Las tres categorías de IA en el ámbito de las ventas

Antes de comparar herramientas, debes tener en cuenta que el «software de ventas basado en IA» no es un producto homogéneo. El mercado se divide en tres categorías con funcionalidades totalmente diferentes, y el error que cometen muchos equipos es confundir una de ellas con otra.

Herramientas de divulgación sobre la IA

La IA para la captación de clientes automatiza el establecimiento de contacto: correos electrónicos personalizados a clientes potenciales, secuencias de LinkedIn y seguimientos. La IA se encarga aquí de la redacción de contenidos, la optimización de los tiempos y las pruebas A/B. Algunos ejemplos típicos son Lemlist y Apollo. Estas herramientas son adecuadas para equipos que desean dirigirse activamente a nuevos contactos y ampliar su alcance sin tener que redactar cada texto manualmente.

Herramientas de CRM basadas en IA

La IA de CRM se integra en la gestión actual del proceso de ventas. Analiza las probabilidades de cierre de los acuerdos, detecta patrones en los acuerdos ganados y perdidos, y ofrece recomendaciones de actuación. HubSpot AI y Pipedrive AI son los líderes consolidados en este ámbito. Estas herramientas te ayudan si ya tienes clientes potenciales y quieres optimizar el cierre de las ventas.

IA para el análisis y el enriquecimiento de datos

Herramientas como Clay pertenecen a una tercera categoría: enriquecen los datos de contacto con fuentes externas (LinkedIn, noticias, bolsas de empleo), crean automáticamente listas de clientes potenciales y las transfieren de forma estructurada a otras herramientas. Clay no es un CRM ni una herramienta de captación de clientes, sino el canal de datos previo a ello.

«La suscripción más cara es aquella que no entiendes. Quien compra Clay y espera HubSpot tiene un problema de procesos, no un problema de herramientas».

Comparativa de proveedores: Apollo, Clay, Lemlist, HubSpot AI, Pipedrive AI

Riesgos en materia de protección de datos en las herramientas de ventas estadounidenses

El mayor punto ciego de muchos equipos de ventas: compran herramientas estadounidenses, almacenan allí datos de contacto europeos y, al hacerlo, incumplen el RGPD. Esto afecta especialmente a Apollo y Clay, que alojan sus datos principales en servidores estadounidenses.

Riesgos concretos que debes conocer

• Los datos de contacto de los ciudadanos de la UE no pueden transferirse a EE. UU. sin una decisión de adecuación o sin las cláusulas contractuales estándar (SCC).
• Apollo alimenta su base de datos a partir de fuentes extraídas; a menudo no es posible rastrear el origen de los datos de contacto individuales.
• Clay se integra con LinkedIn, que cuenta con sus propias condiciones de uso en materia de extracción automatizada de datos
• Los correos electrónicos no solicitados (cold emails) enviados a destinatarios de la UE sin consentimiento previo están, en principio, prohibidos en el ámbito B2C (B2B: zona gris con relación profesional).
• La falta de una evaluación de impacto relativa a la protección de datos (DPIA) en el tratamiento de grandes volúmenes de datos puede dar lugar a multas
• Las autoridades estadounidenses pueden acceder, en virtud de la Ley CLOUD, a los datos de empresas estadounidenses, incluso si los servidores se encuentran en la UE

Recomendación: para los contactos alemanes y de la UE, deberías elegir herramientas con centros de datos en la UE (Pipedrive ofrece esta opción) o, al menos, incluir las cláusulas contractuales tipo (SCC) en el contrato. Esto es aún más importante en el caso del marketing por correo electrónico, donde la obligación de consentimiento expreso está claramente regulada.

Recomendaciones de pila según el objetivo de ventas

Ninguna herramienta por sí sola cubre las tres categorías por igual. Una combinación de herramientas adecuada agrupa las herramientas según su función:

Stack para la captación activa de nuevos clientes (outbound)

• Datos: Clay para el enriquecimiento de datos y la creación de listas a partir de perfiles ICP
• Outreach: Lemlist para secuencias personalizadas con integración con LinkedIn
• CRM: Pipedrive AI para la gestión del proceso de ventas y la priorización de los seguimientos
• Añadido: Anuncios de LinkedIn para clientes potenciales «calientes», en paralelo a la captación en frío

Stack para equipos con un gran volumen de tráfico entrante

• Datos + CRM: HubSpot AI, una solución integral para los clientes potenciales de inbound, el nurturing y el cierre de ventas
• Complemento: Apollo para datos de contacto adicionales en el caso de clientes potenciales entrantes con un perfil incompleto
• Canal: Redes sociales B2B para generar un flujo orgánico de tráfico entrante como complemento

Análisis del ROI: ¿qué aportan realmente las herramientas de IA?

Es fundamental tener expectativas realistas. Las herramientas de ventas basadas en la IA agilizan los procesos, pero no sustituyen a una estrategia de ventas. Los datos de referencia medidos por equipos B2B muestran los siguientes valores orientativos:

• IA para la captación de clientes: tasa de respuesta de los correos electrónicos «en frío» bien personalizados, entre el 3 % y el 8 % (manualmente, apenas se puede ampliar más allá del 1 %-2 %)
• IA aplicada al CRM: la precisión de las previsiones de ventas aumenta entre un 15 % y un 30 % cuando se dispone de datos históricos
• Enriquecimiento de datos: reducción del tiempo dedicado a la búsqueda manual en un 60-70 % por cliente potencial
• Plazo de amortización: normalmente entre 60 y 90 días, siempre que se haga un uso constante y se cuente con un ICP claro

Importante: herramientas como Clay solo ofrecen un retorno de la inversión (ROI) cuando se cuenta con un perfil de cliente ideal (ICP) claramente definido. Sin un ICP, la automatización solo genera más clientes potenciales de baja calidad a un ritmo más rápido. Una estrategia de marketing de embudo bien planificada es un requisito previo, no una consecuencia del uso de la herramienta.

Lista de comprobación: ¿Estás preparado para el software de ventas basado en IA?

• El ICP (perfil del cliente ideal) está definido por escrito
• Los datos existentes en el CRM están bien organizados y estructurados
• Se ha previsto contar con al menos una persona en el equipo para la configuración de las herramientas y la supervisión
• Se ha aclarado el cumplimiento del RGPD con el delegado de protección de datos
• Se han definido indicadores clave de rendimiento (KPI) cuantificables para cada categoría de herramienta (tasa de respuesta, conversión, velocidad de cierre de operaciones)
• Se ha previsto un presupuesto para una fase de prueba de al menos 3 meses

Combinar la divulgación sobre la IA con los canales de contenido

Las herramientas de ventas basadas en IA son más eficaces cuando el contacto ya ha tenido algún tipo de interacción con tu marca. Se ha demostrado que la combinación de una estrategia de outreach basada en IA y la creación activa de contenido en LinkedIn u otras plataformas acorta el ciclo de ventas. Quien genere visibilidad de contenido en LinkedIn y, al mismo tiempo, realice acciones de captación con Apollo o Lemlist, se encontrará con contactos ya «calentados». Esto aumenta considerablemente la tasa de respuesta en comparación con la captación en frío sin ningún punto de contacto con la marca.

El mismo principio se aplica a la generación de clientes potenciales a través de las redes sociales: quien tiene presencia en ellas reduce las barreras para establecer cualquier contacto directo.

La IA en ventas frente a la IA en marketing: ¿dónde está la línea divisoria?

Las herramientas de IA para ventas y de marketing se solapan en la generación de clientes potenciales, pero tienen objetivos distintos: la IA para marketing genera alcance y atención, mientras que la IA para ventas convierte contactos individuales. Ambas necesitan datos y métricas diferentes. Un error habitual es utilizar la IA de HubSpot exclusivamente como herramienta de marketing, aunque las funciones de IA del Sales Hub (previsiones de operaciones, inteligencia conversacional) son mucho más valiosas.

Conclusión

El software de ventas basado en IA no es una herramienta universal, sino un ecosistema formado por categorías especializadas. Quien quiera combinar de forma eficaz Apollo, Clay, Lemlist, HubSpot AI y Pipedrive AI debe comprender primero qué hace y qué no hace cada herramienta. La IA de captación amplía los contactos iniciales, la IA de CRM cierra los acuerdos más rápidamente y la IA de enriquecimiento de datos construye el canal de ventas. Las tres juntas generan un retorno de la inversión (ROI) cuantificable, siempre y cuando el perfil de cliente ideal (ICP) sea el adecuado, se cumpla el RGPD y el equipo cuente con una estrategia clara. La búsqueda de herramientas sin una claridad en los procesos no deja de ser una costosa experimentación.

