En el panorama digital actual, donde la inteligencia artificial (IA) está transformando cada esfera de nuestras vidas, los motores de búsqueda no son una excepción. Un reciente episodio del podcast Ads Decoded de Google arrojó luz sobre los cambios clave en el comportamiento de los usuarios de los motores de búsqueda bajo la influencia de la IA. Estos cambios afectan directamente las estrategias de marketing de contenido, especialmente el masivo video posting. Según los datos presentados por Ginny Marvin, especialista en productos de Google Ads, y Shivani Mohan, vicepresidenta de datos e investigación de UX de Google Search, los usuarios hacen preguntas más largas y comienzan a investigar soluciones en etapas más tempranas.
Transformación del comportamiento de búsqueda bajo la influencia de la IA
Los usuarios en el modo de búsqueda de IA hacen preguntas tres veces más largas, utilizan activamente consultas de refinamiento y combinan la búsqueda por voz y visual. Esto les permite profundizar en soluciones complejas, añadiendo matices personales al proceso de búsqueda. Los procesos de descubrimiento de información y evaluación de opciones ahora pueden ocurrir dentro de un mismo diálogo.
Cambios clave en las consultas
Aumento de la longitud de las consultas: Las preguntas son 3 veces más largas.
Búsqueda multimodal: Más de 1 de cada 6 consultas en modo IA en EE. UU. son multimodales.
Investigación temprana: Los usuarios comienzan a buscar en las etapas de consideración del problema, no solo en las soluciones listas.
«Los usuarios valoran la concisión de los resúmenes de IA, pero al mismo tiempo buscan activamente detalles ricos, experiencias vivas y opiniones autorizadas en la web abierta», señaló Shivani Mohan.
Estrategias de contenido para el posting masivo en la nueva era de la búsqueda
Para una distribución efectiva de contenido, especialmente en el masivo video posting, es necesario adaptar las estrategias a las consultas cambiantes de los usuarios. El objetivo es integrar sin problemas su contenido en su ruta de búsqueda, comenzando desde la etapa de investigación.
Adaptación del contenido a las tendencias de búsqueda
Los usuarios buscan experiencias personales y demostraciones que el producto no puede proporcionar en la descripción. Los videoreseñas, podcasts y foros se convierten en fuentes clave de información. Su servicio de posting masivo debe tener en cuenta estas tendencias, permitiendo publicar contenido de manera rápida y efectiva que responda a tales consultas.
Identificación de necesidades: Analice las preguntas de los clientes, las conversaciones con el equipo de ventas y las consultas de búsqueda para identificar problemas recurrentes.
Prueba de mensajes publicitarios: Cree anuncios que respondan a las necesidades identificadas, explicando claramente su oferta.
Páginas de destino informativas: Asegúrese de que las páginas faciliten la búsqueda de respuestas a preguntas sobre precios, compatibilidad, configuración y limitaciones.
Conexión con contenido de apoyo: Incluya enlaces a reseñas relevantes, demostraciones e historias de éxito de clientes.
Análisis de conversión: Realice un seguimiento para ver si las visitas a páginas comparativas o educativas conducen a compras posteriores. Evalúe los resultados dentro del ciclo de compra habitual.
Carga masiva de videos: automatización y alcance
En un entorno donde los usuarios buscan contenido diverso y profundo, la publicación automática de videos cortos se vuelve críticamente importante. Utilice un panel único para TikTok, YouTube, Instagram y otras plataformas para asegurar un alcance programado sin trabajo manual.
Ventajas de la automatización de la publicación
Ahorro de tiempo: Mientras duerme, los videos ya se están publicando en todas las plataformas.
Escalabilidad: Posibilidad de publicar más de 100 videos al día en más de 10 cuentas.
Optimización: Uso de proxies y anti-detección para un funcionamiento estable durante la carga masiva.
Eficiencia: La programación de publicaciones automáticas permite planificar el contenido con un mes de antelación, por ejemplo, un paquete de publicación masiva para un mes con un costo de 500 publicaciones.
Preguntas frecuentes
¿Cómo elegir un servicio de publicación masiva, considerando los cambios en la búsqueda?
Elija un servicio que ofrezca distribución de videos cortos en todas las plataformas clave (TikTok, YouTube Shorts, Instagram Reels) a través de un panel único. Es importante la posibilidad de una configuración flexible de la programación y el soporte para la carga masiva con proxies y anti-detección para garantizar la estabilidad y seguridad de las cuentas. Asegúrese de que el servicio permita publicar contenido que responda a las consultas profundas y multifacéticas de los usuarios.
¿Cómo adaptar el contenido para las primeras etapas del embudo de ventas?
Cree videos que respondan a las preguntas de los usuarios en la etapa de investigación del problema. Pueden ser tutoriales, comparaciones, reseñas, demostraciones del uso del producto en diferentes escenarios. Concéntrese en resolver problemas y proporcionar información valiosa, no solo en la promoción directa. Utilice el cross-posting de videos para maximizar el alcance de la audiencia en diferentes plataformas.
¿Cuál es el papel del factor humano en el contenido cuando domina la IA?
A pesar del aumento de los resúmenes de IA, los usuarios siguen buscando experiencias “en vivo”, reseñas y opiniones de personas reales. Su contenido debe incluir elementos que demuestren esta experiencia: testimonios, contenido generado por el usuario, opiniones de expertos. Esto genera confianza y ayuda a los usuarios a tomar decisiones, lo cual es especialmente importante en la publicación automática de videos cortos, donde la transmisión rápida de información es crucial.
Conclusión
Los cambios en el comportamiento de búsqueda impulsados por la IA dictan nuevas reglas para la creación y distribución de contenido. La publicación masiva de videos eficaz hoy en día no es solo una publicación automática, sino un enfoque estratégico para la distribución de contenido que responde a las consultas complejas y multifacéticas de los usuarios. Integre estos principios en su estrategia para garantizar el máximo alcance y participación. Comience a utilizar herramientas para la publicación masiva a través de API para que su contenido funcione mientras usted desarrolla su negocio.
Google está abriendo nuevos horizontes en el mundo del contenido personalizado, contratando ingenieros para desarrollar e implementar inteligencia artificial en su servicio Discover. Esta decisión estratégica tiene como objetivo crear un flujo de información dinámico y en constante cambio que satisfaga los intereses más profundos de los usuarios. Si alguna vez te has preguntado cómo hacer 100 piezas únicas de una sola fuente, Google parece haber encontrado la respuesta en la IA.
Según las ofertas de trabajo, el equipo de Discover Feed Recommendation “recomendará contenido generado por IA (AIGC) para satisfacer los intereses del usuario”. Esto no es solo una recomendación, sino un sistema completo capaz de engañar a los algoritmos habituales y ofrecer algo completamente nuevo, único para cada usuario.
Cómo Google planea transformar Discover con la ayuda de la IA
Las ofertas de trabajo revelan los ambiciosos planes de Google para transformar Discover en un “servicio de conserjería proactivo e hiperpersonalizado”. Esto significa que la plataforma no solo te mostrará contenido, sino que también anticipará tus necesidades, ofreciéndote información que te ayudará a alcanzar tus objetivos.
