El SEO lleva veinte años girando en torno a un catecismo tan básico como funcional: la intención de búsqueda. Google nos acostumbró a pensar en cuatro cajas limpias y tranquilizadoras: informacional, transaccional, navegacional y comercial. Un modelo tan pulcro que hasta parecía científico, cuando en realidad era apenas un marco de conveniencia para ordenar el caos.
La industria lo abrazó con fervor. Se construyeron estrategias, consultorías, cursos y metodologías enteras alrededor de esas cuatro cajitas. Era cómodo: bastaba con traducir cada query en una intención y cada intención en un contenido. El SEO se convirtió en un ejercicio de clasificación más que de interpretación.
Pero llegó septiembre de 2025, y el edificio se tambaleó. OpenAI y un grupo de economistas de Harvard publicaron un working paper del NBER con más de 1,5 millones de conversaciones analizadas en ChatGPT. Y ahí, entre tablas y porcentajes, aparece lo que nadie en SEO quería leer: el futuro de la visibilidad ya no se juega en la intención de búsqueda, sino en la intención de usuario.
Del query al verbo
Google nos entrenó en sustantivos: “viaje Cancún”, “comprar coche usado”, “mejor café Roma CDMX”. El motor dependía de palabras clave que podían rastrearse y clasificarse. El SEO era, en el fondo, un juego de taxonomías.
La IA conversacional funciona con verbos. El paper lo destila en tres que parecen demasiado simples para todo lo que implican: Asking, Doing, Expressing. Asking concentra el 49 %: usuarios que piden información para tomar decisiones. Doing ocupa el 40 %: delegar tareas, redactar, programar, organizar. Expressing aparece con un 11 %: conversaciones sin petición ni acción, solo expresión.
Lo que en SEO era “informacional” ahora se traduce en Asking. Lo que era “transaccional” resuena con Doing. Y lo que no tenía equivalente (la subjetividad, el desahogo, la exploración personal) se convierte en Expressing.
Además, la clasificación se cruza con los temas: Asking predomina en Practical Guidance y Seeking Information; Doing en Writing y Multimedia; y Expressing en Self-expression.
La definición de la intención del usuario: Asking, Doing y Expressing
Para que la diferencia quede clara, conviene mirar de cerca cómo OpenAI describe estas tres categorías de intención en las conversaciones con la IA. Son mucho más que etiquetas técnicas: definen cómo cambia la relación entre el usuario y la máquina, y por qué el viejo modelo de “intención de búsqueda” ya no alcanza a explicar lo que pasa en este nuevo entorno conversacional.
Asking (preguntar)
La intención Asking sigue el modelo clásico de búsqueda de información. El usuario quiere entender algo o tomar una decisión, pero no necesita un resultado terminado.
- Search intent (Google) = “¿Cuál es la respuesta?”
- User intent Asking (IA) = “Dame contexto para decidir mejor.”
Ejemplos:
- “¿Cuál es la diferencia entre tráfico orgánico y de pago?”
- “¿Qué beneficios tiene estudiar una maestría online?”
- “¿Cómo cambió la inflación en México en 2024?”
Doing (hacer)
Aquí el usuario delega en la IA una tarea completa. No busca saber, busca que la máquina ejecute.
- Search intent (Google) = “¿Dónde hago esto?”
- User intent Doing (IA) = “Hazlo por mí, entrégame el resultado.”
Ejemplos:
- “Escribe un correo para agendar una reunión con tono profesional.”
- “Genera un plan de contenidos para Instagram durante 30 días.”
- “Convierte este texto en una tabla con fechas y responsables.”
Expressing (expresarse)
La categoría inédita: no hay búsqueda ni tarea. Lo que hay es identidad, emoción, introspección. El usuario usa la IA como espejo.
- Search intent (Google) = “¿Cómo se resuelve este problema?”
- User intent Expressing (IA) = “Esto es lo que soy / siento / pienso, ayúdame a darle forma.”
Ejemplos:
- “Escribe un poema sobre cómo me siento atrapado en mi rutina.”
- “Hoy me siento inseguro con mi carrera, dime algo que me motive.”
