¿Qué trabajos de SEO AI se reestructurará y que podría desaparecer?

Probablemente haya visto los titulares como: “Ai matará a SEO”, “La IA reemplazará los roles de marketing” o el último pánico: “¿Es seguro su trabajo de marketing digital?”

Bueno, tal vez no esos titulares exactos, pero entiendes la idea, y estoy seguro de que has visto algo similar.

Limpiemos algo: la IA no está haciendo que SEO sea irrelevante. Está haciendo que ciertas tareas obsoletas. Y sí, algunos trabajos creados completamente en torno a esas tareas están en riesgo.

Un estudio reciente de Microsoft analizó más de 200,000 interacciones Bing Copilot para medir la superposición de la tarea entre las funciones de trabajo humano y las salidas generadas por IA. Sus hallazgos son reveladores:

• Traductores e intérpretes: 98% se superpone con tareas de IA.
• Escritores y autores: 88% de superposición.
• Especialistas en relaciones públicas: 79% de superposición.

El SEO como campo no fue nombrado directamente en el estudio, pero muchos roles comunes dentro de SEO mape firmemente a estas categorías de trabajo.

Si escribe, edita, informa, investiga o publica contenido como parte de su trabajo diario, este no es un cambio hipotético. Ya está sucediendo.

(Fuente: Microsoft AI Job Impact – Business Insider – Siga este enlace para llegar a la ubicación de descarga para el PDF original del estudio. BI resume la información, pero enlaces a MSFT, que a su vez se vincula a la fuente para el PDF).

Que realmente está cambiando

AI no está reemplazando el SEO. Está cambiando lo que significa “optimización de motores de búsqueda”, y dónde y cómo se mide el valor.

En el SEO tradicional, el enfoque era claro:

• Rango alto.
• Gana el clic.
• Optimice la página para humanos y rastreadores.

Eso todavía importa. Pero, en los sistemas de búsqueda con IA, la secuencia es diferente:

1. El contenido es grueso Detrás de escena, los párrafos, listas y respuestas se cortan y almacenan en forma vectorial.
2. Informe de recuperación del gatilloEl LLM saca fragmentos relevantes, a menudo basados en incrustaciones, no solo palabras clave. (Entonces, conceptos y relaciones, no palabras clave per se).
3. Solo unos pocos trozos lo convierten en la respuesta. Todo lo demás es invisible, no importa cuán alto sea una vez clasificado.

Este nuevo paradigma cambia las reglas de compromiso. En lugar de preguntar: “¿Dónde me clasifico?” La mejor pregunta es: “¿Mi contenido fue recuperado?” Eso hace que este sea un sistema binario, no una escala deslizante.

En este nuevo mundo de recuperación, la respuesta directa a la pregunta, “¿Dónde me clasifico?” Podría ser “chatgpt”, “perplejidad”, “Claude” o “copiloto”, en lugar de una posición numerada.

De alguna manera, este no es un cambio tan grande como algunas personas te harían creer. Después de todo, como la vieja broma pregunta: “¿Dónde escondes un cadáver?” A lo que la respuesta correcta es “… ¡en la página 2 de los resultados de Google!”

Dejando a un lado el humor mórbido, la implicación es que nadie va allí, por lo que no hay valor, y aunque ese sentimiento en realidad elimina muchos de los detalles reales y matizados que los datos de tasa real a través de la tasa nos muestran (como la parte superior de los resultados de la página 2 en realidad tiene mejores CTR que la parte inferior de la página 1 típicamente), sirve a un meta punto: si no está en los primeros resultados en un SERP tradicional en un SERP tradicional, la caída de CTRS es precipitus.

Por lo tanto, se podría argumentar que con la mayoría de las “respuestas” hoy en sistemas de IA generativos se compone de un conjunto muy limitado de referencias, que los sistemas basados en IA de hoy ofrecen una nueva ruta de visualización para los consumidores, pero en última instancia, esos consumidores solo interactuarán con la misma cantidad de resultados con los que históricamente participaron.

