Publicado en The Scholarly Kitchen
https://scholarlykitchen.sspnet.org/2026/02/04/responding-to-the-threat-of-zero-click-search-and-ai-summaries-how-do-we-tame-the-crocodile/
Responder a la amenaza de las búsquedas sin clics y los resúmenes de IA: ¿cómo domamos al cocodrilo?
Por Charlie Rapple
4 de febrero de 2026
Abre bien la boca y di «aaaargh»: vamos a hablar del Efecto Cocodrilo. Probablemente ya hayas oído hablar de él, aunque no reconozcas el término. Es la mayor amenaza a la que se enfrentan actualmente las editoriales académicas y, sí, sé que se trata de una afirmación audaz, considerando la crisis del financiamiento de la investigación, la crisis de la revisión por pares, la crisis de la integridad de la investigación y todas las demás crisis de nuestros días.
Sí, estoy hablando de «Google Zero», «búsqueda sin clics» (zero-click search), «satisfacción de la consulta en la propia página de resultados» (On-SERP fulfillment), «búsqueda en jardines cerrados» (walled-garden search) o cualquiera de los muchos otros términos que se utilizan para describir el fenómeno por el cual los usuarios obtienen respuestas directamente de las páginas de resultados de los motores de búsqueda (SERP), en lugar de hacer clic para acceder a los sitios de las fuentes originales, como los artículos de revistas académicas.
El término «Efecto Cocodrilo» proviene de una publicación en LinkedIn del experto en marketing de software como servicio (SaaS) Tim Soulo:
«Los últimos 12 meses de datos de GSC [Google Search Console] del blog de Ahrefs [su sitio web] parecen un cocodrilo. Y estoy bastante seguro de que ustedes están viendo el mismo cocodrilo en su propio GSC».
Es decir, el Efecto Cocodrilo es la brecha entre las impresiones de tu contenido en los motores de búsqueda y los clics que llevan al texto completo alojado en tu plataforma.
Diagrama del «Efecto Cocodrilo», de Charlie Rapple
Devorando nuestro tráfico
El Efecto Cocodrilo ha crecido enormemente desde la incorporación de paneles informativos generados por IA en las páginas de búsqueda —tema abordado por Stephanie en una publicación de diciembre— y constituye la propuesta de valor central de los nuevos «navegadores web con IA», como Perplexity o Atlas de OpenAI.
Los resultados de búsqueda de las editoriales son desplazados hacia posiciones inferiores de la página y, aunque pueden aparecer en la barra lateral que acompaña a los paneles informativos, podrían mostrarse más abajo en la lista que otros contenidos más orientados a proporcionar respuestas o a ofrecer noticias.
Las impresiones de contenido continúan aumentando porque el contenido sí está siendo «mostrado», pero cada vez menos usuarios hacen clic para acceder al texto completo en el sitio web de la editorial, lo que representa una amenaza para cualquier organización cuyo modelo de negocio dependa del uso como indicador del éxito para sus clientes.
Esto incluye a las editoriales académicas, tanto si el cliente es una institución que paga una suscripción y espera observar un gran número de descargas por parte de sus usuarios, como si se trata de un autor que paga un cargo por procesamiento de artículos (APC) y espera obtener un gran número de lecturas.
Un menor número de visitas al sitio web pone en riesgo los ingresos al debilitar la posición de las editoriales en las negociaciones para la renovación de suscripciones o al reducir la retención de autores. Un tráfico reducido también probablemente disminuirá las citas y el reconocimiento de marca, socavando el papel esencial y la reputación de las editoriales.
Las editoriales han hablado en conferencias acerca de la disminución que están observando. John Campbell, de OUP, declaró en la Feria del Libro de Londres del año pasado que atribuía a las búsquedas sin clics una reducción del 19 % en los clics hacia sus contenidos académicos de referencia. Un estudio de octubre de 2025 muestra que más de la mitad de las búsquedas en Google terminan actualmente sin que los usuarios abandonen la página de resultados del motor de búsqueda 😱.
Como señala Dariusz Jemielniak en su reciente artículo en Nature —gracias a James Butcher, de Journalology, por llamar mi atención sobre él y por este fragmento—:
«Cuando los chatbots de IA proporcionan respuestas aparentemente autorizadas extraídas de las propias páginas de Wikipedia, ¿por qué alguien habría de navegar hasta la fuente, y mucho menos contribuir a ella?»
Amenaza para la integridad y la transparencia de la investigación
Las búsquedas sin clics no representan únicamente una amenaza para el tráfico web. También constituyen un desafío para la integridad y la transparencia de la investigación.
