búsqueda: solo el 7%.
• Ningún AI Overview se construye solo con vídeos. El vídeo acompaña al texto, nunca lo sustituye.

La posición orgánica sigue siendo la puerta de entrada

Posición orgánica	Citados en AIO
1	63,1%
2	49,2%
3	43,6%
4	40,3%
5	34,1%
6	31,9%
7	32,2%
8	28,9%
9	22,4%

• La primera posición dobla las probabilidades de la octava.
• El mayor salto está entre la primera y la segunda posición, a partir de ahí la caída es gradual.
• Hablamos de «Posición» referido a la posición entre los resultados orgánicos, sin contar el propio AI Overview, vídeos ni otros módulos o bloques de la SERP.

Lo que predice ser citado

Para saber qué hace que se cite una página o no, hice más de 1900 comparaciones en 377 búsquedas, estos son los principales factores con efecto:

Factor	Efecto
Riqueza léxica	×1,22
Mejor posición orgánica	×1,20
Similitud con la consulta	×1,18
Número de párrafos	×1,16
Párrafos que terminan en punto	×1,15

Cómo interpretamos esto:

• Ningún factor domina, todos los factores son parecidos y son pequeños, no hay «algo» que por sí solo consiga la cita, es la suma de varias cosas.
• Qué significa cada cosa:
  • Riqueza léxica: textos con vocabulario variado que no están repitiendo todo el tiempo los mismos términos.
  • Posición orgánica: cuanto más arriba, más posibilidades.
  • Similitud con la consulta: hablar del mismo tema que pregunta el usuario en su consulta, no necesariamente con las mismas palabras. No es el mayor efecto, pero suma.
  • Más párrafos: tienen algo de ventaja aquellas páginas más desarrolladas.
  • Párrafos que terminan en punto: se refiere a frases completas.
  • Otros aspectos que no suman: la longitud de los párrafos, usar más sustantivos o más verbos, empezar con definiciones…
• El tráfico del dominio no predice nada, así que ser un sitio grande no te coloca apareciendo en la cita. Lo que cuenta es la página concreta y su posición para esa búsqueda.
• La frescura es una pista, no una conclusión, las páginas citadas se actualizaron más recientemente que las no citadas, pero es una señal débil. Considerando que ciertas páginas no declaran la fecha, es un aspecto más complicado de analizar y poner entre los factores.

¿Cambia algo haciendo distintos segmentos, por ejemplo, por tipo de búsqueda? Lo comprobé y no encontré diferencias, así que no hay una receta específica para consultas con vídeo y otra para consultas de texto.

Google no copia, reescribe

Otra cosa que hice fue comparar cada frase de AI Overviews contra el texto de las páginas que cita como fuente, tratando de buscar secuencias de palabras idénticas, para responder a esa pregunta: ¿reescribe, copia o qué hace Google en esos textos generados con IA?

Qué hace Google con la fuente	% de las frases
Reescribe	84%
Parafrasea	14%
Copia literal (o casi literal)	2%

Así que solo 2 de cada 100 frases conservan las palabras de la fuente, lo más habitual es que Google lo diga con otras palabras.

Uno de cada tres AI Overviews invita a salir de la hoja de resultados

No da una respuesta cerrada, sino abierta, eso significa que en las frases finales de la respuesta, añade algo que «invita» o «incita» al usuario a seguir conversando, por ejemplo:

• «Si me cuentas cuál es tu nivel actual y qué dificultad se te resiste más, te puedo dar recomendaciones más adaptadas a ti.»
• «Te puedo sugerir una distribución de rutina semanal adaptada a tu tiempo.»

Pasa en el 30% de las respuestas (127 de 417), y 126 de esas 127 frases no citan ninguna fuente, las escribe Google, con la intención de «estirar» o prolongar la conversación. A grandes rasgos, siguen tres patrones:

1. Desambiguar. Con la intención de aclarar qué quieres, un ejemplo encontrado en los datos fue la búsqueda «descompresión» y la frase final fue «Dime si te interesa el buceo, la medicina o la informática».
2. Pedir contexto. Con la intención de preguntar quién eres o cuáles son tus hábitos, es decir, saber algo más de ti para ajustar la respuesta. Por ejemplo, en la búsqueda «adelgazar nadando», la frase de cierre fue «¿Cuántos días a la semana puedes ir a la piscina?».
3. Hacer algo por o para ti. Con la intención o proactividad de proponerte hacer algo por o para ti, como en la búsqueda de ejemplo «core ejercicios», cuya frase final fue «Te puedo preparar una rutina personalizada…».

¿Y qué pasa después? Si el usuario sigue el rollo a Google, la conversación ocurre fuera de la página de resultados, aunque no desaparece del todo: deja rastro en Search Console.

Ya lo anticipó Anastasia Kourou y lo confirmó John Mueller, yo estoy analizando datos y lo contaré en un artículo aparte, con las consultas que conviene filtrar y qué hacer con ellas.

¿Por qué solo Google?

La verdad es que intenté replicar el estudio también en Bing y no me fue posible usando DataForSEO, ya que, según su equipo de soporte, en muchas consultas la respuesta de Copilot no viene en el HTML de la página sino que la genera el navegador después, mediante scripts.

Así que con su API, no hay forma de extraerlo. En siguientes estudios, buscaré alternativas, y si tú, leyendo este artículo, conoces alguna, deja un comentario.

Qué puedes hacer con esto en tu proyecto

1. Prioriza la posición. La primera posición se cita en el 60% de los casos; la quinta, en el 34%.
2. Responde a lo que se pregunta. No hace falta repetir la keyword, pero sí hablar de lo que busca el usuario (o lo que espera encontrar).
3. Escribe con vocabulario variado y en frases completas. La riqueza léxica y los párrafos cerrados son los rasgos de escritura con más peso, aun así, su efecto sigue siendo pequeño.
4. No busques atajos de redacción. Ningún factor consigue la cita por sí solo, así que cuidado con los checklists, trucos y atajos sobre «cómo escribir para AI Overviews».
5. Vigila el vídeo y las redes sociales de tu sector. YouTube aparece en el 77% de las respuestas, e Instagram, TikTok y Facebook, en más que Wikipedia. Social search es una realidad transversal, más que nunca.
6. Mide frecuencia, no presencia. En dos días, Google reescribió todas las respuestas y cambió la mitad de las fuentes, así que aparecer un día concreto no significa gran cosa.

Límites de este estudio

• Un sector, un idioma, un mercado: deporte, español, España.
• La muestra no es aleatoria: las keywords salen de las posiciones de un mismo sitio del sector.
• «Foto» de un único momento: las respuestas se capturaron el 17 de septiembre de 2026, vía API y sin sesión iniciada, lo que ve cada persona puede ser distinto.
• Solo Google: en Bing no fue posible extraer las respuestas de Copilot de forma fiable.
• Formato no analizado: no puedo decir si las listas o las tablas se citan más que el texto plano.
• Es observacional: muestra qué diferencia a las páginas citadas, no que cambiar algo vaya a hacer que te citen.
• Mantén el contenido al día, aunque la señal no es concluyente, va en la dirección esperada.