Qué hacer para que una marca guste a la IA y la recomiende: la visibilidad puede multiplicarse

• Claridad en la propuesta de valor, contenidos útiles, validación externa y la coherencia en los mensajes son los factores clave que premian los LLM

• Para ganar visibilidad en el nuevo ecosistema digital, las empresas necesitan una gobernanza

• El 94,5% de los consumidores que consultan a la IA admite que sus recomendaciones condicionan su compra final y seis de cada 10 ya no hace clic en las webs corporativas

Durante décadas, el gran objetivo de las marcas ha sido conseguir la atención humana a través de anuncios, buscadores y redes sociales. Sin embargo, las reglas del juego han cambiado drásticamente. Hoy, antes de que un cliente llegue a una web o hable con un comercial, ya le ha preguntado a la IA qué producto le conviene adquirir. El 44% de los españoles de entre 18 y 65 años utilizó inteligencia artificial en su última compra, y el 94,5% reconoce que la recomendación del algoritmo influyó en su decisión final. El 66,2% de los usuarios rara vez o nunca hace clic en los enlaces originales tras recibir la respuesta del chatbot, según la investigación realizada por LLYC y Appinio. Si una marca no aparece citada en ese primer resumen, queda automáticamente descartada.

El  informe La era del cerebro dual: por qué las marcas deben influir en la IA que nos influye, elaborado por LLYC, analiza cómo la visibilidad de una empresa ya no depende solo de enamorar al consumidor, sino de posicionarse correctamente en las respuestas que generan los chatbots. Además, ofrece claves para lograr que la inteligencia artificial recomiende una marca. 

El documento  señala que los modelos de lenguaje (LLM) premian cuatro factores clave:

1. Claridad en la propuesta de valor: La IA necesita entender de forma sencilla qué es, qué vendes, qué problema resuelves y en qué te diferencias. Si el mensaje es confuso, la máquina te ignorará. Las propuestas excesivamente genéricas son difíciles de defender tanto ante una persona como ante un sistema que debe comparar alternativas.
2. Relevancia: Se necesitan contenidos útiles para las preguntas y decisiones reales de los públicos. El desafío no consiste en publicar más, sino en generar información que responda de forma eficaz  a las dudas reales de clientes, decisores, candidatos, inversores o ciudadanos.
3. Validación externa: La IA no se cree lo que la marca dice de sí misma. Busca confirmación en medios de comunicación, opiniones de clientes, notas de prensa e informes independientes. 

Los proyectos que LLYC trabaja con sus clientes reflejan que más del 93% de las citas utilizadas por la IA proceden de fuentes ajenas a la propia compañía. Además, la influencia no está distribuida por igual: en todos los casos, solo diez dominios concentran al menos un tercio de las citas, y en algunos se acercan a la mitad. La conclusión no es que una organización deba estar en todas partes, sino que debe saber qué fuentes construyen autoridad para las decisiones que realmente importan.

4. Coherencia interna sin fisuras: Los algoritmos leen toda la red al mismo tiempo. Si el mensaje que traslada el departamento de Marketing de una empresa contradice lo que dicen las reseñas de clientes o la comunicación corporativa, la IA detecta la incongruencia y degrada tu visibilidad.

“No se trata de hacer dos estrategias distintas, sino de entender que la IA se ha convertido en el nuevo intermediario entre las marcas y las personas. Y  que para que un cliente te elija, tienes que tener en cuenta que en algún momento de la decisión  va a entrar a preguntar a la IA, y en ese momento necesitas que la IA te conozca, te recomiende y casi más importante contribuya a generar sesgo de confirmación en la elección de tu marca y productos“, destaca Ibo Sanz, Director Senior Global de AI & Strategy en LLYC. 

Trabajar los activos que alimentan las respuestas de IA produce resultados medibles. En un proyecto del sector turístico en España realizado por LLYC, la recuperación de contenidos de la web de la compañía por parte de los sistemas de IA creció un 163% en un mes. En el mismo periodo, las citas de esos contenidos aumentaron un 51%. Es decir, la IA no solo encontró más contenido de la organización: empezó a utilizarlo más como parte de sus respuestas.

Gobernanza: el fin de los departamentos aislados

Otra de las  conclusiones del informe es que el posicionamiento en la IA ya no es tarea exclusiva del equipo de SEO o del departamento de Marketing. Como la IA analiza por igual las noticias, las opiniones en redes, las ofertas de empleo o los informes financieros, la estrategia debe coordinarse de forma transversal con otras áreas como Comunicación, Recursos Humanos y Negocio para garantizar un relato unificado y creíble.

Por ello, se aconseja a los comités directivos y directores de comunicación a implementar una gobernanza transversal basada en tres pilares:

1. Comprensión: Asegurar una propuesta de valor, narrativa y arquitectura de marca sin ambigüedades ni contradicciones para que la IA la procese con precisión.
2. Autoridad: Respaldar los relatos corporativos con evidencias e información externa de terceros independientes (medios, informes, expertos) que la IA pueda contrastar.
3. Coordinación entre los departamentos de Marketing, Comunicación, RRHH, Asuntos Públicos y Negocio para garantizar que el ecosistema digital transmita una historia unificada sin brechas reputacionales.

“El posicionamiento ante la IA no se resuelve únicamente con técnicas aisladas de SEO o campañas de contenidos masivos. La IA no entiende de silos organizativos y sintetiza por igual notas de prensa, noticias corporativas, opiniones de empleados, reportes de sostenibilidad, estados financieros y reseñas de clientes”, concluye Iván Pino, Socio y Director Senior de AI & Strategy en LLYC.