Quiero decir, si solo hicimos clic realmente en los 3 resultados principales (generalizando aquí), y el resto fue excedente de las necesidades, luego cortando una respuesta de origen de IA a algunas palabras con solo 1, 2 o 3 resultados citados equivalen a una situación similar en términos de números crudos de elección para los consumidores … 1, 2 o 3 opciones de clic en clic.

De todos modos, marca un cambio en términos de elementos de trabajo y flujos de trabajo, y así es como ese cambio aparece en algunas tareas de SEO básicas. Obviamente, podría haber muchos más, pero estos ejemplos ayudan a preparar el escenario:

• La investigación de palabras clave se convierte en relevancia de incrustación y superposición semántica. No se trata de la coincidencia de frase exacta en un resultado de Gen AI. Se trata de alinear su lenguaje con los conceptos que entiende la IA. Se trata del concepto de abanico de consulta (no nuevo, por cierto, pero muy importante ahora).
• La metaetiqueta y la optimización de títulos se convierten en encabezados y frases de anclaje contextual. AI busca señales de contenido interior para determinar el enfoque de la fragmentación.
• La construcción de vínculos de retroceso se convierte en incrustación de señal de confianza y transparencia de origen. En lugar de contar enlaces, AI pregunta: ¿esta fuente se siente creíble y citable?
• El análisis de tráfico se convierte en pruebas de recuperación y monitoreo de respuesta de IA. La pregunta no es solo cuántas visitas recibió, es si su contenido aparece en respuestas generadas por IA.

Lo que esto significa para los equipos:

• Tu etiqueta de título no es solo un titular; Es un gancho semántico para la recuperación de AI.
• El formato de contenido importa más: balas, tablas, listas y esquemas ganan porque son más fáciles de citar.
• Debe probar con indicaciones para ver si su contenido está realmente a la superficie.

Nada de esto invalida el SEO tradicional. Pero, la capa de visibilidad se está moviendo. Si no está optimizando para la recuperación, le falta el primer filtro, y la clasificación no importa si nunca está en el conjunto de respuesta.

El espectro de riesgo de trabajo de SEO

El estudio de Microsoft no se dirigió directamente al SEO, pero mapeó más de 20 tipos de trabajo por su superposición con las tareas actuales de IA. Utilicé esas categorías oficiales para extrapolar el riesgo dentro de las funciones de trabajo de SEO.

Alto riesgo: se necesita un cambio inmediato

Escritores de contenido de SEO

Mapeado para: Escritores y autores (88% de superposición de tareas en el estudio: 88% de estas tareas que una IA puede hacer hoy).

Por qué: Estos roles a menudo implican la creación de contenido repetible y objetivo, precisamente el tipo de AI de salida maneja bien hoy (hasta cierto punto, de todos modos). Piense en descripciones meta, descripciones de productos y páginas de preguntas frecuentes.

La escritura no está desapareciendo, pero los humanos ya no siempre son necesarios para los primeros borradores. Draft final, sí, pero ¿primero? No. Y no estoy debatiendo cuán hecho es el contenido que produce una IA.

Todos conocemos las trampas, pero diré esto: si su jefe le está diciendo que su trabajo desaparece, y su argumento es “pero alucina”, piense si eso va a cambiar el resultado de esa reunión.

Link Builders/especialistas en divulgación

Mapeado para: Especialistas en relaciones públicas (79% de superposición).

Por qué: La divulgación en frío y la negociación de enlaces plantado ahora se pueden automatizar.

La IA puede escanear para menciones no enlaces, generar mensajes de divulgación y monitorear los resultados de la colocación de enlaces, reduciendo las responsabilidades centrales de estos roles.

Riesgo moderado: upskill para mantenerse relevante

Analistas de SEO

Mapeado para: Analistas de investigación de mercado (~ 65% de superposición).

Por qué: La recopilación de datos y los informes de tendencias son susceptibles a la automatización. Pero, los analistas que pasan a interpretar patrones de recuperación, construir informes de visibilidad de IA o diseñar experimentos de recuperación pueden prosperar.

