Estoy intentando hacer crecer dos proyectos de contenidos escritos muy diferentes, aunque ambos parten de la misma idea: entender lo que está ocurriendo y contarlo con claridad. Por un lado está DML, esta web desde la que quiero hablar de política, sociedad, economía, cultura, tecnología y cualquier asunto que me ayude a comprender un poco mejor el mundo en el que vivimos.
Por otro lado está Hefestec, un proyecto que nació como un blog en el que escribía principalmente sobre los productos que iba probando. Durante años ha sido el lugar donde he contado mi experiencia con móviles, ordenadores, televisores, proyectores, accesorios y cualquier dispositivo que pasara suficiente tiempo por mis manos como para poder formarme una opinión.
Ahora quiero subirlo de nivel y convertirlo en algo más completo sin perder aquello que lo hacía diferente. Mi intención es que Hefestec no solo sirva para leer análisis, sino también para estar informado, entender los movimientos de la industria y aprender cómo funciona la tecnología que utilizamos cada día.
Quiero hablar de nuevos dispositivos, pero también de inteligencia artificial, procesadores, redes, hogares conectados, plataformas, empresas, regulaciones y cambios tecnológicos que terminan afectándonos aunque no siempre seamos conscientes. Los análisis y la experiencia real seguirán siendo fundamentales, pero convivirán con noticias, explicaciones, tutoriales, guías y artículos que permitan entender mejor la tecnología actual.
El problema es que estoy intentando construir todo esto justo cuando la manera de encontrar información en Internet está cambiando por completo. Google continúa siendo importante, pero ya no es únicamente un buscador de enlaces, mientras que herramientas como ChatGPT, Claude o Perplexity están acostumbrando a millones de personas a recibir respuestas sin visitar necesariamente las páginas que hicieron posible esa información.
Qué es AI Overview y por qué cambia Google
Durante muchos años, buscar algo en Google era un proceso bastante previsible. Escribías una consulta, aparecía una lista de resultados y elegías la página que parecía más útil, fiable o interesante.
AI Overview cambia esa relación porque utiliza inteligencia artificial para generar una respuesta directamente dentro de la página de resultados. Google analiza información publicada en distintas webs, organiza los datos y presenta un resumen antes de los enlaces tradicionales.
Si alguien busca qué es Wi-Fi 7, qué diferencia existe entre OLED y Mini LED o cuánta memoria RAM necesita un ordenador, Google puede mostrar una explicación bastante completa sin obligarle a entrar en ninguna página. La respuesta puede incluir enlaces hacia las fuentes, pero el usuario quizá ya haya resuelto su duda antes de hacer clic.
Google explica que sus funciones de búsqueda con inteligencia artificial están diseñadas para responder preguntas más complejas y mostrar enlaces que permitan profundizar. Desde la perspectiva del usuario resulta cómodo, pero desde la de quienes producimos contenido plantea una cuestión evidente: para que Google pueda construir esa respuesta, alguien ha tenido que investigar, probar, contrastar y publicar primero la información.
El buscador siempre se ha alimentado del trabajo de las páginas web, aunque tradicionalmente existía una especie de intercambio. Los creadores aportábamos información y Google nos enviaba lectores, pero ahora empieza a quedarse con una parte mayor de la experiencia y puede utilizar la respuesta de una web sin que el usuario llegue a visitarla.
No es solo Google
Centrar toda la conversación en AI Overview sería quedarse corto porque el cambio es mucho más amplio que una función concreta del buscador. Cada vez más personas preguntan directamente a ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini, Copilot y otros asistentes capaces de consultar Internet, resumir fuentes y responder con un texto ya elaborado.
El cambio de hábito es importante porque el usuario ya no necesita pensar qué página debería visitar. Puede plantear una pregunta, pedir una comparación, añadir matices y continuar la conversación hasta obtener exactamente el tipo de respuesta que buscaba.
Durante décadas, Internet funcionó como una red de enlaces mediante la que una página conducía a otra. Ahora empieza a funcionar como una enorme base documental que las inteligencias artificiales consultan, ordenan y resumen para responder sin necesidad de que el usuario recorra personalmente las fuentes.
El antiguo modelo podía resumirse así: yo creo contenido, Google ayuda a encontrarlo y una persona entra en mi página. El nuevo modelo puede terminar siendo muy diferente: yo creo contenido, una inteligencia artificial lo utiliza para elaborar una respuesta y el lector quizá nunca llegue a saber quién hizo el trabajo original.
