Google ha vuelto a poner el foco en el SEO local, y esta vez el mensaje es claro: la búsqueda con IA está transformando consultas amplias en peticiones muy específicas, y la mayoría de fichas de negocio no están preparadas para responderlas. En el webinar del 24 de septiembre organizado por Search Engine Journal junto a Uberall, Caroline Dissaux (Google), Bonnie White (Adecco) y Krystal Taing (Uberall) desgranaron qué está cambiando y qué deben hacer las marcas con múltiples ubicaciones para no quedarse fuera de las respuestas generativas.

La idea central es incómoda para muchas cadenas: tener una marca fuerte a nivel nacional ya no basta. Si cada local no puede demostrar con datos estructurados que ofrece un servicio concreto, en un horario concreto y con unas condiciones concretas, la IA simplemente elegirá a otro. Y en mercados hispanohablantes, donde el SEO local aún se trabaja de forma bastante superficial, esto abre una ventana de oportunidad enorme para quien haga los deberes.

De la consulta corta a la petición conversacional

Los modelos generativos han cambiado la forma en que buscamos. Antes escribíamos «peluquería Madrid»; ahora preguntamos «¿qué peluquería cerca de Chamberí tiene hueco el sábado por la tarde para mechas balayage y admite pago con Bizum?». Google descompone esa consulta en varias subpreguntas y necesita datos concretos para responderlas: categoría, servicio específico, disponibilidad, métodos de pago, ubicación exacta.

Aquí es donde falla el 90% de las fichas que audito en clientes españoles. Se rellena el nombre, la dirección, el teléfono y poco más. Sin atributos, sin servicios detallados, sin menús estructurados, sin actualizaciones. Como resume Taing, llevamos años hablando de esto, pero ahora la escala y la precisión importan de verdad porque los LLM lo usan como materia prima.

Qué añadir realmente al Perfil de Empresa

Las recomendaciones prácticas del webinar se pueden traducir en una checklist accionable para el mercado español:

• Publicaciones relevantes: ofertas, eventos y novedades con una cadencia realista. No hace falta postear a diario, pero sí mantener el perfil vivo.
• Servicios detallados o menús estructurados: en hostelería, listar platos, ingredientes y precios actualizados. En servicios, describir cada prestación con su contexto. Olvídate de subir una foto de la carta y punto.
• Fotos y vídeos actualizados: especialmente cuando cambia el local, la temporada o el producto.
• Respuesta a reseñas: no solo por reputación, también porque las reseñas aportan contexto que tu ficha no puede dar. Los modelos generativos las leen.
• Canales de mensajería visibles cuando estén disponibles.

El talón de Aquiles: consistencia entre ubicaciones

El problema real de las cadenas no es el perfil corporativo, es la ficha número 47 en una ciudad secundaria donde nadie ha tocado los horarios desde 2023. Taing insiste en que la consistencia no significa copiar y pegar el mismo texto en todas partes, sino que ni el cliente ni el sistema de búsqueda deben encontrar datos contradictorios entre tu web, tu Perfil de Empresa y otras superficies.

En mi experiencia auditando cadenas en España y LATAM, los conflictos más habituales son: horarios distintos entre la web y Google, categorías principales mal elegidas por ubicación, servicios que aparecen en la ficha pero no en la landing local, y precios desactualizados. Cada uno de estos errores es una razón para que la IA descarte esa ubicación en su respuesta.

Medición: bajemos las expectativas

Uno de los puntos más honestos del webinar fue la respuesta sobre medición. Google Business Profile ofrece ahora vistas y clics por publicación, pero eso no demuestra que un post haya generado visibilidad en AI Overviews o AI Mode. Dissaux fue clara: no existe una métrica directa que ate publicaciones con presencia en respuestas de IA.

La recomendación es pragmática: comparar los temas de tus publicaciones con las consultas y respuestas de IA que realmente ves en tu sector. En España, donde AI Overviews sigue en despliegue parcial, esto exige monitorización manual y herramientas como Profound, Peec AI o seguimientos propios en Perplexity y ChatGPT Search. No hay atajos.

Cinco correcciones para aplicar ya

• Una única fuente de verdad por ubicación: audita horarios, categorías, atributos, servicios y disponibilidad antes de sincronizar nada.
• Cierra la brecha de reseñas: asigna responsables y estándares de respuesta, y usa el feedback recurrente para detectar información que falta.
• Localiza contenido a escala: reutiliza ofertas aprobadas, pero añade contexto de barrio, servicio o imagen específica de cada local.
• Automatiza con criterio humano: que los sistemas detecten campos vacíos y actualizaciones rutinarias, pero deja las decisiones sensibles y las reclamaciones a personas.
• Precios solo si puedes mantenerlos: mejor una descripción clara sin cifra que un precio desactualizado que rompa la confianza.

La conclusión práctica es sencilla: el SEO local ha dejado de ser un ejercicio de rellenar fichas para convertirse en gestión de datos estructurados a escala. Quien lo entienda antes en el mercado hispanohablante tendrá una ventaja competitiva medible en los próximos doce meses, cuando AI Overviews y AI Mode consoliden su despliegue en España y Latinoamérica.

Fuente original: Search Engine Journal