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Los LLM están dominando las búsquedas. Aquí te explicamos cómo optimizar tu presencia online

Por Graham Kenny y Ganna Pogrebna

IA generativa

Harvard Business Review

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Resumen. La IA está transformando la búsqueda en línea de maneras que reducen la fricción para los consumidores y la aumentan para las empresas. Grandes modelos de lenguaje como ChatGPT y Copilot ahora funcionan como motores de respuesta, sintetizando la información en un único...

Respuesta. Los resúmenes impulsados ​​por IA, como Google Overviews, reducen aún más las tasas de clics, ofreciendo respuestas sin necesidad de visitar sitios web de marca y comprimiendo el recorrido del cliente. Este cambio crea tres imperativos estratégicos. En primer lugar, el branding está pasando de la persuasión pagada a la recomendación mediada por IA. A medida que los consumidores confían cada vez más en la guía algorítmica, las empresas deben asegurarse de que sus ideas, datos y conceptos distintivos estén claramente asociados con su marca. En segundo lugar, el SEO tradicional está perdiendo su ventaja. Las empresas deben pasar de optimizar las páginas para los clics a diseñar la recordación dentro de los sistemas de IA: publicar datos originales, nombrar marcos propietarios y adjuntar expertos acreditados a los insights. En tercer lugar, el marketing debe dirigirse a una nueva audiencia: algoritmos de máquinas. El contenido estructurado, el posicionamiento consistente y la validación de terceros ahora dan forma a la visibilidad. Los ganadores diseñarán sus marcas para que las máquinas las citen, recuerden y recomienden.

La IA está transformando la búsqueda en línea de dos maneras distintas, pero que se solapan. Ambas reducen la fricción para los consumidores, pero la aumentan para las empresas.

La primera es que los grandes modelos de lenguaje (LLM), como ChatGPT y Microsoft Copilot, están empezando a desplazar a los motores de búsqueda como el lugar donde los consumidores buscan respuestas. Las personas escriben una consulta y reciben una respuesta sintetizada a partir de grandes cantidades de texto. Las fuentes y las marcas pueden citarse de forma selectiva o no citarse en absoluto. La segunda es que las vistas generales de Google con tecnología Gemini están diluyendo el tráfico web. Estas vistas generales se superponen a la búsqueda tradicional y ofrecen un resumen generado por IA antes de la conocida lista de enlaces.

Estos avances representan un cambio significativo en la forma de encontrar y acceder a las empresas. Tienen un impacto fundamental en la estrategia empresarial y en el funcionamiento de las organizaciones.

En este artículo destacamos tres de estos cambios y sugerimos cómo las empresas pueden navegar en este panorama de descubrimiento moderno.

Cambio 1: Las recomendaciones de IA son cada vez más influyentes

Las empresas invierten miles de millones en publicidad para impulsar el reconocimiento de marca. Procter & Gamble (P&G), por ejemplo, se encuentra entre las empresas que más invierten en Estados Unidos en impulsar el reconocimiento de marcas de consumo como Pampers, Tide y Gillette, con una inversión anual de alrededor de 9000 millones de dólares. Sin embargo, décadas de investigación sobre el consumo demuestran que, si bien las personas toleran la publicidad, confían en las recomendaciones. Y hoy en día, esa confianza se está alejando de las fuentes humanas (amigos, familiares, vendedores, influencers) y se está acercando a las algorítmicas (principalmente, los LLM).

Esto sugiere que los consumidores se ven menos influenciados por la publicidad y más por las recomendaciones de la IA. En lugar de confiar en los mensajes de marca de los grandes anunciantes, los consumidores se apoyan en los mensajes basados ​​en datos de la IA, con preguntas como: "¿Cuál es la marca de pañales más efectiva y económica?" o "¿Qué detergente recomendarías para un restaurante?".

Como resultado, muchas empresas están reevaluando cómo y dónde asignan su dinero destinado a publicidad en respuesta a este cambio en el comportamiento del consumidor.

Tomemos como ejemplo a Nordpay, un importante minorista online europeo. Se ha posicionado directamente en el flujo de recomendaciones de IA al implementar un flujo personalizado de productos impulsado por IA que muestra a cada cliente. También utiliza sistemas de IA para crear contenido, recomendaciones e interacciones en tiempo real para mejorar la experiencia de compra y personalizar el marketing. En lugar de aumentar su presupuesto publicitario para mantenerse a la par de la competencia, Nordpay está reasignando su inversión de agencias externas a producción interna basada en IA.

En concreto, como nos explicó un ejecutivo de publicidad: «Hemos reducido nuestra inversión publicitaria un 11 % y, al mismo tiempo, hemos generado más resultados de marketing. Hemos recortado el gasto en agencias aproximadamente un 25 %, trasladando el trabajo a la empresa con inteligencia artificial de última generación. Y hemos sustituido gran parte de nuestros flujos de trabajo de producción de imágenes con herramientas como Midjourney, DALL-E y Adobe Firefly, acortando el ciclo de desarrollo de imágenes de aproximadamente seis semanas a unos siete días».