Roles y tareas de los nuevos especialistas
Staff ML Engineer: Este rol incluye el control de calidad, la búsqueda de temas y la comprensión del contenido para el contenido generado por IA del equipo de Discover. Las tareas incluyen la creación de flujos de agentes que generen contenido para “superficies proactivas” como Discover y Notificaciones. Se presta especial atención a la verificación de hechos, la relevancia, la coherencia y el tono, así como a los mecanismos de retroalimentación para encontrar y entregar historias atractivas en todo el mundo.
Senior Staff ML Software Engineer: Trabajo similar, pero a un nivel superior, con énfasis en la calidad del contenido generado por IA utilizado en todas las principales plataformas de Google.
Principal UX (Director+): Este puesto de liderazgo en diseño tiene como objetivo transformar Discover en una “experiencia de conserjería” que ayudará a los usuarios a avanzar hacia sus objetivos. El salario para este puesto oscila entre 275.000 y 382.000 dólares estadounidenses, más bonificaciones y acciones. El especialista trabajará con los equipos de YouTube, Shopping, Chrome y Android, escalando los formatos de IA en el feed, manteniendo la voz humana y las fuentes en el centro de atención.
“Nuestro objetivo es ayudar a las personas a profundizar en sus intereses y pasar de la inspiración a la acción”, dice una de las ofertas de trabajo.
Esto no es solo reutilización de contenido, es su reempaquetado y adaptación completos a las necesidades individuales, casi como la creación de un “ADN de video” para cada usuario.
Integración de la IA en Discover: capacidades y planes actuales
Google ya está implementando activamente la IA en Discover. En octubre de 2023 (se asume una corrección de errata en el original), se lanzaron previsualizaciones de IA sobre temas de tendencia en EE. UU., Corea del Sur e India, cada una de las cuales enlaza a contenido en Internet. Este es un excelente ejemplo de cómo la singularización de videos y artículos puede ayudar a eludir el antiplagio y atraer a nuevas audiencias.
Funciones ya disponibles o en prueba:
Personalización de Discover: Desde agosto, los usuarios pueden personalizar su feed, indicando qué quieren ver más o menos.
Botón “Profundizar”: En septiembre, Robbie Stein, vicepresidente de productos de Google Search, anunció la prueba de un botón que abre un breve resumen de un tema con enlaces a historias relacionadas, comenzando con videos. Esta es una especie de “matrioska de videos”, donde de una gran pieza de contenido se pueden obtener muchas pequeñas, adaptadas para TikTok, Shorts y Reels.
El equipo de Discover Experience, responsable de la parte de usuario del feed, incluida la integración de la IA, atiende a más de 500 millones de usuarios activos al día, lo que convierte a Discover en uno de los productos más grandes del mundo.
Informe de Search Console y control sobre el contenido de IA
Search Console ya proporciona informes sobre cuándo aparecen enlaces a su sitio en las funciones de IA generativa de Discover. Esto permite a los webmasters rastrear la efectividad de sus páginas en la nueva “matriz” de recomendaciones de Google.
El informe muestra las impresiones de los enlaces a su sitio en las funciones de IA generativa de Discover, agrupadas por página, país y fecha.
En la vista “Páginas” se enumeran las URL canónicas que proporcionaron la información mostrada en estas funciones.
Es importante destacar que la inclusión de su sitio en las funciones de IA generativa de Discover se regula a través del control de IA generativa de Search, que también abarca AI Overviews y AI Mode. Excluir un sitio de estas funciones evita que sus enlaces y contenido aparezcan en la IA generativa de Search.
Preguntas frecuentes
¿Qué es la reutilización de contenido en términos sencillos?
La reutilización de contenido es el proceso de reelaborar contenido existente en nuevos formatos o para nuevas audiencias. Por ejemplo, convertir un seminario web en 50 clips cortos para redes sociales o adaptar un artículo a una infografía. Esto permite escalar el contenido y obtener un mayor retorno de la inversión.
¿Vale la pena encargar la singularización o crear contenido nuevo?
Depende de tus objetivos y presupuesto. La singularización de videos y otros contenidos puede ser significativamente más barata y rápida que crear algo nuevo desde cero, especialmente si ya tienes una fuente de alta calidad. Para evitar la prohibición de anuncios o para generar variaciones para pruebas A/B, la singularización es una herramienta poderosa.
¿Cómo ayuda la IA a evitar el plagio?
La IA puede analizar texto o video, identificar elementos clave y parafrasearlos, cambiar la estructura, el fondo, el timbre de voz, creando versiones nuevas y únicas. Esto permite obtener un paquete de singularización que pasa las verificaciones de originalidad, manteniendo el significado y el mensaje principal.
Conclusión
Google está invirtiendo activamente en el desarrollo de contenido generado por IA para Discover, con el objetivo de crear una experiencia de usuario lo más personalizada y proactiva posible. Esto abre nuevas oportunidades para los creadores de contenido en el campo de la reutilización y singularización. Sigue los informes de Search Console y experimenta con la adaptación de tu contenido para aprovechar al máximo estas innovaciones. ¡Empieza a adaptar tu contenido para diferentes redes sociales hoy mismo para estar a la vanguardia de esta transformación digital!
¿Es rentable el CPM? Olvídese de la posición en los resultados, cuente el dinero real
El CPM es rentable solo cuando se convierte en dinero. Con la llegada de las revisiones de IA (AIO) en Google Search Console, las métricas de posición tradicionales se distorsionan, creando una falsa impresión de visibilidad. Esto requiere un replanteamiento del enfoque para evaluar la efectividad del SEO, centrándose en las visitas y conversiones reales, en lugar de cifras que no valen nada.
Block Flattening: cómo Google distorsiona los datos
Google Search Console utiliza un enfoque llamado «aplanamiento de bloques» (block flattening) para mostrar las revisiones de IA. Esto significa que todo el bloque AIO, que a menudo aparece en la primera posición, se considera una única posición, y todos los enlaces dentro de él obtienen esta misma posición «superior» en los informes.
«El seguimiento de las posiciones tradicionales para las funciones de IA es difícil de hacer útil», afirmó John Mueller de Google Search.
Esto lleva a que incluso los enlaces ocultos detrás del botón «Mostrar más» obtengan la misma posición 1 que los visibles de inmediato. Como resultado, los datos de Search Console pueden mostrar una alta visibilidad, aunque el usuario podría no haber notado su sitio.
Por qué la «posición media» ya no funciona
El problema de la «posición media» existía incluso antes de AIO, ya que es un simple promedio matemático. La búsqueda está personalizada: los resultados varían según la geolocalización, el dispositivo y la consulta. Mezclar todos estos factores en un solo número promedio no refleja la imagen real.
Su página puede estar en la posición 1 en AIO, pero en la posición 19 en los resultados normales.
Search Console puede mostrar una «posición media» de 10, ocultando estos valores extremos.
