Existe una táctica de SEO que se popularizó en los últimos años. Una marca crea un artículo sobre el "mejor software de [categoría]", se posiciona en el primer lugar de la lista y espera a que la IA de Google lo encuentre y recomiende la marca a quienes realizan búsquedas en línea. Y sí, funcionó, y funcionó bastante bien.
Hasta ahora.
Según una investigación reciente realizada por la gurú del SEO Lily Ray, esta táctica podría empezar a tener consecuencias muy negativas, especialmente para las empresas pequeñas y medianas.
Lo que muestra la investigación
La especialista en SEO Lily Ray investigó 100 consultas B2B sobre el "mejor software de [categoría]" en las Resúmenes de IA de Google. Recopiló respuestas y citas de tres momentos diferentes entre abril y junio de 2026 para observar cómo habían cambiado las cosas.
Y esto es lo que descubrió: cuando se citaba el artículo autopromocional creado por la empresa, esa misma empresa se omitía de la recomendación en el 69 % de los casos. De 80 consultas que generaron una descripción general de IA, en 74 de las 100 consultas que ella rastreó, se generó una respuesta que citaba un artículo autopromocional, pero no incluía la marca promocionada.
Google utiliza tu artículo para generar una respuesta, pero recomienda a tus competidores, no a ti.
Citas frente a recomendaciones
Esta es la distinción que la mayoría de las marcas pasan por alto.
Cuando tu artículo fue citado, significa que Google utilizó tu página como fuente de información para generar su respuesta. Por otro lado, una recomendación significa que Google incluyó tu marca entre las principales recomendaciones. Estas dos cosas no tienen por qué ir de la mano, y para las marcas que se autopromocionan, esto representa un gran problema actualmente.
En su informe, Lily Ray señala: "un artículo en formato de lista con fines interesados puede generar una cita, pero en muchos casos puede resultar contraproducente, ya que sirve como voto para tus competidores como recomendaciones, dejando a tu marca completamente fuera de la respuesta de la IA".
Esto es precisamente lo que le sucedió a Pylon. Pylon publicó un artículo en el que se posicionaba como el software de mesa de ayuda número uno y mencionaba a Zendesk, Freshdesk y Help Scout como alternativas. Google citó el artículo de Pylon, pero recomendó las marcas mencionadas en lugar de Pylon.
El mismo patrón en múltiples categorías
Sin embargo, este no fue un caso aislado. Lily Ray descubrió que el mismo patrón se repetía en diferentes sectores.
Para la categoría de “mejor software de gestión de tareas”, TMetric creó un artículo promocional que Google citó. Sin embargo, en lugar de recomendar TMetric, Google recomendó Todoist, Asana, Trello y ClickUp, que ya aparecían en el artículo de TMetric. En la categoría de “mejor software de encuestas”, Pollfish creó dos artículos, ambos promocionando su marca pero incluyendo Qualtrics, SurveyMonkey, Google Forms y Typeform como alternativas. Google citó ambos artículos de Pollfish, pero no recomendó la marca. En cambio, recomendó las alternativas mencionadas en el artículo de Pollfish.
Google no considera tu artículo en formato de lista como un voto a tu favor, sino como un voto a favor de tus competidores.
Cómo se propagó esta táctica
Antes de la era de los motores de búsqueda con IA, la mayoría de las empresas se sentían incómodas produciendo contenido abiertamente sesgado y posicionándose como las mejores en su sector. Pero una vez que las marcas se dieron cuenta de que dichas páginas influían en las recomendaciones de la IA, la práctica se extendió rápidamente entre las empresas B2B y SaaS.
En su investigación, Lily Ray encontró 184 listas autopromocionales de 146 marcas en su conjunto de datos. El crecimiento de este tipo de contenido fue explosivo en 2025. La táctica se popularizó enormemente y se debatió en numerosas charlas de conferencias de SEO, vídeos de YouTube, seminarios web y publicaciones del sector. Las empresas comenzaron a producir no solo una lista, sino a veces docenas e incluso cientos de ellas. Shopify, por ejemplo, tenía más de 100 artículos que la presentaban como la mejor plataforma de comercio electrónico para ciertos casos de uso y comenzó a eliminarlos.
Respuesta de Google
Google combatió esta práctica de dos maneras.
El primer factor es el cambio algorítmico que afecta a los resultados de búsqueda orgánica. A principios de enero de 2026, Google parece haber disminuido la visibilidad orgánica de los sitios web con muchas listas autopromocionales. Lily Ray analizó más de 40 sitios de este grupo y descubrió que la caída del tráfico no solo afectaba a las páginas de listas, sino a sitios web completos. Parte de esta aceleración de la caída de visibilidad se produjo durante la actualización principal de Google de mayo de 2026.
La segunda forma es que Google ha empezado a incluir advertencias en los resúmenes de IA para ciertas consultas. Por ejemplo, cuando Lily Ray buscó "los mejores expertos en SEO", el resumen de IA de Google indicó que el sector está "saturado de supuestos expertos". Claude también ha estado señalando consultas similares, advirtiendo que la categoría está plagada de spam.
¿Qué impulsa realmente las recomendaciones de la IA?
