El 24 de septiembre de 2026, Google añadió en el informe de Rendimiento de Search Console un filtro nuevo bajo el nombre «Web: multimodal». Si llevas unos días en GSC y lo has visto en el desplegable de tipo de búsqueda, la pregunta natural es: ¿qué me está contando esto que no tenía antes? La respuesta corta es que ya puedes ver qué páginas tuyas reciben clics e impresiones cuando alguien busca con una imagen en Google Lens, algo que hasta ahora era completamente invisible en la consola.
Antes de entrar en el qué revisar, vale la pena dejar claro qué hace exactamente este filtro y qué no hace, porque hay una particularidad técnica que lo diferencia del resto de filtros del informe de Rendimiento y que cambia cómo se interpretan los datos.
Qué mide el filtro multimodal y por qué no hay columna de consultas
Cuando alguien hace una búsqueda en Google Lens, no escribe texto; apunta la cámara a un objeto, una prenda, un mueble o un plato y Google intenta identificarlo y devolver resultados. El filtro «Web: multimodal» en GSC captura exactamente esas sesiones: muestra las páginas de tu web que aparecieron en esas búsquedas visuales, sus impresiones, sus clics y su posición media. La métrica de posición aquí refleja dónde aparece tu página dentro del carrusel de resultados visuales, no un ranking textual clásico.
La columna de consultas, sin embargo, aparece vacía. Eso no es un error ni un dato que Google haya omitido por descuido; es la consecuencia lógica de que las búsquedas con imagen no tienen texto asociado. El usuario no ha tecleado nada, así que no hay cadena de búsqueda que registrar. Si estás acostumbrado a analizar el rendimiento desde el eje de keywords, aquí el análisis cambia de eje: la unidad de análisis es la URL, no la consulta. Puedes ver qué páginas acumulan impresiones visuales, pero no puedes saber qué imagen concreta disparó la búsqueda. Para quienes ya tienen práctica con el uso avanzado de filtros en el informe de Rendimiento, este filtro funciona con la misma lógica de segmentación pero con esa restricción en la dimensión de consulta.
El volumen de búsquedas visuales no es anecdótico: según estimaciones del sector, Google Lens supera los 20.000 millones de búsquedas mensuales en 2026 (Google ha confirmado el crecimiento sostenido del canal en su conferencia I/O de los últimos dos años, aunque el dato exacto de 20.000 millones procede de estimaciones del sector, no de una declaración oficial verificada). Para ciertas categorías de producto, ignorar este canal es dejar una porción real de visibilidad sin medir.
Para qué webs importa este filtro y para cuáles no tiene sentido mirarlo
Lo primero que hago cuando reviso este filtro con un cliente nuevo es evaluar si su negocio tiene sentido en búsqueda visual, porque no todos lo tienen y no conviene hacer auditorías de algo que no va a generar nada accionable.
Los proyectos donde el filtro multimodal vale la pena revisar son los que venden o muestran objetos fotografiables: ecommerce de moda, decoración, electrónica, alimentación con presentación cuidada, hostelería, interiorismo y arquitectura. Un usuario que fotografía una silla en casa de un amigo, una chaqueta en Instagram o un plato en un restaurante está en un momento de intención de compra o inspiración muy claro, y si tu página aparece en esa búsqueda visual tienes una oportunidad real.
Donde el filtro aparece vacío y eso es completamente normal: servicios B2B sin imagen de producto (consultoría, desarrollo de software, servicios jurídicos), webs de contenido puro texto (blogs editoriales, medios de información), portales de empleo o directorios. Un SaaS de facturación no va a recibir tráfico de Google Lens porque nadie fotografía una pantalla para buscar un software de gestión. Si el filtro está vacío en ese tipo de proyecto, no hay ningún problema que resolver; el dato es coherente con el modelo de negocio.
El caso intermedio es el que más cuidado necesita: webs de servicios con portafolio visual (fotógrafos, estudios de diseño, arquitectos). Tienen imágenes, pero la intención del usuario que busca visualmente ahí suele ser de inspiración, no transaccional. Que aparezcan impresiones en el filtro multimodal puede ser interesante para visibilidad de marca, pero no necesariamente se convierte en negocio directo.
Cómo leer los datos cuando el filtro aparece vacío
Un filtro vacío tiene dos causas posibles y no confundirlas ahorra tiempo en la auditoría. La primera es que el tipo de negocio, como expliqué arriba, no genera búsquedas visuales relevantes; ahí puedes anotarlo en el informe y pasar. La segunda es más interesante: el negocio sí debería tener tráfico multimodal por su naturaleza, pero no aparece nada, lo que puede indicar que las imágenes del sitio no están siendo rastreadas correctamente, que están bloqueadas en robots.txt, que Google no las puede procesar por estar en formato WebP con metadatos deficientes, o simplemente que el sitio es nuevo y todavía no hay impresiones acumuladas.
