Retos sectoriales del 2026 para los grandes publishers: la IA compromete el tráfico y el control sobre su propio contenido
Diez publishers digitales de referencia en España se reunieron recientemente en una sesión de debate organizada por Refinery89 para diagnosticar los retos estructurales del sector digital en un ecosistema cada vez más condicionado por la inteligencia artificial. Las conclusiones, recogidas en el informe "Publisher Insights: Navigating the Structural Pressures of 2026", identifica dos problemas que ya están afectando las métricas de los medios digitales: la pérdida de tráfico y la pérdida de control sobre el propio contenido.
La IA ya no lleva tráfico de vuelta al site
Los AI Overviews de Google, entre otros buscadores basados en IA generativa, responden directamente a las consultas de los usuarios en la propia página de resultado. Esto elimina el tráfico que ha sostenido históricamente la economía del contenido digital: el usuario obtiene su respuesta sin llegar a visitar la web que la generó. Durante la sesión, los publishers reunidos coincidieron en que este fenómeno ya está erosionando visitas y, con ellas, los ingresos publicitarios que dependen del tráfico al site.
A esa pérdida se suma un problema añadido: el informe de Search Console de rendimiento de IA generativa de momento solo registra impresiones, no clicks ni comportamiento posterior. Los publishers no pueden medir con precisión cuánto tráfico están dejando de recibir, lo que dificulta defender el valor de su inventario ante anunciantes.
Crawlers de IA: contenido usado para entrenar sistemas que compiten con sus propios creadores
El segundo punto clave del debate fue el papel de los crawlers de IA. Estos bots recorren los sites de los publishers para recopilar contenido con el que entrenar modelos de IA y generar respuestas automáticas. Muchas veces sin pedir permiso ni ofrecer compensación a cambio. El resultado es que años de periodismo de calidad y contenido especializado terminan alimentando sistemas que después compiten directamente con los medios que los crearon.
Conviene señalar que el ecosistema de datos de entrenamiento de modelos se ha diversificado. Hoy en día las compañías de IA combinan rastreo web, datasets abiertos, datos de plataforma y, cada vez más, acuerdos de licencia directos con publishers. Pero el rastreo masivo del contenido publicado sigue siendo la base dominante de ese entrenamiento.
La solución no es tan sencilla como bloquear estos bots por completo en todo el site. No todos los bots cumplen la misma función: unos indexan contenido para el buscador, otros generan respuestas de IA, y otros solo recopilan contenido para entrenar modelos. Bloquearlos todos por igual puede significar perder también la visibilidad en buscadores de la que un publisher todavía depende. Además, herramientas como el archivo robots.txt, el mecanismo más habitual para señalar a un bot qué partes de un site puede o no rastrear, funcionan como una petición, no como una barrera: su cumplimiento depende de que cada rastreador decida respetarla, algo que varía mucho de un crawler a otro.
Esta combinación de tráfico que no vuelve y contenido que se usa sin control ni compensación es, según los participantes en la sesión, es un factor que está poniendo en riesgo la visibilidad, los ingresos y la integridad del contenido editorial en España.
Un modelo publicitario que no refleja el rol real de los publishers
El debate también señaló que el modelo de atribución dominante, basado en el último click, asigna el valor de una conversión únicamente al último punto de contacto antes de la compra. Este mecanismo no recoge la contribución de los publishers en las fases de descubrimiento y consideración, donde el contenido editorial construye marca y acerca al usuario a la decisión de compra. El resultado es que el inventario premium de los publishers queda sistemáticamente infravalorado en los modelos de compra de las agencias.
La respuesta del sector: contenido relevante y audiencia propia
Frente a este escenario, los participantes coincidieron en que la salida no pasa únicamente por negociar mejores condiciones con plataformas y buscadores, sino por reforzar aquello que ningún algoritmo puede quitarles: el contenido realmente relevante y la relación directa con su audiencia. Los publishers con contenido especializado, están resistiendo mejor el impacto de los AI Overviews, precisamente porque cubren necesidades muy concretas que un modelo generativo no puede replicar con la misma precisión ni actualidad.
Esa misma lógica explica por qué cada vez más publishers priorizan construir comunidad y audiencia propia por encima de perseguir volumen de tráfico genérico. Una audiencia que vuelve porque valora el contenido, y no porque un buscador la ha dirigido hasta ahí, es el activo más resistente a los cambios de algoritmo y el que menos depende de decisiones que los publishers no controlan.
"Al final, muchos publishers están jugando a lo que les piden los buscadores simplemente para no quedarse fuera. Y eso, hoy, significa seguir dándoles su contenido aunque no les devuelvan ni tráfico ni nada a cambio. Por eso cada vez vemos a más publishers apostar por hacer contenido realmente relevante y construir una comunidad propia: es la manera de dejar de depender de esas reglas", explica Robin de Wit, Product Marketing Director en Refinery89.
Compensación por el uso del contenido en el entrenamiento de IA
Existe ya un consenso creciente en el sector: los publishers deberían recibir compensación por el contenido utilizado para entrenar modelos de inteligencia artificial. El debate se apoya en los precedentes legales que ya existen en Europa a través de los derechos conexos, y los participantes coinciden en que el sector no pide solo visibilidad en los resultados de búsqueda, sino reciprocidad económica por el valor que aporta.
Coordinación sectorial como palanca de cambio
El informe concluye que ningún publisher puede resolver estos retos en solitario. La coordinación sectorial, negociar en mejores condiciones frente a las plataformas y los grandes actores de la IA, construir estándares de medición compartidos y presentar una propuesta de valor colectiva, se plantea como la vía más eficaz para cambiar las condiciones del mercado, tomando como referencia el impacto que tuvo el RGPD a escala europea.
Prioridades de cara al futuro
De la sesión surgen cuatro líneas de acción que el sector podría impulsar de forma coordinada afrontar los retos:
Construir un marco de medición compartido sobre el impacto de los AI Overviews en tráfico e ingresos.
Liderar el debate sobre compensación por el uso del contenido en el entrenamiento de modelos de IA.
Promover modelos de atribución que reflejen el valor del contexto editorial.
Invertir en audiencia propia como activo estratégico frente a la dependencia de plataformas externas y de sus crawlers.
Nota de prensa