Este artículo investiga el papel de la atención del inversor en la previsión de la volatilidad realizada para catorce mercados de valores internacionales, mediante datos de Google Trends, durante el período de muestra de enero de 2004 a noviembre de 2021. Diseñamos un modelo de Similitud Empírica aumentado que combina tres componentes de volatilidad, definidos en diferentes horizontes temporales, utilizando la medida de similitud entre las consultas de búsqueda de Google rezagadas y la volatilidad. Los resultados muestran que la atención del inversor afecta positivamente a la volatilidad futura a corto plazo. Es probable que el efecto de la atención del inversor se invierta a largo plazo, de acuerdo con la hipótesis de presión de precios. El modelo propuesto demuestra importantes ganancias en términos de precisión de la previsión de volatilidad y supera a modelos altamente competitivos.