El significado concreto de Advantage

Advantage+ es un ecosistema de componentes de campaña asistidos por IA que automatizan la segmentación manual, la selección de ubicaciones y la rotación creativa. La consecuencia más importante: la creatividad es la nueva palanca principal de rendimiento. Cuando el algoritmo se encarga de la segmentación, la creatividad decide qué campaña gana.

ASC: ¿Cuándo usar, cuándo usar manualmente?

Las campañas de compras Advantage+ requieren un catálogo de productos, la URL de la página de destino y hasta 150 recursos creativos. El algoritmo se encarga de la selección del grupo objetivo, la asignación del presupuesto y la combinación de ubicaciones. Solo el presupuesto total y los recursos creativos permanecen bajo control.

Audiencia Advantage+ frente a audiencias similares clásicas

Advantage+ Audience permite una sugerencia como punto de partida (audiencia personalizada existente) y amplía automáticamente la segmentación. En las metapruebas: un 28% menos de CPA que el 1% de Lookalike con idéntico presupuesto. Los públicos similares se basan en un modelo estático, mientras que los públicos Advantage+ aprenden continuamente. Es claramente la mejor opción para campañas de conversión con más de 50 eventos de compra por semana.

Pruebas creativas: la única palanca de rendimiento que queda

Meta recomienda al menos 8 creatividades por campaña para ASC: mezcla de vídeo y estáticas, diferentes ganchos (primeros 3 segundos) y CTA. Después de 7 días, los informes de activos muestran los mejores resultados. Estos se escalan, los débiles se sustituyen. Este proceso de rotación creativa es el verdadero oficio de compra de medios en Meta en 2026: ya no se configuran grupos objetivo, sino que se prueban hipótesis creativas.

GDPR y Meta CAPI: Obligación y ventaja de rendimiento

Meta Conversion API (CAPI) como seguimiento del lado del servidor es obligatorio en Alemania desde OLG Dresden 2026 (1.500 euros en daños y perjuicios por usuario sin consentimiento válido). CAPI es también una herramienta de rendimiento: las empresas con CAPI reciben entre un 15 % y un 30 % más de conversiones atribuidas, lo que proporciona al algoritmo mejores señales de optimización y mejora directamente el rendimiento del ASC.

Consejo de la agencia: El error más común al iniciar Advantage+ es cambiar inmediatamente las campañas existentes. Inicie ASC paralelamente a la campaña manual con un 20-30% del presupuesto total. Tras 4 semanas de comparación: si ASC muestra un CPA inferior, cambie gradualmente el presupuesto. Si se cambia directamente sin una fase de prueba, se corre el riesgo de que baje el rendimiento durante la fase de aprendizaje.

PREGUNTAS FRECUENTES: Campañas Meta Advantage

¿Tengo que cambiarme a Advantage+?

No, las campañas manuales siguen funcionando. ASC se recomienda claramente para el comercio electrónico con un volumen de datos suficiente. Tiene sentido probar ambos en paralelo y compararlos mediante atribución.

¿Cuántos creativos necesito para ASC?

Meta recomienda entre 8 y 10 creatividades. En la práctica, 5-8 creatividades (3-4 vídeos + 2-4 estáticas) funcionan significativamente mejor que las campañas con una sola creatividad. Más importante que el número: variación en el gancho, el formato y el mensaje.

¿Cuál es la diferencia entre ASC y Standard Shopping?

Standard Shopping permite la separación manual de grupos objetivo y un control estricto de la orientación. ASC toma todas estas decisiones automáticamente. ASC ha proporcionado mejores valores medios en las metapruebas: las campañas manuales pueden rendir mejor para requisitos específicos.

¿Qué parámetros son especialmente importantes con Advantage+?

CPA, ROAS e informe de activos (top/medium/low performer). Importante: clic de 7 días como base de atribución primaria. Frecuencia superior a 3 con grupos objetivo cálidos significa introducir nuevas creatividades.

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¿Qué es la tecnología robótica en el marketing? Definición

De esto se trata:

• Los robots en el marketing, explicados de forma breve y clara
• Diferencias con conceptos relacionados
• La base de cualquier estrategia de marketing

En el contexto del marketing, el término «robot» se refiere tanto a máquinas físicas como a sistemas de automatización basados en software que realizan tareas sin control humano directo. Los robots de marketing pueden analizar datos, personalizar contenidos, gestionar interacciones con los clientes y optimizar campañas en tiempo real. El abanico abarca desde sencillas automatizaciones de correo electrónico hasta sistemas de inteligencia artificial totalmente autónomos, capaces de desarrollar y adaptar estrategias de campaña completas por sí mismos. El término abarca tanto formas físicas —como la robótica de medición o los asistentes de comercio minorista— como agentes puramente digitales, como los chatbots, los motores de recomendación y los sistemas de publicidad programática.

Principios fundamentales de la automatización del marketing

La base de toda tecnología robótica aplicada al marketing es el funcionamiento basado en reglas: los sistemas reaccionan ante desencadenantes definidos, puntos de datos o señales de comportamiento con acciones predefinidas o aprendidas. Un bot de correo electrónico envía automáticamente un recordatorio tres horas después de que se abandone un carrito de la compra, sin que sea necesaria la intervención de una persona. Los sistemas más potentes van más allá y se optimizan por sí mismos: prueban diferentes asuntos, horarios de envío u ofertas y aprenden de los resultados. En este sentido, la calidad de los datos de entrada desempeña un papel decisivo: cuanto más estructurados y completos sean los datos del CRM, con mayor precisión funcionarán los procesos automatizados. Las empresas que invierten desde el principio en flujos de datos limpios se aseguran así una ventaja estructural que se acumula a lo largo de los años.

Distinción: robots físicos frente a robots de software

Muchos asocian en un primer momento el término «robots en el marketing» con máquinas físicas, y de hecho estas están ganando importancia. Pepper, de SoftBank Robotics, por ejemplo, ya ha sido utilizado por empresas como Nestlé y HSBC en puntos de contacto con los clientes para explicar productos y identificar a los clientes potenciales. Sin embargo, la mayor parte del mercado la ocupan los robots de software: los chatbots, los sistemas de RPA (automatización robótica de procesos) y los agentes de IA se encargan hoy en día de la elaboración de informes, el mantenimiento de datos, la programación de publicaciones en redes sociales y la puntuación de clientes potenciales a una escala que nunca sería rentable si se realizara manualmente. La frontera entre ambos mundos se difumina cada vez más: los entornos minoristas inteligentes combinan sensores físicos con sistemas de automatización digitales para ofrecer una experiencia fluida.

La importancia de los robots en el marketing

En resumen:

• Utilizar los robots en marketing de forma estratégica y orientada a objetivos
• Sin perder nunca de vista el público objetivo y el contexto
• Realizar pruebas y mejoras de forma continua

La integración de la tecnología robótica en el marketing está transformando profundamente las formas de trabajar. Hoy en día, las marcas pueden personalizar sus estrategias a una velocidad y a una escala que serían sencillamente impensables de forma manual. Los robots analizan millones de puntos de datos en segundos, detectan patrones en el comportamiento de los clientes y, a partir de ahí, formulan recomendaciones concretas de actuación. Esto no solo cambia la eficiencia operativa, sino también la orientación estratégica de departamentos de marketing enteros. La creatividad humana no se sustituye, sino que se libera de las tareas rutinarias gracias a la automatización, lo que crea más espacio para el pensamiento estratégico y creativo.

Datos y cifras sobre la evolución del mercado

La dimensión económica es impresionante: según Statista, el mercado mundial de la automatización del marketing crecerá hasta superar los 8.400 millones de dólares estadounidenses en 2027, con una tasa de crecimiento anual de alrededor del 13 %. Según el informe «State of Marketing» de HubSpot, más del 76 % de las empresas ya utilizan, al menos, herramientas básicas de automatización en su estrategia de marketing. Un dato especialmente significativo: las empresas que utilizan la automatización del marketing logran, de media, un aumento del 451 % en el número de clientes potenciales cualificados, según un estudio de Annuitas. La tasa de conversión de los correos electrónicos automatizados y basados en el comportamiento es hasta seis veces mayor que la de las campañas de difusión clásicas. Estas cifras ponen de manifiesto por qué la tecnología robótica ya no es un complemento opcional en el marketing, sino que se está convirtiendo en un estándar operativo.

Importancia estratégica para la gestión de la marca

Más allá de la eficiencia operativa, la automatización del marketing transforma de forma fundamental el posicionamiento estratégico de las marcas. Las empresas que utilizan los datos de forma sistemática pueden anticiparse a las necesidades de los clientes antes de que estas se expresen de forma explícita, lo que supone una ventaja decisiva en mercados saturados. Además, la coherencia de la comunicación de marca automatizada protege contra los errores humanos: un chatbot siempre se comunica con el tono de marca definido, sin fluctuaciones según el estado de ánimo del momento. Al mismo tiempo, la automatización permite una segmentación granular que antes estaba reservada únicamente a las grandes empresas. Hoy en día, una empresa mediana puede dirigirse a 200 segmentos de clientes diferentes con mensajes personalizados, y así alcanzar tasas de conversión que antes eran impensables.