Cómo las impresiones (Impressions) inducen a error
Las reglas de Google para contar las impresiones están desactualizadas y no tienen en cuenta la interactividad de los resultados de búsqueda modernos. Una impresión se registra tan pronto como el resultado se carga en la página, incluso si el usuario no lo ve. Esto significa que:
Todos los enlaces en AIO se cuentan por defecto como impresiones, incluso si el usuario solo leyó la primera frase.
Los enlaces ocultos detrás de elementos interactivos (por ejemplo, «Mostrar más») no se cuentan como impresiones hasta que el usuario hace clic en ellos.
Esto crea una paradoja: los enlaces invisibles obtienen «impresiones», mientras que los útiles, pero ocultos, son ignorados.
Las investigaciones muestran que AIO cambia significativamente el comportamiento del usuario y afecta si el CPM es rentable o no. Por ejemplo:
Un estudio de Seer Interactive mostró que el CTR para los sitios citados disminuyó en un 61%.
Un estudio de campo de SEJ reveló que AIO reduce los clics en los resultados orgánicos normales en aproximadamente un 38%.
Esto sucede porque los usuarios obtienen la información necesaria directamente de AIO y no visitan sitios de terceros. Esto es especialmente relevante para las consultas informativas, donde AIO aparece en el 21% de los casos.
¿Qué es más barato: banner o target? Nos centramos en el resultado
En lugar de perseguir posiciones efímeras, el afiliado debe centrarse en métricas reales. Es barato probar hipótesis si comprende exactamente lo que está midiendo. Si ve que su marca se menciona en AIO, eso ya es bueno. A continuación, debe observar:
Visitas reales al sitio web: cuántos usuarios realmente llegaron a su recurso.
Generación de leads: cuántas consultas o contactos recibió.
Conversiones: cuántas ventas o acciones objetivo se realizaron.
Estos indicadores no se distorsionan por el «aplanamiento de bloques» y brindan una comprensión clara de cuánto dinero generará cada rublo gastado. Para controlar la visualización real de la página, utilice herramientas que simulen una vista en vivo, en lugar de depender de los datos promediados de Google.
Preguntas frecuentes
¿Qué es el «aplanamiento de bloques» en Search Console?
El «aplanamiento de bloques» es un método por el cual Google Search Console agrupa todo el bloque de revisión de IA (AIO) en una sola posición, generalmente la primera. Todos los enlaces dentro de este bloque obtienen esta misma posición «superior» en los informes, independientemente de su ubicación real o visibilidad para el usuario.
¿Por qué la posición media en Search Console se ha vuelto menos fiable?
La posición media siempre ha sido una métrica promediada que no tiene en cuenta la personalización de la búsqueda (geolocalización, dispositivo). Con la aparición de las revisiones de IA, se ha vuelto aún menos fiable, ya que la misma página puede estar en la primera posición en AIO y en la vigésima en los resultados normales, lo que lleva a un valor medio distorsionado.
¿Cómo afectan las revisiones de IA al número de clics?
Las revisiones de IA pueden reducir significativamente el número de clics en los resultados orgánicos. Los usuarios a menudo obtienen toda la información necesaria directamente de AIO y no visitan sitios de terceros, lo que lleva a una caída del CTR para muchos recursos.
¿Qué métricas se deben usar en lugar de las posiciones en Search Console?
En lugar de las posiciones, se deben usar métricas reales: el número de visitas reales al sitio web, la generación de leads, las conversiones, así como si su marca se menciona en las revisiones de IA. Estas métricas brindan una imagen más precisa de la efectividad real de su SEO.
Conclusión
Las métricas antiguas no funcionan. Precio vs resultado — eso es lo importante. Olvídese de las ilusiones de la «posición media» y las «impresiones» que no generan dinero. Concéntrese en las visitas, leads y ventas reales. Solo así podrá comprender si su CPM es rentable y si la IA vale la pena. Analice la economía unitaria, no los informes que Google mismo reconoce como inexactos. Cambie a una nueva estrategia de evaluación de la efectividad, basada en datos reales, no en cifras que no valen nada.
¡Basta de crear contenido nuevo! Es hora de aprender a utilizar eficazmente lo que ya existe. Eche un vistazo a las carpetas compartidas de su equipo: seguramente hay un video de marca acumulando polvo, cuya creación llevó seis semanas y un presupuesto de cinco cifras, o una grabación de un seminario web con un número insignificante de vistas. Quizás haya una página de producto que nunca fue adjuntada a un correo electrónico por el departamento de ventas, o la transcripción de una entrevista con un cliente leída solo una vez. Todo este trabajo no fue malo, pero se detuvo inmediatamente después de la publicación. En este artículo, veremos cómo el reaprovechamiento de contenido puede ayudarle a convertir un solo video en 100 creatividades únicas.
Mientras tanto, su plan trimestral exige aún más: más materiales, más canales, mayor velocidad. Usted sigue creando, la carpeta crece, y el verdadero indicador de la eficacia del equipo no es el volumen producido, sino cuánto de eso realmente funciona. Esta brecha cuesta dinero real y es fácil pasarla por alto.
ADN del video: Cómo descomponer el contenido en «moléculas»
Blythe Morrow, vicepresidenta de marketing de producto, expone directamente la matemática de los canales: su comprador puede estar activo en veinte canales, pero «usted solo puede financiar y mantener contenido, comunicaciones y el aspecto social en cinco de ellos». Todo lo que cree para los quince restantes debe ir más allá de un simple botón de «publicar».
Este problema surgió en tres conversaciones recientes en el podcast Supercharge Marketing con expertos que lo abordan desde diferentes ángulos:
Caroline Crawford, CEO y fundadora de Cultiveight Communications, reestructura las estrategias de contenido para equipos B2B.
Francisco Chamorro, director de marketing y comunicaciones en BBSI, ve la distribución de contenido como una tarea operativa.
Blythe Morrow, experta con diecisiete años de experiencia en marketing de producto.
Planifique la «descomposición» antes de la creación
«Siempre se habla del ‘qué’, pero no lo suficiente del ‘por qué’ y ‘cómo se distribuirá’», dice Caroline, describiendo una reunión típica de contenido.
El equipo discute si hacer videos de marca, anuncios o blogs. Pero nadie piensa en lo que sucederá al día siguiente. Ella ha visto el final de esta historia muchas veces: una empresa gasta quince mil dólares en videos de marca, los publica en redes sociales y, según ella, «decenas de miles de dólares se van por el desagüe».
El fracaso no está en el video, sino en que todo el presupuesto y la energía se destinaron a su finalización. “Toda la energía se destinó a hacerlo, y ellos piensan que eso por sí solo traerá el éxito”, dice Caroline. “Pero no es así. Lo importante es cómo lo aplicas y cómo maximizas tu inversión”.
La solución es una etapa de planificación que no cuesta nada y casi siempre se omite: antes de comenzar la producción, piensa en cómo se “desglosará” el material terminado. Un artículo largo se convierte en la fuente de un lead magnet, una serie de correos electrónicos, un conjunto de publicaciones en redes sociales y un video. Una conversación grabada puede proporcionar material para semanas. Caroline lo describe como “reempaquetar” el contenido en “pequeños trozos que cuentan tu historia de diferentes maneras”. La planificación anticipada permite dar forma a lo que grabas, escribes y estructuras desde el principio.