Las búsquedas sin clics amplifican y camuflan la información errónea: al reformatear los contenidos, eliminan las señales contextuales que, de otro modo, ayudarían a los usuarios a tomar decisiones tanto conscientes como subconscientes acerca de qué contenidos son confiables.
Los paneles de IA están bien redactados, parecen pulidos y creíbles, pero se generan a partir de una combinación problemática de fuentes. Mezclan contenidos confiables revisados por pares con investigaciones de menor calidad, información errónea —contenido inexacto, por ejemplo, debido a la ausencia de salvedades o a interpretaciones distorsionadas— y desinformación —contenido deliberadamente manipulado o inventado con la intención de engañar—.
Las citas incluidas en los paneles de IA reciben deliberadamente poca visibilidad y se reducen a un único símbolo, despojadas de indicadores de calidad como el título de la revista o la condición de haber sido sometidas a revisión por pares.
Si los usuarios solicitan una lista de referencias de los resúmenes generados por IA, la IA no puede proporcionarla de manera confiable, porque genera el contenido dinámicamente sin mantener un seguimiento persistente de las fuentes exactas, lo que significa que las citas pueden faltar, estar incompletas o ser inventadas.
La ausencia de una atribución clara aumenta el riesgo de citar incorrectamente o incluso de citar a la propia herramienta de IA en lugar del artículo original subyacente. Esta falta de transparencia hace que los paneles sean poco confiables y amenaza la integridad de la investigación.
Por lo tanto, comprender y abordar las búsquedas sin clics ayuda a las editoriales no solo a proteger y conservar el uso de sus contenidos, sino también a salvaguardar la exactitud, la confianza y la integridad del registro académico, garantizando que las fuentes autorizadas continúen ocupando un lugar central en un entorno cada vez más vulnerable a la información errónea.
El Efecto Cocodrilo está agravando el riesgo de que las editoriales sean devoradas: simultáneamente están perdiendo el control sobre el descubrimiento de sus contenidos y perdiendo visibilidad, autoridad e ingresos.
Las búsquedas sin clics eliminan elementos de credibilidad y contexto, haciendo más difícil demostrar el valor de las editoriales dentro del proceso de comunicación académica. Las editoriales corren un riesgo mayor que nunca de quedar reducidas a proveedores invisibles, en lugar de ser consideradas socios valiosos.
Los desarrolladores de IA pueden depender del corpus de información autorizada gestionado por las editoriales, pero lo hacen como parásitos que corren el riesgo de matar al huésped. Las editoriales deben abrir el camino hacia una relación más simbiótica.
¿Qué podemos hacer?
El sector académico necesita actuar rápidamente para orientar las siguientes etapas de este cambio sísmico en la forma en que la información se descubre y consume, así como en la manera en que los nuevos comportamientos de uso se miden, reportan y valoran.
Esto podría significar:
Desarrollar nuevos códigos de buenas prácticas para recopilar y reportar el uso de contenidos fuera de los sitios web de las editoriales.
Trabajar para modificar las percepciones de las instituciones y de los autores acerca de «qué es lo que cuenta».
Redefinir qué significa el uso legítimo (Fair Use) y crear marcos de licenciamiento o regalías para contenidos derivados.
Establecer estándares sobre cómo las herramientas de IA indexan, clasifican, referencian y atribuyen los contenidos revisados por pares.
Probar nuevas tácticas y funcionalidades para atraer, retener y maximizar el uso.
Acelerar el trabajo de Optimización para Motores de Respuestas (AEO, Answer Engine Optimization) o de Optimización para Motores Generativos (GEO, Generative Engine Optimization).
Lo que está claro es que esta cuestión afecta a todos los departamentos —técnicos, editoriales y de marketing— y a todo tipo de organizaciones —editoriales, plataformas, pero también bibliotecas e instituciones, sociedades académicas y congresos—.
Ningún departamento debería intentar afrontar este problema por sí solo, y muchas de estas cuestiones requerirán colaboración entre editoriales bajo los auspicios de organizaciones como SSP, STM, NISO, COUNTER, ALPSP, entre otras.
En el corto plazo, dedicaré el próximo trimestre a un proyecto de investigación acelerado para ir más allá de las métricas y profundizar en los comportamientos de los usuarios: ¿el tráfico que estamos perdiendo corresponde a «calidad» o a «cantidad»?; ¿en qué situaciones los usuarios siguen optando por hacer clic para acceder a los materiales originales?; ¿comprenden los usuarios qué contenidos son generados sobre la marcha por la IA y cómo —si es que lo hacen— evalúan la credibilidad de esos contenidos?
