In this contribution, we present a visual approach to study the development of the online representation of climate change. We collected ranked image lists over a twelve years timespan on Google Image Search, and analyzed them with a two-fold visualization: an image timeline of the top 5 images per year and an area bump chart showing the top 10 tags automatically detected by the computer vision algorithm in the larger dataset of the top 100 results per year. We can draw two main conclusions from these results. First, the artificial separation between climate change and humans identified in previous studies of climate change imagery is being perpetuated and reinforced on one of the most important digital locations for visual culture: Google Images. Second, that there is a notable homogeneity within the corpus of images, as well as stability over time.A través de esta contribución, presentamos un enfoque visual para estudiar cómo se desarrolla la representación en línea del cambio climático. Durante doce años reco­pilamos listas de imágenes clasificadas en el buscador Google Images y las analizamos con una doble visualización: una línea de tiempo de las cinco imágenes principales por año y un gráfico de áreas que muestra las 10 etiquetas principales detectadas auto­máticamente por el algoritmo de visión arti­ficial en un conjunto de datos más amplio, el de los 100 mejores resultados por año. Pode­mos sacar dos conclusiones principales de estos resultados. Primero, que la separación artificial entre el cambio climático y los humanos, ya identificada en estudios pre­vios de imágenes del cambio climático, se está perpetuando y reforzando en una de las ubicaciones digitales más importantes para la cultura visual: Google Images. En segundo lugar, que existe una notable homogeneidad dentro del corpus de imágenes, así como una estabilidad en el tiempo.