- Las respuestas generadas por IA ya funcionan como espacios de descubrimiento, comparación y recomendación de marcas.
- Aparecer no equivale a ser citado: una empresa puede alimentar la respuesta y, aun así, quedar fuera de la recomendación.
- SEO, relaciones públicas, datos de producto, reputación y medición comienzan a operar sobre una misma superficie.
La próxima vez que alguien pregunte cuál es el mejor banco digital en México, qué plataforma de streaming contratar o qué teléfono comprar por menos de 10,000 pesos, es posible que la decisión comience a formarse antes de visitar un sitio, ver un anuncio o abrir una tienda en línea.
ChatGPT, Gemini, Copilot, Perplexity y las respuestas generativas de Google ya no se limitan a ordenar enlaces. Ahora también comparan alternativas, descartan opciones, resumen opiniones y construyen listas breves. En ocasiones incluso pueden explicar por qué una marca sería más conveniente que otra.
Y para marketing, el cambio es más profundo de lo que parece, pues una marca ya no compite únicamente por una posición dentro del buscador, ahora compite por formar parte de la respuesta de dichas plataformas.
Las plataformas cambian más rápido que los manuales de marketing. Forma parte de la Comunidad y mantente delante de las decisiones que están reconfigurando la industria.
La respuesta se convierte en el nuevo espacio de descubrimiento
Y es que Google reportó que AI Overviews ya supera los 2,500 millones de usuarios mensuales y que AI Mode rebasó los 1,000 millones, apenas un año después de su lanzamiento. De acuerdo con la compañía, las consultas realizadas en AI Mode se han duplicado cada trimestre.
Pero este alcance no necesariamente se traduce en visitas a los sitios que alimentaron la respuesta, como ya te contamos la semana pasada.
Un análisis de Pew Research Center, realizado sobre 68,879 búsquedas en Google, encontró que los usuarios hicieron clic en un resultado tradicional en 8% de las visitas que mostraban un resumen de IA, frente a 15% cuando ese resumen no aparecía. Los enlaces incluidos directamente dentro de la respuesta generativa recibieron clics en apenas 1% de las visitas analizadas.
La consecuencia es incómoda para la analítica tradicional, pues una plataforma puede influir en la consideración de una marca sin generar una sesión, una cookie o una conversión atribuible. La decisión empieza dentro de la respuesta, pero buena parte de esa influencia permanece invisible para las herramientas de último clic.
Julieta Ruiz
¿Cómo decide una IA qué marcas mostrar?
No existe una fórmula universal para aparecer en una respuesta generativa. Cada plataforma utiliza modelos, índices, fuentes, señales comerciales y mecanismos de recuperación distintos. Incluso una misma pregunta puede producir resultados diferentes según el momento, la ubicación, el historial de la conversación o la versión del modelo.
Google explica que sus experiencias generativas se apoyan en los sistemas centrales de Search. Mediante retrieval-augmented generation, recupera páginas actualizadas de su índice para fundamentar las respuestas. Además, emplea query fan-out: el modelo divide una pregunta en varias consultas relacionadas antes de construir la respuesta final. La documentación de Google Search Central sostiene, por ello, que las buenas prácticas de SEO siguen siendo relevantes.
Sin embargo, la visibilidad ya no depende solamente de una página bien posicionada.
Para mostrar productos, las plataformas también están recurriendo a información estructurada. OpenAI permite que los comercios compartan catálogos, imágenes, precios, disponibilidad, promociones y reseñas mediante el Agentic Commerce Protocol. La empresa reconoce que estos feeds ofrecen mayor control y ayudan a que los productos aparezcan con información más completa y actualizada, aunque no representan una garantía de inclusión. La experiencia comercial de ChatGPT permanece disponible principalmente en Estados Unidos, pero OpenAI planea llevarla a más regiones.
Google adopta una lógica similar: Merchant Center, los datos estructurados y los perfiles de negocio pueden alimentar tanto los resultados tradicionales como las respuestas generativas. Esto convierte la calidad del catálogo, la disponibilidad y la consistencia del precio en factores de visibilidad, no solamente de conversión.
