Fundamentos del contenido SEO: Palabras clave, intención y prompts para la búsqueda con IA en 2026

¿Qué es el contenido SEO? Páginas pensadas para las personas y basadas en la investigación

El contenido SEO es contenido para las personas que los buscadores y las respuestas de IA pueden encontrar, entender y usar, con temas elegidos investigando lo que la gente pregunta de verdad. Las respuestas de IA cambiaron la forma de esas preguntas: más largas, más conversacionales, a menudo repartidas en varias búsquedas. Los fundamentos no cambiaron.

Esa definición es la postura de esta guía, y sigue la línea del propio Google. Su guía sobre contenido útil, fiable y pensado para las personas pide "contenido pensado para las personas" en lugar de "contenido pensado primero para los buscadores, creado principalmente para posicionarse en los buscadores".

Una de sus señales de alerta describe justo el hábito contrario: "¿Estás produciendo mucho contenido sobre muchos temas distintos con la esperanza de que parte de él funcione bien en los resultados de búsqueda?"

La investigación en la que se apoya el contenido SEO es la investigación de palabras clave: encontrar las consultas que usa la gente y qué quiere cuando las usa. Esa segunda parte es la intención de búsqueda, y condiciona una página más que ninguna palabra clave concreta.

Investigar o redactar con herramientas de IA, o con un agente, es una cuestión de quién hace el trabajo, y de eso se ocupa la guía SEO con agentes. El contenido SEO trata de a qué apunta ese trabajo.

"Estrategia de contenido SEO" suele referirse al plan de qué publicar. La última sección explica cómo elaborarlo.

Las partes del trabajo de contenido y qué cambian en cada una las respuestas de IA

Las respuestas de IA cambian sobre todo la investigación y la producción: las preguntas se alargaron y se reparten en varias búsquedas, y Google ya considera spam las páginas de IA producidas en masa que no aportan nada a los usuarios.

Sobre otros mercados y el mantenimiento, los buscadores aún no han publicado nada específico para las respuestas de IA.

Parte del trabajo	Pregunta que responde	Qué cambian las respuestas de IA	Más a fondo
Investigación e intención	¿Qué publicar, para qué intención y en qué página?	Las consultas son más largas y a menudo se reparten en varias búsquedas	Más abajo
Producción	¿Cómo se redacta y se revisa?	Las políticas de spam de Google consideran abuso de contenido a gran escala usar IA generativa "para generar muchas páginas sin aportar valor a los usuarios"	Producción de contenido SEO con apoyo de IA
Formato on-page	¿Cómo se estructura y se rotula la página?	La guía de Google sobre las funciones de IA generativa dice que se puede ignorar la "fragmentación" del contenido para ellas	SEO on-page y optimización para respuestas de IA
Formatos más allá del texto	¿Qué formatos, además del texto?	La gente busca cada vez más con la voz o con imágenes: más de una de cada seis búsquedas en EE. UU., según los datos del Modo IA de Google (mayo de 2026). Las funciones de IA de Google "pueden incorporar imágenes y videos relevantes"	SEO multimedia y formatos sin texto
Otros idiomas y mercados	¿Qué mercados, y cómo se adapta el contenido?	Los buscadores aún no han publicado pautas específicas para la IA	SEO multilingüe e internacional
Búsqueda local	¿Cómo encuentran el negocio las personas de la zona?	Google dice que las respuestas de IA pueden incluir información de negocios locales, y que un perfil de empresa de Google ayuda a un negocio a aparecer en ellas	SEO local para búsqueda con IA
Mantenimiento	¿Cuándo actualizar, fusionar o eliminar una página?	Los buscadores aún no han publicado pautas específicas para la IA	Frescura del contenido y mantenimiento con apoyo de IA

Nuestra interpretación: la investigación es la parte de la que dependen todas las demás, porque una página no se puede redactar, formatear, localizar ni actualizar bien hasta que está claro a qué intención responde.

¿Qué es la intención de búsqueda? Los cuatro tipos del sector frente al modelo propio de Google

La intención de búsqueda es lo que alguien intenta conseguir cuando escribe o dice una consulta. El sector del SEO la clasifica en cuatro tipos: informativa, navegacional, comercial y transaccional.