Qué pueden hacer las empresas: Revisa tu presupuesto publicitario para comprobar si se está invirtiendo de forma inteligente. Asegúrate de usar un lenguaje coherente y específico en todo el contenido, para que las herramientas impulsadas, mediadas y basadas en LLM asocien estas ideas específicas con tu marca. Mejor aún, crea conceptos con tu nombre (p. ej., "El Índice Acme", "El Método Smith") para que los sistemas de IA asocien tus ideas con tu marca. Reasigna tu presupuesto publicitario a canales de recomendación nativos de IA y desarrolla capacidades internas de IA generativa para acelerar y reducir el coste de la producción creativa. Cambia de la publicidad basada en campañas a la experimentación continua y permanente.

Cambio 2: El SEO y el diseño web importan cada vez menos

La búsqueda tradicional seguía un patrón claro. Un cliente introducía una consulta; los motores de búsqueda devolvían una lista ordenada de sitios web; y el cliente hacía clic en algunos enlaces para encontrar la mejor respuesta a su consulta. Este proceso creaba una ruta de conversión de clientes de varios pasos en la que las empresas podían diferenciarse mediante el diseño web, páginas útiles, testimonios y ejemplos.

Esto se está desmoronando. Cuando los clientes consultan una herramienta de IA o simplemente consultan las descripciones generales de Google AI para obtener recomendaciones de productos y servicios o información profesional, reciben una respuesta completa, no un conjunto de enlaces para explorar.

Un estudio reciente reveló que, cuando aparecen resúmenes de IA en los resultados de búsqueda, los usuarios hacen clic en sitios web bien posicionados solo el 8 % de las veces, en comparación con el 15 % sin IA. Esto representa una reducción del 47 % en los clics. Para algunos editores, las tasas de clics han caído de forma alarmante, hasta en un 89 %,  a medida que la etapa exploratoria de los clientes se desintegra y los puntos de contacto de marca, donde las organizaciones antaño generaban ventaja competitiva, prácticamente desaparecen.

Consideremos la experiencia de una gran aseguradora privada estadounidense, HSure. Esta aseguradora ha descubierto que la vía tradicional de reconocimiento de marca para los consumidores se está viendo limitada por los LLM. Los motores de búsqueda solían dirigir a los consumidores potenciales a las páginas educativas, las explicaciones de pólizas y las herramientas de comparación de HSure, a menudo tras múltiples visitas al sitio web antes de tomar la decisión de compra. Estas interacciones repetidas generaron confianza, transmitieron matices regulatorios y posicionaron a la empresa como un experto creíble en un ámbito complejo.

Cada vez más, los consumidores solo formulan preguntas directas a LLM como ChatGPT. El modelo genera una respuesta completa sintetizada a partir de las descripciones de las pólizas, las estructuras de beneficios y las explicaciones regulatorias de HSure, junto con material similar de la competencia. No incluye un enlace directo al sitio web de HSure.

Como explica Julia, directora de operaciones de HSure: «Nuestro análisis interno ha demostrado que la información que antes requería de 15 a 20 visitas al sitio web durante el proceso de investigación del cliente ahora se entrega en una única respuesta generada por LLM. El reconocimiento de nuestra marca se pierde en la relación con el cliente, y perdemos no solo tráfico y oportunidades de conversión, sino también nuestro papel en la toma de decisiones cruciales sobre salud, riesgos y protección financiera».

Qué pueden hacer las empresas: Transforma tus planes de contenido, pasando de optimizar páginas a diseñar la memoria. Comparte datos originales generados por la organización, experiencia de primera mano, puntos de vista sólidos y expertos internos con credenciales. Es mucho más probable que los LLM recuerden: "Según la encuesta Healthy Plus de HSure..." que "Nuestro estudio sugiere...". Incluye los nombres, credenciales y biografías de expertos reales en el contenido. Crea conceptos distintivos, puntos de referencia o marcos de marca que se conviertan en una abreviatura de tu pensamiento. Estructura el contenido con un lenguaje claro y citable para que los modelos de IA puedan reproducirlo fácilmente. Mide el éxito no solo por el tráfico, sino también por si tu marca y tus expertos se mencionan, se parafrasean y se asocian con ideas clave en las respuestas generadas por IA.

Cambio 3: El marketing tiene una nueva audiencia

Cuando los clientes preguntan: "¿Cuál es la mejor solución de contabilidad para mi pequeña empresa?", Claude ofrece recomendaciones resumidas en un formato conversacional, eliminando a menudo la necesidad de acceder a enlaces o páginas de marca. Como resultado, la IA, y no el cliente, controla la primera impresión y el marketing tradicional pierde su impacto.

Un importante sitio web de reseñas de productos y afiliados, llamado Product Insight, ha sido testigo de esto. El equipo de marketing ha invertido mucho en ofrecer comparativas completas de productos y reseñas de expertos en categorías que van desde portátiles hasta electrodomésticos de cocina para impulsar los ingresos.