También identificaré oportunidades de rápida implementación en materia de AEO, tanto dentro como fuera de nuestro sector: ¿qué están haciendo los principales medios de comunicación o los minoristas de productos de consumo masivo (FMCG)?; ¿qué tipos de metadatos o contenidos «intersticiales» se correlacionan con posiciones más altas en las listas de referencias de los resúmenes de IA?; ¿qué tipos de experiencia de usuario (UX) o funcionalidades ayudan a incrementar el tiempo de permanencia en el sitio o el número de páginas vistas por los visitantes que llegan a través de paneles de IA?, y así sucesivamente.
(Pónganse en contacto conmigo si están interesados en conocer más acerca de este proyecto; todavía tengo algunos lugares disponibles para patrocinadores entre las editoriales y plataformas interesadas).
En última instancia, el Efecto Cocodrilo es simplemente el frente más reciente de una batalla que lleva desarrollándose desde hace tiempo: cómo se media el conocimiento y quién ejerce esa mediación.
Pero representa una intensificación de las hostilidades, que amenaza no solo el statu quo de los modelos de negocio de la publicación académica, sino también los fundamentos de la confianza y la atribución.
Comprender qué está ocurriendo exactamente —más allá de los datos— es fundamental para entender qué debemos hacer y si contamos con la influencia necesaria para hacerlo.
Charlie Rapple
Charlie Rapple es cofundadora de Kudos, una plataforma que da visibilidad a la investigación para acelerar y ampliar su alcance e impacto. También es presidenta de UKSG y forma parte del Consejo Editorial de UKSG Insights.
@charlierapple.bsky.social, x.com./charlierapple y linkedin.com/in/charlierapple.
En etapas anteriores de su trayectoria profesional, Charlie fue editora electrónica en CatchWord, especialista en marketing en Ingenta, consultora de comunicación académica en TBI Communications y editora asociada de Learned Publishing.
Ver todas las publicaciones de Charlie Rapple
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Responding to the Threat of Zero-Click Search and AI Summaries: How Do We Tame The Crocodile?
By Charlie Rapple
Feb 4, 2026
Open wide and say “aaargh”: we’re going to talk about the Crocodile Effect. You’ve probably heard of it already, even if you don’t recognize the term. It is the biggest threat currently faced by scholarly publishers, and yes, I know that’s an audacious claim given the research funding crisis, peer review crisis, research integrity crisis, and all the other crises of the day. Yes, I’m talking about “Google Zero,” “zero-click search,” “On-SERP fulfillment,” “walled-garden search,” or the many other terms that are bandied about to describe users getting answers directly from search engine results pages (SERPs), rather than clicking through to source sites such as journal articles.
The term “Crocodile Effect” derives from a LinkedIn post by SaaS marketing expert Tim Soulo: “The past 12 months of GSC [Google Search Console] data for the Ahrefs Blog [his website] look like a crocodile. And I’m pretty sure you’re seeing the same crocodile in your own GSC.” That is to say, the Crocodile Effect is the gap between impressions of your content in search engines, and click throughs to the full text on your platform.
Diagram of ‘the crocodile effect’ by Charlie Rapple
Eating our traffic
The Crocodile Effect has grown hugely since the addition of AI-generated knowledge panels on search pages (discussed by Stephanie in a post in December) and is the central USP of new “AI web browsers” like Perplexity, or OpenAI’s Atlas. Publisher search results are pushed down the page, and although they may appear in the side bar offered alongside knowledge panels, they may be shown further down the list than more answer-oriented or news-driven content. Content impressions continue to rise because the content is being ‘shown’ — but fewer users click through to the full text on your website, creating a threat to any organization whose business model relies in usage as a metric of customer success. This includes scholarly publishers — whether the customer is an institution paying for a subscription and expecting to see lots of downloads by their users, or an author paying an APC and expecting to see lots of reads. Fewer site visits puts revenue at risk by weakening publishers’ renewal negotiations or reducing author retention. Low traffic is also likely to reduce citations and brand awareness, undermining publishers’ vital role and reputation. Publishers have spoken at conferences about the drop-off they’re seeing (OUP’s John Campbell told last year’s London Book Fair that he attributed a 19% drop in click-throughs to their academic reference content to zero-click search; one October 2025 study shows that over half of Google searches now end without users leaving the search engine results page 😱. As Dariusz Jemielniak puts it in his recent Nature article (thanks James Butcher at Journalology for drawing my attention to it, and for this excerpt), “When AI chatbots provide seemingly authoritative responses drawn from Wikipedia’s very pages, why would anyone navigate to the source, let alone contribute to it?
