¿Por qué y cuándo utiliza ChatGPT Google?
TL;DR — Cada vez que ChatGPT necesita información posterior a junio de 2024 o que no posee, busca la respuesta en Google.
Cuando un usuario hace una consulta, ChatGPT primero evalúa si la respuesta se encuentra dentro de su modelo o si, por el contrario, debe buscar parte o toda la información en Internet. El modelo actual, GPT-5, no dispone de datos más recientes que junio de 2024, por lo que cualquier consulta que implique la necesidad de información actualizada —por ejemplo, una pregunta relacionada con una compra— activará una “búsqueda en la web”.
Aunque al principio ChatGPT se basaba en el motor de búsqueda Bing (debido a su vínculo con Microsoft), hoy en día utiliza Google, lo cual no sorprenderá a los expertos en SEO: Google es, sencillamente, un mejor motor de búsqueda que Bing.
¿Cómo realiza ChatGPT su “búsqueda en la web” mediante query fan-outs?
TL;DR — ChatGPT divide las consultas en varios query fan-outs (búsquedas en Google). Para aparecer en sus respuestas, una página debe posicionarse en los primeros lugares de las SERP de varios fan-outs.
Cuando ChatGPT necesita hacer una “búsqueda en la web”, divide el tema en varias búsquedas en Google, generalmente unas cincuenta palabras clave. A estas búsquedas se las conoce como fan-outs (ramificaciones o despliegues, en español).
Para recuperar las URLs que aparecen en las SERP de cada palabra clave, ChatGPT utiliza una herramienta externa llamada SerpAPI. Desde septiembre de 2025, Google ha restringido parcialmente el acceso a sus páginas de resultados, por lo que SerpAPI solo puede devolver el top 10 de cada SERP (en lugar del top 100 anterior).
Así, ChatGPT recopila aproximadamente 50 × 10 = 500 URLs, pero no puede leer ni resumir todas esas páginas (sería demasiado costoso). Por eso necesita identificar las pocas páginas que probablemente contengan la información correcta para responder a la consulta del usuario. Para lograrlo, utiliza la fórmula RRF (Reciprocal Rank Fusion), que asigna una puntuación a cada URL. Sin entrar en fórmulas matemáticas, basta con recordar lo siguiente: cuanto más alto y con más frecuencia aparezca una página en las distintas búsquedas, mayor será su puntuación global. En otras palabras, el RRF valora la presencia recurrente y el buen posicionamiento de una página (no de un dominio) en varias SERP.
¿Cómo maximizar la puntuación RRF de una página?
TL;DR — Recomendamos posicionar un artículo en un medio con buena autoridad SEO para varios términos clave, apoyado con netlinking de segundo nivel por palabra clave.
Ante todo, hay que recordar algo fundamental: el SEO influye directamente en tu visibilidad dentro de ChatGPT para las consultas que requieren búsquedas en la web. Pero existe una diferencia importante respecto al SEO tradicional: una página con un buen puntaje RRF debe posicionarse en varios términos clave, mientras que en el SEO clásico normalmente se apunta a una sola palabra clave por página.
Por eso recomendamos estructurar un artículo que apunte a 2 o 3 palabras clave, organizado en bloques temáticos (chunks). Como el objetivo es que este artículo principal aparezca en el top 10 de varias SERP, es fundamental publicarlo en un medio con alta autoridad SEO. Después, se debe implementar una estrategia de netlinking de segundo nivel para cada palabra clave. Esto significa producir otros artículos, cada uno centrado en una palabra clave única, que incluyan un enlace (backlink) hacia el artículo principal optimizado para varios términos clave.
