TL;DR
Lo esencial: Google está probando una interfaz de”búsqueda en vivo”que muestra tarjetas de citas visuales en tiempo real durante las respuestas de voz conversacionales. Detalles clave: Desarrollada por Gemini 3, la función muestra enlaces de origen mientras la IA habla para permitir la verificación inmediata de las afirmaciones. Por qué es importante: esta actualización tiene como objetivo solucionar la”brecha de confianza”causada por las alucinaciones de la IA y aborda las preocupaciones de los editores sobre el tráfico sin clics.
Para cerrar la brecha entre la búsqueda por voz conversacional y la atribución web, Google está probando una nueva interfaz que superpone tarjetas de citas visuales durante las respuestas habladas en tiempo real. La característica experimental, detectada dentro del modo AI de la compañía, tiene como objetivo mitigar la naturaleza de”caja negra”de las interacciones de audio.
Al mostrar enlaces de fuentes mientras la IA habla, la actualización aborda las críticas persistentes sobre las”alucinaciones”, donde los modelos inventan hechos y la erosión del tráfico de los editores. Integra las capacidades de conversación de Gemini Live directamente en el producto de búsqueda principal.
Cómo funciona la nueva interfaz de voz
Detectada por el experto en SEO Sachin Patel durante una prueba A/B, la actualización incorpora Search Live capacidad directamente en el modo AI estándar que se encuentra en la aplicación de Google.
A diferencia de los asistentes de voz anteriores que a menudo funcionan como”cajas negras”opacas, esta interfaz genera tarjetas de citas visuales en tiempo real. A medida que la IA narra una respuesta, aparecen enlaces de fuentes relevantes en la pantalla, lo que permite a los usuarios verificar afirmaciones específicas de inmediato.
¿Es esto nuevo en el modo Ai (mi consulta es: qué hay de SEO en él?) @brodieseo @rustybrick @gaganghotra_ pic.twitter.com/3N5hXtKmdm
— Sachin Patel (@SachuPatel53124) 6 de diciembre de 2025
Bajo el capó, el sistema aprovecha las capacidades multimodales de la integración Gemini 3 recientemente implementada. Esta actualización de modelo fue diseñada para manejar consultas complejas de varios pasos que requieren sintetizar información de fuentes dispares.
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Los ejecutivos han notado un cambio en la forma en que los usuarios interactúan con estos modelos más capaces. Como señaló anteriormente Hema Budaraju, directora sénior de Producto de Google,”con el modo AI, ya estamos viendo que las personas profundizan en temas complejos y hacen preguntas casi tres veces más que las búsquedas tradicionales”.
Mover esta funcionalidad de la aplicación independiente Gemini al entorno de búsqueda de alto tráfico indica un cambio estratégico importante. Intenta normalizar la IA conversacional como un método de búsqueda principal en lugar de una novedad.
La brecha de confianza: mitigar las alucinaciones
La búsqueda por voz históricamente ha adolecido de una falta de atribución clara. Los usuarios suelen recibir una respuesta sintetizada sin saber dónde se originó la información, lo que dificulta la verificación.
Estratégicamente, la integración sigue al lanzamiento del motor de razonamiento Deep Think de Google. Esta arquitectura permite que el modelo se detenga y razone antes de responder, una capacidad que el director ejecutivo de Google DeepMind, Demis Hassabis, describió como”el modelo más avanzado de Google para tareas complejas”que puede”comprender vastos conjuntos de datos y problemas desafiantes de diferentes fuentes de información”.
A pesar de estos avances, la confiabilidad sigue siendo un obstáculo crítico para una adopción generalizada. Una investigación independiente sugiere que los resultados de búsqueda generativa a menudo difieren significativamente de las clasificaciones tradicionales.
Un estudio de confiabilidad reciente cuantificó esta discrepancia y encontró que el 53 % de los sitios web vinculados por la descripción general de IA de Google no aparecían entre los 10 primeros resultados de una búsqueda convencional. Esto indica una divergencia significativa con respecto a las señales de clasificación establecidas en la búsqueda tradicional.
Estos hallazgos resaltan la”brecha de confianza”que las tarjetas visuales pretenden salvar. Al mostrar las fuentes específicas utilizadas para generar una respuesta, Google intenta demostrar que su IA basa sus respuestas en contenido web real en lugar de inventar hechos.
Tráfico frente a respuestas
Para las empresas de medios, el cambio a la búsqueda por voz”agentica”representa una amenaza potencial para el tráfico de referencia. Los editores temen que las respuestas de voz integrales eliminen la necesidad de hacer clic, incluso si hay una tarjeta de cita visible.
Las plataformas están contrarrestando esta narrativa al intentar redefinir el valor de una interacción de búsqueda. Argumentan que, si bien el volumen puede disminuir, la intención del tráfico restante es mayor.
Microsoft ha sido particularmente elocuente sobre este cambio en las métricas. Fabrice Canel, director principal de productos de Bing, argumentó que”para los especialistas en marketing, la visibilidad en sí misma se está convirtiendo en una forma de moneda. Si estás dando forma a las preferencias antes de que se produzca un clic”.
Tanto Microsoft como Google han publicado datos que afirman que las tasas de conversión afirmadas por referencias de IA son hasta 3 veces más altas que el tráfico de búsqueda tradicional.
Los ejecutivos de los medios siguen sin estar convencidos de esta defensa de”calidad sobre cantidad”. Muchos ven la extracción de sus datos para el entrenamiento de IA como una violación fundamental del intercambio de valores de la web.
