Guía completa sobre el seguimiento y generación de leads: mejores prácticas

Con la llegada de AI Overviews a las páginas de resultados de los motores de búsqueda en el ámbito hispanohablante, muchas empresas comienzan a cuestionarse la viabilidad de seguir apostando por la generación de tráfico web. La capacidad de estos sistemas para ofrecer respuestas directas, sintetizadas por modelos de lenguaje de gran escala (LLM), puede dar la impresión de que el contenido ya no necesita ser visitado para ser útil.

Desde esta perspectiva, renunciar a la creación de contenidos puede parecer una reacción lógica. Sin embargo, esta conclusión es precipitada. Todo depende, en realidad, del modelo de negocio de la empresa y de su posición en la cadena de valor.

Los AI Overviews modifican profundamente el funcionamiento del posicionamiento tradicional. Diversos estudios publicados en 2024 indican que entre el 20 % y el 40 % de las búsquedas informativas ya no generan clics hacia los sitios web, debido a que la respuesta se muestra directamente en la página de resultados. Este fenómeno afecta especialmente a los contenidos generalistas, educativos o poco diferenciados, cuyo valor se limita a responder preguntas básicas.

Para muchas empresas orientadas al mercado B2C, basadas en el volumen de visitas y la conversión rápida, esta evolución representa una pérdida significativa de visibilidad. En este contexto, el tráfico deja de ser un activo estable.

Sin embargo, en el ámbito B2B, la lógica es distinta. Los ciclos de decisión son más largos, los interlocutores más especializados y las decisiones se toman a partir de múltiples fuentes de información. Aquí, la visibilidad no se mide únicamente en número de clics, sino en credibilidad, autoridad temática y capacidad de ser identificado como referencia por los sistemas de inteligencia artificial.

Es en este escenario donde Bing y Microsoft Copilot ofrecen oportunidades reales de visibilidad para las empresas B2B. A diferencia de los AI Overviews integrados en Google, que tienden a cerrar la experiencia del usuario dentro de la propia página de resultados, Bing y Copilot se apoyan en una lógica conversacional. Estos sistemas no se limitan a responder una consulta puntual, sino que contextualizan la información, aprenden de las interacciones y recomiendan fuentes en función de la intención del usuario.

Según datos comunicados por Microsoft, Copilot está cada vez más integrado en los entornos de trabajo profesionales, especialmente a través de Microsoft 365, Edge y Bing Chat. Esto transforma la búsqueda de información en un proceso continuo, orientado a la toma de decisiones, y no únicamente a la consulta inmediata. En este contexto, los contenidos bien estructurados, precisos y especializados alimentan directamente el razonamiento de los modelos de lenguaje.

Conviene subrayar, no obstante, que no estamos ante un motor de búsqueda clásico. La visibilidad en Bing y Copilot no depende de una clasificación tradicional basada en palabras clave, sino de la capacidad de un contenido para ser comprendido, interpretado y reutilizado por los modelos de lenguaje.

Para las empresas B2B, esta evolución abre una vía estratégica clara: ganar visibilidad sin depender exclusivamente del tráfico directo y sin exponerse a la saturación competitiva de las páginas de resultados tradicionales. La generación de leads ya no se basa únicamente en atraer visitas, sino en existir de forma coherente y fiable dentro del ecosistema cognitivo de la inteligencia artificial.

En este nuevo paradigma, Bing y Copilot representan hoy un espacio de oportunidad aún poco explotado en el mercado hispanohablante.

Cómo ser referenciado en Bing y Copilot en la era de los modelos de lenguaje

La indexación y el idioma como fundamentos de la visibilidad en entornos de IA

La visibilidad en Bing y Copilot no comienza con una optimización específica para estos sistemas, sino con una base sólida de indexación en los motores de búsqueda tradicionales. Estar correctamente indexado en Google sigue siendo un paso previo indispensable, incluso cuando el objetivo es aparecer en respuestas generadas por inteligencia artificial. Los modelos de lenguaje de gran escala se nutren de contenidos accesibles, estables y correctamente estructurados en la web. Estudios SEO publicados entre 2023 y 2024 indican que más del 90 % de las fuentes utilizadas por sistemas de IA generativa proceden de dominios bien indexados y rastreados de forma regular por Google. En este sentido, Google continúa desempeñando un papel estructural como puerta de entrada a la visibilidad global de los contenidos.

