- Recientemente se realizó un análisis que comparó la tasa de conversión del tráfico referido por recomendaciones de LLM con la de la búsqueda orgánica para verificar el impacto de los modelos de lenguaje grandes (LLM) y los chatbots de IA en el recorrido del cliente
- El estudio se basó en datos de 54 sitios durante 6 meses e incluyó solo macroconversiones como solicitudes de demo y compras, para aumentar la confiabilidad de los resultados
- Como resultado, la tasa de conversión promedio del tráfico de LLM (4.87%) fue ligeramente mayor que la de la búsqueda orgánica (4.60%), pero se confirmó que no es estadísticamente significativa
- Incluso al segmentar por B2B, B2C e industria, no apareció una ventaja consistente, y la proporción de tráfico de LLM fue inferior al 1% en la mayoría de los sitios
- En general, aunque los LLM pueden ofrecer nuevas oportunidades, por ahora los resultados muestran que la búsqueda orgánica sigue siendo el canal principal
Objetivo del estudio
- Es un análisis para comprobar si el tráfico de LLM muestra una tasa de conversión más alta que la búsqueda orgánica
- En la industria existía la hipótesis de que los LLM aportan tráfico de “mayor calidad”, pero el objetivo era validarlo con datos primarios
Metodología y datos
- Se revisaron sitios web de distintas industrias, pero solo se incluyeron aquellos con macroconversiones medibles
- B2B: solicitudes de demo, envío de formularios
- e-commerce: compras
- Un total de 54 sitios fue seleccionado como muestra final
- La fuente de datos fue GA4 y el periodo cubrió los últimos 6 meses
- Se utilizó la tasa de conversión basada en sesiones para minimizar las diferencias entre B2B y B2C
- Durante la recolección de datos, el mapeo de eventos y la verificación del tracking se realizaron manualmente para asegurar la confiabilidad
Enfoque estadístico
- Comparación de promedios y medianas, medición de desviación estándar y rango intercuartílico
- Se aplicó una paired t-test para verificar la diferencia entre la conversión orgánica y la de LLM por sitio
- Para comparar B2B vs B2C se utilizó Welch’s test
Resultados principales
- Tasa de conversión promedio: orgánica 4.60% vs. LLM 4.87%
- La diferencia promedio por sitio fue de +0.27 pp y la diferencia de mediana fue de +0.09 pp
- p-value 0.794 → no es estadísticamente significativo
- En el 56% de los sitios la conversión de LLM fue mayor, pero en el 41% fue menor → no hay una ventaja consistente
Análisis de sitios con alto tráfico
- Criterios: ≥100 mil sesiones, ≥50 sesiones de LLM, ≥5 conversiones de LLM
- La muestra se redujo de 54 a 33 sitios
- La diferencia promedio aumentó a +1.24 pp, pero siguió siendo estadísticamente irrelevante (p=0.376)
Resultados B2B vs. B2C
- Datos globales:
- B2B → LLM(2.17%) > orgánica(1.16%)
- B2C → LLM(6.58%) < orgánica(6.78%)
- Incluso después de aplicar condiciones de tráfico, la diferencia no fue estadísticamente significativa
- El resultado de Welch’s test tampoco mostró diferencias (p=0.546)
Escala del tráfico de LLM
- En más del 90% de los sitios, el aporte de LLM fue inferior al 0.6% del tráfico total
- En promedio, representó solo el 0.24% de las sesiones y el 0.42% de las conversiones
- En cambio, la búsqueda orgánica representó alrededor del 32% de las sesiones totales y el 34% de las conversiones, mostrando un peso abrumador
Análisis por industria
- En las industrias de finanzas y viajes/turismo, los LLM mostraron una tasa de conversión más alta
- En e-commerce y servicios al consumidor, la búsqueda orgánica tuvo ventaja
- La interpretación es limitada debido al tamaño reducido de la muestra
Conclusión e implicaciones
- Con base en los datos actuales, no hay evidencia de que el tráfico de LLM ofrezca una tasa de conversión más alta que la búsqueda orgánica
- Además, el tráfico de LLM tiene una escala muy pequeña → su impacto es mínimo frente a la búsqueda orgánica
- El recorrido del cliente se está volviendo más complejo y va en aumento el uso combinado de búsqueda y LLM
- Según un informe reciente, 46% usa solo búsqueda tradicional, 44% combina búsqueda + IA y solo 2% se centra en IA
- Por lo tanto, las empresas deben acompañar el proceso con seguimiento y monitoreo de la optimización para LLM, pero seguir considerando la búsqueda orgánica como su canal prioritario
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