Los chatbots de IA generativa como fuentes de tráfico web: aproximación desde la analítica web de un portal de revistas

Abstract

Reflexión sobre el papel de los chatbots de IA generativa en el tráfico web referido que llega a las revistas académicas. Se establecen escenarios sobre la influencia que pueden tener en el comportamiento informacional de búsqueda, dentro del entorno académico, esas nuevas herramientas basadas en Large Language Models (LLM) y en la generación de respuestas directas resultantes de un proceso iterativo de conversación con un chatbot de IA. Mediante la exploración de datos de analítica web obtenidos con Google Analytics para el portal RACO, se realiza una primera aproximación al bajo volumen de visitas que, hasta la fecha, parece que se están recibiendo en revistas académicas procedentes de chatbots de IA. Se formulan hipótesis que pueden explicar ese bajo volumen de tránsito, dando por descontado que el uso de dichas herramientas de IA es importante y creciente en el mundo académico. Por último, se plantea cuál ha de ser el papel del Generative Engine Optimización (GEO) en tanto que estrategia de posicionamiento de contenidos académicos en este nuevo tipo de herramientas de búsqueda alimentadas con IA generativa y, en qué medida han de ser un complemento oportuno a las acciones ya establecidas de Academic Search Engine Optimization (ASEO). Se invita al debate mediante una serie de preguntas abiertas sobre cómo las nuevas herramientas de IA pueden estar cambiando el panorama de la búsqueda y uso de información bibliográfica, y cómo eso puede afectar a las revistas académicas en sus estrategias de visibilidad y posicionamiento.