Primero escala, luego clona
Francisco llega a la misma conclusión desde el lado operativo. Su consejo para sí mismo en el pasado: “si vas a construir algo, constrúyelo de manera que sea repetible antes de escalarlo”. Si trabajas demasiado duro en un gran lanzamiento, obtienes un lanzamiento. Si creas un formato que tu equipo puede usar de nuevo, la segunda vez costará mucho menos.
Matriz de repeticiones: Nadie lo vio la primera vez
La mayoría del contenido se “retira” después de una sola publicación, bajo la suposición tácita de que la audiencia lo vio y siguió adelante. Francisco considera que esta suposición es errónea. “Si dedicas tiempo y valoras este material, debes saber que no será visto al 100% la primera vez”, dice. “Por lo tanto, es importante volver a compartirlo”.
“Tu tarea es proporcionar al contenido el mayor soporte vital posible”, — Francisco Chamorro.
Esto significa que la cadencia (frecuencia de publicación) es parte del activo, no solo un buen complemento. Francisco aplica este mismo concepto interna y externamente, basándose en dos principios: consistencia y relevancia. “A la gente le gustan las repeticiones”. Las comunicaciones salen en un día predecible, por lo que la audiencia genera expectativas. Y el calendario se edita con datos, no con opiniones: “Cuando creamos un tema que funciona bien, hacemos más de eso. Cuando un tema no funciona, lo descartamos”.
Caroline añade que esto no se convierte en spam si el contenido se crea con intención. Muchos equipos B2B tienen tanto miedo de ser “ruido” que publican cada dos meses, agotando su embudo. Ella argumenta que el ruido es una función de la monotonía, no de la frecuencia. Repite el mismo mensaje en el mismo formato y la gente se desconectará. Repite el mismo mensaje, pero “reempaquetado”, y se percibirá como nuevo. Por eso es tan importante la etapa de planificación mencionada anteriormente. Un equipo que ha planificado seis formatos de antemano tiene seis formas legítimas de repetir lo mismo.
Enfoque experto: Creación de material «en bruto»
En la sala con los clientes: Graba el ADN de vídeo en vivo
La respuesta de Blythe a la pregunta «qué hacer a continuación» es dejar de adivinar. Los especialistas en marketing de productos, dice, «caen en su propia cámara de eco» y luego «juegan al teléfono descompuesto con las ventas», donde el vendedor transmite los comentarios a los clientes y el marketing los transmite al producto, y las palabras originales se pierden en la segunda etapa.
Su receta: salga de la oficina, hable con el departamento de ventas, participe en las llamadas con los clientes. En lugar de seminarios web, que ella describe como «una conferencia de uno a muchos», realiza pequeños talleres. Alrededor de doce personas. Cámaras encendidas. Una conversación honesta sobre lo que está sucediendo en su industria, no una presentación de producto. Los gerentes de producto y el departamento de atención al cliente están presentes y escuchan.
La realización regular de estas reuniones produce resultados rápidos: 150-160 personas al año con las que ha tenido una conversación real, que luego se unen a sus comunidades de LinkedIn y Slack y amplifican su mensaje públicamente. A cada gerente de ventas se le asigna una mesa redonda, y la llamada de seguimiento se vuelve «cálida» porque, como dice Blythe: «es mucho más probable que contesten el teléfono y hablen con usted porque ya ha demostrado que los valora».
Y el problema del contenido se resuelve solo como un efecto secundario. Cada taller, dice, «crea un contenido increíble que luego puede entregar al equipo de generación de demanda para cortarlo de 100 maneras diferentes y usarlo para las muchas campañas que intentamos ejecutar simultáneamente».
El material original, creado en el lenguaje de los clientes reales, es el que se utilizará porque ya suena como el mercado.
Auditoría interna: si las ventas no lo usan, no es contenido, es un almacén
Francisco habla directamente sobre el orden de prioridades: «No me importa lo genial que sea su video o campaña, sus usuarios internos deben creer en ello primero. Si no, no tendrá éxito». Un material bien hecho sin aceptación interna tiene una audiencia de cero, por lo que «dedicar tiempo y esfuerzo para asegurarse de que lo que está haciendo ayude a su equipo de ventas es fundamental».
Blythe está de acuerdo y aclara: el marketing de productos es «el guardián del mensaje, las palabras que usamos para describir lo que vendemos». Y el artefacto que lo hace real es una guía de mensajería detallada que vale la pena abrir. Su guía cubre el posicionamiento de forma larga y corta, los vientos a favor y en contra de la industria, cada persona (dónde viven, con qué luchan) y la misma profundidad sobre los competidores. Luego, la parte que la mayoría de los equipos omiten: «mantenerla actualizada, compartirla con frecuencia, consultarla constantemente y seguir agregando a esa biblioteca».
También nombra un modo de falla que es peor que un mensaje vago. El texto confuso al menos se anuncia a sí mismo. “Cuando se vuelve específico, pero de la manera incorrecta porque no has pensado a quién le estás vendiendo, entonces se vuelve peligroso”, dice, “porque no sabes si está funcionando o no”. Es el activo que se crea, se aprueba, se publica y silenciosamente tiene un rendimiento inferior durante un año mientras todos asumen que el problema está en el canal.
Ingeniería inversa del camino: del clip a la conversión
El contenido que nunca se convierte no siempre se deja sin usar. A veces se ve y luego se abandona porque el lector no tiene adónde ir. La versión de Caroline de la pregunta: has publicado clips reutilizados, así que “¿cuál es el camino de regreso a ti?” Si no has construido una ruta desde el canal público hasta tu sitio web, prueba o equipo de ventas, “entonces lo estás haciendo sobre la marcha”, y ahí es donde aparecen las grietas.
Ella es igualmente directa sobre el orden en que los equipos deben trabajar. “Creo que la gente lo hace al revés”, dice. “Dicen: ‘Oh, hagamos este imán de clientes potenciales y luego descubramos el correo electrónico’”. Dale la vuelta. Decide para qué es el programa de correo electrónico, luego construye el imán de clientes potenciales que lo alimenta. Su principio rector se aplica a cada paso del camino: “cuanto más esfuerzo mental se les pida para hacer lo que quieres, menos harán lo que quieres”.
La misma disciplina se aplica a tu pila tecnológica, y aquí es donde Francisco es más útil. Él ve dos trampas en casi todos los equipos: “Una es que dejan que las herramientas impulsen su estrategia. Y la otra es que no usan sus herramientas al máximo”. Antes de comprar cualquier cosa, él ofrece una pregunta: “si estás pagando por un software, asegúrate de preguntarte, ¿lo estoy usando al máximo?” Y sobre las integraciones que todos construyen porque pueden, su regla vale la pena escribirla: “la integración por el bien de la integración no es algo en lo que yo gastaría mi esfuerzo”.
Blythe agregaría que nada de esto es motivo para avergonzarse por la falta de recursos. “Todo el mundo tiene falta de recursos”, dice. Los equipos que se adelantan no son los que tienen más gente, sino los que tienen un trabajo existente que abarca más de los canales donde están sus compradores.