Según la investigación de Lily Ray, tener una página bien diseñada no es lo más importante en este caso. Las marcas que quedaron fuera a menudo tenían páginas web perfectamente optimizadas y sólidas. Por eso se posicionaron bien y fueron incluidas como fuente de información. La verdadera diferencia radicaba en la cantidad de gente en internet que hablaba de ellas.
Las marcas incluidas en las recomendaciones contaban con más dominios de referencia, enlaces entrantes y menciones en plataformas de terceros. Las marcas que se autopromocionaban siempre se situaban por debajo de ellas en todos los parámetros mencionados.
Para la consulta "el mejor CRM para pequeñas empresas", la única marca que se autopromocionaba y que, según el artículo, generó la recomendación, fue Monday.com, que tenía una calificación de dominio superior a 90 y 75 000 dominios de referencia. Las otras cuatro marcas que se autopromocionaban y que aparecían en la consulta tenían mucha menos autoridad y no fueron recomendadas.
La investigación de Lily Ray también reveló que, para las consultas más relevantes, Google recurre en gran medida a Reddit, Forbes Advisor y YouTube. En particular, Reddit ha experimentado un crecimiento considerable en las citas recientes para este tipo de preguntas. Esto podría deberse a que Google valora mucho las opiniones de los usuarios en estas plataformas e intenta incorporarlas en sus respuestas.
Lo que esto significa en el futuro
Según la investigación de Lily Ray, las marcas más pequeñas que han estado publicando estas listas con la esperanza de incursionar en las recomendaciones de IA deberían reconsiderarlo seriamente.
Estas páginas no solo no consiguen que se recomiende tu marca, sino que incluso podrían estar impulsando a tus competidores más conocidos, que ya gozan de una reputación más sólida en internet. Google parece interpretar los nombres de las marcas que mencionas en la lista como las verdaderas autoridades en esta categoría.
Lo que parece importar es construir la autoridad real de tu marca a través de menciones y enlaces entrantes de fuentes legítimas de terceros.
Preguntas frecuentes
P 1: ¿Qué es un artículo de lista autopromocional?
Un artículo de autopromoción es un texto publicado por una marca que enumera los "mejores" productos o servicios de una categoría y posiciona su propia marca como la mejor opción. Estos artículos se popularizaron como táctica para influir en las recomendaciones de búsqueda de la IA.
P 2: ¿Por qué las marcas empezaron a publicar estos artículos?
Comenzaron porque funcionaban. Las primeras herramientas de búsqueda con IA solían detectar la autopromoción y recomendar la marca. A medida que la táctica se extendió, cientos de empresas comenzaron a publicarlas a gran escala en los sectores B2B y SaaS.
P 3: ¿Qué reveló la investigación de Lily Ray?
Analizó 100 consultas B2B sobre el "mejor software de [categoría]" en las Reseñas de IA de Google entre abril y junio de 2026. Descubrió que, cuando se citaba la lista de una marca, esta quedaba fuera de la recomendación en el 69% de los casos.
P 4: ¿Cuál es la diferencia entre una cita y una recomendación?
Una cita significa que tu página se utilizó como fuente para generar la respuesta de la IA. Una recomendación significa que tu marca fue seleccionada como una de las mejores opciones. Para las marcas que se autopromocionan, Google cada vez más prioriza una de las dos opciones.
P 5: ¿Por qué Google cita estas páginas pero no recomienda la marca?
Google parece estar distinguiendo entre las fuentes que utiliza y las recomendaciones que considera creíbles. Las marcas con verdadera autoridad en internet son las que reciben recomendaciones, no las que se autoproclaman las mejores.
P 6: ¿Google realizó cambios en sus algoritmos para solucionar esto?
Sí. Alrededor del 20 de enero de 2026, Google parece haber reducido la visibilidad orgánica de los sitios que publicaban con frecuencia este tipo de listas. Muchos de esos sitios experimentaron una caída en el tráfico de todo su dominio, no solo en las páginas de listas.
P 7: ¿Qué marcas siguen beneficiándose de las listas autopromocionales?
Las marcas consolidadas con alta autoridad de dominio y un sólido reconocimiento por parte de terceros aún pueden ser citadas y recomendadas en ocasiones. Sin embargo, Lily Ray señala que, incluso para estas marcas, esta táctica puede conllevar riesgos para su reputación con un beneficio adicional limitado.
P 8: ¿En qué sitios web se basa más Google para las consultas "óptimas"?
Los datos de Lily Ray muestran que Google depende cada vez más de Reddit, Forbes Advisor y YouTube. Estas plataformas recogen opiniones reales de los usuarios, que parecen tener más peso que las listas publicadas por las marcas.
P 9: ¿Está ocurriendo esto en otras herramientas de IA además de Google?
Sí. El informe de Lily Ray señala que Claude ha estado alertando sobre las consultas relacionadas con los "mejores expertos en SEO" con advertencias sobre el uso excesivo de spam en esa categoría, y otras herramientas de IA parecen estar tomando medidas similares.
P 10: ¿Qué deberían hacer las marcas en su lugar?
La investigación apunta a la importancia de construir una autoridad de marca genuina. Esto significa obtener menciones en sitios web legítimos de terceros, crear enlaces de retroceso reales, generar reseñas auténticas y crear contenido que otras fuentes realmente quieran citar.