Esos cuatro tipos son una convención, y tienen un origen concreto. El artículo de Andrei Broder de 2002, "A taxonomy of web search", proponía tres: navegacional, informativa y transaccional. La comercial, la de quien compara opciones antes de comprar, no aparece en el artículo: la añadió la práctica del SEO.

Google usa otro modelo en sus Search Quality Rater Guidelines (directrices para evaluadores de calidad de búsqueda, versión del 11 de septiembre de 2025).

Son una guía para los evaluadores humanos que valoran los resultados de Google, no una descripción del algoritmo de posicionamiento, pero son el modelo de intención que el propio Google ha publicado.

La sección 12.7 clasifica las consultas en cuatro tipos:

• Know (saber): para "encontrar información o explorar un tema". Una consulta es Know Simple "si la mayoría de las personas coincidiría en una respuesta correcta y esta cabría en 1 o 2 frases o en una lista corta de elementos".
• Do (hacer): "cuando el usuario intenta lograr un objetivo o realizar una actividad".
• Website (sitio web): "busca un sitio web o una página web concretos".
• Visit-in-person (visitar en persona): busca un lugar al que ir.

Las directrices también distinguen varios significados de una misma consulta: la interpretación dominante es "lo que quiere decir la mayoría de los usuarios", una común es "lo que quieren decir muchos o algunos usuarios", y las minoritarias son lo que "tienen en mente menos usuarios".

De ahí se deduce, aunque es una inferencia nuestra y no algo que afirme Google, que una palabra clave abarca un abanico de intenciones, no una sola etiqueta.

Los asistentes de IA aportan una tercera perspectiva.

Investigadores de OpenAI, en "How People Use ChatGPT" (un documento de trabajo del National Bureau of Economic Research, septiembre de 2025), estiman que "cerca del 49% de los mensajes son de tipo Asking (preguntar), el 40% Doing (hacer) y el 11% Expressing (expresar)", a partir de mensajes de ChatGPT hasta julio de 2025.

Asking es "buscar información o aclaraciones para tomar una decisión". Doing es cuando alguien quiere "producir un resultado o realizar una tarea concreta", como un borrador, código o un plan. Expressing es "expresar opiniones o sentimientos sin buscar información ni ninguna acción".

Cuatro tipos, tres modelos: qué intenciones de búsqueda puede captar una página de contenido

Puestos frente a frente, los tres modelos solo encajan de forma aproximada. La correspondencia de la tabla y su última columna son interpretación de esta guía: ninguna de las fuentes relaciona un modelo con otro.

Tipo según el sector	Broder (2002)	Directrices de evaluadores de Google	Uso de ChatGPT (OpenAI)	¿Puede captarla una página de contenido?
Informativa	Informativa	Know (Know Simple para respuestas cortas)	Asking	Sí para Know; Know Simple suele responderse en el propio resultado
Comercial	No está en el artículo	Normalmente Know, a veces Do	Asking	Sí: comparativas y reseñas
Transaccional	Transaccional	Do	Doing, de forma aproximada: Doing significa producir un resultado	Páginas de producto y de servicio, no guías
Navegacional	Navegacional	Website	Sin equivalente	Solo el sitio que se busca
Ninguno (visitar un lugar)	No está en el artículo	Visit-in-person	Sin equivalente	Páginas locales y fichas, un tema aparte
Ninguno (una tarea hecha en el chat)	No está en el artículo	Sin equivalente	Doing (redactar, programar, planificar), Expressing	Pocas veces: el asistente hace la tarea por sí mismo

Sostenemos que la demanda que merece la pena mapear es sobre todo Know y Asking. Los prompts de Doing y Expressing se resuelven dentro del chat, así que rara vez tienen sitio en un mapa de palabras clave. Y una consulta Know Simple solo merece una página si la página aporta lo que una respuesta corta no puede.

La intención de búsqueda es lo que alguien quiere conseguir con una consulta. El sector la divide en cuatro tipos, pero una consulta puede tener varios significados. Las directrices de Google para sus evaluadores separan lo que entiende la mayoría de lo que entienden muchos o pocos, así que la investigación registra el significado principal y los comunes.

