Google Search Console incorpora una nueva forma de analizar cómo los usuarios encuentran contenido en la web: los informes de rendimiento de búsqueda multimodal. Anunciada por Google el 24 de septiembre de 2026, la actualización permite consultar datos asociados a búsquedas en las que las personas utilizan imágenes, en lugar de depender exclusivamente de consultas escritas. La información se integra tanto en el informe de rendimiento de los resultados de búsqueda como en el de funciones de IA generativa.
La novedad responde a un cambio en la forma de descubrir información en internet. Con herramientas como Google Lens, Rodea para buscar en Android y las búsquedas mediante imágenes, una persona puede encontrar una página web a partir de un objeto, una fotografía o una captura de pantalla. Ahora, los propietarios de sitios y los profesionales SEO pueden analizar parte de la visibilidad que obtienen en estas experiencias desde Search Console, en lugar de depender únicamente de los datos tradicionales de búsqueda. Google Search Central
Para quienes trabajan en posicionamiento orgánico, comercio electrónico o estrategia de contenidos, la actualización abre una nueva perspectiva sobre el descubrimiento visual. Sin embargo, también tiene limitaciones: el informe permite identificar páginas que reciben tráfico procedente de búsquedas multimodales, pero no ofrece todos los detalles necesarios para conocer qué imagen utilizó cada usuario o qué consulta concreta realizó.
¿Qué es el nuevo informe de búsqueda multimodal de Google Search Console?
La búsqueda multimodal permite combinar diferentes formas de introducir información en una búsqueda, como imágenes y texto. En el contexto de esta actualización, Google se centra en las experiencias en las que una imagen actúa como punto de partida para encontrar información o páginas web.
Hasta ahora, los profesionales SEO estaban acostumbrados a analizar el rendimiento orgánico principalmente a partir de consultas escritas y de los datos disponibles en los informes de Search Console. La nueva opción permite separar el rendimiento de las búsquedas multimodales dentro de los informes correspondientes, ofreciendo una visión más específica de cómo llega el público a un sitio web.
Google anunció que los datos incluyen cuatro tipos de experiencias:
- Google Lens: permite buscar información utilizando la cámara del teléfono o una imagen.
- Rodea para buscar en Android: permite seleccionar visualmente un objeto o una parte de la pantalla para buscar información relacionada.
- Subida de imágenes a Google Search: permite utilizar una imagen como punto de partida de una búsqueda.
- Buscar esta imagen en Chrome: la función disponible mediante el menú contextual al hacer clic con el botón derecho sobre una imagen.
Estas experiencias tienen algo en común: el usuario puede comenzar su búsqueda a partir de un elemento visual, sin necesidad de describirlo completamente con palabras. Al incorporar estos datos a Search Console, Google ofrece a los propietarios de sitios otra forma de examinar cómo se descubre su contenido. Google Search Central
¿Dónde se pueden consultar los datos de búsqueda multimodal?
La nueva información está disponible mediante un filtro de tipo de búsqueda multimodal dentro de los informes de rendimiento de Search Console. Google ha anunciado su integración en dos áreas: el informe de rendimiento de los resultados de búsqueda y el informe de funciones de IA generativa.
Para analizar los datos, el propietario del sitio debe acceder a la propiedad correspondiente y abrir uno de estos informes. Desde allí puede utilizar el filtro de búsqueda multimodal para aislar el rendimiento asociado a estas experiencias, en lugar de examinarlo junto con el resto de los datos de búsqueda web.
La información también se puede exportar para analizarla en otras herramientas, una posibilidad útil para quienes combinan Search Console con hojas de cálculo, paneles de seguimiento o informes de rendimiento SEO.
Hay una condición importante: los datos solo comienzan a aparecer cuando el sitio recibe tráfico procedente de estas búsquedas. Por tanto, no ver información en el informe no demuestra necesariamente que el contenido sea inadecuado para la búsqueda multimodal. Puede significar que todavía no se han registrado datos disponibles para esa propiedad.
Google anunció que la integración comenzaría a desplegarse a nivel mundial el 24 de septiembre de 2026. La disponibilidad de datos debe interpretarse teniendo en cuenta ese despliegue y el tráfico que recibe cada sitio. Anuncio oficial de Google
¿Qué revela el nuevo informe sobre el tráfico orgánico?
El principal valor del informe es que permite identificar el rendimiento asociado a una forma de búsqueda que antes no se podía aislar de esta manera en Search Console. Esto amplía la perspectiva del análisis SEO: además de estudiar cómo llegan los usuarios mediante palabras y frases, es posible examinar las páginas que reciben tráfico cuando la búsqueda comienza con una imagen.