A esta base técnica se añade un factor decisivo: el idioma. Aunque Bing y Copilot se utilicen en español, la mayor parte de los datos de entrenamiento de los modelos de lenguaje avanzados sigue siendo predominantemente en inglés. Diversos análisis del sector estiman que más del 60 % de los corpus de entrenamiento de alto nivel están en inglés, frente a una proporción sensiblemente menor en español. Para las empresas B2B, disponer de contenidos estratégicos en inglés incrementa notablemente las probabilidades de ser comprendidas, interpretadas y reutilizadas por Copilot, especialmente en contextos profesionales internacionales. No se trata de traducir contenidos de forma automática, sino de crear textos pensados desde el inicio para una audiencia profesional global, con un lenguaje preciso, contextualizado y orientado a la toma de decisiones.

Coherencia editorial y especialización: escribir para ser identificado como referencia

Más allá de la indexación y del idioma, la visibilidad en Bing y Copilot depende en gran medida de la coherencia editorial y del nivel de especialización del contenido. A diferencia de los motores de búsqueda clásicos, los sistemas conversacionales no se limitan a detectar palabras clave. Analizan la continuidad temática, la profundidad de los razonamientos y la relación semántica entre los distintos contenidos de un mismo sitio. Los portales que abordan múltiples temas sin una línea editorial clara resultan más difíciles de interpretar para los modelos de lenguaje, mientras que aquellos que desarrollan de forma constante un campo de conocimiento específico son más fácilmente identificados como fuentes fiables.

El análisis de las respuestas generadas por Bing Chat y Copilot muestra que los contenidos más frecuentemente reutilizados presentan una especialización temática clara, una coherencia semántica sostenida y un nivel de conocimiento explícito. Escribir para una audiencia bien definida, con un perfil profesional preciso y un vocabulario propio del sector, permite a los modelos de lenguaje comprender no solo el contenido, sino también su contexto y su finalidad. En el ámbito B2B, esta identificación progresiva como referencia constituye un factor clave de visibilidad. No se basa en la cantidad de contenidos publicados, sino en su capacidad para construir una identidad editorial clara y reconocible por la inteligencia artificial, condición esencial para ser referenciado de forma duradera en Bing y Copilot.

Tamaño de audiencia, países, sectores y la capa ChatGPT en Bing y Copilot: qué significa a diez años vista

Cuántos usuarios hay y dónde está el peso real en el mundo hispanohablante

Bing no es un actor marginal en términos absolutos: varias fuentes de analítica sitúan a Bing en el entorno de los cientos de millones de usuarios mensuales, con estimaciones de más de 500 millones de visitantes únicos mensuales y alrededor de 100 millones de usuarios diarios. A escala global, su cuota de mercado ronda el 4% en noviembre de 2025, lo que lo convierte en el segundo motor de búsqueda en muchos paneles de medición. En el ámbito hispanohablante, la distribución es muy desigual y ahí aparece una oportunidad B2B clara: en España, Bing se mueve alrededor del 3,88% en todos los dispositivos, pero en escritorio sube a cerca del 9,53%, que es precisamente el entorno de trabajo típico de muchas decisiones B2B. En México, el patrón es aún más interesante: el 8,74% en total y alrededor del 17,8% en escritorio, lo que sugiere un peso alto en contextos profesionales y corporativos. En Argentina, el escritorio también eleva la presencia de Bing hasta aproximadamente el 9,77%.

En paralelo, Copilot tiene cifras públicas que dependen de cómo se mida el producto: Microsoft afirma haber superado los 100 millones de usuarios activos mensuales sumando sus experiencias Copilot en consumo y empresa en su informe anual de 2025, mientras que otras mediciones externas ofrecen cifras más bajas para “Copilot” como aplicación o superficie concreta. La lectura práctica para marketing es simple: en B2B, el peso de Bing y del ecosistema Microsoft se concentra mucho más en escritorio, en empresas y en entornos donde el ciclo de compra es largo y la evaluación de proveedores es más racional.

Sectores, “capa ChatGPT” y prospectiva a 10 años: de motor de búsqueda a sistema operativo de decisiones

En B2B, la relevancia de Bing y Copilot no se explica solo por cuota de mercado, sino por el tipo de audiencia y por la integración nativa en herramientas de trabajo. Microsoft posiciona su red publicitaria y su ecosistema (Edge, Windows, Outlook, Microsoft 365) como un entorno especialmente conectado con perfiles profesionales; además, Microsoft Advertising incorpora capacidades de segmentación vinculadas a LinkedIn para alcanzar responsables y directivos, lo que encaja con sectores donde la decisión pasa por direcciones y funciones especializadas, como servicios profesionales, tecnología, industria, logística, salud privada, formación corporativa o servicios financieros.

A nivel tecnológico, la integración con modelos de OpenAI es un punto estructural: Microsoft confirmó que “el nuevo Bing” funciona sobre GPT-4 adaptado a búsqueda, y Copilot ha ido incorporando modelos más recientes dentro de su familia de productos, reforzando la idea de que el descubrimiento de información se vuelve conversacional y orientado a tareas.

