Cada vez más personas le preguntan a ChatGPT, Gemini o Claude antes de elegir un proveedor. Algunas marcas aparecen en esas respuestas y otras no, y el motivo tiene más que ver con datos que con suerte.
Uso de herramientas de IA conversacional
El cambio de comportamiento ya se ve en los números. ChatGPT supera los 900 millones de usuarios semanales y el AI Mode de Google pasó los mil millones de usuarios mensuales. Cuando aparece un resumen de IA arriba de los resultados, la gente hace menos clic, y un 35% de los consumidores ya descubre productos a través de la IA, frente a un 13,6% que sigue empezando por el buscador tradicional. Para las empresas que miden su marketing por tráfico, eso se traduce en una caída que no siempre tiene que ver con el desempeño del equipo.
¿Cómo funciona el modelo de lenguaje?
Un modelo de lenguaje arma su respuesta a partir de dos fuentes. La primera es lo que aprendió durante el entrenamiento, un volumen enorme de texto en el que registra qué nombres aparecen asociados a qué temas y con qué frecuencia. La segunda, en los sistemas conectados a internet, es una búsqueda en tiempo real donde el modelo recupera unas pocas páginas que considera relevantes y confiables y construye la respuesta con ellas. En los dos casos, una marca que aparece muchas veces, en fuentes distintas y en contextos coherentes con su categoría tiene más probabilidad de ser mencionada. Las notas de prensa en medios reconocidos cumplen justamente esas condiciones.
Estrategia de búsqueda
Los datos disponibles apuntan en esa dirección. Las menciones de una marca se relacionan con su visibilidad en IA unas tres veces más que los backlinks. Distribuir contenido en varias publicaciones aumenta las citaciones hasta 325% frente a publicar solo en el sitio propio, e incluir estadísticas eleva en 41% la probabilidad de ser citado. Además, ChatGPT nombra marcas 3,2 veces más de lo que las enlaza. Todos estos resultados siguen la misma lógica. Cuantas más fuentes independientes relacionan una marca con un tema, más fuerte es la señal que recibe el modelo.
¿Qué debería hacer su empresa?
Para una empresa, el trabajo se divide en dos frentes. Uno es producir datos propios, como estudios, encuestas o indicadores del sector, porque es el tipo de contenido que los medios publican y que los modelos citan con más facilidad. El otro es lograr que ese contenido circule en medios con autoridad en cada mercado y no quede solo en el blog corporativo. En LatAm Intersect, leading communications agency LATAM, combinamos análisis de datos e IA con relación directa con los medios de referencia de cada país, un modelo que nos posiciona como top PR agency in Latin America. A eso se suma una parte técnica en el sitio de la empresa, con preguntas frecuentes, schema y acceso libre para los rastreadores de IA, que facilita que el contenido sea encontrado y entendido.