Investigación de palabras clave frente a investigación de prompts: consultas más largas, las mismas intenciones de búsqueda

La investigación de prompts estudia la versión más larga y conversacional de las mismas preguntas que estudia la investigación de palabras clave. Las pautas de Google invitan a tratar ambas como un único conjunto de intenciones, no como dos listas de páginas que crear.

Los términos, con el mismo sentido en toda la guía: una consulta es lo que alguien escribe o dice a un buscador o a un asistente de IA; una palabra clave es una consulta tal como se registra en la investigación; un prompt es una consulta formulada como una petición completa a un asistente de IA, normalmente más larga y con contexto.

Así, la investigación de prompts consiste en encontrar los prompts que la gente plantea a los asistentes de IA sobre un tema.

Los proveedores que venden herramientas de prompts la definen de forma más estrecha: Semrush la describe como "identificar y hacer un seguimiento de las preguntas que llevan a los sistemas de IA a comparar opciones y recomendar marcas concretas".

Seguir a lo largo del tiempo qué prompts citan un sitio es un trabajo aparte, que trata a fondo la guía Seguimiento de visibilidad en IA, menciones y prompts.

Lo que cambió es la forma de la pregunta. Según los datos del Modo IA que Google publicó en mayo de 2026, basados en búsquedas de EE. UU., "la búsqueda media en el Modo IA triplica la longitud de una consulta tradicional de la Búsqueda".

Además, una pregunta puede convertirse en varias búsquedas. Las funciones de IA de Google usan la ramificación de consultas (query fan-out), que se explica en la guía SEO para IA.

En el ejemplo de Google, "cómo arreglar un césped lleno de malas hierbas" se ramifica en "mejores herbicidas para césped", "eliminar malas hierbas sin productos químicos" y "cómo evitar las malas hierbas en el césped".

Son una pregunta y varias búsquedas con aspecto de palabra clave, pero se puede defender que sigue siendo una sola intención: alguien con el césped lleno de malas hierbas que quiere arreglarlo.

Lo que no cambió es el conjunto de intenciones que hay detrás. Según la guía de Google sobre las funciones de IA generativa, "los sistemas de IA pueden entender sinónimos y el sentido general de lo que alguien busca".

Por eso, añade, "no tienes que preocuparte por no tener suficientes palabras clave 'long-tail' ni por no haber cubierto todas las variantes con las que alguien podría buscar un contenido como el tuyo".

Una palabra clave de cola larga (long-tail) es una consulta más larga y específica que, por sí sola, tiene poco volumen de búsqueda. La frase de Google no vuelve inútiles las consultas de cola larga: siguen mostrando lo que quiere la gente. Lo que significa es que son pruebas de una intención, no un motivo para dedicar una página a cada una.

La misma guía advierte que crear contenido distinto para cada variante o consulta ramificada "principalmente para manipular el posicionamiento o las respuestas de IA generativa en la Búsqueda de Google infringe la política de spam de Google sobre abuso de contenido a gran escala".

También recuerda que "una gran cantidad de páginas no hace que un sitio web tenga más calidad ni sea más relevante para los usuarios".

El abuso de contenido a gran escala, tal como lo definen las políticas de spam de Google, se da "cuando se generan muchas páginas con el propósito principal de manipular el posicionamiento en los buscadores y no de ayudar a los usuarios".

Los datos del propio Google van en la misma línea.

Los grupos de consultas (query groups), una función de Search Console Insights que llegó en octubre de 2025, se presentan con ocho formas de buscar dip de guacamole, desde "guac dip recipe" hasta "how to make guacamole dip easy", y Google añade: "Aunque son consultas distintas, reflejan una intención de usuario similar".

Las respuestas de IA cambiaron cómo pregunta la gente, no lo que quiere. Palabras clave y prompts son la versión corta y la larga de las mismas preguntas, así que la investigación agrupa las variantes por intención. Un sitio necesita una página sólida por cada intención que pueda responder con credibilidad, no una por palabra clave, variante o prompt.

¿Sigue siendo relevante la investigación de palabras clave?