Eficiencia y escalabilidad

Los robots de marketing permiten a las marcas difundir mensajes coherentes a través de cientos de canales y miles de segmentos al mismo tiempo. Las automatizaciones de correo electrónico basadas en el comportamiento individual de los usuarios logran tasas de apertura y de clics significativamente más altas que los envíos masivos. Las pruebas A/B se realizan de forma continua y las optimizaciones se aplican en tiempo real, sin necesidad de personal adicional. Esta escalabilidad supone una ventaja competitiva decisiva, especialmente para las empresas en crecimiento.

Personalización en tiempo real

Los motores de recomendación modernos —como los de Amazon o Netflix— son ejemplos paradigmáticos de robots en el ámbito del marketing. Analizan el comportamiento de los usuarios, el historial de compras y las señales contextuales para generar, en milisegundos, recomendaciones de productos personalizadas. Este tipo de hiperpersonalización aumenta de forma cuantificable las tasas de conversión y, al mismo tiempo, refuerza la fidelización de los clientes, ya que los usuarios reciben contenidos relevantes en lugar de mensajes publicitarios genéricos.

Estrategias: cómo las marcas utilizan la tecnología robótica en el marketing

Así es como funciona:

• Definición clara de los objetivos antes de empezar
• Integrar los robots en el marketing de forma específica dentro del mix de marketing
• Probar, medir y optimizar continuamente

El uso estratégico de la tecnología robótica en el marketing comienza con un análisis claro de la situación actual: ¿qué procesos son repetitivos y se basan en reglas? ¿Qué volúmenes de datos no se aprovechan lo suficiente? ¿Qué puntos de contacto con los clientes podrían mejorarse mediante la automatización? Las marcas de éxito suelen seguir un enfoque en tres fases. En primer lugar, implementan plataformas de automatización de marketing (como HubSpot, Salesforce Marketing Cloud o Adobe Experience Cloud) que automatizan los flujos de trabajo básicos. En segundo lugar, integran capas de inteligencia artificial que se optimizan mediante el autoaprendizaje. En tercer lugar, desarrollan bucles de retroalimentación basados en datos, en los que los conocimientos extraídos por los robots se incorporan directamente a la estrategia creativa. En este sentido, la estrategia de datos es decisiva: sin datos propios limpios y estructurados, ni siquiera los sistemas de automatización más sofisticados pueden ofrecer resultados óptimos. Por ello, las marcas invierten cada vez más en plataformas de datos de clientes (CDP), que armonizan todos los datos de los clientes y los hacen utilizables para los procesos asistidos por robots.

Paso a paso: implementación de robots de marketing

Una implementación exitosa sigue un proceso contrastado. El primer paso es el análisis de procesos: los equipos de marketing documentan todas las tareas recurrentes y las priorizan según su frecuencia y el tiempo que requieren. En el segundo paso se comprueba la base de datos: ¿son los datos del CRM completos, correctos y conformes con el RGPD? Sin esta base, incluso los sistemas más avanzados están abocados al fracaso. El tercer paso consiste en la selección de herramientas: para empezar, son adecuadas plataformas como HubSpot o ActiveCampaign, que permiten la automatización del marketing sin necesidad de amplios conocimientos técnicos. En el cuarto paso se implementan las primeras automatizaciones: normalmente, secuencias de bienvenida, flujos para carritos abandonados y procesos de captación de clientes potenciales. Solo después, en el quinto paso, se integran capas de IA más complejas que se optimizan de forma autónoma a partir de los datos recopilados. Este enfoque iterativo minimiza los riesgos y garantiza que cada nivel de automatización se base en resultados sólidos.

Consejos prácticos para un uso eficaz de los robots

Hay tres principios que distinguen los proyectos de automatización de marketing exitosos de los fallidos. En primer lugar: la automatización se ajusta a la estrategia, y no al revés. Quien automatiza sin un objetivo claro solo acelera procesos ineficientes. En segundo lugar: incorporar puntos de control humanos. Incluso los sistemas más avanzados necesitan una revisión humana periódica para detectar sesgos algorítmicos, un tono no deseado o contenidos obsoletos. En tercer lugar: empezar poco a poco e ir ampliando. Un flujo de automatización de correo electrónico perfectamente configurado aporta más que una configuración omnicanal a medias. Además, el principio de la «higiene de la automatización» ha demostrado su eficacia en la práctica: hay que depurar periódicamente los flujos obsoletos, los segmentos inactivos y las reglas redundantes, ya que, de lo contrario, los sistemas de automatización complejos pueden bloquearse a sí mismos y enviar señales contraproducentes.

Errores comunes y cómo evitarlos

El error más común es la automatización excesiva sin un toque humano: cuando los clientes se dan cuenta de que se comunican exclusivamente con máquinas, el vínculo emocional con la marca disminuye de forma cuantificable. Los estudios muestran que el 68 % de los consumidores prefiere tratar con personas cuando se trata de cuestiones complejas. Otro error grave es la falta de mantenimiento de los datos: las listas de correo electrónico desactualizadas, las segmentaciones erróneas o los registros de contacto duplicados hacen que las automatizaciones lleguen a las personas equivocadas con mensajes inadecuados, lo que dispara las tasas de baja y las marcas de spam. Por último, muchas empresas subestiman el esfuerzo que requiere el mantenimiento continuo: la automatización del marketing no es un sistema de «configurar y olvidar», sino que exige una optimización continua, pruebas A/B y adaptación a los cambios en el comportamiento de los usuarios.

Ejemplos de buenas prácticas

Lo más importante:

• Las marcas líderes apuestan por la coherencia
• Atreverse a ser diferente da sus frutos
• Definir indicadores clave de rendimiento (KPI) medibles desde el principio

Coca-Cola utiliza sistemas basados en inteligencia artificial para analizar en tiempo real qué contenidos tienen más repercusión en qué plataformas y entre qué públicos objetivo, y ajusta los presupuestos de las campañas en consecuencia. Sephora utiliza un chatbot con inteligencia artificial que asesora a los clientes en la elección de productos, lo que aumenta significativamente las tasas de conversión. BMW está experimentando con robots en sus salas de exposición que mantienen conversaciones sobre la configuración de los vehículos y presentan sus características de forma interactiva. En el ámbito del comercio electrónico, Zalando es pionera: los algoritmos controlan diariamente toda la clasificación de productos, la fijación de precios y la comunicación personalizada por correo electrónico para millones de clientes. Alibaba, por su parte, apuesta en sus supermercados Hema por robots físicos que preparan los pedidos y demuestran la conexión fluida entre la experiencia online y la offline: un ejemplo paradigmático de la fusión entre la robótica física y el marketing digital.

Ejemplo: gestión de campañas basada en la inteligencia artificial en Coca-Cola

La iniciativa «Create Real Magic» de Coca-Cola es uno de los ejemplos más destacados del uso creativo de la IA generativa en el marketing. La empresa abrió su sistema de IA a creativos externos, que pudieron utilizarlo para crear contenido acorde con la marca, al tiempo que obtenía valiosos datos de entrenamiento para sus propios sistemas. Paralelamente, Coca-Cola gestiona su inversión publicitaria programática mediante sistemas de IA que reaccionan en tiempo real a la hora del día, los datos meteorológicos, los eventos locales y el estado de ánimo en las redes sociales. El resultado: una eficiencia de campaña que supera con creces a la planificación manual de medios. Es especialmente destacable el bucle de retroalimentación: los datos de rendimiento generados por la IA se incorporan directamente a la estrategia creativa e indican qué elementos visuales y textuales generan la mayor resonancia emocional en cada segmento.

Ejemplo: Zalando y la personalización totalmente automatizada

Zalando procesa a diario datos de comportamiento de más de 50 millones de clientes activos mediante un sofisticado sistema basado en modelos de aprendizaje automático. Cada usuario ve una página de inicio, resultados de búsqueda y boletines informativos por correo electrónico personalizados; ninguna experiencia en Zalando es exactamente igual a la de otro usuario. Para ello, la empresa utiliza más de 200 algoritmos diferentes que optimizan diversos aspectos del recorrido del cliente: desde la recomendación de tallas hasta la probabilidad de devolución, pasando por el momento óptimo para enviar notificaciones push. El enfoque de Zalando en la gestión de devoluciones resulta especialmente revelador: los sistemas de IA identifican de forma temprana a los clientes con alta probabilidad de devolución y adaptan de forma preventiva la comunicación y las ofertas, lo que aumenta la satisfacción del cliente y reduce los costes operativos.