Es cierto que el SEO es un poco más especializado, pero la parte inferior o superior de esta pila, el riesgo sigue siendo moderado. Este, sin embargo, depende en gran medida de sus tareas de trabajo reales.

SEOS técnicos

Mapeado para: Desarrolladores web (no perfectos, pero tan cerca que el estudio fue).

Por qué: Menos superposición con IA generativa, pero aún presionada para evolucionar. Incrustar la higiene, la estructuración del fragmento y la precisión del esquema ahora son fundamentales.

Los SEO técnicos más valiosos se están convirtiendo en arquitectos de optimización de IA. No dejar atrás su trabajo tradicional, sino adoptar nuevos flujos de trabajo.

Estrategias/editores de contenido

Mapeado para: Editores y escritores técnicos.

Por qué: La edición para humanos y tono solo está fuera. La edición para la recuperación está en. Los estrategas ahora deben priorizar la fragmentación, la densidad de citas y la claridad de los anclajes de los temas, no solo la legibilidad del usuario.

O, al menos, ahora considere que los bots de LLM también son usuarios de facto.

Menor riesgo: valor expandido e influencia

Gerentes/clientes potenciales de SEO

Mapeado para: Gerentes de marketing.

Por qué: Los gerentes que entienden tanto el SEO tradicional como la IA tienen más influencia que nunca. Son responsables de la alineación del equipo, las decisiones de capacitación y la adopción de herramientas.

Este es un papel de crecimiento, si está guiado por datos, no instinto. Las pruebas son la vida aquí.

CMOS/Ejecutivos de estrategia

Mapeado para: Ejecutivos de marketing.

Por qué: El pensamiento estratégico no es automatizable. AI puede sugerir, pero no puede establecer prioridades en la marca, la confianza y la inversión.

Los ejecutivos que entienden cómo la IA afecta la visibilidad dirigirán a sus empresas de manera más efectiva, especialmente en verticales con contenido.

Respuesta táctica por tipo de rol

Cada categoría de trabajo en la curva de riesgo merece una acción práctica.

Ahora, veamos cómo las personas en los roles de SEO pueden pivotar, fortalecer o evolucionar, en función de capacidades claras y verificables.

Roles de alto riesgo: escritores de contenido de SEO, editores, constructores de enlaces

• Cambiar de la redacción tradicional a la creación de contenido estructurado y amigable para la recuperación.
• Concéntrese en la escritura basada en el fragmento: bloques de preguntas y respuestas cortas, explicaciones basadas en balas y fragmentos ricos en esquemas.
• Aprenda las pruebas de inmediato de IA: use plataformas como ChatGPT o Google Gemini para consultar temas clave y vea si su contenido aparece sin requerir un clic.
• Utilice las herramientas de visibilidad Gen AI verificadas para admitir el seguimiento de búsqueda de IA:
  • Profound rastrea la apariencia de su marca en los resultados de búsqueda de IA en plataformas como ChatGPT, Perplexity y Google Overviews. Puedes ver dónde te citan y qué temas AI los motores se asocian contigo.
  • Serprecon ofrece contornos de contenido con IA y ayuda a la lógica de descripción general de IA de ingeniería inversa para mostrar qué palabras clave y frases importan más. Por lo tanto, use una herramienta como esta, luego tome la salida como base para su trabajo de ventilador de consulta.
• Reinventa tu papel:
  • Escribe en trozos que AI puede citar.
  • Incorporar señales de confianza (abastecimiento claro, autoridad).
  • Colabora con los equipos de datos sobre la precisión de incrustación y el rendimiento del fragmento.