Conclusión: Cómo engañar a los algoritmos y escalar el contenido
No empieces planificando un nuevo activo. Empieza auditando el último trimestre. Para cada pieza de contenido, haz tres preguntas:
¿Se volvió a publicar después de la primera semana?
¿Alguna vez lo usaron las ventas?
¿Alguna vez se cortó en un segundo formato?
Cualquier cosa que obtenga un cero en los tres no es un problema de contenido. Es un problema de distribución y adopción, y crear algo nuevo no lo resolverá. Luego, elige un activo que merecía algo mejor y dale la segunda vida que nunca tuvo.
Convertir un activo en muchos es exactamente para lo que está diseñado Lumen5. Los equipos lo utilizan para transformar artículos, transcripciones y documentos que ya tienen en videos pulidos, con kits de marca que mantienen la coherencia de colores, fuentes y logotipos, sin importar quién del equipo lo haga. Esto significa menos tiempo reconstruyendo desde cero y más control sobre cómo se manifiesta su marca en cada canal.
¿Listo para profundizar en cómo se ve el marketing B2B de embudo completo a escala global? Escuche las conversaciones completas en el podcast Supercharge Marketing, disponible dondequiera que escuche podcasts.
Lumen5 ayuda a los equipos de marketing B2B a producir más contenido de video más rápido y a una fracción de los costos de producción tradicionales. Obtenga más información o reserve una demostración.
Preguntas frecuentes
¿Qué es la reutilización de contenido?
La reutilización de contenido es el proceso de adaptar contenido existente a nuevos formatos o para nuevas audiencias, con el fin de maximizar su valor y alcance. Por ejemplo, un seminario web se puede convertir en artículos, videos cortos para redes sociales, podcasts e infografías.
¿Cómo hacer 100 videos únicos a partir de uno?
Para crear muchos videos únicos a partir de una sola fuente, utilice técnicas de corte, reformateo y adición de nuevos elementos. Por ejemplo, de un seminario web largo se pueden extraer decenas de clips cortos para TikTok, Shorts o Reels, cambiando el fondo, añadiendo subtítulos, voz en off o música. Herramientas como Lumen5 automatizan este proceso.
¿Ayuda la reutilización a evitar la prohibición en la publicidad?
Sí, la singularización de contenido a través de la reutilización puede ayudar a evitar las prohibiciones publicitarias. Publicar el mismo creativo en diferentes plataformas o usar repetidamente el mismo “clon” aumenta el riesgo de prohibición. Crear variaciones con un “ADN de video” modificado (elementos visuales, tono de voz, estructura) ayuda a que los algoritmos antifraude los perciban como contenido nuevo.
¿Conviene encargar contenido nuevo o reelaborar el antiguo?
Lo óptimo es combinar ambos enfoques. Crear material “crudo” nuevo y de alta calidad, diseñado específicamente para su posterior “división” en muchas unidades únicas, es la estrategia más eficaz. Esto permite ahorrar significativamente presupuesto y tiempo en comparación con la creación constante de contenido desde cero.
¿Cómo afecta el re-propósito al SEO?
El re-propósito de contenido tiene un impacto positivo en el SEO, ya que permite crear más contenido relevante sobre temas clave, aumentar el número de enlaces internos y externos, mejorar los factores de comportamiento (gracias a la diversidad de formatos) y aumentar la visibilidad en los motores de búsqueda. También ayuda a llegar a diferentes segmentos de audiencia que prefieren distintos formatos de consumo de información.
Esta semana, el mundo del SEO está en ebullición: un juez cuestiona el monopolio de Google sobre el contenido para IA, una actualización de spam socava las publicaciones automatizadas y una antigua disputa sobre la geolocalización resurge con nueva fuerza. Analicemos qué significa esto para su caché, especialmente en el contexto de Google AI.
Batallas judiciales: Google AI y el uso “injusto” del contenido
Un juez federal ha cuestionado la práctica de Google de utilizar contenido web para sus revisiones de IA, calificándola de “extremadamente injusta”. Esto pone en peligro el modelo actual de “tráfico a cambio de contenido”.
Detalles del caso Penske Media contra Google
En una audiencia sobre el caso antimonopolio de Penske Media, el juez Amit Mehta cuestionó si las revisiones de IA de Google pueden considerarse una “mejora del producto”.
El CEO de Digital Content Next, Jason Kint, citó al juez, quien calificó la situación de “realmente injusta” y señaló que la mejora se desarrolla “a expensas de los editores”.
El juez Mehta aún no ha dictaminado sobre la moción de Google para desestimar la demanda.
“Los editores no controlan cómo Google usa su contenido”, señaló Kint, enfatizando que negarse a la indexación de Google no es una opción realista para los editores que dependen del tráfico de búsqueda.
Actualización de spam de Google: un golpe a las publicaciones de IA
Aunque Google no ha declarado oficialmente que se dirija al contenido generado por IA en la actualización de spam de agosto, los informes de los propietarios de sitios web indican problemas con las publicaciones automatizadas. ¿Vale la pena el contenido de IA barato tales riesgos?
Primeras observaciones y conclusiones
Roger Montti recopiló ejemplos en los que los sitios completamente automatizados perdieron visibilidad, mientras que los recursos que utilizan IA con edición humana sufrieron menos.
Estos son todavía informes anecdóticos, no una confirmación oficial de cambios en los algoritmos de Google.
Google lanzó el sistema S-CTS para detectar el abuso sintético coordinado en plataformas de video, pero esto no está relacionado con la Búsqueda de Google.
El mero hecho de la autoría de IA no es la razón de la caída de posiciones. La política de Google se refiere al contenido a gran escala creado para manipular las clasificaciones, independientemente del autor.
El consultor de SEO Takuma Oka advierte que su muestra es pequeña y las conclusiones no son definitivas. Lo importante no es la IA en sí, sino el método y el propósito de la producción en masa.
SEO vs. GEO: lo que dice John Mueller
John Mueller de Google se pronunció nuevamente sobre la discusión “SEO vs. GEO”, aclarando que no hay requisitos especiales para las respuestas generativas de IA en la búsqueda. Es decir, la prueba de hipótesis barata no significa que se puedan olvidar los principios básicos.
Matices para las respuestas de IA
Mueller afirmó que Google no ve nada especial que deba hacerse para las respuestas generativas de IA en la búsqueda.
Esto se aplica a la Búsqueda de Google, no a ChatGPT, Perplexity u otros sistemas de IA.
Si ya está optimizando un sitio para Google, Mueller no ofrece una nueva lista de verificación técnica para las revisiones de IA.
Dan Akedju resumió: “Los fundamentos son los mismos. El nivel de extracción es diferente”. Este es un punto clave: el CPM rentable solo lo es cuando se tienen en cuenta las características de la plataforma.
Recomendaciones de IA: la marca es recomendada, pero se citan a otros
Nuevos datos muestran que la recomendación de una marca en una respuesta de IA no garantiza un enlace directo a su sitio. Esto afecta el ROI y requiere una revisión de las métricas.