Sin embargo, dado que los consumidores ahora pueden hacer preguntas en las Vistas Generales de Google con Gemini, como "¿Qué aspiradora es mejor para el pelo de las mascotas?", los datos de tráfico de Product Insight revelan que sus páginas históricamente de mayor valor han experimentado una disminución del tráfico del 67 %. Las Vistas Generales de Google ahora aparecen para el 78 % de sus consultas principales sobre productos.

Esto demuestra que, cuando Google introdujo AI Overviews, no solo alteró los resultados de búsqueda, sino que transformó el rol del marketing. Cada vez más, las marcas deben persuadir no solo a los clientes, sino también a los algoritmos que median sus interacciones.

Consideremos la editorial estadounidense que llamaremos Henry Smith, propietaria de una plataforma de hogar y estilo de vida que ofrece consejos prácticos sobre decoración, jardinería, proyectos de bricolaje, limpieza y entretenimiento. El marketing se centraba en consejos cotidianos para ayudar a los lectores a crear espacios habitables y combinaba tutoriales con expertos, análisis de tendencias y sugerencias de productos cuidadosamente seleccionados. Su modelo de negocio se basaba en posicionarse bien en consultas como "¿cuáles son los mejores auriculares con cancelación de ruido por menos de 200 $?", convirtiendo la intención de compra en ingresos de afiliados.

Los sistemas de IA ahora sintetizan esas clasificaciones directamente en los resultados de búsqueda, a menudo sin clics, enlaces ni mensajes de marca. El algoritmo, no el editor, elabora la recomendación.

En respuesta, Henry Smith ha rediseñado el marketing. Como explica su director de crecimiento, Michael: «Ahora estructuramos el contenido para que las máquinas puedan analizar la autoridad y la experiencia. Hemos invertido en esquemas (un vocabulario estandarizado que etiqueta el contenido de forma legible por las máquinas), hemos aumentado las señales de autoría (que indican quién creó el contenido y por qué está cualificado para hacerlo) y hemos proporcionado una arquitectura de datos limpia (cómo se estructura, organiza y codifica el contenido para que los algoritmos puedan interpretarlo fácilmente). Además, hemos intensificado los esfuerzos para construir relaciones directas con la audiencia a través de boletines informativos y búsquedas de marca».

Para Michael, la lección estratégica es clara: «El marketing ya no se trata solo de influir en la percepción humana. En un mercado mediado por IA, el primer cliente es el algoritmo».

Qué pueden hacer las empresas: Redacte contenido que defina conceptos con claridad y utilice explicaciones estructuradas, como pasos y definiciones. Exponga las conclusiones con claridad (los LLM valoran la claridad) y facilite la cita de su marca con un nombre de marca claro, un posicionamiento claro ("X es una Y que hace Z") y una descripción coherente en todas partes (sitio web, LinkedIn, medios de comunicación, perfiles tipo Wikipedia). Asegúrese de que su marca aparezca de forma consistente en publicaciones del sector, entrevistas con expertos, agendas de conferencias y firmas de autores. Fomente el debate sobre su marca con terceros (reseñas, comparaciones, casos prácticos). Los LLM deducen la importancia de la frecuencia y la coherencia entre las fuentes.

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Durante más de 20 años, las empresas han confiado en los motores de búsqueda como la columna vertebral de su ventaja competitiva. Perfeccionaron sus planes de SEO, crearon extensas bibliotecas de contenido e invirtieron fuertemente en captar clics, atraer tráfico web y convertir el interés en ingresos.

Esa era llega a su fin con la llegada de la inteligencia artificial. Los consumidores ya no necesitan visitar sitios web, y las marcas se vuelven invisibles para ellos. A medida que las respuestas sustituyen a los enlaces y la síntesis a la exploración, la visibilidad ya no se gana con clics, sino mediante la presencia de una marca dentro de los sistemas de IA.

Los ganadores en este nuevo panorama dominado por la IA serán quienes la consideren no como un canal para optimizar, sino como una audiencia a la que influir. Esto requiere claridad en la experiencia, consistencia en la señal y un desarrollo de marca sostenido más allá de las búsquedas.

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Graham Kenny es el director ejecutivo de Strategic Factors y autor de Strategy Discovery. Es un reconocido experto en estrategia y medición del rendimiento que ayuda a gerentes, ejecutivos y juntas directivas a crear organizaciones exitosas en los sectores privado, público y sin fines de lucro. Ha sido profesor de administración en universidades de Estados Unidos y Canadá.

Ganna Pogrebna Es la titular de la Cátedra David Trimble en la Universidad Queens de Belfast. Profesora y ejecutiva con experiencia en IA conductual y tecnologías emergentes, colabora con empresas para mejorar la experiencia del cliente, fortalecer la toma de decisiones estratégicas y gestionar el riesgo tecnológico. Puedes contactarla en LinkedIn.