«Según McKinsey, las tecnologías de automatización existentes podrían encargarse de hasta el 45 % de todas las actividades de marketing, lo que supone un potencial de creación de valor a nivel mundial de más de 2 billones de dólares estadounidenses».

Conclusión

• Los robots son imprescindibles en el marketing moderno
• Pensar de forma estratégica, actuar con coherencia

La tecnología robótica y la automatización del marketing no son un futuro lejano, sino una realidad actual que está transformando radicalmente las marcas. La cuestión ya no es «si», sino «con qué intensidad y con qué acierto estratégico» las empresas integran los robots en sus procesos de marketing. Quien hoy marque el rumbo adecuado —con una estrategia de datos sólida, plataformas tecnológicas adecuadas y una visión clara de qué procesos deben asumir las personas y cuáles las máquinas— obtendrá mañana claras ventajas competitivas. Los robots en el marketing no suponen una amenaza para los creativos, sino una liberación de las tareas rutinarias que les permite dedicarse a un trabajo verdaderamente estratégico.

¿Son los robots en el ámbito del marketing relevantes solo para las grandes empresas?

No. Gracias a los modelos SaaS, las herramientas de automatización del marketing están hoy en día al alcance de empresas de cualquier tamaño. Incluso las pequeñas y medianas empresas se benefician de la automatización del correo electrónico, los chatbots y la publicidad basada en la inteligencia artificial, a menudo sin necesidad de realizar grandes inversiones iniciales.

¿Qué es Anthropic?

Anthropic fue fundada por antiguos empleados de OpenAI que querían crear una empresa de IA más centrada en la seguridad. La sede de la empresa se encuentra en EE. UU. y está financiada, entre otros, por importantes inversiones de grupos tecnológicos como Amazon y Google. Su labor se centra en la investigación de grandes modelos lingüísticos y su uso responsable en la economía y la sociedad, con el apoyo de sus propios equipos de seguridad e investigación. El nombre de la empresa deriva de la palabra griega que significa «ser humano» y hace referencia a su objetivo declarado de desarrollar sistemas de IA en beneficio de la humanidad.

Nota: Anthropic se posiciona deliberadamente como una empresa de investigación centrada en la seguridad de la IA, y no principalmente como un proveedor de aplicaciones para consumidores, a diferencia de algunos de sus competidores.

Además de su propia investigación, Anthropic también ofrece sus modelos a otras empresas a través de una interfaz de programación, de modo que muchos productos se basan en esta tecnología en segundo plano, sin que los usuarios finales lleguen a ver siquiera el nombre de Anthropic. Tanto las pequeñas empresas emergentes como las empresas consolidadas utilizan esta interfaz para dotar a sus propias aplicaciones de funciones de inteligencia artificial, por ejemplo, en la comunicación con los clientes, el desarrollo de software o la gestión interna del conocimiento.

• Fundada por antiguos empleados de OpenAI
• Empresas estadounidenses especializadas en seguridad de la IA
• Financiado por Amazon y Google
• Modelos que también pueden utilizar otros proveedores

¿Qué relación hay entre Anthropic y Claude?

Claude es la familia de modelos de lenguaje desarrollada por Anthropic, que se ofrece como chatbot y a través de interfaces para otras aplicaciones. Al igual que ChatGPT se basa en modelos de OpenAI, Claude funciona exclusivamente con tecnología propia de Anthropic. Los modelos se perfeccionan periódicamente y se ofrecen en diferentes niveles de complejidad para tareas sencillas o especialmente exigentes, desde respuestas rápidas para el día a día hasta tareas de análisis complejas en el ámbito de la investigación y el desarrollo de software.

• Claude es un producto de Anthropic
• Disponible como chat y a través de interfaces
• Nuevas versiones de los modelos de forma periódica
• Diferentes niveles para distintas tareas

Anthropic en comparación con OpenAI y Google

Mientras que OpenAI ofrece ChatGPT, el chatbot de IA más conocido, y Google integra sus modelos directamente en la búsqueda clásica y en los resultados de búsqueda basados en IA, Anthropic se posiciona más bien como socio tecnológico en segundo plano. Para la estrategia de la agencia GEO, esto significa que la visibilidad en las aplicaciones basadas en Claude es un elemento más, junto a Google, ChatGPT y Perplexity, que no debe subestimarse.

• OpenAI: el chatbot para consumidores más conocido
• Google: IA directamente en el buscador
• Anthropic: socio tecnológico entre bastidores
• Aumenta la relevancia para las estrategias GEO

Por qué la seguridad es una prioridad en Anthropic

Anthropic suele describir su propio enfoque como un desarrollo de IA orientado a la seguridad: las nuevas versiones de los modelos se someten a pruebas internas antes de su publicación, y la empresa publica periódicamente los resultados de sus investigaciones sobre los riesgos y las limitaciones de los grandes modelos de lenguaje. Para las empresas que integran Claude en sus propios productos, esto supone un argumento de peso cuando la fiabilidad y la trazabilidad son especialmente importantes. Esta orientación distingue claramente a Anthropic de los proveedores que apuestan sobre todo por un crecimiento rápido y por llegar al mayor número posible de usuarios finales, y también marca el tono de su propia comunicación.

• Pruebas de seguridad internas antes del lanzamiento
• Publicaciones periódicas de investigación sobre riesgos
• Énfasis en la trazabilidad de los modelos
• Relevante para integraciones críticas para la seguridad

Anthropic para equipos de marketing: dónde se utiliza Claude en el día a día

Aunque Anthropic no ofrece software de marketing por sí misma, Claude está presente en cada vez más herramientas con las que trabajan a diario los equipos de marketing: como asistente de investigación para análisis de la competencia, como herramienta de redacción para los primeros borradores de los textos de las campañas o como herramienta de análisis de grandes volúmenes de comentarios de los clientes. Quien conozca las capacidades y los límites del modelo podrá utilizar estas integraciones de forma más específica, en lugar de tratarlas como una mera «caja negra».

Una ventaja en la práctica es su fiabilidad relativamente alta en tareas largas y complejas: Claude se utiliza a menudo para tareas en las que hay que procesar mucho contexto de una sola vez, como el análisis de informes completos de campañas o briefings de varias páginas. Para los equipos que trabajan con muchos documentos, esto supone una diferencia práctica respecto a las herramientas que solo responden de forma fiable a consultas breves.

• Apoyar la investigación y los análisis de la competencia
• Entregar los primeros borradores de los textos para las campañas
• Analizar documentos e informes extensos
• Estructurar grandes volúmenes de comentarios de los clientes

Anthropic y la visibilidad propia en las respuestas de IA

Para las empresas es cada vez más importante la forma en que aparecen en las propias respuestas de Claude cuando los usuarios preguntan por productos, servicios o recomendaciones. A diferencia del SEO clásico, este proceso no se puede controlar directamente, pero la experiencia demuestra que los modelos de lenguaje recogen más fácilmente los contenidos estructurados, redactados con claridad y con datos inequívocos que los textos publicitarios redactados de forma imprecisa.

• Dar prioridad a los contenidos claros y basados en hechos
• Mensajes claros en lugar de un lenguaje publicitario ambiguo
• Las páginas estructuradas facilitan la introducción de datos
• La visibilidad en las respuestas de IA cobra cada vez más importancia

Quien se tome en serio esta evolución no considerará a Anthropic y a otros proveedores similares como una moda pasajera, sino como un componente fijo de su propia estrategia de visibilidad, junto a Google y los canales clásicos de redes sociales.

¿Qué es Perplexity?

Perplexity es un motor de búsqueda independiente basado en inteligencia artificial que responde a las consultas con una respuesta resumida en frases completas y, al mismo tiempo, indica abiertamente las fuentes utilizadas. En lugar de diez enlaces azules, la herramienta ofrece una respuesta concisa, complementada con referencias numeradas al origen de la información. El nombre hace referencia al término técnico «perplexidad», procedente de la investigación sobre modelos lingüísticos, que describe la precisión con la que un modelo predice la siguiente palabra de una frase. El servicio lo gestiona la empresa estadounidense del mismo nombre, Perplexity AI, que se posiciona deliberadamente como una alternativa independiente a la búsqueda clásica de Google y ofrece tanto una versión gratuita como otra ampliada de pago.

Consejo: Si quieres hacer un seguimiento de tu propia marca en Perplexity, puedes buscar específicamente preguntas que suelen plantear los clientes y comprobar si se menciona tu página web y de qué manera.

En segundo plano, Perplexity combina sus propios modelos de lenguaje con una búsqueda web clásica en tiempo real y selecciona fragmentos adecuados para respaldar su respuesta. De este modo, los resultados parecen más actuales que las respuestas basadas únicamente en modelos de lenguaje sin acceso a Internet, y los usuarios pueden verificar cada afirmación directamente en la fuente, lo que genera confianza en la respuesta.