Roles de riesgo moderado: analistas de SEO, SEOS técnicos, estrategas de contenido

• Ampliar informes de clasificación tradicionales con diagnósticos de recuperación:
  • Use simulaciones rápidas que sondean la recuperación de contenido en tiempo real en los motores de IA.
  • Auditoría de incrustación y alineación semántica a nivel de párrafo o fragmento.
• Emplee herramientas como las mencionadas para analizar las descripciones de IA y generar contornos de mejora de contenido.
• Monitoree los espacios de visibilidad de IA a través de nuevos paneles:
  • Track Citation Share versus competidores.
  • Identifique los grupos de temas donde su dominio se cita menos.
• Comprender datos y esquema estructurados:
  • Use el marcado para definir claramente las entidades, las relaciones y el contexto para los sistemas de IA.
  • Priorice formatos como Pregunta FAQPAGE, HowTT y Product Schema, cuando corresponda. Estos son más fáciles de citar para las descripciones de LLM y AI.
  • Alinee la claridad semántica dentro de los fragmentos a los roles definidos por esquemas (por ejemplo, pares de preguntas/respuestas, listas de pasos) para mejorar la capacidad de recuperación y la relevancia de la superficie.
• Unirse o liderar los “talleres de AI-SEE” internos:
  • Enseñe a los equipos cómo probar la visibilidad de contenido en ChatGPT, perplejidad o descripción general de Google.
  • Comparta experimentos en ingeniería rápida, resultados del formato de fragmento y efectividad del esquema.

Roles de menor riesgo: gerentes de SEO, clientes potenciales digitales, CMOS

• Patrocinador de iniciativas de reentrenamiento para prácticas de SEO semánticas y dirigidas por vectores.
• Revise la contratación de resúmenes y descripciones de trabajo para incluir habilidades como integrar el conocimiento, las pruebas rápidas, la fluidez del esquema y el análisis de fragmentos.
• Implementar paneles AI-visibilidad utilizando herramientas dedicadas:
  • Compare la presencia de la marca en los motores de búsqueda y las plataformas generativas.
  • Use información para guiar las decisiones futuras de contenido y autoridad.
• Mantenga el SEO tradicional fuerte junto con las tácticas de IA:
  • La optimización técnica, la velocidad, la calidad del contenido, etc., aún son importantes.
  • El éxito híbrido requiere que ambos lados funcionen sincronizados.
• Establezca los estándares internos de alfabetización de IA:
  • Ofrezca capacitación sobre ingeniería de recuperación, comportamiento de LLM y visibilidad del fragmento.
  • Asegúrese de que todos comprendan los comportamientos centrales de la IA, lo que cita y lo que ignora.

Replanteando la oportunidad

Este no es un escenario de “salir ahora” para estos trabajos. Es un momento de “reconstruir tu conjunto de herramientas”.

La alta superposición no significa que estés obsoleto. Significa que la versión anterior de su trabajo no tendrá valor sin adaptación. Y lo que se automatiza a menudo no fue la mejor parte del trabajo de todos modos.

La IA no reemplaza el SEO, lo está destilando. Lo que queda es:

• Estrategia que se alinea con la lógica de la máquina y las necesidades del usuario.
• Estructura de contenido que respalda la recuperación rápida, no solo la clasificación.
• Autoridad basada en señales de confianza más, más profundas, a veces implícitas, no solo de edad o vínculos de retroceso. Como EEA-T ++.

Piénselo de esta manera: la IA elimina la caldera. Lo que queda es tu verdadera contribución. Tu juicio. Tu diseño. Tu claridad.

Se están formando nuevos carriles de oportunidad en este momento:

• Escritores que evolucionan a ingenieros de recuperación.
• Editores que se convierten en estrategas de formato semántico.
• SEOS técnicos que poseen higiene de estructuración e indexación de fragmentos.
• Analistas que se especializan en la evaluación comparativa de visibilidad de IA.

Estos no son títulos de trabajo (todavía), pero el trabajo está sucediendo. Si está en un papel que toca el contenido, la estructura, la confianza o el rendimiento, ahora es el momento de agudizar su relevancia, no para temer la automatización.

Palabra final

Los fundamentos aún son importantes. SEO técnico, calidad de contenido y UX no desaparecen; Evolucionan junto a Ai.

No, SEO no está muriendo, se está volviendo más estratégico, más semántico, más valioso. La recuperación impulsada por la IA ya está redefiniendo la visibilidad. ¿Estás listo para adaptarse?

Más recursos:

Esta publicación fue publicada originalmente en Duane Forrester Decodes.

Imagen destacada: Stock-asse/Shutterstock