Cómo Google usa modelos generativos para crear búsquedas y respuestas proactivas
Google detecta eventos de cambio en la web y utiliza modelos de lenguaje para generar consultas, recuperar contenidos y sintetizar respuestas sin que el usuario formule una búsqueda explícita.
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Ahora sí, vamos al lío 👇
La patente US20250094511A1 revela un sistema en el que Google detecta eventos de cambio en la web y utiliza modelos de lenguaje para generar consultas, recuperar contenidos y sintetizar respuestas sin que el usuario formule una búsqueda explícita. Este enfoque marca un punto de inflexión en el SEO, donde ya no solo se compite por rankings, sino por ser fuente directa de las respuestas generadas por IA.
La mayoría de la gente sigue pensando en Google como un sistema reactivo:
tú buscas → Google responde.
Esta patente (US20250094511A1) describe justo lo contrario: Google detecta que “algo ha cambiado” en la web, usa un modelo generativo (LLM) para crear preguntas (queries) en lenguaje natural sobre ese cambio, recupera recursos relevantes y además genera un resumen/“respuesta” para mostrarlo como sugerencia antes de que el usuario formule la búsqueda.
Si lo conectas con el rumbo actual (Discover, Google App, búsquedas conversacionales, AI Overviews), el dibujo es claro: más empuje proactivo, más preguntas “prefabricadas” por IA y más capas entre tu contenido y el clic.
Qué es exactamente esta patente
Un sistema de “proactive query and content suggestion” que:
recopila web data (datos de búsquedas, tráfico, actualizaciones de páginas, etc.),
detecta change events (eventos de cambio o tendencias),
usa un generative model / language model para generar query suggestions en lenguaje natural (preguntas),
recupera web resources relacionados,
y genera un change event summary (un resumen/preview tipo “respuesta”) para mostrarlo en una interfaz tipo feed.
Las piezas clave del sistema (y por qué importan)
1) “Web data”: señales de lo que está pasando
La patente menciona que el sistema obtiene web data que puede incluir, entre otras cosas:
logs de consultas de búsqueda,
tráfico web,
ediciones/subidas de páginas,
generación de nuevos dominios/páginas,
tasas de descarga…
Implicación SEO: no solo “rankear” importa; importa ser detectado como señal temprana de un cambio o tendencia.
2) “Change events”: el gatillo que activa el motor
El sistema procesa esos datos para determinar que ocurrió un change event (un cambio asociado a uno o varios temas). La patente sugiere que puede detectarse por:
tendencias de consultas,
umbrales de actualizaciones en recursos sobre un tema,
incrementos de tráfico por encima de un umbral,
aparición de “nuevo contenido” sobre un tópico, etc.
Traducción: si de repente hay movimiento raro alrededor de un tema (por demanda o por cambios en contenidos), el sistema lo marca y empieza a fabricar “preguntas sugeridas” para el usuario.
3) El LLM no solo resume: también “inventa” la query (bien hecha)
Aquí está el núcleo: el sistema procesa datos del evento con un generative model (por ejemplo, un LLM) para generar query suggestions. Y ojo: la patente insiste en que estén en lenguaje natural, fáciles de entender y con dirección clara.
Además, describe que el modelo puede:
identificar una tendencia/cambio,
procesar múltiples queries y recursos,
y generar una query sugerida más detallada suplementándola con información concreta extraída de los recursos.
Implicación SEO: el “keyword research” se desplaza a question engineering: Google mismo crea preguntas largas, precisas y orientadas al cambio.
4) Recuperación de recursos + “change event summary” (preview-respuesta)
Tras generar la query, el sistema obtiene web resources asociados y los procesa con el modelo para generar un change event summary que:
resume qué cambió,
puede incluir overview del tema,
qué efecto tiene el cambio,
y se muestra junto a la query sugerida como “preview de la respuesta”.
Esto es importantísimo: tu contenido puede quedar “absorbido” en una respuesta previa y el clic caer. O puede ser uno de los recursos que alimenten esa respuesta. En ambos casos, competirás por ser input de la IA, no solo por el ranking clásico.
5) Interfaz tipo “newsfeed” y consumo sin búsqueda explícita
La patente contempla que estas parejas “query suggestion + summary” se muestren en una interfaz tipo feed, incluso agrupando múltiples eventos/cambios como pares sucesivos.
También menciona explícitamente que el sistema puede proporcionar sugerencias antes de que se reciba una consulta de búsqueda.
Implicación SEO: el viaje del usuario puede empezar en “sugerencias proactivas” (descubrimiento) y no en la SERP tradicional.
6) Personalización (intereses del usuario) + grupos
El sistema puede usar user data para determinar intereses y solo disparar sugerencias cuando el change event encaja con esos intereses.
Implicación SEO: sube el peso de:
topical authority (ser referencia de un tema),
consistencia editorial,
y señales que alimenten perfiles de interés (temas recurrentes, entidades, categorías, etc.).
7) “Soft prompts” y adaptación del tono/vocabulario
Hay un detalle muy jugoso: la patente menciona que parámetros del modelo y/o un soft prompt pueden entrenarse para generar queries o resúmenes con cierto vocabulario, tono o estilo.
Implicación: la “respuesta” puede variar según contexto del producto/superficie/usuario (más simple, más técnica, más corta, etc.). Tu contenido tiene que ser fácil de re-expresar por la IA sin perder precisión.
