Social Rocket
Wikipedia se enfrenta a un problema paradójico en la búsqueda con IA: los sistemas de IA utilizan sus contenidos de forma masiva, mientras que la relación directa con las personas puede debilitarse. Zach McCune, responsable global de marketing de marca de la Fundación Wikimedia, describe a ADWEEK precisamente esta tensión: Wikipedia está omnipresente en las respuestas de la IA, pero la marca que hay detrás resulta cada vez más invisible para los usuarios.
La Fundación Wikimedia ya había informado, tras revisar su detección de bots, de una caída de las visitas humanas a las páginas de Wikipedia de alrededor de 8 por ciento frente a los mismos meses del año anterior (2025). Al mismo tiempo, el acceso automatizado crece con fuerza. Para Wikipedia no se trata solo de un tema de tráfico, sino de un problema estructural: menos visitantes humanos significan potencialmente también menos personas que detectan errores, completan artículos o, más adelante, se convierten en editores.
El alcance en la IA no sustituye automáticamente la relación con la marca
Para los editores tradicionales, menos tráfico de búsqueda significa sobre todo menos oportunidades publicitarias y de suscripción. Wikipedia se financia de otra manera, pero se enfrenta a una cuestión de distribución similar. Cuando los usuarios reciben una respuesta directamente en un buscador o en un chatbot, la fuente original queda fácilmente en segundo plano.
McCune lo plantea a ADWEEK como un problema de marca: Wikipedia no tiene que luchar por aparecer en los sistemas de IA, porque sus contenidos ya están presentes allí. El reto es más bien que las personas sigan sabiendo de dónde procede la información y quién la mantiene actualmente.
Precisamente por eso la campaña del 25 aniversario de la Fundación Wikimedia desempeña un papel mayor que una simple comunicación de cumpleaños. La organización quiere hacer más visibles a las personas que hay detrás de Wikipedia y reforzar la conexión entre uso, confianza y colaboración activa.
Para marcas y editores, la lección es clara: la visibilidad en las respuestas generativas no equivale al impacto de marca. El mismo problema preocupa ya también a los grandes medios. Google intenta, entre otras cosas, dar más visibilidad a los editores en AI Overviews y AI Mode mediante Preferred Sources.
Wikimedia Enterprise convierte el acceso para la IA en un producto
Paralelamente al trabajo de marca, Wikimedia desarrolla una respuesta técnica y comercial a la demanda de IA: Wikimedia Enterprise ofrece contenidos de Wikipedia y Wikidata mediante APIs para grandes volúmenes de consulta, productos de búsqueda, grafos de conocimiento y sistemas de IA.
La Fundación cita, entre otros, a Amazon, Google y Meta como socios actuales. Según el comunicado oficial del 25 de Wikipedia, el año pasado se sumaron, entre otros, Microsoft, Mistral AI, Perplexity, Ecosia, Pleias y ProRata. Los socios reciben datos a una velocidad y con una estructura adecuadas para sus sistemas, y con ello también apoyan la infraestructura sin ánimo de lucro.
El modelo se parece así a una tendencia que se observa ya en varios editores: en lugar de esperar que los sistemas de IA mantengan los patrones tradicionales de tráfico de referencia, surge un mercado propio de acceso legible por máquinas a contenidos fiables. Axios avanza en una dirección similar con Axios Direct y planea alimentar modelos de IA internos y agentes de IA personales.
Google también experimenta ahora con una remuneración basada en el uso de los contenidos de los editores en las respuestas de IA.
Los bots añaden presión a la infraestructura
Wikimedia también subraya la carga técnica que provoca el acceso automatizado. La Fundación informa de que el tráfico de bots ha aumentado notablemente y de que los scrapers para IA generativa pueden generar costes de infraestructura considerables. Por eso servicios como Firecrawl están pasando del scraping clásico a las API oficiales de Wikimedia Enterprise.
Esto pone de manifiesto una segunda tendencia: para los proveedores de contenido cobra cada vez más importancia no solo si sus contenidos son utilizados por sistemas de IA, sino también cómo se produce ese acceso, si se mantiene la atribución y si el uso técnico es económicamente viable.
Este límite entre agentes útiles y tráfico de bots molesto también es relevante para la medición de marketing. Los accesos automatizados pueden distorsionar Analytics y el retargeting si no se detectan correctamente, un problema que ya abordamos en el artículo sobre agentes de IA y tráfico de bots en marketing.
Qué pueden llevarse los profesionales del marketing
Wikipedia muestra con especial claridad hacia dónde podría evolucionar la distribución digital. Un contenido puede aparecer en cada vez más sistemas y, aun así, generar menos visitas directas. Para marcas, editores y creadores, por tanto, cobra más importancia que su fuente, marca y relación con el usuario sigan siendo visibles en la respuesta de la IA.
La respuesta no puede limitarse al SEO. Los feeds técnicos, los datos estructurados, los modelos de licencia, las alianzas directas con plataformas y una fuerte vinculación con la marca cobran importancia al mismo tiempo. Wikipedia tiene aquí una ventaja: la organización no necesita monetizar cada páginavista perdida. Aun así, este ejemplo deja claro que incluso una presencia máxima en la IA no crea automáticamente una relación directa y sostenible con la audiencia.
Fuentes: ADWEEK sobre la entrevista de Brandweek con Wikipedia, Wikimedia Foundation sobre los cambios en los patrones de tráfico, Wikimedia Foundation sobre Wikipedia 25 y las alianzas empresariales, Wikimedia Enterprise.