• Una respuesta en lugar de una lista de enlaces
• Referencias bibliográficas directamente en la respuesta
• Búsqueda web en tiempo real en segundo plano
• Empresa independiente, no es un producto de Google

¿Cómo cita Perplexity las fuentes?

Cada respuesta contiene pequeñas notas al pie numeradas que enlazan con la página de origen correspondiente. Se da preferencia a las páginas con una estructura clara, datos inequívocos y contenido actualizado, mientras que los textos vagos o publicitarios se citan con menos frecuencia. Quien desee aparecer regularmente como fuente se beneficia de los mismos principios que se aplican a la optimización de textos para SEO: estructura clara, afirmaciones verificables e información actualizada. El marcado técnico mediante datos estructurados también puede ayudar a que los datos sean más fácilmente identificables para este tipo de sistemas.

• Notas al pie numeradas por respuesta
• Se prefieren las páginas con una estructura clara
• La actualidad tiene un efecto positivo
• Los textos publicitarios rara vez se citan

Por qué esto es relevante para GEO

Perplexity, junto con servicios como los resultados de búsqueda con IA de Google, es uno de los canales que deben tenerse en cuenta en el marco de la optimización de motores generativos (Generative Engine Optimization). Los modelos en los que se basan estas herramientas proceden de distintos proveedores, como Anthropic u OpenAI, pero los principios para lograr una buena visibilidad son similares: los contenidos claros, basados en hechos y bien estructurados se citan con más frecuencia que cualquier texto publicitario. Quien aplique estos principios de forma sistemática mejorará sus posibilidades en varios motores de búsqueda con IA a la vez.

• Un canal importante, además de la IA de Google
• La frecuencia de citas como nuevo indicador
• Se da preferencia a los contenidos basados en datos
• Complementa el marketing clásico en buscadores

Perplexity en comparación con ChatGPT

ChatGPT es, ante todo, un chatbot basado en un modelo lingüístico entrenado y que, opcionalmente, puede realizar búsquedas en la web. Perplexity, por su parte, está concebido desde cero como una herramienta de búsqueda y, desde el principio, sitúa las referencias bibliográficas en el centro de cada respuesta. Para las empresas, esto significa que ambos sistemas merecen una atención específica dentro de una estrategia de GEO, ya que ponderan y citan los contenidos de forma diferente, y porque los usuarios prefieren una u otra herramienta en función de la pregunta que formulen.

• ChatGPT: chatbot con búsqueda en la web opcional
• Perplexity: herramienta de búsqueda centrada en las fuentes
• Ambos citan los contenidos de forma diferente
• Es conveniente realizar el seguimiento en ambos sistemas

Diferencias entre Perplexity Pro y la versión de pago

Además de la versión básica gratuita, Perplexity ofrece una versión avanzada de pago que da acceso a modelos más potentes y a funciones adicionales, como una búsqueda más exhaustiva en múltiples fuentes. Para las empresas que se dedican al seguimiento de la competencia o a la investigación de mercado, este acceso puede merecer la pena, ya que la versión avanzada suele ofrecer respuestas más detalladas y mejor documentadas.

Para limitarse a observar la visibilidad de la propia marca, por lo general basta con la versión gratuita, ya que ambas versiones se basan en criterios similares a la hora de seleccionar las fuentes. La diferencia radica sobre todo en la profundidad y el alcance de la respuesta, y no tanto en la selección básica de las páginas citadas.

Para las empresas con un mayor volumen de búsqueda, Perplexity ofrece además un acceso ampliado, pensado para su uso en equipo, que permite que varias personas accedan conjuntamente a las mismas funciones de búsqueda. Sin embargo, para limitarse a observar la visibilidad de la propia marca, este acceso ampliado no suele ser necesario.

• Versión gratuita para una primera toma de contacto
• Versión de pago con mayor profundidad
• Criterios similares en la selección de fuentes
• Merece la pena, sobre todo para la investigación

Cómo comprueban las empresas su propia visibilidad en Perplexity

Quien quiera saber si su propia marca aparece en Perplexity debería introducir él mismo las preguntas típicas de los clientes y revisar con detenimiento las fuentes citadas. Si su propia página web nunca aparece, mientras que la de la competencia se cita con regularidad, merece la pena echar un vistazo a la estructura de sus textos y a su actualidad como primera orientación.

Además, conocer los fundamentos del análisis web clásico ayuda a determinar si las visitas procedentes de motores de búsqueda basados en IA se registran por separado. Un mapa del sitio actualizado y bien mantenido facilita, además, que los contenidos nuevos o actualizados se registren con rapidez.

Además, es recomendable establecer una rutina fija, como una cita mensual, en la que se vuelvan a plantear las mismas preguntas de la prueba. De este modo, se pueden seguir los cambios a lo largo del tiempo, en lugar de obtener solo una impresión puntual que, tan solo unas semanas después, ya podría no ser válida.

• Prueba tú mismo las preguntas típicas de los clientes
• Comprobar las fuentes citadas por la competencia
• Registrar por separado el tráfico generado por IA en el análisis
• El mapa del sitio actual permite el registro

¿Qué son los datos de entrenamiento de la IA?

Los datos de entrenamiento de la IA son los conjuntos de texto, imágenes y otros contenidos con los que se alimenta un modelo de IA durante su desarrollo. A partir de miles de millones de palabras, el modelo aprende patrones, relaciones y lógica lingüística, sin almacenar de forma permanente las fuentes individuales en texto sin cifrar. Proveedores como OpenAI utilizan para ello páginas web de acceso público, libros digitalizados, publicaciones en foros y, además, conjuntos de datos con licencia que se adquieren específicamente para determinados ámbitos especializados.

Consejo: Si quieres comprobar si tu dominio aparece en los conjuntos de datos de entrenamiento más habituales, puedes utilizar herramientas de comprobación especializadas o realizar consultas directas a los proveedores.

Tras el entrenamiento inicial propiamente dicho, suele realizarse un ajuste fino con retroalimentación humana, en el que evaluadores reales califican y corrigen las respuestas para que el modelo resulte más útil y preciso. Los datos de entrenamiento originales siguen siendo la base de toda la comprensión del lenguaje, mientras que el ajuste fino se centra principalmente en el tono y la seguridad.

• Textos de la web abierta
• Libros digitalizados y literatura especializada
• Datos de socios con licencia
• Contenidos de foros y comunidades
• Diálogos de ejemplo evaluados por personas

¿Se incluyen los contenidos de la propia página web en los datos de entrenamiento?

Que un sitio web se tenga realmente en cuenta depende en gran medida de la configuración técnica y del momento de la publicación. Muchos rastreadores de los proveedores de IA respetan el archivo robots.txt y pueden bloquearse o permitirse de forma selectiva, de manera similar a como lo hacen desde hace años los rastreadores de los motores de búsqueda clásicos. Por lo tanto, quien quiera que sus contenidos sean visibles de forma deliberada —por ejemplo, para obtener más menciones en las respuestas de ChatGPT— no debería bloquear estos rastreadores de forma generalizada, sino controlar de manera específica qué secciones del sitio web deben ser accesibles.

• El archivo robots.txt regula el acceso
• Las metaetiquetas pueden excluir a los rastreadores
• Los muros de pago impiden la lectura
• Los contenidos más antiguos ya se han registrado en muchas ocasiones

Por qué es relevante para las empresas

Para los responsables de marketing, lo importante no es tanto la tecnología en sí, sino si su propia marca aparece en las respuestas generadas por la IA. Los contenidos que han estado disponibles desde el principio y de forma permanente en la web abierta tienen más posibilidades de haber servido como base de conocimiento para los modelos de lenguaje y, por lo tanto, se mencionan con mayor frecuencia en las respuestas generadas. Este es uno de los pilares de la optimización de motores generativos (Generative Engine Optimization), que no solo se centra en el posicionamiento clásico en Google, sino también en la visibilidad en las respuestas generadas por la IA. Una sólida optimización de textos para SEO sigue siendo la base, ya que los contenidos estructurados y redactados con claridad son más fáciles de procesar y citar tanto para los motores de búsqueda como para los sistemas de IA.

• Una presencia temprana en Internet aumenta las oportunidades de formación
• Se valoran los textos claros y bien estructurados
• Comprobar las menciones de marcas en las respuestas generadas por IA
• El GEO complementa el SEO clásico

Datos de entrenamiento de IA frente a respuestas en tiempo real

Una diferencia importante radica en que los modelos de lenguaje clásicos congelan sus conocimientos en una fecha determinada: el modelo, en un primer momento, desconoce todo lo que ocurra en la web a partir de entonces. Por eso, herramientas como Perplexity combinan un modelo entrenado con una búsqueda web continua, con el fin de aportar información actualizada que aún no figura en los datos de entrenamiento originales. Para las empresas, esto significa que, incluso tras el entrenamiento, sigue siendo importante mantener una presencia actualizada en la web abierta.