Qué nos está diciendo Google entre líneas (sin decir “AI Overviews”)
Aunque sea una patente, el concepto es muy actual:
Detectar cambios en tiempo real,
generar preguntas,
recuperar fuentes,
y entregar un Q&A listo para consumir.
De hecho, la patente habla de generar pares pregunta-respuesta (query + summary) y, en algunos casos, hasta generar un content item tipo artículo en lenguaje natural con el modelo.
Eso es, en esencia, el patrón:
Evento → Recuperación → Síntesis → Distribución proactiva.
Implicaciones en SEO tradicional (lo que cambia de verdad)
1) “Freshness” y “event-driven content” suben de liga
Si Google detecta change events por umbrales de actualizaciones y nuevos contenidos, la estrategia “publico y me olvido” se queda coja.
Qué hacer:
Actualizaciones reales (no “cambio una coma”): añade datos, comparativas, impactos, escenarios.
Crea secciones tipo “Qué ha cambiado en 2026”, “Última actualización”, “Timeline”.
Mantén un historial de cambios (humano) y una estructura (máquina) clara.
2) Vas a competir por ser fuente del resumen, no solo por el clic
El sistema obtiene web resources asociados a la query/evento y los usa para generar el resumen.
Qué hacer:
Escribe “bloques citables”: definiciones, bullets con hechos, cifras con fuente, conclusiones claras.
Minimiza relleno y maximiza densidad informativa por sección (sin perder claridad).
Estructura por preguntas: “Qué pasó”, “por qué importa”, “impacto”, “qué esperar”.
3) Más importancia de entidades y relaciones (Entity SEO)
Los eventos pueden asociarse a entidad, grupo, localización, objeto, etc.
Eso favorece contenidos que definan:
quién/qué,
qué cambió,
qué causa/efecto tuvo,
y cómo se relaciona con otras entidades.
Qué hacer:
Define entidad principal y secundarias en H2/H3.
Usa glosario o mini “contexto” si el tema es técnico.
Usa schema cuando aplique (Article, NewsArticle, FAQ, HowTo, Product, Organization…).
4) Discover/feeds: tu SEO también es distribución
La patente habla de newsfeed y de mostrar sugerencias antes de la query.
Qué hacer:
Titulares que funcionen como pregunta/respuesta (“Qué cambia en X y cómo te afecta”).
Entradillas con “qué ha pasado” + “por qué importa” en 2–3 frases.
Imágenes/visual assets cuando el tema lo pida (aunque la patente hable genéricamente de recursos, menciona que pueden ser páginas, vídeos, imágenes, audio, etc.).
Implicaciones para posicionar en LLMs (y sistemas tipo RAG)
1) El nuevo “keyword” es la pregunta en lenguaje natural
El sistema genera query suggestions en lenguaje natural para que sean comprensibles y “dirigidas”.
Qué hacer:
Construye contenido en torno a preguntas reales y preguntas “derivadas” del cambio:
“¿Qué ha cambiado?”
“¿Por qué ha cambiado?”
“¿A quién afecta?”
“¿Qué debería hacer ahora?”
Añade FAQs que no sean obvias, sino contextuales al evento.
2) Tu contenido debe ser “model-friendly”: fácil de resumir sin traicionarlo
Si el modelo genera summaries, necesitas que el texto:
distinga hechos vs opinión,
tenga cifras claras con contexto,
y use terminología consistente.
Qué hacer:
“Resumen ejecutivo” al inicio (5–7 líneas).
Secciones con bullets de hechos verificables.
Conclusión con implicación y recomendación.
3) “Proactive answers”: más zero-click, pero también más oportunidades de ser “citado”
Si la IA da una preview-respuesta, el click puede bajar, sí. Pero el premio es otro:
aparecer como recurso usado,
y ser la base de la respuesta.
Qué hacer:
Originalidad (datos propios, marcos, checklists).
Claridad (estructura, headings, tablas cuando proceda).
Autoría y credenciales (E-E-A-T real): quién escribe, por qué sabe, cómo lo verifica.
Qué tipo de contenidos ganarán con este paradigma (ejemplos concretos)
Contenido “detector de cambio”
“Actualización: qué cambia en [tema] en 2026”
“Nuevo [producto/ley/feature]: impacto y checklist”
“Comparativa antes vs después”
Contenido “explicador de impacto”
“Qué significa esto para [industria]”
“Riesgos, oportunidades y escenarios”
“Qué haría si…” (playbooks)
Contenido “respuesta lista para IA”
“Pregunta → respuesta breve”
“5 bullets con hechos”
“Qué hacer ahora (pasos)”
Checklist accionable para SEO + LLMs
Cambio detectado: ¿tu contenido deja claro qué cambió y cuándo?
Dirección de la pregunta: ¿responde a preguntas naturales, no solo a keywords?
Estructura: ¿cada H2 podría ser una query sugerida por IA?
Resumen cit-able: ¿tienes un bloque “TL;DR” con hechos y consecuencias?
Entidades: ¿nombras y relacionas entidades (quién, qué, dónde, por qué)?
Actualización: ¿mantienes el contenido vivo cuando el tema evoluciona?
Autoría: ¿se entiende por qué tú eres fuente fiable?
Esta patente no va de “hacer mejores sugerencias” por amor al arte. Va de:
detectar cambios,
generar preguntas humanas,
entregar respuestas previas,
y mantener al usuario dentro del ecosistema con menos fricción y menos búsquedas manuales.
El mensaje es simple: ya no basta con rankear una keyword; hay que ser la mejor fuente para la pregunta que Google todavía no te ha enseñado.
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