La investigación de palabras clave sigue siendo relevante porque las consultas no han desaparecido, se han alargado. Google y Bing siguen mostrando a los propietarios de sitios las consultas por las que aparecen, como explica la siguiente sección.

De dónde salen los datos de palabras clave: primero los informes propios de los buscadores, luego las estimaciones modeladas

Los datos de palabras clave salen de tres sitios: los datos propios (first-party), que un buscador ofrece sobre las apariciones del propio sitio; las estimaciones modeladas de demanda de las herramientas de palabras clave y de prompts; y la página de resultados en vivo, que cualquiera ve al hacer una búsqueda.

Si un sitio tiene datos propios, estos van primero.

Comprobado con la documentación de cada fuente en septiembre de 2026:

Fuente	Qué muestra	Qué no muestra	Tipo
Informe de rendimiento de Search Console	Las consultas por las que un sitio ya aparece en Google, con clics, impresiones y posición. Las impresiones de los resúmenes creados con IA (AI Overviews) y del Modo IA se cuentan dentro del tipo de búsqueda "Web"	Las consultas en las que el sitio nunca aparece; qué parte de las impresiones de una consulta procede de funciones de IA	Datos propios
El filtro de consultas de marca del informe de rendimiento (todos los sitios aptos desde marzo de 2026)	Las consultas de marca (las que contienen la marca del sitio) separadas de las que no lo son	La demanda más allá de las consultas del propio sitio	Datos propios
Grupos de consultas en Search Console Insights (octubre de 2025)	Consultas similares agrupadas por intención	Nada en sitios pequeños: solo está disponible para sitios con muchas consultas	Datos propios
API de Search Console (interfaz de programación de aplicaciones)	Los datos del informe de rendimiento, accesibles de forma programática	Nada que no muestre el propio informe	Datos propios
Informe de rendimiento de IA generativa de Search Console (todos los sitios desde el 31 de agosto de 2026)	Las apariciones de un sitio en los resúmenes creados con IA y el Modo IA, por página, país, dispositivo y fecha	Qué consultas las activaron: no tiene dimensión de consulta	Datos propios
Rendimiento de IA en Bing Webmaster Tools (vista previa pública, febrero de 2026), que cubre Microsoft Copilot, los resúmenes de IA en Bing y algunos socios	Citas, páginas citadas y consultas de fundamentación (grounding queries): "Las frases clave que usó la IA al recuperar contenido al que se hizo referencia en respuestas generadas por IA"	Los prompts que la gente escribió de verdad: las consultas de fundamentación son lo que buscó la IA	Datos propios
Planificador de palabras clave de Google	"Estimaciones del número de búsquedas que recibe una palabra clave al mes", pensadas para anunciantes	Cifras exactas	Modelados
Google Trends	El interés por un término a lo largo del tiempo y por lugar, a partir de una muestra de búsquedas de Google, en una escala de 0 a 100	El volumen de búsqueda: sus cifras son relativas	Muestreados y relativos, lo más parecido a los modelados
Herramientas de palabras clave de terceros (Semrush, Ahrefs o Moz, por ejemplo)	Volúmenes, consultas relacionadas, quién se posiciona y la dificultad de la palabra clave: la puntuación propia de cada herramienta sobre lo difícil que es posicionarse para una consulta	Cifras exactas; cada herramienta modela a su manera	Modelados
Herramientas de investigación de prompts	Prompts y temas que la gente plantea a los asistentes de IA	Recuentos precisos: Semrush dice que la investigación de prompts "se centra en la dirección y en detectar patrones, no en posiciones fijas ni en recuentos precisos"	Modelados
La página de resultados en vivo	El autocompletado, "Otras preguntas de los usuarios" (People Also Ask), las búsquedas relacionadas, los tipos de página que se posicionan, la respuesta de IA y sus citas, y los hilos de foros como Reddit	Un conjunto de datos estable: varía según la ubicación y la cuenta	Página de resultados en vivo

En septiembre de 2026, de los principales buscadores solo Bing ofrece a los propietarios de sitios datos por consulta sobre las respuestas de IA, y aun así muestran lo que buscó la IA, no lo que preguntó la gente.