Threatening research integrity and transparency
Zero-click search is not only a threat to web traffic. It is a challenge to research integrity and transparency. Zero-click search amplifies and camouflages misinformation — by reformatting content, it removes the contextual cues that would otherwise help users make both conscious and subconscious choices about which content to trust. AI panels are well-articulated, seemingly polished and credible, but generated from a problematic mixture of sources. They contaminate trustworthy peer-reviewed content with poorer quality research, misinformation (inaccurate content, e.g., with missing caveats or distorted interpretation) and disinformation (content deliberately manipulated or invented to mislead).
Citations in AI panels are deliberately given low prominence — and reduced to a single symbol, stripped of quality indicators such as journal title or peer-review status. If users request a reference list for AI-generated summaries, the AI cannot reliably provide one, because it generates content dynamically without persistent tracking of exact sources, meaning citations may be missing, incomplete, or fabricated. The absence of clear attribution increases the risk of mis-citation or even citation of the AI tool itself rather than the underlying article. This lack of transparency renders panels unreliable and threatens research integrity.
Understanding and addressing zero-click therefore helps publishers not only protect and retain usage, but also safeguards the accuracy, trust, and integrity of the scholarly record — ensuring that authoritative sources remain central in a landscape increasingly vulnerable to misinformation.
The Crocodile Effect is exacerbating the risk of publishers being swallowed — simultaneously losing control of discovery, and losing visibility, authority, and revenue.
Zero-click search strips away credibility and context, making it harder to demonstrate the value of publishers in the process of scholarly communication. Publishers are at greater than ever risk of being reduced to invisible suppliers rather than valued partners. AI developers may depend on the corpus of authoritative information managed by publishers, but as parasites at risk of killing the host. The pathway to a more symbiotic relationship needs to be forged by publishers.
What can we do?
The scholarly sector needs to act quickly to steer the next stages of this seismic shift in how information is discovered and consumed, and how emerging usage behaviours are measured, reported and valued. This might mean:
Developing new Codes of Practice for collating and reporting off-site usage
Working to reshape institutions’ and authors’ perceptions of “what counts”
Redefining what Fair Use means and creating licensing or royalty frameworks for derivative content
Setting standards for how peer-reviewed content is indexed, ranked, referenced and attributed by AI tools
Testing new tactics and features for attracting, retaining and maximizing usage
Accelerating Answer-Engine Optimization (AEO) or Generative Engine Optimization (GEO) work.
What is clear is that this issue affects all departments (technical, editorial, marketing) and all types of organization (publishers, platforms, but also libraries and institutions, societies, conferences). No one department should be trying to tackle this alone, and many of the issues will need cross-publisher collaboration through the auspices of organizations like SSP, STM, NISO, COUNTER, ALPSP, and others. In the immediate term, I’m devoting my next quarter to a fast-track research project to dig beyond the metrics into user behaviors (is the traffic we are losing ‘quality’ or ‘quantity’; in what scenarios do users still choose to click through to source material; do users understand which content is generated on the fly by AI, and how — if at all — do they gauge the credibility of such content), identifying AEO quick wins from our sector and beyond (what are mainstream media or FMCG retailers doing? what kinds of metadata or ‘interstitial’ content correlates to higher ranking in AI summaries’ reference lists? what kinds of UX / features help increase time on site / page views from visitors who’ve arrived via AI panels — and so on.) (Do contact me if you would be interested in learning more about this project — I have a few sponsor places left for interested publishers / platforms.)
Ultimately, the Crocodile Effect is just the latest front in a battle that’s been underway for some time — how knowledge is mediated, and by whom. But it is a scaling up of hostilities, threatening not just the status quo for scholarly publishing business models, but the fundamentals of trust and attribution. Understanding what *exactly* is happening (beyond the data) is critical to understanding what we need to do — and whether we have the influence to do it.
Charlie Rapple
Charlie Rapple is co-founder of Kudos, which showcases research to accelerate and broaden its reach and impact. She is also Chair of UKSG and serves on the Editorial Board of UKSG Insights. @charlierapple.bsky.social, x.com./charlierapple and linkedin.com/in/charlierapple. In past lives, Charlie has been an electronic publisher at CatchWord, a marketer at Ingenta, a scholarly comms consultant at TBI Communications, and associate editor of Learned Publishing.
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