El problema para Hefestec
Buena parte de la nueva etapa de Hefestec consiste en crear contenidos útiles que no desaparezcan al día siguiente de su publicación. Quiero desarrollar una biblioteca capaz de explicar móviles, ordenadores, televisores, inteligencia artificial, redes, audio, fotografía y todos los conceptos necesarios para entender los productos que compramos y utilizamos.
Muchos de esos artículos son necesarios, pero también resultan muy fáciles de resumir. Una inteligencia artificial puede explicar en pocos párrafos qué es una pantalla AMOLED, cómo funciona Qi2, qué diferencias existen entre Wi-Fi 6 y Wi-Fi 7 o cuánta memoria necesita un ordenador.
Eso no significa que debamos dejar de escribirlos porque siguen siendo fundamentales para construir un medio tecnológico completo. Lo que cambia es que la definición básica ya no puede ser la única razón para visitar Hefestec, porque Google o cualquier asistente pueden ofrecerla de manera inmediata.
La diferencia debe estar en combinar la explicación con la experiencia, el contexto y el criterio. No quiero limitarme a contar qué es una pantalla antirreflejos, sino explicar cuánto cambia realmente al utilizar un ordenador en una terraza o trabajar junto a una ventana.
Tampoco basta con repetir que un móvil tiene una batería de 5.000 mAh porque ese número está disponible en cualquier ficha técnica. Lo útil es contar cuánto dura después de utilizarlo durante varios días, qué ocurre al activar determinadas funciones y si esa autonomía se mantiene cuando deja de ser nuevo.
Una inteligencia artificial puede ordenar especificaciones, pero no puede haber utilizado durante semanas el producto que estoy analizando. Puede resumir mi experiencia después de que la publique, pero la experiencia original tiene que producirla primero una persona.
El problema para DML
En DML el riesgo es parecido, aunque el tipo de contenido sea diferente. Un artículo que explique qué está ocurriendo entre dos países, cómo funciona una nueva ley o por qué China quiere liderar la inteligencia artificial también puede ser resumido por Google, ChatGPT, Claude o Perplexity.
Los hechos básicos son relativamente fáciles de condensar si las fuentes están disponibles. Una IA puede construir una cronología, explicar las posiciones enfrentadas y presentar las principales consecuencias sin que el lector necesite recorrer varios medios.
Eso obliga a que DML aporte algo más que una recopilación correctamente escrita. No quiero limitarme a repetir qué ha sucedido, sino utilizar la actualidad para explicar por qué creo que importa, qué relación tiene con otros acontecimientos y qué nos dice sobre el momento que estamos viviendo.
Un ejemplo podría ser el artículo sobre mi relación cada vez más incómoda con X. La parte interesante no es únicamente explicar que el algoritmo premia la crispación, sino contar cómo esa dinámica ha cambiado mi manera de utilizar la red y por qué terminé sintiendo que me estaba afectando más de lo que quería reconocer.
También puede ocurrir con la política internacional, los incendios, la vivienda, el trabajo o el futuro de los medios. Los datos son importantes, pero DML debe aportar una perspectiva identificable, con dudas, experiencia, contexto y una forma propia de conectar las piezas.
Una inteligencia artificial puede resumir una noticia, pero no puede sustituir fácilmente una mirada que se construye artículo a artículo. Puede imitar el tono de una persona, aunque resulta mucho más difícil reproducir una trayectoria, una relación con los lectores y una manera coherente de interpretar el mundo.
Lo que Google dice que debemos hacer
Google sostiene que no existe un truco independiente para aparecer en AI Overview o en sus demás experiencias generativas. Según su guía para optimizar contenidos en la búsqueda con IA, las bases continúan siendo las del SEO: una estructura técnica clara, páginas accesibles, buena indexación y contenido útil, fiable y pensado para personas.
La compañía recomienda crear contenido original y especializado que aporte algo más que información común disponible en cientos de páginas. También señala la importancia de utilizar imágenes, vídeos, datos estructurados y una organización comprensible que permita a sus sistemas interpretar correctamente el contenido.
Google rechaza además la idea de que sea necesario introducir archivos especiales, dividir artificialmente los textos o aplicar supuestos trucos de GEO para aparecer en sus respuestas. Desde su perspectiva, optimizar para la búsqueda generativa sigue formando parte del SEO y depende, sobre todo, de publicar contenido valioso que sus sistemas consideren digno de mostrar.
La inteligencia artificial se puede utilizar para investigar, ordenar ideas o mejorar la estructura, pero no debería servir como excusa para producir cientos de artículos intercambiables. La propia Google advierte en su guía sobre contenido generado con IA de que crear páginas a gran escala sin añadir valor puede infringir sus políticas contra el abuso de contenido automatizado.