Análisis de Shero Commerce
Shero Commerce analizó 1.851 citas en Google AI Mode, ChatGPT y Perplexity.
Las páginas propiedad de marcas obtuvieron solo el 2,8% de las citas.
Cuando se recomendaba una marca por su nombre, su propia página obtenía una cita solo en el 31% de los casos. A menudo se citaban recursos de terceros.
Aleida Solís enfatizó: “Su marca puede ser recomendada en la respuesta… mientras que la cita (y el clic) va a una revista o un marketplace”. Esto significa que el costo de la singularización de un video o el precio de generar 100 videos de IA deben amortizarse no solo con menciones, sino también con enlaces directos.
ChatGPT y Reddit: una dinámica de citación compleja
Los datos de Promptwatch mostraron una fuerte caída en la proporción de citas de Reddit en ChatGPT a mediados de agosto, sin embargo, nuevas pruebas demuestran que Reddit todavía juega un papel importante en el proceso de extracción de información.
Variabilidad del comportamiento de ChatGPT
En una consulta, ChatGPT buscó información específicamente en r/whatnotapp: de 71 páginas extraídas, 48 eran hilos de Reddit, y 6 de las 8 citas finales fueron para el subreddit.
Cuatro días antes, Suganthan Mohanadasan descubrió que ChatGPT extrajo 84 hilos de Reddit para otra consulta, pero no citó ninguno.
Mohanadasan resumió: “Las citas de Reddit no fueron simplemente ‘desactivadas’. Parecen depender de la consulta”. Esto demuestra que la comparación de precios de diferentes fuentes y su citabilidad es un proceso dinámico y requiere un monitoreo constante.
Conclusión: Visibilidad vs. Valor – Nuevas Métricas
Esta semana quedó claro que la visibilidad y el valor real están empezando a divergir. Los editores comparten información, pero no siempre obtienen tráfico. Las marcas reciben recomendaciones, pero los enlaces van a otros. Reddit puede ser una fuente de datos para la IA, pero no figurar en las citas finales. La “visibilidad de la IA” se está convirtiendo en un concepto demasiado amplio, que requiere métricas más precisas para evaluar el ROI.
Es importante no solo ser indexado, sino también obtener una mención, una cita, un clic y, en última instancia, una conversión. Cuánto dinero generará cada rublo gastado, esa es la pregunta principal. Revise sus estrategias y métricas para no desperdiciar su presupuesto.
Preguntas frecuentes
¿Qué es el uso “injusto” del contenido de Google AI?
El juez Amit Mehta opinó que Google, al utilizar el contenido de los editores para sus revisiones de IA sin una compensación o control adecuados por parte de los editores, crea una ventaja injusta, ya que los editores no pueden negarse a la indexación de Google sin perder tráfico.
¿La actualización de spam de Google realmente apunta al contenido generado por IA?
Google no lo ha confirmado oficialmente. Sin embargo, según los informes de los propietarios de sitios web, los recursos que utilizan la generación de contenido totalmente automatizada perdieron visibilidad. Al mismo tiempo, los sitios donde el contenido de IA fue revisado por humanos sufrieron menos. El enfoque está en el contenido a gran escala creado para manipular las clasificaciones, independientemente del método de generación.
¿Qué aconseja John Mueller sobre el SEO para las respuestas de IA?
Mueller afirma que no existen requisitos especiales para las respuestas generativas de IA en la Búsqueda de Google. Si ya está optimizando su sitio para Google, no se necesitan listas de verificación técnicas adicionales para las revisiones de IA. Sin embargo, es importante recordar que los diferentes sistemas de IA extraen y seleccionan las fuentes de manera diferente.
¿Por qué una marca puede ser recomendada por IA, pero el enlace va a otro sitio?
Un estudio de Shero Commerce mostró que los sistemas de IA a menudo recomiendan marcas por su nombre, pero citan recursos de terceros (por ejemplo, revistas o mercados) en lugar de las páginas oficiales de la marca. Esto significa que la visibilidad de la marca no siempre se convierte en clics directos y tráfico a su recurso.
¿Cómo ha cambiado el comportamiento de ChatGPT con respecto a la citación de Reddit?
Los datos muestran que la citación de Reddit en ChatGPT se ha vuelto más compleja y depende de la consulta específica. En algunos casos, Reddit se utiliza y cita activamente, en otros, se extraen muchos datos, pero no hay citas. Esto indica la naturaleza dinámica de los algoritmos y la necesidad de un análisis constante de las fuentes que los sistemas de IA prefieren para temas específicos.
En un mundo donde los chatbots de IA se están convirtiendo en el nuevo punto de entrada para los compradores, las marcas están cambiando sus estrategias de visibilidad. Ahora, un nuevo elemento ha aparecido en los briefs para creadores: la visibilidad en la IA. Los especialistas en marketing se han dado cuenta de que los métodos tradicionales de SEO y publicidad pagada ya no son suficientes cuando los LLM (grandes modelos de lenguaje) escanean activamente las redes sociales, blogs y portales de noticias en busca de respuestas a las consultas de los usuarios. La clave se convierte en el “ADN de video” y la “matriz” de contenido que la IA es capaz de interpretar.
Visibilidad de la IA: la nueva realidad del contenido
Anteriormente, la propia marca dictaba lo que se diría sobre ella en Internet. Hoy, la búsqueda de IA toma la iniciativa, basándose en fuentes externas y más auténticas.
“La máquina se mueve hacia la información pública más accesible y la más auténtica para acercarse a la respuesta. Esto no es algo que provenga de las propias marcas”, señala Joe Gagliese, CEO de Viral Nation.
Los creadores como clave para la confianza en la IA
Accesibilidad: Las redes sociales y los blogs de los creadores son fuentes de datos abiertas para los LLM.
Confianza: Las reseñas y opiniones positivas de los creadores construyen la reputación de la marca a los ojos de la IA.
El ejemplo de Zoom demuestra esta tendencia: la compañía colaboró con la periodista-creadora Naima Raza para aumentar la autoridad a través de la narración. Este es un paso hacia la evasión de la prohibición publicitaria, cuando un mensaje publicitario directo no funciona.
Medición y optimización de la visibilidad de la IA
Aunque la conexión directa entre las campañas de creadores y la visibilidad de la IA todavía está en desarrollo, la correlación ya es obvia. Christina Coughlin, SVP y Gerente General de Trevant, señala que las solicitudes para rastrear el contenido de los creadores en los resultados de búsqueda de IA llegan en casi cada nueva propuesta.
Esto impulsa a las agencias a reutilizar el contenido y adaptar las estrategias.
Estrategias de las agencias para la visibilidad de la IA
Auditoría del contenido existente: Trevant analiza qué creadores y tipos de contenido generan la mayor cantidad de citas en los LLM.
Monitoreo constante: Seguimiento de las citas durante las campañas para optimizar y planificar futuras asociaciones.
Integración con SEO: Los equipos de Crispin, por ejemplo, junto con los especialistas en SEO, se dedican a la ingeniería inversa de los procesos GEO para fortalecer la influencia de los creadores.