- “Haz como si fueras mi mentor y dime qué harías en mi lugar.”
Cómo llegar a esa intención
Llegar a la intención de usuario no es cuestión de adivinar, sino de escuchar el verbo detrás de la consulta. En SEO tradicional analizamos keywords; en la IA conversacional analizamos actos: preguntar, hacer, expresar.
- Si el usuario formula una pregunta directa, estamos en Asking.
- Si delega una tarea, estamos en Doing.
- Si comparte emociones, dudas o identidad, estamos en Expressing.
La diferencia clave es que ya no basta con clasificar queries: ahora debemos interpretar la interacción como un diálogo donde el motor no responde a búsquedas, sino a necesidades humanas más profundas.
La paradoja del asistente productivo
En julio de 2024 Asking y Doing estaban empatados: 41 % cada uno. Parecía lógico: la gente usaba la IA tanto para preguntar como para producir. Pero un año después los números cuentan otra historia. Asking trepó a 51,6 %, Doing cayó a 34,6 %, y Expressing subió a 13,8 %.
La ironía es evidente. La herramienta vendida como “asistente de productividad” se está usando más para pensar que para producir. ChatGPT es menos obrero digital y más consejero existencial.
En contexto laboral, Doing se dispara al 56 %. En cambio, fuera del trabajo Asking es mayoría. La IA productiva se convierte en IA reflexiva según el entorno.
Los topics como espejismo
El estudio también clasifica los temas. Siete grandes bloques, de los cuales tres concentran casi el 80 % de las interacciones: Practical guidance, Writing y Seeking information.
La señal es inequívoca: Writing cayó del 36 % en julio 2024 al 24 % en junio 2025. Seeking information subió del 14 % al 24 %. Technical Help se desplomó del 12 % al 5 %. Y Multimedia explotó del 2 % al 7 % tras el lanzamiento de la generación de imágenes en abril 2025.
Más aún: dentro de Writing, dos tercios son edición, traducción o modificación de textos provistos por los usuarios, y solo un tercio creación original.
El mito de la creatividad infinita de la IA se desinfla: la mayoría del “writing” no es creación, sino refrito.
El contraste entre trabajo y ocio
Cuando el contexto es laboral, Doing se dispara. El 56 % de las interacciones profesionales en ChatGPT son tareas concretas: redactar un informe, generar un guion, programar un código, estructurar un calendario.
Fuera del trabajo la historia cambia. En junio de 2024, 53 % de los mensajes eran no laborales. Un año después, esa proporción saltó al 73 %.
Lo más relevante: no fueron nuevos usuarios los que inclinaron la balanza, sino los mismos cohortes que cambiaron de comportamiento. ChatGPT pasó de ser herramienta de trabajo a convertirse en acompañante personal.
El agujero negro de la expresión
Expressing es el gran punto ciego del SEO clásico. No hay keyword research para la introspección. No hay SERP para el desahogo. Sin embargo, el 11 % de las interacciones ya son de este tipo, y creciendo.
El riesgo es subestimarlo, porque si los modelos empiezan a citar marcas o experiencias en estas conversaciones, la visibilidad se moverá hacia un terreno que no se puede indexar ni medir con métricas tradicionales.
El paper da una pista clave: la educación es el killer use case. El 10,2 % de todos los mensajes y el 36 % de Practical Guidance son tutoría o enseñanza, mientras otro 8,5 % son consejos prácticos “how-to”. La IA no solo sustituye búsquedas: coloniza la educación informal.
Más allá de los rankings
El SEO que se aferre a la vieja gramática seguirá obsesionado con keywords, rankings y CTR. Pero el tablero cambió. La caja de búsqueda (Google) imponía un lenguaje de acción mínima: buscar. La caja de diálogo (ChatGPT) impone un lenguaje de intención máxima: ser.
La pregunta ya no es “qué palabra clave debo atacar”. La pregunta es: en qué intención de usuario quiero existir.
Asking, Doing, Expressing.
Tres verbos que resumen el futuro de la visibilidad orgánica. Tres verbos que obligan al SEO a salir de su zona de confort. Tres verbos que, guste o no, ya están escribiendo el nuevo mapa de la atención digital.