La recomendación tiene sentido porque Internet no necesita otras cien páginas que definan exactamente de la misma manera qué es una pantalla OLED. Sin embargo, también existe una paradoja evidente: Google pide a los creadores que inviertan más tiempo y recursos en contenido original mientras sus nuevas respuestas pueden reducir la necesidad de visitar las páginas donde se publica.
Para un gran medio, esta transformación supone adaptar estrategias, equipos y modelos de negocio. Para un creador independiente implica producir contenidos más trabajados justo cuando resulta más difícil conseguir que el lector llegue hasta ellos.
El regreso de la relación directa con el lector
Mientras los buscadores y las plataformas de vídeo concentran cada vez más la atención, también están creciendo servicios que intentan devolver protagonismo al contenido escrito y a la relación directa entre quien escribe y quien lee.
Substack es el ejemplo más evidente. Combina publicaciones web, newsletters y suscripciones de pago para que un periodista o creador pueda construir una audiencia propia sin depender exclusivamente de las visitas que le envíe Google. Su red interna de recomendaciones y descubrimiento también ayuda a que los lectores encuentren nuevas voces dentro de la propia plataforma.
La propuesta no consiste únicamente en enviar correos. Substack intenta convertirse en un lugar al que acudir para leer a personas concretas, pagar por su trabajo y seguirlas de una forma más estable que en las redes sociales. Incluso está reforzando su apuesta por la autoría humana y la transparencia frente al contenido generado en serie con inteligencia artificial.
No es la única alternativa. Ghost permite crear un medio independiente con web, newsletter, miembros y suscripciones, manteniendo un mayor control sobre la marca, los datos de la audiencia y el sistema de cobros. beehiiv sigue una línea parecida, con herramientas orientadas al crecimiento, recomendaciones, publicidad y monetización de newsletters.
Estas plataformas no eliminan la dependencia tecnológica ni garantizan que un proyecto vaya a funcionar. Substack también tiene su propio algoritmo y cobra una comisión sobre las suscripciones, mientras que Ghost o beehiiv exigen construir y mantener la audiencia. Sin embargo, todas parten de una idea interesante: el lector puede elegir seguir directamente a una publicación o a una persona, en lugar de esperar a que un buscador o una red social decidan qué mostrarle.
En un momento dominado por vídeos cortos, recomendaciones automáticas y respuestas generadas por IA, el crecimiento de las newsletters demuestra que todavía existe interés por leer contenidos más largos y seguir voces concretas. Quizá el texto no esté desapareciendo, sino buscando espacios en los que pueda relacionarse de una forma más directa con su audiencia.
Ya no basta con escribir para Google
Abandonar Google sería absurdo porque continúa siendo una de las principales vías para descubrir contenidos. Tanto DML como Hefestec necesitan una buena estructura, páginas rápidas, enlaces internos coherentes y artículos capaces de responder con claridad a lo que buscan los usuarios.
Lo que no tendría sentido es construir ambos proyectos dependiendo exclusivamente del buscador. Google debe ser una puerta de entrada, pero no puede ser el propietario de toda la relación con la audiencia.
Una persona puede descubrir un artículo mediante una búsqueda o una respuesta de AI Overview, aunque el objetivo debería ser que después recuerde el nombre de DML o Hefestec. Necesitamos que lea otros contenidos, se suscriba, vuelva directamente o nos siga mediante algún canal que no dependa de una única fuente de tráfico.
La newsletter puede ser especialmente importante porque permite mantener una relación más directa con los lectores. El correo electrónico también depende de empresas externas, pero no está sometido del mismo modo a que un algoritmo decida si una publicación debe mostrarse o desaparecer.
YouTube tiene mucho sentido para Hefestec porque permite enseñar productos, realizar pruebas y transmitir una personalidad que no cabe por completo en una respuesta escrita. Un análisis en vídeo puede reforzar el artículo y conseguir que una persona conozca el proyecto aunque nunca hubiera entrado directamente en la web.
Las redes sociales también ayudan a darse a conocer, mostrar criterio y mantener una conversación con la audiencia. Sin embargo, sería ingenuo considerarlas terreno propio porque Instagram, TikTok, X o LinkedIn controlan sus algoritmos y prefieren que el contenido se consuma dentro de sus plataformas.
También están Google Discover, Google News y las propias inteligencias artificiales, que pueden citar artículos y enviar usuarios interesados. Son canales útiles, pero siguen siendo espacios ajenos que pueden cambiar sus reglas, su diseño o su manera de repartir tráfico sin pedir permiso.