Este enfoque permite a las marcas, que antes eran escépticas con el marketing de influencers, ver el valor en la singularización de videos y contenido para la búsqueda de IA.
Aspectos técnicos de AEO y contenido
Los creadores están adoptando activamente la AEO (Answer Engine Optimization), creando sitios web especializados y realizando auditorías. Es importante que los subtítulos de las publicaciones en redes sociales sean legibles por máquina y contengan suficiente información para que los LLM los escaneen.
“Además del simple intercambio de información y todas las cosas habituales que esperas de un subtítulo, ahora de repente decimos: ‘Está bien, esta es la nueva cola larga de la búsqueda en línea, y necesitamos asegurarnos de que este subtítulo funcione de la manera más efectiva posible’”, enfatiza Daniel Wylie, CEO de Sway Group.
Qué deben considerar los creadores:
“Pegar” información: Crear contenido coherente e informativo que sea fácil de “reempaquetar” para la IA.
“Dividir” contenido: Convertir un seminario web en 50 clips cortos para diferentes plataformas.
Metadatos: Descripciones y etiquetas lo más detalladas y relevantes posible.
Sin embargo, los expertos advierten contra el exceso de celo. Scott Sutton, CEO de Later, señala que 300.000 TikToks sobre un nuevo jabón pueden no entrar en AEO si no están en el lugar correcto para la indexación.
Esto subraya la importancia del paquete de singularización y un enfoque estratégico para la escalabilidad del contenido.
Preguntas frecuentes
¿Qué es la visibilidad de la IA y por qué es importante?
La visibilidad de la IA es la capacidad del contenido de una marca para ser descubierto y citado por grandes modelos de lenguaje (LLM) y chatbots de IA al responder a las consultas de los usuarios. Es importante porque cada vez más personas comienzan su viaje de compra con la búsqueda de IA, y una marca que no está presente allí pierde clientes potenciales. Es como un “clon” de tu contenido, trabajando para ti en la nueva realidad digital.
¿Cómo pueden los creadores ayudar a las marcas a mejorar la visibilidad de la IA?
Los creadores pueden crear contenido auténtico, informativo y bien estructurado que sea fácil de escanear por los LLM. Sus reseñas y comentarios positivos son percibidos por la IA como más fiables que la publicidad directa de la marca. Ayudan a “engañar” a los algoritmos, proporcionando contenido de calidad y natural.
¿Qué es AEO y en qué se diferencia de SEO?
AEO (Answer Engine Optimization) es la optimización de contenido para motores de respuesta, como los chatbots de IA, que buscan proporcionar una respuesta directa a la pregunta del usuario. A diferencia del SEO tradicional, que se centra en palabras clave para los motores de búsqueda, AEO se orienta a proporcionar respuestas claras, autorizadas y completas que la IA pueda extraer y utilizar fácilmente. Es la “reelaboración de videos para publicidad” teniendo en cuenta la lógica de la IA.
¿Es posible simplemente “singularizar” el contenido existente para la visibilidad de la IA?
Sí, la reutilización y singularización del contenido existente es un enfoque eficaz. Esto puede incluir cambiar el fondo y el timbre en los videos, adaptarse a TikTok, Shorts, Reels, reescribir subtítulos para que sean legibles por máquina. El objetivo es crear 100 únicos a partir de uno, pero es importante asegurarse de que el nuevo contenido cumpla con los requisitos de AEO y sea indexado correctamente por la IA.
Conclusión
La era de la búsqueda por IA está cambiando las reglas del juego para las marcas y los creadores. Invertir en la visibilidad de la IA a través del contenido auténtico de los creadores no solo es deseable, sino fundamental. Esto no es solo una “comparación de precios desde cero”, sino un paso estratégico hacia el dominio en la nueva realidad digital.
Comience a adaptar su estrategia de contenido hoy mismo para que su marca no solo sea visible, sino también citada en el mundo de la IA del mañana. Explore las posibilidades de generar variantes para pruebas A/B y adaptarse a diferentes redes sociales para utilizar cada bit de su contenido de la manera más efectiva posible.
El 92,8% de los diálogos en ChatGPT terminan sin pasar al sitio web: son datos de Profound que Kevin Indig analizó en el resumen del 21 de julio. La medición se hizo sobre tráfico real de un producto real, se puede confiar en la cifra. Todo el posicionamiento en buscadores se sostenía en un solo acuerdo: apareces en la parte superior de los resultados, la persona hace clic en el enlace hacia tu sitio web, y convertir esa visita en una solicitud ya es tu problema. El enlace era el punto donde el negocio tocaba al cliente por primera vez. En la respuesta de la red neuronal, este acuerdo se rompe en el primer paso: la mayoría de las veces simplemente no hay clic.
Por qué el 92,8% de los diálogos en ChatGPT terminan sin pasar al sitio web
Llevo varios meses midiendo cómo ChatGPT, Perplexity, Alisa AQI y GigaChat mencionan marcas en sus respuestas: ejecuto prompts de control y observo a quién menciona el modelo y a quién no. Detrás de estas ejecuciones surgió una cifra que rompe la lógica habitual del SEO y me obligó a cambiar lo que en general rastreo para mis clientes. Lo desgloso en orden.
Hace tres semanas ejecutamos a través de ChatGPT los prompts de un cliente del nicho de entrega de comida. Rutina habitual: escribes una pregunta como «qué servicio de entrega elegir en Moscú», miras la respuesta. En ese momento, el cliente tenía muchas más referencias desde sitios externos que su competidor más cercano. En Ahrefs, el servicio que calcula el peso de los enlaces de un sitio, esto se ve de inmediato: tanto la puntuación general de autoridad es más alta como hay una vez y media más sitios que enlazan a él. ChatGPT mencionó al competidor. Al cliente, no. No lo mencionó en absoluto, ni una sola vez en veinte prompts.
Lo verifiqué tres veces, cambié las formulaciones de la pregunta, la fecha del diálogo, la región. El resultado fue el mismo. Durante hora y media honestamente no entendía qué estaba pasando. Veinte años de posicionamiento web me habían enseñado una regla simple: cuantos más enlaces apunten hacia ti, más arriba apareces en los resultados de Google y Yandex, y por lo tanto, más dispuestas deberían estar las redes neuronales a mencionarte. Aquí la regla no funcionó. Solo que aquí no había resultados en el sentido habitual. Había un modelo que decidía por sí mismo a quién nombrar y a quién no. Y no lo decidía según un contador de enlaces.
La mención de una marca no se puede comprar con enlaces: se acumula como reputación
Al mismo tiempo, el tráfico de IA en sí es diminuto en volumen: Ahrefs informa que ChatGPT representa alrededor del 0,19% de todos los clics en enlaces en internet, frente al 42% de Google. Ridículamente poco, si se compara directamente. Pero esto es lo más interesante: esos pocos que sí hacen clic desde ChatGPT convierten mucho más fácilmente: la conversión es de alrededor del 7,1%, y la visita en sí se valora 4,4 veces más que una visita normal. Menos personas llegan al sitio, pero quienes llegan vienen listos para hacer una compra o cualquier otra acción objetivo.