Los volúmenes de búsqueda son estimaciones, no recuentos. El propio Planificador de palabras clave habla de "estimaciones", así que el volumen sirve para ordenar las candidatas de forma aproximada, no para medir la demanda.

El volumen de una misma palabra clave puede variar muchísimo de una actualización de la base de datos a otra. En la base de datos de EE. UU. de una de las principales herramientas, "keyword research" tenía 9.900 búsquedas mensuales en junio de 2025 y 2.740.000 en septiembre de 2026, una cifra inflada por un pico de dos meses a principios de año.

De ahí se deduce que una consulta con volumen cero en una herramienta puede tener demanda real, sobre todo si es una pregunta larga y específica.

Por qué los datos propios van primero: muestran con qué relacionan ya los buscadores el sitio. Un sitio nuevo todavía no los tiene, así que parte de la página de resultados en vivo y de las estimaciones modeladas, y cambia de base a medida que acumula datos propios.

Seguir los mismos informes a lo largo del tiempo para medir resultados es un trabajo aparte, que trata a fondo Medición SEO.

De la investigación a una estrategia de contenido SEO: mapa de palabras clave, una página por intención

Una estrategia de contenido SEO decide qué publicar, para qué intención y en qué página. Toma forma en un mapa de palabras clave: una tabla que asigna a cada grupo de consultas con la misma intención exactamente una página, existente o prevista, o un motivo documentado para descartarlo.

Cuando dos páginas de un sitio apuntan a la misma intención, compiten entre sí: es lo que se conoce como canibalización de palabras clave. Evitarla es una de las funciones principales del mapa.

Algunos de los pasos siguientes son trabajo de datos, con entradas y salidas documentadas (exportar informes, agrupar, revisar resultados en vivo) que un agente conectado a herramientas puede ejecutar siempre de la misma manera.

Otros son decisiones de criterio que dependen de cosas que ningún informe recoge, como lo que el sitio puede responder con credibilidad y lo que le importa al negocio.

Las decisiones de criterio necesitan que el contexto del sitio esté por escrito donde pueda leerlo quien haga el trabajo; de eso trata a fondo la guía Ingeniería de contexto para agentes de SEO. Tanto esa división como el orden de los pasos son una propuesta de esta guía, no un método publicado.

1. Reunir las consultas que el sitio ya recibe

• Entrada: los datos de rendimiento de Search Console (del informe, de una exportación o de la API), las consultas de fundamentación de Bing y, cuando estén disponibles, los grupos de consultas de Search Console Insights.
• Cómo: separar las consultas de marca de las demás con el filtro de marca.
• Salida: una lista de consultas con clics e impresiones, con las de marca y las demás por separado, marcada como datos propios. Un sitio nuevo pasa directamente al paso 2.
• Tipo: trabajo de datos.

2. Sumar la demanda que el sitio todavía no recibe

• Entrada: los temas que el sitio puede cubrir con credibilidad, las herramientas de palabras clave, la página de resultados en vivo y, solo como orientación, las herramientas de prompts.
• Cómo: ampliar a partir de esos temas, no de lo que esté de moda: la prueba del contenido pensado para las personas, aplicada a la investigación.
• Salida: una lista de candidatas, con cada consulta marcada como dato propio o modelado.
• Tipo: ambos. Elegir los temas es una decisión de criterio; ampliarlos es trabajo de datos.

3. Agrupar las variantes por intención

• Entrada: la lista combinada.
• Cómo: reunir las consultas que una sola página respondería por completo, como los grupos de consultas de Google. Un método habitual trata dos consultas como una misma intención si se posicionan las mismas páginas para ambas: práctica extendida, no regla documentada. En el sector, este paso se llama agrupación de palabras clave (keyword clustering).
• Salida: grupos de intención, cada uno con una consulta principal (su formulación central), variantes y prompts.
• Tipo: trabajo de datos, con casos límite que requieren criterio.