Por eso, el objetivo más valioso es aumentar el tráfico directo y la audiencia recurrente. Que alguien escriba DML o Hefestec porque sabe qué encontrará allí tiene mucho más valor que una visita anónima que llega, resuelve una duda y desaparece para siempre.
Crear para las personas y para las máquinas
A partir de ahora, cada artículo tendrá que cumplir varias funciones al mismo tiempo. Debe estar bien estructurado para Google, ser comprensible para una inteligencia artificial y resultar suficientemente interesante como para que una persona quiera entrar en la fuente original.
Eso significa responder de manera clara, utilizar buenos titulares, enlazar documentos oficiales, identificar al autor y ordenar la información para que pueda comprenderse sin esfuerzo. También significa añadir aquello que las máquinas no pueden generar por sí solas: pruebas propias, fotografías, entrevistas, datos, experiencia, contexto y una opinión honesta.
En Hefestec, un artículo sobre un dispositivo deberá ofrecer una explicación que pueda aparecer en Google, pero también detalles de uso que no estén presentes en la ficha técnica. En DML, un texto sobre actualidad deberá exponer los hechos con rigor, aunque su verdadero valor estará en la interpretación y en las conexiones que permitan comprender algo más amplio.
No se trata de ocultar las respuestas para obligar al lector a entrar ni de alargar los textos artificialmente. Se trata de que la respuesta rápida sea solo una parte del contenido y de que la página original ofrezca profundidad, humanidad y razones para seguir leyendo.
La personalidad ya no es un adorno
Durante mucho tiempo, muchos medios intentaron publicar la mayor cantidad posible de contenidos y sonar de una manera completamente impersonal. La prioridad era cubrir todos los temas, responder a todas las búsquedas y competir mediante el volumen.
Ese modelo tiene cada vez menos sentido para proyectos pequeños porque una inteligencia artificial puede resumir antes una nota de prensa y un gran medio siempre tendrá más redactores para cubrir cada lanzamiento. Hefestec no puede ni debe competir intentando convertirse en una versión pequeña de una gran cabecera tecnológica.
Puede competir seleccionando mejor los temas, explicándolos con claridad y utilizando la experiencia real como una ventaja. Su origen como blog de productos no es una limitación, sino el punto desde el que puede crecer para convertirse en un medio tecnológico más amplio sin perder una voz reconocible.
DML tampoco necesita explicar absolutamente todo lo que ocurre. Tiene más sentido seleccionar los temas que merecen una mirada propia y utilizarlos para hablar de cuestiones más grandes, desde cómo nos relacionamos con la tecnología hasta por qué determinados problemas parecen repetirse cada año.
La personalidad, la experiencia y el criterio ya no son únicamente decisiones estilísticas. En un Internet lleno de respuestas automáticas y textos intercambiables, se están convirtiendo en una estrategia de supervivencia.
Nos adaptamos y seguimos
Nada de esto significa que haya que renunciar a crear medios escritos ni aceptar que las webs han dejado de tener sentido. Significa que ya no basta con publicar y esperar a que Google haga el resto.
Tanto DML como Hefestec tendrán que combinar posicionamiento, presencia en buscadores con IA, redes sociales, vídeo, newsletter y una identidad suficientemente clara como para que el lector quiera volver. Habrá que medir mejor qué funciona, actualizar contenidos, experimentar con nuevos formatos y entender que una visita puede llegar desde lugares muy diferentes.
También tendremos que escribir pensando en dos públicos al mismo tiempo. Por un lado están las máquinas que necesitan entender, clasificar y citar el contenido. Por otro están las personas, que necesitan encontrar algo que no parezca generado en serie y que les dé una razón para confiar en quien escribe.
El cambio complica el camino, pero no invalida el proyecto. De hecho, también puede favorecer a quienes aporten experiencia, criterio y una voz reconocible, porque cuanto más contenido genérico exista, más valor tendrá aquello que sea verdaderamente propio.
DML seguirá creciendo como un espacio desde el que interpretar el mundo, y Hefestec seguirá evolucionando desde su origen como blog de pruebas hacia un medio tecnológico más completo. La estrategia tendrá que cambiar, pero la intención sigue siendo la misma: crear contenidos útiles, construir una audiencia y conseguir que ambos proyectos tengan cada vez más peso.
Las búsquedas con inteligencia artificial no son el final de las webs, sino el nuevo terreno sobre el que toca aprender a construirlas. Nosotros ya estamos en ello.