Y aquí hay un giro importante. Si la decisión se toma ANTES del clic, dentro de la propia respuesta del modelo, entonces no hay que luchar por el clic. Hay que luchar por cómo te nombren en el momento en que el clic aún no ha ocurrido y, muy probablemente, no ocurrirá en absoluto. La mención en la respuesta de ChatGPT no funciona como una posición en los resultados de búsqueda. La posición se puede conseguir trabajando en el sitio: enlaces, velocidad de carga, limpieza técnica. La mención no se compra así. El modelo la recopila de dos fuentes: de los textos con los que fue entrenado y de las páginas que extrae directamente durante la respuesta. Y lo que decide no es el número de enlaces, sino cómo se escribe en general sobre la marca: en reseñas, foros, artículos del sector, comparativas.
El posicionamiento en buscadores solía ocupar los primeros lugares porque la posición llevaba al tráfico al sitio web. El posicionamiento en las respuestas de las redes neuronales funciona de otra manera: hay que luchar por la propia mención, ya que puede que no haya clic en absoluto, pero la persona igual tomará una decisión — según cómo el modelo haya nombrado la marca. El enlace es un activo de una sola vez. Funciona mientras la página se mantenga en los resultados, mientras el sitio esté vivo, mientras el algoritmo la valore. La mención se acumula de otra manera: es reputación que ya se ha asentado en los textos con los que el modelo fue entrenado y que lee ahora. Elimina un artículo — la mención no desaparecerá, está repartida entre decenas de fuentes.
Aquí estuvo mi error con aquel cliente de entrega de comida. Su perfil de enlaces era fuerte, pero casi todo provenía de agregadores y catálogos, donde la marca simplemente aparece en una lista. El competidor tenía menos enlaces, pero tenía tres reseñas editoriales extensas que describían en qué se diferenciaba el servicio de los demás. El modelo se entrenó también con ellas. No contaba enlaces — leía el contexto. El primer lugar en Google, por cierto, no garantiza en absoluto una mención en ChatGPT. Lo comprobamos con varios clientes por separado: el buscador y la red neuronal tienen mecánicas de selección diferentes, y el primer lugar en los resultados normales no se convierte por sí solo en una línea dentro de la respuesta del modelo.
Dónde el enlace aún trae clientes y dónde la pregunta se resuelve directamente en la respuesta
El enlace no ha muerto por completo — es importante no confundirse. En el Google normal, el 68% de las búsquedas en EE. UU. para principios de 2026 también terminan sin clic, según datos de SparkToro citando a Search Engine Land. La respuesta sin ir al sitio también llegó al viejo buscador, solo que allí se veía antes — a través de bloques con respuesta preparada, tarjetas informativas y respuestas directas en la parte superior de los resultados.
El enlace aún funciona donde la decisión se toma DESPUÉS del primer contacto: comparación de precios, lectura de reseñas, documentación técnica, todo lo que requiere pasar a los detalles que no caben en la respuesta breve del modelo. Funciona en nichos con un ciclo de decisión largo — allí la persona igual llegará al sitio, solo que más tarde. El enlace no funciona donde la pregunta se resuelve con una sola frase en la respuesta. «Qué servicio de entrega elegir» — se resuelve con una frase. «Cuánto cuesta la entrega de un restaurante concreto en un distrito concreto mañana por la noche» — no se resuelve, ahí se necesita hacer clic. El mismo negocio vive a ambos lados de esta frontera — todo lo decide qué consulta exacta ha hecho el usuario.
Qué mido ahora en los clientes en lugar de las posiciones en el buscador
He dejado de mirar solo las posiciones en los resultados y he añadido una medición aparte: con qué frecuencia y en qué contexto los modelos mencionan la marca del cliente directamente, sin clic, sin transición. Ejecutamos prompts de control — preguntas reales de la audiencia — a través de ChatGPT, Perplexity, Alisa AI y GigaChat, y vemos si el modelo menciona la marca, en qué orden respecto a los competidores y con qué formulación. ChatGPT no es el único aquí. Perplexity construye su respuesta casi por completo a partir de fuentes citadas y las muestra en una lista — el modelo toma con gusto artículos de plataformas externas. Alisa AI mezcla los resultados frescos de Yandex, GigaChat responde a su manera. Una marca que suena en un modelo puede callar en otro — por eso la medición no se cierra solo con ChatGPT.
De esto surgieron tres cosas que ahora recomiendo que cualquier especialista en marketing supervise:
Cuota de menciones entre los principales competidores en sus propias preguntas clave: un porcentaje concreto para un conjunto específico de prompts, sin rankings generales.
Tonalidad de la redacción: el modelo puede nombrar la marca de forma neutral, o puede añadir una palabra valorativa como «confiable» o «caro» — esto influye en la elección más que el propio hecho de la mención.
Fuentes de las que el modelo, aparentemente, extrae esa redacción: a menudo son uno o dos artículos — y son esos los que conviene reforzar en primer lugar, en lugar de dispersar el presupuesto entre decenas de plataformas.
Con ese cliente de entrega de comida, al final no perseguimos nuevos enlaces. Escribimos varios materiales detallados sobre el producto en plataformas que el modelo claramente lee y cita — y al cabo de mes y medio apareció la mención, la visibilidad en las respuestas de IA aumentó. El cliente tenía más enlaces, pero ChatGPT mencionó al competidor. Ahora sabemos por qué.
Preguntas frecuentes
¿Cómo medir las menciones de marca en ChatGPT?
Ejecuta prompts de control — preguntas reales de la audiencia — a través de ChatGPT, Perplexity, Alisa AI y GigaChat. Calcula la cuota de menciones entre los principales competidores, registra la tonalidad y las fuentes de las que el modelo extrae la información.
¿Se puede comprar una mención en redes neuronales con enlaces?
No. Los enlaces funcionan en la búsqueda clásica, pero las redes neuronales no los cuentan directamente. La mención depende de cómo se escribe sobre la marca en reseñas, artículos, foros — es una reputación que se acumula en los textos con los que se entrena el modelo.
¿Qué hacer si la marca no se menciona en ChatGPT?
Encuentra las plataformas que el modelo cita con más frecuencia y publica allí materiales detallados sobre el producto. Refuerza reseñas editoriales, comparativas, artículos de expertos — influyen en las menciones más que la masa de enlaces.
¿Vale la pena abandonar el SEO en favor de las redes neuronales?
No. Los enlaces siguen funcionando en nichos con ciclos de decisión largos y para consultas transaccionales. La estrategia óptima es combinar el SEO clásico con el trabajo en menciones en respuestas de IA.
Conclusión
La conclusión es simple: el 92,8% de los diálogos en ChatGPT terminan sin clic, pero la decisión de elegir marca ya está tomada. El enlace es un activo puntual; la mención es reputación acumulativa. Para ganar en los resultados de IA, deja de perseguir enlaces y empieza a gestionar cómo se escribe sobre ti en los textos que leen los modelos. Ejecuta prompts de control, monitorea la cuota de menciones y la tonalidad — y verás dónde pierdes clientes realmente. Empieza con una auditoría de tus menciones hoy mismo.