Ser mencionado no es lo mismo que ser la fuente
Una de las diferencias menos visibles de este ecosistema es la separación entre la marca mencionada y el sitio utilizado para construir la respuesta.
Una investigación de Semrush sobre 50,000 marcas, 1,094 categorías y más de 600,000 citas encontró que solamente 21% de los dominios más citados dentro de una categoría coincidía con la marca más mencionada. Una empresa puede producir información útil, ser tomada como referencia y, aun así, ver cómo la recomendación final favorece a un competidor.
El estudio también encontró que apenas 15.2% de las categorías analizadas tenía un líder claro en ChatGPT. En el resto, ninguna marca aparecía de manera suficientemente consistente en las distintas preguntas que conformaban el tema.
Eso rompe con la idea de “ganar un prompt”. Una marca podría aparecer cuando alguien pregunta por “las mejores plataformas de comercio electrónico”, pero desaparecer cuando la consulta cambia a “alternativas económicas para una pyme mexicana” o “plataformas con soporte local”. La unidad competitiva deja de ser la palabra clave individual y pasa a ser el conjunto de preguntas que rodea una decisión.
Julieta Ruiz
Presencia, posición y percepción
El reciente marco de medición de visibilidad en IA publicado por IAB ofrece una distinción útil: estar presente es apenas el primer nivel.
Una auditoría seria debería observar al menos cuatro dimensiones:
- Presencia: si la marca aparece y con qué frecuencia.
- Prominencia: si encabeza la recomendación, aparece al final o queda escondida dentro de una lista.
- Representación: cómo es descrita; por ejemplo, como líder, alternativa económica, opción anticuada o especialista de nicho.
- Persuasión: si la respuesta recomienda activamente la marca o solo la menciona de forma incidental.
Esta separación importa porque dos marcas pueden tener el mismo número de menciones y recibir un tratamiento completamente distinto. “Es una alternativa disponible” no tiene el mismo valor que “es la mejor opción para este tipo de comprador”.
También existe un riesgo reputacional. Una IA puede atribuirle a una empresa características inexistentes, mostrar precios vencidos o basarse en una fuente equivocada. El marco distingue entre alucinaciones —información fabricada por el modelo— e inexactitudes que ya estaban presentes en la fuente consultada. El primer problema corresponde a la plataforma; el segundo puede comenzar en los propios activos digitales de la marca.
Julieta Ruiz
Una nueva capa para MadTech y AdTech
Para la industria, la oportunidad está acompañada por una nueva caja negra. Más de 20 compañías ya ofrecen herramientas de visibilidad en IA, pero utilizan bibliotecas de prompts, plataformas y criterios de medición diferentes. Comparar sus resultados sin conocer la metodología puede llevar a reasignar presupuesto con datos meramente direccionales.
Una medición útil debería documentar el país, idioma, plataforma, versión del modelo, fecha, conjunto de preguntas y número de repeticiones. También tendría que separar menciones orgánicas de anuncios o colocaciones patrocinadas. Esa distinción será más difícil conforme la publicidad y las recomendaciones orgánicas convivan dentro de una misma conversación.
Para los publishers, el reto es todavía mayor. Una cita puede demostrar autoridad, pero no necesariamente devolver tráfico. Medir cuánto contenido fue utilizado, con qué claridad se atribuyó y cuánto tiempo continúa apareciendo podría convertirse en un insumo para negociar licencias con las compañías de IA.
Las marcas, por su parte, tendrán que aceptar que una parte creciente de su presencia digital no será una visita, sino una frase dentro de una respuesta que no controlan. La prioridad no consiste en escribir para las máquinas. Consiste en mantener información suficientemente clara, original, confiable y actualizada para que, cuando una máquina construya la respuesta, la marca no quede fuera de ella.
No solo sigas la transformación de la industria: entiéndela antes que los demás. Conoce la Comunidad Insiders de Adtech.