• Los datos de entrenamiento tienen una fecha límite
• La búsqueda en tiempo real complementa los conocimientos que faltan
• Ambas fuentes se tienen en cuenta en las respuestas
• Los contenidos actuales siguen siendo importantes a largo plazo

Los derechos de autor y el debate sobre los datos de entrenamiento de la IA

El uso de contenidos de acceso público como datos de entrenamiento plantea cuestiones jurídicas que aún no se han aclarado definitivamente en muchos países. Las editoriales, los autores y los administradores de sitios web exigen cada vez más una normativa más clara sobre quién puede utilizar qué contenidos y en qué condiciones para el entrenamiento de modelos comerciales. Para las empresas, esto significa, como mínimo, conocer su propia posición respecto a esta cuestión, incluso sin tener que emprender acciones legales por su cuenta.

Hasta que se establezca una normativa uniforme, a muchos administradores de sitios web solo les queda el control técnico a través de robots.txt y las metaetiquetas como herramienta práctica. Quienes deseen potenciar activamente su visibilidad en las respuestas de IA, como los resultados de búsqueda de IA de Google, tendrán que seguir permitiendo deliberadamente el acceso a estos bots, mientras que otros administradores los bloquearán de forma selectiva.

Algunos proveedores ofrecen ya sus propios mecanismos, a través de los cuales los administradores de sitios web pueden oponerse expresamente al uso de sus contenidos para el aprendizaje automático en el futuro, independientemente del bloqueo técnico general establecido mediante el archivo robots.txt. Quien conozca esta posibilidad puede decidir por sí mismo si su propio sitio web debe participar en este proceso o no.

• La normativa jurídica sigue sin estar definida en muchos lugares
• Las editoriales exigen condiciones más claras
• Conocer la propia postura al respecto
• El control técnico sigue siendo una herramienta práctica

Optimizar los contenidos propios de forma específica para los datos de entrenamiento

Quien quiera contribuir a dar forma a los futuros datos de formación debería publicar los contenidos de tal forma que resulten claramente comprensibles incluso sin contexto adicional. Unas definiciones claras, una estructura ordenada y un mapa del sitio bien elaborado, tal y como se describe en los conceptos básicos de Webmaster Tools, facilitan que los rastreadores recojan los contenidos de forma completa y correcta.

Igualmente importante es la coherencia en todo el sitio web: si la información de las distintas subpáginas se contradice, disminuye la probabilidad de que un modelo adopte la versión correcta. Por lo tanto, mantener datos uniformes en un lugar centralizado resulta beneficioso tanto para las personas como para futuras sesiones de entrenamiento.

Las páginas especialmente densas y ricas en datos, como los glosarios o las secciones de preguntas frecuentes bien mantenidas, son ideales para esta optimización, ya que concentran conocimientos fundamentales de forma compacta y con una redacción clara. La experiencia demuestra que este tipo de páginas se indexan correctamente con mayor facilidad que los artículos largos, de estructura narrativa y con mucha información secundaria.

• Una estructura clara facilita el registro
• Se ha dado prioridad a las definiciones claras
• Coherencia en toda la página web
• Las contradicciones reducen las posibilidades de que se acepte la propuesta

Cómo funciona un modelo de lenguaje

Un modelo de lenguaje se entrena con enormes cantidades de texto y, al hacerlo, aprende patrones estadísticos del lenguaje sin memorizar los contenidos al pie de la letra. Ante una consulta, calcula palabra por palabra la continuación más probable, basándose en todo lo aprendido previamente durante el entrenamiento. Este proceso se lleva a cabo en fracciones de segundo y, por ello, desde fuera parece una conversación fluida y natural entre dos personas, de forma similar a lo que ocurre con los sistemas de IA en una comparación directa.

Nota: Un modelo de lenguaje no entiende los contenidos como lo haría una persona, sino que reconoce patrones. Por lo tanto, las fuentes erróneas o contradictorias dan lugar a respuestas erróneas.

Cuanto más clara y precisa sea la estructura de un texto, más fácil le resultará a un modelo de lenguaje resumirlo correctamente y utilizarlo posteriormente en una respuesta. Por el contrario, la información contradictoria en una misma página confunde al modelo de forma apreciable y reduce las posibilidades de que la reproducción sea correcta. Incluso las pequeñas discrepancias entre las subpáginas tienen aquí un impacto mayor de lo que muchos administradores de sitios web suponen, especialmente en lo que respecta a cifras, precios y datos de contacto.

• Entrenamiento con grandes cantidades de texto
• Cálculo de secuencias de palabras probables
• No se guardan los textos tal cual
• Una estructura clara facilita su uso

Resumen de los modelos de lenguaje más conocidos

Además de GPT, de OpenAI, existen Claude, de Anthropic; Gemini, de Google; y un número cada vez mayor de modelos abiertos. Todos siguen el mismo principio básico, pero se diferencian en los datos de entrenamiento, el tamaño y la orientación, lo que se refleja directamente en el tono, la precisión y la actualidad de las respuestas respectivas. Por ello, para las empresas no es decisiva una única respuesta, sino la imagen global que se obtiene al analizar varios modelos.

• GPT: la base de ChatGPT
• Claude: modelo de lenguaje de Anthropic
• Gemini: modelo de lenguaje de Google
• Modelos abiertos: de libre uso y personalizables

Importancia para la visibilidad del contenido

Dado que los modelos de lenguaje constituyen la base de las respuestas en los sistemas de búsqueda generativa, su funcionamiento influye en qué contenidos se citan. Los datos claros, una estructura inequívoca y la información actualizada aumentan considerablemente las posibilidades de que se mencione un contenido, mientras que las páginas redactadas de forma imprecisa suelen quedar totalmente fuera de la respuesta y, sencillamente, se ignoran. Es precisamente aquí donde entra en juego la optimización de motores generativos (GEO) como disciplina independiente, tal y como la ofrecen actualmente todas las agencias especializadas en GEO.

• Hechos claros en lugar de afirmaciones vagas
• Estructura clara con títulos
• Datos actuales en lugar de datos obsoletos
• Información coherente sobre la página

Conocer los límites de los modelos de lenguaje

Los modelos de lenguaje a veces inventan datos cuando carecen de información clara, un efecto que suele notarse en la práctica cuando se reproducen de forma errónea cifras o relaciones. Quien formule sus propios contenidos de forma clara y con suficiente redundancia reduce de manera cuantificable este riesgo para su propia marca y, con ello, contrarresta activamente una representación errónea. Un párrafo breve y claramente redactado con los datos más importantes suele sustituir a largos y confusos bloques de texto.

• Las lagunas dan lugar a datos inventados
• La repetición de la información aporta seguridad
• Indicar claramente la marca propia
• Comprobar periódicamente las respuestas mediante muestreos aleatorios

Las ventanas de contexto y el procesamiento de tokens explicados de forma sencilla

Un modelo de lenguaje no procesa el texto palabra por palabra, en el sentido humano del término, sino en pequeñas unidades de texto, los denominados «tokens». Además, cada modelo tiene una ventana de contexto limitada, es decir, una cantidad máxima de texto que puede recordar dentro de una misma consulta. Si una conversación o un documento supera la longitud de esta ventana, la información más antigua se pierde desde el punto de vista del modelo.

En la práctica, esto significa que la información importante debe presentarse de la forma más concisa posible y situarse cerca del punto central, en lugar de perderse en largas introducciones. Aunque los modelos con una ventana de contexto más amplia procesan más texto de una sola vez, también en este caso se aplica que los contenidos claramente estructurados se procesan de forma más fiable que los textos extensos y prolijos.

Por ello, en el caso de documentos muy extensos, algunas aplicaciones recurren a un resumen previo antes de enviar el texto propiamente dicho al modelo de lenguaje, con el fin de conservar las ideas principales a pesar de la ventana de contexto limitada. En lo que respecta a los contenidos propios, esto significa que un resumen claro al principio de un texto largo facilita considerablemente su posterior procesamiento.

• El texto se divide en tokens
• Las ventanas contextuales limitan la capacidad de memorización
• La información más antigua puede perderse
• La información concisa y clara transmite mayor confianza

Los modelos de lenguaje en el trabajo diario de marketing

Más allá de la mera tecnología, los modelos de lenguaje están apareciendo cada vez más en muchas herramientas cotidianas, desde los clásicos widgets de chat hasta las respuestas automáticas en las redes sociales. Incluso en sistemas de mensajería como Instagram Direct y la automatización de mensajes directos (DM), los modelos de lenguaje se encargan cada vez más de dar la primera respuesta a las consultas de los clientes, antes incluso de que intervenga una persona.

