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Call of Duty lidera las búsquedas de trampas online

Surfshark

Un cráneo que lleva gafas deportivas envolventes y un auricular, mientras que los corchetes de código flotan detrás y líneas onduladas se rizan debajo.

Publicado 2026, febrero 24 · 10 min de lectura

A medida que los juegos online atraen a cientos de millones de jugadores a mundos virtuales todos los días, el juego limpio que mantiene unidas a estas comunidades de jugadores está bajo constante amenaza. La emoción de una partida bien jugada a menudo se ve empañada por jugadores que cambian la honestidad por una ventaja injusta, lo que hace que la experiencia sea desagradable para los demás. A medida que aumentan las apuestas, desde partidas clasificatorias casuales hasta los principales torneos de deportes electrónicos, el atractivo de hacer trampa sigue siendo fuerte.

Para combatir esto, los desarrolladores han introducido medidas más avanzadas, como el análisis de comportamiento, las prohibiciones de hardware y los sistemas antitrampas estrictos e invasivos de la privacidad. Sin embargo, la situación está evolucionando rápidamente. Los tramposos están utilizando nuevas tácticas y la IA para automatizar la precisión, imitar el comportamiento humano y evadir los métodos de detección tradicionales.

El análisis, que examinó el interés de búsqueda de términos relacionados con las trampas en 15 populares juegos multijugador online, proporciona una idea de por qué los jugadores pueden buscar ventajas injustas, la eficacia de las tecnologías antitrampas y las graves amenazas de ciberseguridad presentes en la comunidad de juegos online.

Puntos clave

Los jugadores de videojuegos buscan trampas para encontrar formas de eludir los muros de progreso u obtener ventajas injustas en los entornos de juego. El análisis del volumen de búsqueda mensual global de palabras clave relacionadas con las trampas (como aimbot, wallhack, cheat y hack) para 15 videojuegos multijugador online populares muestra que Call of Duty es el título que atrae el mayor interés en las trampas con 66 búsquedas por cada 1000 jugadores. Le sigue su competidor más cercano, Rocket League (59 por cada 1000), mientras que Rainbow Six: Siege ocupa el tercer lugar con 53 búsquedas por cada 1000 jugadores.
Los juegos MOBA (juegos de estrategia de acción en tiempo real) demuestran el más alto nivel de integridad comunitaria entre los géneros de juegos, con un promedio de sólo 0.3 búsquedas por cada 1000 jugadores de contenido relacionado con trampas. Esto contrasta con los juegos de Acción (40 por cada 1000), los juegos de Battle Royale (28 por cada 1000) y los juegos de Disparos (23 por cada 1000). Los complejos procesos de toma de decisiones inherentes a los MOBA pueden hacer que los «hacks» tradicionales sean técnicamente inviables, lo que sugiere que la arquitectura del juego y las mecánicas específicas del género disuaden eficazmente la intención de hacer trampa.
Los datos sugieren que el antitrampas a nivel de kernel (un software que se ejecuta en el núcleo del sistema operativo de una computadora para detectar si un jugador está haciendo trampa) podría ser un factor disuasorio contra la curiosidad de la comunidad. Los juegos que utilizan un antitrampas a nivel de kernel mantienen un interés de búsqueda más bajo, con un promedio de 20 búsquedas por cada 1000 jugadores, en comparación con los juegos que emplean software antitrampas a nivel de usuario (en particular, Rocket League, Marvel Rivals y Dota 2), con 35 búsquedas por cada 1000 jugadores en promedio.
A diferencia del software antitrampas a nivel de usuario, que se limita a los mismos permisos restringidos que una aplicación estándar, los controladores a nivel de kernel se ejecutan en el núcleo del sistema operativo con total visibilidad del hardware y la memoria del sistema. Este acceso privilegiado permite que el antitrampas detecte procesos «ocultos» y hacks a nivel de controlador que los sistemas a nivel de usuario simplemente no pueden ver. Según los datos de Levvvel¹, 338 videojuegos ya utilizan software antitrampas a nivel de kernel, siendo el software más popular Easy Anti-Cheat de Epic Games, presente en 155 títulos populares como Fortnite y Dead by Daylight (con un promedio de 20 búsquedas mensuales relacionadas con trampas). La mayor dificultad para eludir las medidas antitrampas más estrictas, combinada con el riesgo de prohibiciones permanentes por ID de hardware, crea una barrera que podría disuadir a los jugadores no técnicos de iniciar siquiera búsquedas de trampas.
A pesar de tener la reputación de ser «difícil de hackear» debido a su física gestionada por el servidor, Rocket League ocupa el segundo lugar en la clasificación general con 59 búsquedas por cada 1000 jugadores. Este alto volumen destaca un cambio en el comportamiento de los tramposos: cuando los hacks tradicionales de «velocidad» o «bola» son técnicamente inviables, el interés se desplaza hacia sofisticados bots impulsados por IA y scripts de predicción². La popularidad de estas búsquedas sugiere que incluso en entornos «imposibles de hackear», el deseo de los jugadores de un dominio automatizado podría ser un motor de la actividad de búsqueda. A diferencia de las trampas tradicionales, estas herramientas de IA utilizan algoritmos de detección de objetos, como YOLO³, para analizar los elementos visuales del juego y calcular, por ejemplo, los tiros perfectos para apuntar a los enemigos, y luego imitar las entradas humanas (ratón/teclado)⁴. Debido a que estas herramientas pueden funcionar en una computadora secundaria o en un dispositivo de hardware (como una tarjeta de captura) y simplemente emular los movimientos del ratón, podrían ser invisibles para el software antitrampas tradicional. Esta transición hacia trampas visuales basadas en IA y hardware podría hacer que la seguridad «inviolable» sea cada vez más difícil de mantener.
Desde la perspectiva de la ciberseguridad, el alto volumen de búsquedas de trampas en juegos como Call of Duty representa una superficie de ataque para los actores maliciosos. Debido a que las «trampas» requieren inherentemente que los usuarios desactiven el software antivirus y otorguen permisos de alto nivel (especialmente para los juegos a nivel de kernel), el alto volumen de búsqueda podría servir como un embudo para la distribución de malware, como ladrones de información y troyanos de acceso remoto (RAT). Estos datos sugieren que el «interés en las trampas» en estas comunidades también constituye un grave riesgo de ciberseguridad personal para los millones de jugadores que buscan una ventaja injusta.