En términos prácticos, los datos pueden ayudar a detectar qué URL reciben visitas desde experiencias como Lens o Rodea para buscar, así como a observar su evolución en el tiempo. Al separar este segmento, los profesionales pueden evaluar si determinadas páginas tienen una presencia relevante en el descubrimiento visual y compararla con otras partes del rendimiento orgánico, siempre teniendo en cuenta las diferencias entre los tipos de búsqueda.
Para una tienda online, por ejemplo, una página de producto puede ser descubierta cuando alguien utiliza una fotografía para encontrar un artículo parecido. En un sitio editorial, una imagen puede servir como punto de partida para localizar un artículo, una explicación o una página con información relacionada. En ambos casos, el informe ayuda a reconocer que el descubrimiento del contenido no depende únicamente de que el usuario escriba el nombre del producto o del tema.
Esto resulta especialmente relevante para sitios con catálogos visuales amplios, como tiendas de moda, calzado, decoración o mobiliario, además de publicaciones con fotografías, tutoriales y contenidos explicativos. No significa que todos estos sitios vayan a recibir necesariamente más tráfico, sino que ahora disponen de una forma más específica de estudiar esta vía de descubrimiento cuando genera visitas.
También conviene interpretar los datos con cuidado. Una variación en el rendimiento multimodal no demuestra por sí sola que una modificación de imágenes haya causado el cambio. Para llegar a esa conclusión habría que considerar otros factores, como las diferencias entre periodos, las páginas afectadas y los cambios realizados en el sitio.
¿Qué limitaciones tiene el nuevo filtro multimodal?
Aunque la actualización amplía los datos disponibles, no proporciona una descripción completa de cada búsqueda. La principal limitación señalada en la cobertura especializada es que la dimensión de consultas no está disponible al aplicar el filtro multimodal. En consecuencia, no es posible revisar el informe como se haría habitualmente con una lista de palabras clave para descubrir exactamente qué términos generaron cada visita. Search Engine Journal
Esta diferencia cambia la manera de interpretar los resultados. Un profesional puede identificar las páginas que reciben tráfico multimodal, pero no puede atribuir cada visita a una consulta textual específica ni saber, a partir de este informe, qué imagen exacta utilizó el usuario.
Por ejemplo, si una página de unas zapatillas recibe visitas desde búsquedas multimodales, el dato no permite determinar por sí solo si las personas utilizaron una fotografía del producto, una imagen de un modelo similar o una captura de pantalla. Tampoco revela automáticamente qué atributo visual despertó el interés o qué necesidad concreta tenía el usuario.
Por eso, el informe debe entenderse como una nueva fuente de datos sobre el rendimiento, no como una herramienta que explique completamente la intención de búsqueda. Para interpretar mejor lo que ocurre, conviene relacionar los resultados con las páginas de destino, el tipo de contenido, las imágenes disponibles y los cambios que se hayan realizado en el sitio.
Esta limitación también impide trasladar sin ajustes algunos métodos habituales de análisis de palabras clave. En lugar de basarse exclusivamente en las consultas, el análisis multimodal debe prestar más atención a las URL que reciben tráfico y a las características del contenido visual asociado a ellas.
¿Cómo afecta la actualización al análisis SEO?
La incorporación de los datos multimodales amplía el alcance del análisis de visibilidad orgánica. Hasta ahora, buena parte de los informes y las decisiones SEO se organizaban alrededor de consultas, posiciones y páginas de destino. El nuevo filtro permite estudiar por separado una experiencia en la que la imagen puede ser el punto de partida del descubrimiento.
Para los equipos SEO, esto significa que el rendimiento de una página puede analizarse desde más de una perspectiva. Una URL puede recibir tráfico por búsquedas escritas y, al mismo tiempo, aparecer como destino de búsquedas iniciadas con imágenes. Separar ambos segmentos ayuda a comprender mejor de dónde proceden las visitas y evita asumir que todos los usuarios encontraron el contenido de la misma manera.
También ofrece una oportunidad para revisar el papel de las imágenes dentro de la estrategia orgánica. En una tienda online, las fotografías no sirven únicamente para mostrar el aspecto de un producto a quien ya ha llegado a la página: también pueden formar parte de la experiencia que permite descubrirlo. En una publicación informativa, una imagen bien relacionada con el tema puede contribuir a contextualizar el contenido y facilitar que los usuarios lo reconozcan.
Sin embargo, no sería correcto interpretar la novedad como una señal de que las técnicas SEO tradicionales han perdido importancia o de que basta con optimizar las imágenes para obtener visibilidad multimodal. La actualización incorpora una nueva forma de medir parte del rendimiento; no garantiza posiciones, impresiones ni visitas adicionales.
El valor para cada sitio dependerá de su contenido, de la demanda existente y de la manera en que los usuarios utilicen estas experiencias de búsqueda. Por eso, la mejor respuesta no es cambiar toda una estrategia SEO a partir del anuncio, sino incorporar los nuevos datos al análisis y comprobar qué relevancia tienen para el sitio concreto.