Por eso, a los equipos de marketing les conviene analizar la fiabilidad con la que un modelo de lenguaje responde a preguntas recurrentes y si las respuestas se ajustan a la comunicación de su propia marca. Además, la visibilidad de la propia marca en los resultados de búsqueda de IA de Google depende, en última instancia, del mismo principio de funcionamiento que rige todos los modelos de lenguaje.

A pesar de toda la automatización, sigue siendo importante realizar controles humanos aleatorios, sobre todo en el caso de las respuestas automatizadas en el contacto directo con el cliente. Un modelo de lenguaje rara vez detecta por sí mismo si una respuesta, aunque suene plausible, no se ajusta en cuanto al contenido a la propia marca o a la oferta actual.

• Los modelos de lenguaje están presentes en muchas herramientas de uso cotidiano
• La primera respuesta suele ser automática
• El tono debe ajustarse a la marca
• En la búsqueda basada en IA se aplican los mismos principios

Los principales sistemas de IA en el contexto de las búsquedas

ChatGPT, de OpenAI, fue el primer sistema que despertó un gran interés por la búsqueda generativa basada en IA. Responde a las preguntas directamente, pero ahora también puede realizar búsquedas en tiempo real en la web y mostrar las fuentes, en lugar de basarse exclusivamente en datos de entrenamiento anteriores. Para muchos usuarios, esto lo ha convertido en el primer recurso al que acuden, incluso antes de abrir un buscador clásico.

Nota: No todos los sistemas realizan búsquedas en tiempo real en la web. Algunas respuestas proceden exclusivamente de datos de entrenamiento y, por lo tanto, no están actualizadas, lo que puede dar lugar a errores apreciables en temas que cambian rápidamente.

Por su parte, Perplexity se concibió desde el principio como un motor de respuestas con referencias a las fuentes y se considera uno de los sistemas más transparentes, ya que cada afirmación va acompañada directamente de un enlace. De este modo, los usuarios pueden comprobar por sí mismos cualquier afirmación de forma inmediata, sin tener que confiar ciegamente en el sistema.

• ChatGPT: conversación con búsqueda en la web opcional
• Perplexity: Respuestas con referencias
• Gemini: totalmente integrado en Google
• Los tres utilizan modelos de lenguaje como base

Cómo seleccionan los contenidos estos sistemas

A diferencia del algoritmo clásico de las redes sociales o de un motor de búsqueda convencional, los sistemas de inteligencia artificial no ofrecen una lista, sino una respuesta sintetizada a partir de varias fuentes. La elección de la fuente depende de la claridad, la estructura y la fiabilidad de la página en cuestión, y no únicamente de la mera frecuencia de las palabras clave en el texto.

Aquí es precisamente donde entra en juego la optimización generativa de motores de búsqueda: los contenidos se estructuran de tal forma que un modelo lingüístico pueda resumirlos fácilmente y asignarlos correctamente a una fuente. Las preguntas breves y con respuestas claras suelen tener más posibilidades que los bloques de texto largos y enrevesados sin una estructura reconocible. Asimismo, los términos técnicos deben utilizarse de forma coherente para que un modelo pueda reconocer una marca de forma fiable.

• Una estructura clara en lugar de un texto confuso
• Respuestas claras a preguntas concretas
• Referencias fiables en el texto
• Información actual en lugar de información obsoleta

Importancia para las empresas

Para los responsables de marketing, esto significa que la visibilidad ya no se limita al primer puesto en Google, sino que se extiende a las respuestas de los sistemas de IA. Quien no aparezca allí, pierde un número cada vez mayor de puntos de contacto, incluso antes de que se produzca un clic. Precisamente en el caso de las consultas sobre marcas y productos, la respuesta de la IA sustituye ya por completo, para muchos usuarios, el proceso de búsqueda clásico, sin que se visite directamente ni una sola página web. Esta evolución hace tiempo que dejó de afectar únicamente a los públicos con afines a la tecnología, sino que abarca cada vez más a todo el mercado.

• Visibilidad en varios sistemas
• Nuevos puntos de contacto antes de hacer clic
• La confianza se genera ya desde la respuesta
• No obstante, el SEO clásico sigue siendo la base

Cómo deberían supervisar las empresas los sistemas de IA

Dado que las respuestas pueden variar en función del sistema y del momento, merece la pena realizar un análisis periódico y aleatorio de las propias preguntas clave en ChatGPT, Perplexity y Gemini. Solo así se puede determinar si la propia marca se menciona realmente y con qué frecuencia, y si la competencia ya lleva la delantera en este aspecto. Para ello, suele bastar con una sencilla tabla que incluya la pregunta, la fecha y el resultado, complementada con una auditoría ocasional de SEO/GEO para evaluar la base técnica.

• Comprobar periódicamente de forma manual las cuestiones clave
• Supervisar varios sistemas en paralelo
• Documentar con precisión las fuentes citadas
• Comparar las variaciones a lo largo del tiempo

Cómo enfocar correctamente los sistemas de IA: errores habituales de las empresas

Un error habitual es tratar todos los sistemas de IA por igual, a pesar de que acceden en diferente medida a datos web en tiempo real y dan preferencia a fuentes distintas. Quien aplique una estrategia diseñada para ChatGPT tal cual a Perplexity o Gemini pasa por alto que cada sistema utiliza sus propios criterios para la selección de fuentes y el estilo de citación.

Asimismo, a menudo se descuida la base técnica: sin un SEO técnico sólido como fundamento, una página sigue siendo tan difícil de acceder para los sistemas generativos como para los rastreadores clásicos de los motores de búsqueda.

• No tratar los sistemas de la misma manera
• Cada sistema da prioridad a sus propias fuentes
• La base técnica sigue siendo un requisito imprescindible
• No aplicar la estrategia al pie de la letra

Preparar contenidos específicos para sistemas de IA

El primer paso suele ser una auditoría de contenidos, con el fin de identificar qué páginas existentes ya tratan los temas adecuados, pero aún no están redactadas con suficiente claridad. A continuación, la optimización específica de los textos ayuda a estructurar las respuestas en apartados breves y claros que un modelo de lenguaje pueda asimilar fácilmente.

Quien repita estos dos pasos de forma regular, en lugar de llevarlos a cabo una sola vez, seguirá siendo visible incluso si algunos sistemas o sus criterios de evaluación cambian con el tiempo.

• La auditoría de contenidos como primer paso
• Optimización del texto para obtener párrafos claros
• Repite ambos pasos con regularidad
• Mantener la visibilidad a pesar de los cambios en el sistema

Quien se tome tan en serio su propia visibilidad en los sistemas de IA como los rankings tradicionales, se asegurará una ventaja que solo dará sus frutos plenamente con el tiempo. Las empresas que ya comprueban hoy en día de forma regular cómo aparecen en las respuestas generativas reaccionan con mucha más tranquilidad ante los futuros cambios en el panorama de las búsquedas que sus competidores, que solo reaccionan cuando la pérdida de visibilidad ya es claramente apreciable.

¿Qué son los modelos de IA generativa?

Los modelos generativos son sistemas de inteligencia artificial que se han entrenado a partir de enormes cantidades de texto y que, a partir de ellas, formulan respuestas nuevas y coherentes, en lugar de limitarse a enumerar documentos ya existentes. Detectan patrones en el lenguaje y, a partir de ellos, deducen las probabilidades de cuál es la palabra que tiene más sentido a continuación.

Es importante comprender lo siguiente: un modelo generativo no inventa datos a propósito, pero puede equivocarse. La información de fuentes clara y formulada de forma inequívoca se reproduce con mucha más fiabilidad que las afirmaciones vagas.

Algunos ejemplos conocidos son los sistemas de chat como ChatGPT, los motores de respuestas como Perplexity y las resúmenes de Google AI integrados directamente en el buscador. Los tres recurren además a contenidos web para responder a preguntas de actualidad y, al hacerlo, citan fuentes seleccionadas. Estos modelos se entrenan en varias etapas: En primer lugar, aprenden patrones lingüísticos generales a partir de una base de textos muy amplia; a continuación, se les entrena específicamente para formular respuestas útiles, fiables y comprensibles. Este segundo paso es decisivo para determinar cómo gestiona un modelo la información incierta o contradictoria.

• Formular respuestas propias y nuevas
• Entrenado con enormes cantidades de texto
• Acceder a la web para estar al día

Comparativa entre ChatGPT, Perplexity y Google AI Overviews

Los tres sistemas se diferencian claramente en cuanto a su uso y al tratamiento de las fuentes. ChatGPT responde a las preguntas basándose principalmente en los conocimientos adquiridos durante el entrenamiento y solo recurre a búsquedas en la web cuando es necesario. Perplexity se ha concebido desde el principio como un motor de respuestas con listas de fuentes visibles. Los resúmenes de Google AI aparecen directamente encima de los resultados de búsqueda clásicos y dan prioridad a los contenidos que ya tienen un buen posicionamiento.