Metodología y fuentes

Se creó una lista de 15 videojuegos de PC online con alguna forma de multijugador competitivo sobre la base de la popularidad mundial y las clasificaciones de la base de jugadores activos, utilizando principalmente los gráficos de Steam y otros datos del mercado de la industria.
Los datos del volumen de búsqueda global se recuperaron en febrero de 2026 utilizando la plataforma de análisis de búsqueda Ahrefs, y se refieren a los volúmenes de búsqueda globales basados en el volumen mensual promedio durante el período de 12 meses más reciente.
Para aislar el interés específicamente relacionado con las trampas, los datos de búsqueda se limitaron a cuatro modificadores de palabras clave principales de alta intención. Para cada título, el conjunto de datos incluye el volumen combinado de: [Nombre del juego] + hack, [Nombre del juego] + cheat, [Nombre del juego] + wallhack, [Nombre del juego] + aimbot. Cuando el nombre completo del juego no arrojó resultados, utilizamos un acrónimo común para el juego en cuestión.

Para mantener la coherencia temporal con los datos de búsqueda de palabras clave, los jugadores mensuales promedio se calcularon utilizando hasta 12 meses de datos históricos cuando estaban disponibles. Para los lanzamientos más recientes, se utilizó la ventana máxima disponible de datos históricos para garantizar el promedio representativo más estable. Los datos se recuperaron en febrero de 2026.

Luego se calculó una relación de interés en las trampas dividiendo el volumen total de búsqueda mensual por el número estimado de jugadores mensuales. Esto mide la presión de búsqueda dentro de una comunidad de jugadores. Para que los datos fueran más interpretables para el análisis comparativo y el benchmarking, la relación bruta se escaló sobre una base de ‘por 1000’ multiplicándola por 1000. Esto cambia la unidad de medida de una probabilidad para un solo jugador a una métrica de prevalencia a nivel comunitario.

Tras el cálculo principal, los juegos se clasificaron por:

Para obtener el material de investigación completo detrás de este estudio, visita aquí.