¿Qué deberían revisar las tiendas online y los sitios con mucho contenido visual?
El nuevo informe hace más útil examinar las imágenes como parte de la experiencia de descubrimiento, especialmente en sitios donde los elementos visuales tienen un papel central. En comercio electrónico, las fotografías ayudan a identificar productos, mostrar sus características y distinguir variaciones de diseño, color o forma. En publicaciones editoriales, pueden aportar contexto y representar de manera clara el tema de una página.
Una primera revisión consiste en comprobar si las imágenes corresponden fielmente al contenido de cada URL. En una ficha de producto, por ejemplo, conviene que las fotografías muestren el artículo que realmente se ofrece y que no generen confusión entre modelos o variantes. En una página informativa, las imágenes deben guardar una relación clara con el contenido que acompañan.
También es razonable revisar aspectos básicos de SEO de imágenes, como el texto alternativo cuando corresponda, los nombres de archivo descriptivos, la calidad y utilidad de las fotografías y la claridad del contenido de la página. Los datos estructurados pertinentes pueden ayudar a describir productos u otros tipos de contenido cuando se implementan correctamente. Estas prácticas no garantizan la aparición en búsquedas multimodales, pero contribuyen a que las imágenes y las páginas tengan una presentación más clara y coherente.
La nueva información de Search Console puede ayudar a priorizar estas revisiones. Si determinadas páginas reciben tráfico multimodal, merece la pena examinarlas para entender qué contenido ofrecen y si las imágenes cumplen su función. Si no hay datos disponibles, no conviene concluir de inmediato que existe un problema técnico: primero hay que considerar si el sitio ha recibido tráfico suficiente para que se muestren métricas.
La clave está en evitar optimizaciones basadas en suposiciones. El informe permite observar una parte del comportamiento de búsqueda, pero no identifica la imagen exacta que inició cada visita ni explica por sí solo por qué una página apareció. Las decisiones deben apoyarse en los datos disponibles y en una evaluación real del contenido.
¿Qué significa este cambio para el futuro de la búsqueda en Google?
La actualización refleja una evolución en la forma de medir el descubrimiento de páginas web. Las personas no siempre comienzan una búsqueda con una pregunta escrita: también pueden utilizar una cámara, seleccionar un objeto en la pantalla o compartir una imagen para encontrar información relacionada.
Para los profesionales SEO, el reto consiste en comprender esas vías sin perder de vista los fundamentos del análisis orgánico. Las consultas escritas siguen siendo relevantes, pero ya no describen por sí solas todas las formas en que una persona puede iniciar una búsqueda. La posibilidad de separar el tráfico multimodal aporta información adicional para estudiar ese comportamiento.
También refuerza la importancia de analizar el rendimiento a partir del contexto de cada sitio. Una tienda con miles de productos visuales puede encontrar oportunidades de análisis diferentes a las de una publicación especializada o un sitio centrado en servicios. No existe una única interpretación válida para todos: los datos deben relacionarse con el tipo de contenido, los objetivos del negocio y el comportamiento observado.
Aun así, la nueva función tiene un alcance definido. No revela por completo la intención de cada usuario ni sustituye otras herramientas de medición. Su contribución principal es ofrecer una perspectiva más clara sobre una parte del tráfico que llega a través de búsquedas basadas en imágenes.
Una nueva perspectiva para medir la visibilidad orgánica
La incorporación de la búsqueda multimodal a Google Search Console es una actualización relevante porque permite examinar por separado cómo llegan los usuarios a una web cuando utilizan imágenes para buscar. El filtro está disponible en los informes de rendimiento de los resultados de búsqueda y de funciones de IA generativa, y sus datos se pueden exportar para analizarlos con otras herramientas.
Su principal utilidad es ampliar el análisis del tráfico orgánico y ayudar a identificar las páginas que participan en estas experiencias de descubrimiento visual. Su principal limitación es que no ofrece la dimensión de consultas, por lo que los datos no permiten reconstruir exactamente qué buscó cada usuario ni qué imagen utilizó.
Para quienes trabajan en SEO, la novedad no exige abandonar los métodos existentes, sino incorporar otra fuente de información y aprender a interpretarla con criterio. Revisar las páginas que reciben tráfico multimodal, evaluar la calidad y coherencia de sus imágenes y distinguir los datos observados de las hipótesis son pasos razonables para aprovechar el informe.
En un entorno de búsqueda cada vez más visual, comprender cómo se descubre el contenido resulta tan importante como medir su rendimiento una vez que aparece. La nueva función de Search Console ofrece una pieza adicional para hacerlo, aunque sus datos deben combinarse con el contexto de cada sitio antes de extraer conclusiones o decidir qué optimizar.
