Lo que 17 meses de datos de clickstream dicen sobre el tráfico de ChatGPT

El crecimiento agregado del tráfico de IA esconde una disputa que se volvió más dura para quien está fuera del top. La concentración es lo que muestran los números de 17 meses.

Declaración de vínculo: soy embajadora de Semrush, y el estudio citado en este artículo fue publicado por Semrush. El dato está etiquetado con fuente y fecha de consulta, y la lectura que hago de él es propia.

Los estudios sobre tráfico de IA suelen circular en forma de titular, con un número grande y ninguna lectura de tendencia. El estudio de clickstream de Semrush permite hacer lo contrario, porque cubre un período lo bastante largo para mostrar inflexiones en lugar de fotografías.

Por qué la concentración es una lectura distinta del crecimiento

La diferencia entre las dos lecturas tiene una consecuencia directa en el plan de contenidos, y vale ser explícita sobre el mecanismo.

En una curva de crecimiento, entrar más tarde cuesta menos, porque la superficie todavía se expande y cada mes se crea espacio nuevo. Así se comportó la búsqueda tradicional durante una década, y es la intuición que la mayoría de los equipos todavía carga.

En una curva de concentración, entrar más tarde cuesta más, porque el espacio dejó de crecer y la entrada de un dominio nuevo implica la salida de otro. La disputa pasa a ser contra un incumbente específico, que ya está en el conjunto que el sistema consulta. Cuando ese incumbente pierde espacio, el diagnóstico de la caída de tráfico del competidor ayuda a leer adónde fue la demanda.

Los números del estudio describen el segundo caso. La meseta de volumen desde noviembre de 2025 descarta la hipótesis de expansión, y la caída de dominios muestra que la selección se volvió más estrecha en el mismo período.

El comportamiento de quien pregunta también cambió

El estudio trae un segundo conjunto de números que rara vez aparece en los titulares y que cambia el contenido de lo que se escribe, además de la cantidad.

Según Semrush, la búsqueda se activó en el 34,5% de las consultas en febrero de 2026, contra el 46% a fines de 2024. En el mismo estudio, los prompts con búsqueda activada pasaron de 4,7 palabras a comienzos de 2025 a 8,7 palabras a comienzos de 2026, mientras que los prompts sin búsqueda bajaron de 24,9 a 13,5 palabras.

El estudio también registra 1,75 consultas por sesión en febrero de 2026, con un aumento del 50% en los cuatro meses finales del período. Eso indica conversación encadenada, con refinamiento, en lugar de una pregunta única. Para quien mide, significa que la sesión pasó a tener más de un punto de entrada posible, y que atribuir la conversión al último toque pierde parte del camino.

El destino del tráfico, que contradice la tesis de sustitución

El dato más incómodo para las dos narrativas en circulación es el de destino. También según Semrush, Google recibe el 21,6% de todas las referencias de ChatGPT, y los diez dominios más grandes concentran poco más del 30% del tráfico de referencia.

Lo que yo haría con estos números en una planificación

• Dejar de proyectar un crecimiento lineal del tráfico proveniente de IA. La meseta observada desde noviembre de 2025 desaconseja esa proyección, y un plan que dependa de ella va a errar la meta por construcción.
• Priorizar la entrada en la franja de dominios que sigue recibiendo referencias. En un escenario de concentración, el esfuerzo rinde más desplazando a un incumbente en territorio estrecho que cubriendo territorio amplio con piezas promedio.
• Reescribir la base pensando en prompts más largos y más específicos, que es el formato que creció, con la palabra clave corta de la planilla sirviendo solo como punto de partida.
• Medir el recorrido encadenado, porque la sesión con múltiples consultas cambia lo que cuenta como conversión asistida.

Los límites de este estudio, declarados

Tres salvedades que tienen que acompañar cualquier uso de estos números.

La cobertura es de Estados Unidos, con un panel de 200 millones de usuarios. No hay base para extender la lectura a América Latina sin verificación local, y la diferencia regional es una pregunta legítima abierta.

La medición es de clickstream, que captura el clic que sale del sistema. No ve la respuesta que resolvió la duda sin ningún clic, que es justamente el comportamiento que más creció en el período. Ese comportamiento solo aparece en la medición de citas, como la descrita en cómo rastrear la visibilidad en IA.

El estudio es de un proveedor que vende una herramienta de visibilidad en IA. Eso no invalida el dato, que viene con metodología y muestra declaradas, y recomienda tratar la lectura de mercado que lo acompaña con la misma vara que se aplica a cualquier material de fabricante.