4. Revisar los resultados en vivo y la respuesta de IA de cada grupo

• Entrada: la consulta principal de cada grupo.
• Cómo: buscarla y anotar qué tipos de página se posicionan, si aparece un resumen creado con IA o una respuesta del Modo IA, qué dice y qué fuentes cita.
• Salida: por grupo, la interpretación dominante y las comunes, el tipo de página que encaja (una guía, una comparativa, una página de producto, un video) y si el resultado ya responde la consulta por completo.
• Tipo: ambos. Registrar los resultados es trabajo de datos; leer la interpretación dominante y decidir el tipo de página que encaja es una decisión de criterio.

5. Clasificar cada grupo y decidir qué publicar

• Entrada: los grupos y sus notas.
• Cómo: etiquetar la intención de cada grupo (tipo según el sector y categoría de las directrices de evaluadores) y elegir una sola acción: apuntar a una página existente, planificar una nueva o descartarlo con un motivo.
• Motivos para descartar: demanda de tipo Doing o Expressing, una respuesta Know Simple que ya da el resultado, la consulta navegacional de otra marca o un tema ajeno a la especialidad del sitio.
• Prioridad: primero el encaje con la especialidad del sitio, luego las pruebas en los datos propios, después el valor para el negocio y, por último, la dificultad, que es la estimación de un proveedor. Ese orden es un criterio propio, no una regla documentada.
• Salida: cada grupo tiene exactamente una página objetivo o un motivo para descartarlo.
• Tipo: decisión de criterio.

6. Registrar el mapa de palabras clave y revisarlo

• Entrada: las decisiones del paso 5.
• Cómo: escribir una fila por cada grupo de intención.
• Salida: un mapa en el que no hay dos páginas para el mismo grupo, y en el que cada página objetivo es indexable y cumple los mínimos que fija la guía SEO técnico.
• Carencias y páginas débiles: los grupos sin página son las carencias de contenido; los grupos cuya página existe pero rinde poco pasan a mantenimiento.
• Tipo: trabajo de datos.

En la fila de ejemplo, la consulta principal y las variantes salen del ejemplo del guacamole de Google; todo lo demás es ilustrativo.

Grupo de intención (consulta principal)	Variantes y prompts principales	Intención	Interpretación dominante	Página objetivo	Acción y motivo	Fuentes, fecha de revisión
how to make guacamole dip	guacamole dip recipe, guac dip recipe, easy guacamole dip recipe	Informativa / Know	Una receta para seguir (ejemplo)	Una página de receta (ejemplo)	Página nueva: ninguna la responde todavía (ejemplo)	Grupos de consultas de Search Console, resultados en vivo, septiembre de 2026 (ejemplo)

El mapa indica qué página apunta a qué intención, no cuántas veces debe aparecer una palabra. La guía de SEO para principiantes de Google señala que una página puede coincidir con muchas consultas "aunque no uses explícitamente los términos exactos", y recuerda que el relleno de palabras clave infringe sus políticas de spam.

De cómo se agrupan y se enlazan entre sí las páginas del mapa se ocupa la guía Arquitectura del sitio y autoridad temática para la IA. Redactar cada página corresponde a la producción, la segunda parte del trabajo de contenido de la tabla anterior.

Llevar esta investigación a un sitio real, con sus propios datos y herramientas, es un trabajo aparte.

Fuentes

Afirmaciones con fuente:

• Creating helpful, reliable, people-first content, Google Search Central. Citada para el contraste entre contenido pensado para las personas y contenido pensado primero para los buscadores, y para la pregunta de alerta sobre producir mucho contenido de muchos temas.
• Spam policies for Google web search, Google Search Central. Citada para la definición de abuso de contenido a gran escala y su ejemplo con IA generativa.
• Optimizing your website for generative AI features on Google Search, Google Search Central (actualizada el 10 de julio de 2026). Citada para lo que dice sobre la "fragmentación", las imágenes y los videos en las funciones de IA, los negocios locales y perfiles de empresa, el ejemplo del césped, la frase sobre la cola larga y la advertencia sobre la ramificación.
• How AI Mode is changing and expanding the way people search, Google, 19 de mayo de 2026. Datos de EE. UU., citados para la longitud media de las búsquedas del Modo IA (el triple) y para el uso de la voz o de imágenes en más de una de cada seis búsquedas en EE. UU.
• "A taxonomy of web search", Andrei Broder, SIGIR Forum, 2002. Citada para los tres tipos originales: navegacional, informativa y transaccional.
• Search Quality Rater Guidelines, Google, 11 de septiembre de 2025. Guía para evaluadores humanos, citada para Know, Know Simple, Do, Website y Visit-in-person, y para las interpretaciones dominante, común y minoritaria.
• "How People Use ChatGPT", NBER Working Paper 34255, septiembre de 2025. Citada para el reparto de los mensajes de ChatGPT entre Asking, Doing y Expressing hasta julio de 2025, y para la definición de cada uno.
• How to do prompt research for AI SEO, Semrush, 17 de agosto de 2026. Un proveedor que vende una herramienta de prompts, citado por su definición de investigación de prompts y por su afirmación de que esta sigue la dirección, no recuentos precisos.
• Introducing Query groups in Search Console Insights, Blog de Google Search Central, 27 de octubre de 2025. Citada para el ejemplo del guacamole, la frase sobre "consultas distintas" que reflejan "una intención de usuario similar" y su disponibilidad solo en sitios con muchas consultas.
• Performance report, Ayuda de Search Console. Citado para los datos de consultas, clics, impresiones y posición que muestra.
• AI features and your website, Google Search Central. Citada para la inclusión del tráfico de los resúmenes creados con IA y del Modo IA en el tipo de búsqueda "Web".
• Branded queries filter, Blog de Google Search Central, 20 de noviembre de 2025. Citada para la separación entre consultas de marca y las demás, disponible para todos los sitios aptos desde el 11 de marzo de 2026.
• Search Console API, Google for Developers. Citada para el acceso programático a los datos de rendimiento.
• Generative AI performance report, Ayuda de Search Console. Citado para sus dimensiones (páginas, países, fechas, dispositivos) y la ausencia de una dimensión de consulta.
• Introducing AI Performance in Bing Webmaster Tools, Bing Webmaster Blog, 10 de febrero de 2026. Citada para las superficies que cubre, las citas, las páginas citadas y la definición de consultas de fundamentación.
• Keyword Planner, Ayuda de Google Ads. Citada para el carácter de "estimaciones" de sus volúmenes.
• FAQ about Google Trends data, Ayuda de Google Trends. Citada para el uso de una muestra y la escala de interés relativo de 0 a 100.
• SEO Starter Guide, Google Search Central. Citada para la coincidencia de páginas con consultas sin los términos exactos y para el relleno de palabras clave como infracción de las políticas de spam.

Argumentado, sin fuente (razonamiento de esta guía a partir de las fuentes anteriores):

• La definición del contenido SEO como contenido pensado para las personas y elegido con investigación, como postura de esta guía basada en las pautas de Google.
• La afirmación central: las respuestas de IA cambiaron la forma de las preguntas, no el conjunto de intenciones, así que corresponde una página por intención y no por palabra clave, variante o prompt.
• Que la investigación es la parte del trabajo de contenido de la que dependen todas las demás.
• La correspondencia entre los modelos de Broder, Google y OpenAI, y qué intenciones puede captar una página de contenido.
• Que la intención comercial viene de la práctica del SEO y no del artículo de Broder; su ausencia en el artículo se puede comprobar, su origen posterior no está documentado aquí.
• Que una palabra clave abarca un abanico de intenciones, como inferencia a partir de las interpretaciones de las directrices de evaluadores.
• Los datos propios antes que las estimaciones modeladas, la excepción del sitio nuevo y que las consultas con volumen cero aún pueden tener demanda.
• Que, en septiembre de 2026, de los principales buscadores solo Bing ofrece a los propietarios de sitios datos de respuestas de IA por consulta, según la revisión que esta guía hizo de los informes de Google y Bing.
• La división entre trabajo de datos y decisiones de criterio, qué paso es cuál, el orden de los pasos y el orden de prioridad.
• Agrupar dos consultas como una misma intención cuando se posicionan las mismas páginas para ambas, como práctica extendida sin fuente primaria.
• La variación del volumen de "keyword research", a partir de la revisión que esta guía hizo de la base de datos de EE. UU. de una herramienta importante.