En ese segundo caso, el filtro vacío no es el fin del diagnóstico; es el comienzo. El siguiente paso es ir a la cobertura de índice y filtrar por imágenes, o revisar qué tipos de contenido está indexando Google del dominio en Search Console, cruzarlo con lo que Screaming Frog encuentra en el rastreo y ver si hay divergencias.
Qué revisar en la auditoría cuando sí hay tráfico multimodal
Cuando el filtro tiene datos y hay URLs con impresiones o clics visibles, la auditoría tiene cinco comprobaciones concretas, ninguna opcional.
La primera es el alt text. Es el elemento que más impacto tiene en cómo Google entiende de qué va una imagen y en qué búsquedas visuales puede aparecer. Un alt vacío o genérico («imagen1.jpg», «foto de producto») es una oportunidad perdida; un alt descriptivo y específico («silla ergonómica de madera natural con reposabrazos regulables») le da a Google lo que necesita para conectar esa imagen con búsquedas visuales relacionadas. En proyectos grandes, un rastreo con Screaming Frog filtrando imágenes sin alt o con alt inferior a cinco palabras revela en minutos el tamaño del problema.
La segunda comprobación son los datos estructurados de producto. El schema Product y ImageObject le dicen a Google no solo qué es la imagen, sino a qué producto corresponde, cuál es su precio, su disponibilidad y su URL de compra; eso mejora la forma en que el resultado visual aparece en el carrusel de Lens e incrementa la probabilidad de que el clic llegue a una ficha de producto con contexto completo. Si el sitio tiene WooCommerce o Shopify, normalmente hay un plugin o theme que ya emite este schema; la auditoría consiste en verificar que los campos críticos (nombre, imagen, precio, disponibilidad) llegan bien en el Rich Results Test de Google.
La tercera es la procedencia de las imágenes. Las imágenes propias tienen mucho mejor rendimiento en búsqueda visual que las de banco de imágenes, porque Google aprende que esa imagen es única de ese dominio y la asocia con él de forma consistente. Esto es especialmente relevante en ecommerce de moda o decoración, donde muchas tiendas usan las mismas fotos del proveedor y compiten todas con el mismo material visual. Una fotografía propia, aunque sea más sencilla, diferencia la ficha.
La cuarta comprobación es técnica: tamaño y formato de las imágenes. Google necesita que las imágenes sean de suficiente resolución para procesarlas en búsqueda visual, pero también que carguen rápido. El equilibrio óptimo en 2026 está en servir WebP con dimensiones reales (sin escalar en CSS), con lazy load correcto y sin comprimir hasta el punto de perder definición de producto. Si el LCP de las fichas de producto está por encima de 2,5 segundos, hay trabajo aquí.
La quinta y última, que suele pasarse por alto, es asegurarse de que las imágenes del producto principal no están bloqueadas para el rastreador de imágenes de Google en robots.txt. Es más habitual de lo que parece, especialmente en migraciones recientes o en setups donde el CDN tiene reglas propias.
Dicho todo esto, el filtro multimodal no va a cambiar la vida de todos los proyectos; para una web de servicios locales o un blog editorial, el dato será cero y punto. Pero para un ecommerce con catálogo visual amplio, tener este canal medido por primera vez en GSC es la diferencia entre auditar con los ojos cerrados o con todos los datos sobre la mesa.
Preguntas frecuentes
¿Qué es el filtro 'Web: multimodal' en Search Console?
Es un tipo de búsqueda que Google añadió al informe de Rendimiento de GSC el 24 de septiembre de 2026. Muestra clics, impresiones y posición media de tus páginas en búsquedas visuales realizadas con Google Lens, donde el usuario busca con una imagen en lugar de texto.
¿Por qué no aparecen consultas en el filtro multimodal?
Porque las búsquedas con imagen no tienen texto asociado. El usuario apunta la cámara a un objeto y Google procesa visualmente la imagen; no hay cadena de búsqueda que registrar, así que la columna de consultas queda vacía. La unidad de análisis aquí es la URL, no la keyword.
¿A qué tipo de webs afecta el filtro multimodal de GSC?
Principalmente a ecommerce y webs con imágenes de producto fotografiable: moda, decoración, hostelería, interiorismo, electrónica. Para webs de servicios B2B, blogs editoriales o portales de texto, el filtro normalmente aparece vacío y eso es completamente normal.
¿Qué revisar en auditoría cuando el filtro multimodal tiene datos?
Cinco puntos: alt text descriptivo en todas las imágenes de producto, datos estructurados Product/ImageObject correctamente emitidos, uso de imágenes propias en lugar de stock del proveedor, imágenes en WebP con resolución y compresión equilibradas, y verificar que el rastreador de imágenes de Google no está bloqueado en robots.txt.
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