Si miramos a diez años, la variable clave no es “cuánta gente busca”, sino “cuánta gente delega trabajo cognitivo”: Gartner proyecta una expansión rápida de agentes de IA integrados en aplicaciones empresariales en el corto plazo, y Reuters recoge previsiones de que una parte significativa del software corporativo incorporará capacidades agenticas y automatizará una fracción de decisiones diarias en pocos años.

En el horizonte 2035, el escenario más plausible es híbrido: una parte del mercado consolidará asistentes y agentes como interfaz principal de trabajo (especialmente en entornos Microsoft), pero habrá fricción por costes, gobernanza, seguridad y retorno, lo que implica que la visibilidad no se ganará “por estar”, sino por aportar contenido y activos digitales que los sistemas puedan citar, verificar y convertir en acciones dentro de flujos B2B. En otras palabras, Bing y Copilot apuntan a convertirse menos en un “canal de tráfico” y más en una “capa de decisión”, y eso favorece a las empresas que documenten su experiencia con profundidad, casos de uso, datos y pruebas de credibilidad, porque es exactamente el tipo de material que los modelos de lenguaje reutilizan cuando un comprador pide recomendaciones, comparativas o criterios de selección.

Conclusión — El SEO B2B no ha muerto: se ha adaptado a la lógica de la inteligencia artificial

La generación de leads a través del SEO no ha desaparecido, especialmente en el ámbito B2B. Lo que ha cambiado de forma profunda es la manera en que se construye la visibilidad. En un entorno dominado por modelos de lenguaje de gran escala y por asistentes como Bing y Copilot, el SEO ya no puede limitarse a atraer tráfico. Debe responder a las necesidades de comprensión, aprendizaje y razonamiento de la inteligencia artificial, que actúa cada vez más como intermediaria entre la información disponible y la decisión profesional.

En los mercados B2B, donde los ciclos de compra son largos, las decisiones están racionalizadas y los interlocutores son expertos, el volumen de visitas nunca ha sido el indicador principal de éxito. La clave es la credibilidad, la autoridad temática y la capacidad de ser identificado como fuente fiable. En este contexto, el SEO sigue siendo esencial, pero bajo una lógica diferente: no se optimiza para una posición en un ranking, sino para ser integrado en los sistemas de conocimiento utilizados por la IA.

Para las empresas que se dirigen a mercados internacionales, esta evolución hace indispensables dos elementos. El primero es el SEO internacional, entendido no como una simple traducción de contenidos, sino como la producción de textos capaces de ser comprendidos y reutilizados en distintos contextos lingüísticos y profesionales. El segundo es la especialización. Bing y Copilot no priorizan contenidos genéricos ni discursos de marketing superficiales. Favorecen los contenidos estructurados, coherentes y profundos, porque son los únicos que pueden alimentar respuestas complejas y fiables.

Los modelos de lenguaje aprenden a partir de grandes volúmenes de datos textuales. Analizan patrones, relaciones conceptuales y niveles de conocimiento. Estudios recientes sobre el funcionamiento de los LLM muestran que una gran mayoría de las respuestas complejas generadas por sistemas conversacionales se apoyan en fuentes especializadas, con alta densidad informativa y coherencia semántica. El contenido promocional o vacío aporta poco valor a estos modelos, porque no les permite razonar ni contextualizar.

Por esta razón, las estrategias basadas en growth marketing, volumen y repetición pierden eficacia en estos entornos. La inteligencia artificial no aprende de eslóganes ni de textos diseñados únicamente para vender. Aprende de conocimiento estructurado, de análisis sectoriales, de explicaciones claras y bien contextualizadas. Un contenido experto, como el desarrollado en este artículo, responde directamente a las necesidades de aprendizaje de los modelos de lenguaje y aumenta las probabilidades de ser citado, resumido o integrado en sus respuestas.

En este nuevo paradigma, la generación de leads no consiste en forzar la atención, sino en existir como referencia. Cuando un decisor B2B consulta a Copilot sobre una problemática concreta, el sistema no selecciona a la empresa más visible, sino a la más pertinente. Esa pertinencia se construye con el tiempo, mediante la producción constante de contenidos especializados, útiles y comprensibles para la inteligencia artificial.

El SEO B2B no está muerto. Se ha transformado en una estrategia de contribución al conocimiento. Las empresas que abandonen el contenido marketing vacío y apuesten por la producción de saber experto no solo seguirán generando leads, sino que se integrarán de forma duradera en los ecosistemas de Bing y Copilot, donde ya se están configurando muchas de las decisiones profesionales del futuro.