Para las empresas es importante tener en cuenta que estos sistemas difieren considerablemente en cuanto a su actualidad: algunos acceden a la web en tiempo real con cada consulta, mientras que otros se basan principalmente en un conjunto de conocimientos «congelado» en un momento determinado y solo lo actualizan de forma gradual. Por lo tanto, quien apueste por contenidos actuales, como precios, disponibilidad o eventos, debería saber qué sistema utiliza realmente su propio público objetivo.

• ChatGPT: conocimientos más búsqueda puntual en la web
• Perplexity: motor de respuestas con lista de fuentes
• Resúmenes sobre IA: directamente en la búsqueda de Google
• Todos prefieren fuentes claramente estructuradas

Importancia para la optimización generativa de motores de búsqueda

Dado que los modelos generativos solo citan unas pocas fuentes por respuesta, surge una nueva competencia por la visibilidad dentro de la propia respuesta de la IA. Se da preferencia a los contenidos que responden a las preguntas de forma precisa, estructurada y con definiciones claras. Para las empresas, esto significa que la optimización on-page clásica ya no es suficiente por sí sola; además, es fundamental contar con una estructura de texto clara para obtener respuestas legibles por máquinas.

Además de la estructura del texto en sí, la accesibilidad técnica también es importante: los contenidos que los rastreadores pueden leer de forma fiable, sin que la información importante quede oculta tras interacciones como clics o formularios, son captados y reproducidos correctamente con mucha más frecuencia por los sistemas generativos.

• Pocas fuentes por respuesta de IA
• Se valoran las respuestas precisas y estructuradas
• Las definiciones claras aumentan las posibilidades de ser citado
• El SEO on-page sigue siendo un requisito básico

Entender bien los modelos generativos

A pesar de toda la atención que han suscitado, los modelos generativos aún no han sustituido por completo a la búsqueda clásica, sino que la complementan con un nivel adicional. Muchos usuarios alternan deliberadamente, en función de su consulta, entre un buscador clásico y un sistema de chat, dependiendo de si necesitan una respuesta rápida y directa o varias fuentes para comparar. Para las empresas, esto significa gestionar ambas formas de visibilidad en paralelo, en lugar de centrarse en una sola de ellas.

• Complementan la búsqueda clásica, no la sustituyen
• Los usuarios cambian en función de la solicitud
• Gestionar ambas formas de visibilidad de forma paralela
• La accesibilidad técnica sigue siendo un requisito imprescindible

Entender bien los modelos generativos: malentendidos habituales

Un error muy extendido es pensar que los modelos generativos buscan contenidos en Internet directamente, como lo haría un motor de búsqueda clásico. De hecho, muchos sistemas combinan el conocimiento adquirido durante el entrenamiento con búsquedas puntuales y específicas en la web, lo que significa que no todas las consultas incluyen automáticamente contenidos web actuales. Quien no lo sepa, se sorprenderá al recibir respuestas desactualizadas o incompletas.

El origen de los modelos también suele confundirse: no todos los sistemas que parecen un producto independiente proceden de la empresa del mismo nombre. El artículo sobre OpenAI, uno de los proveedores más conocidos detrás de ChatGPT, ofrece más información al respecto.

• No todas las consultas utilizan la búsqueda web en tiempo real
• Los conocimientos sobre entrenamiento pueden quedar obsoletos
• No confundas el fabricante con el nombre del modelo
• Comprobar previamente el origen de un sistema

Cómo preparar contenidos para modelos generativos: paso a paso

Quien desee adaptar contenidos específicamente para sistemas generativos, lo mejor es que comience con una auditoría de contenidos de las páginas existentes, con el fin de identificar qué contenidos ya están claramente estructurados y cuáles deben revisarse. A continuación, hay que revisar cada sección para convertirla en respuestas precisas y completas a preguntas concretas.

Por último, conviene realizar una comprobación técnica para ver si los rastreadores pueden acceder a estos contenidos antes de continuar con el trabajo de creación de contenidos en otras páginas.

• Auditar primero los contenidos existentes
• Reestructurar los apartados para que ofrezcan respuestas claras
• Comprobar definitivamente la accesibilidad técnica
• Actuar paso a paso en lugar de hacerlo todo de una vez

¿Qué es el GEO? Definición y diferencias con respecto al SEO clásico

La optimización generativa de motores, explicada de forma sencilla

La optimización generativa de motores de búsqueda (Generative Engine Optimization) describe la optimización específica de contenidos con el fin de que sean citados, parafraseados o mencionados como fuente en las respuestas generadas por IA. La diferencia con respecto a la optimización para motores de búsqueda no radica en el objetivo —ambas buscan generar visibilidad y confianza—, sino en el mecanismo. Los motores de búsqueda clásicos ofrecen una lista de enlaces entre los que el usuario elige por sí mismo. Los sistemas generativos, como ChatGPT o Perplexity, proporcionan directamente una síntesis ya elaborada a partir de varias fuentes y deciden por sí mismos qué afirmación se toma de cada sitio web.

Para las empresas, esto significa que una página puede estar técnicamente muy bien optimizada para Google y, aun así, no aparecer en ninguna respuesta de IA, porque carece de la estructura, la concisión o la verificabilidad que un modelo de lenguaje necesita para incluirla como cita. Por lo tanto, el GEO no es una subcategoría del SEO, sino un ámbito de actuación paralelo con sus propias reglas, sus propios indicadores de éxito y sus propios requisitos técnicos.

Por qué ChatGPT, Perplexity y demás necesitan sus propias reglas

Los sistemas de búsqueda generativa funcionan mediante mecanismos de recuperación que desglosan los contenidos en pequeñas unidades significativas, en lugar de tratar una página completa como objeto de posicionamiento. Se puede citar un párrafo, una definición o una fila de una tabla, aunque el resto de la página sea irrelevante para el modelo. Esto desplaza el nivel de optimización del ámbito del dominio y la página al ámbito del párrafo y la afirmación, una forma de pensar con la que muchas empresas, acostumbradas a la construcción clásica de enlaces y a la autoridad de dominio, no están familiarizadas.

A esto se suma que cada sistema establece sus propias ponderaciones. Perplexity da una importancia evidente a las fuentes recién rastreadas y claramente documentadas, y muestra las citas de forma transparente. Google AI Overviews recurre en mayor medida a dominios de alta fiabilidad ya establecidos en el índice clásico. ChatGPT, con acceso a la web, combina ambos enfoques y da prioridad a los contenidos que pueden incorporarse directamente como respuesta sin necesidad de reformularlos. Una agencia de GEO debe conocer estas diferencias, en lugar de optimizar los contenidos de forma generalizada para «la IA».

Señales de posicionamiento en los sistemas de búsqueda basados en IA generativa

Citabilidad en lugar de tasa de clics: la nueva lógica de los KPI

En el SEO clásico, lo que cuenta es la frecuencia con la que se hace clic en una página en los resultados de búsqueda. En GEO, lo que cuenta es la frecuencia con la que se menciona una marca, ya sea por su nombre o mediante un enlace, en una respuesta generada, independientemente de si ello da lugar a un clic. Este cambio es fundamental, ya que no sustituye a la medición clásica del éxito a través de Search Console y la tasa de clics, sino que la complementa. Una agencia que se tome en serio el GEO necesita métodos de seguimiento adicionales para poder hacer visibles las menciones en las respuestas generadas por IA.

Cómo seleccionan y ponderan las fuentes los modelos de lenguaje

Los modelos generativos dan prioridad a los contenidos que estén redactados de forma clara, que puedan verificarse con datos actuales y que no entren en contradicción con otras fuentes fiables. Si una afirmación se repite de forma coherente en varias páginas independientes y relacionadas con el tema, aumenta la probabilidad de que sea aceptada. Es importante tener en cuenta que la inclusión no tiene por qué ser literal. Los modelos suelen parafrasear los contenidos, pero conservan los conceptos clave, las cifras y la estructura del razonamiento; quien destaque claramente estos elementos fundamentales aumenta considerablemente las posibilidades de ser citado, incluso si el texto final no reproduce la formulación original al pie de la letra.

La siguiente tabla compara las diferencias más importantes entre el SEO clásico y el GEO:

Formatos de contenido que citan los sistemas de IA

Estructura, facilidad de extracción y claridad semántica

Los modelos generativos extraen preferentemente fragmentos de texto que ya son autónomos y comprensibles sin necesidad de contexto adicional. Esto favorece a determinados formatos frente a otros:

• Explica el concepto con precisión en dos frases
• Las tablas comparativas se pueden importar directamente
• Instrucciones numeradas como conocimiento claro del proceso
• Los bloques de citas proporcionan el texto en negrita y una breve explicación
• Los bloques de preguntas y respuestas aumentan la probabilidad de conversión
• Las cifras contrastables resultan más creíbles

Quienes ya estén trabajando en una estrategia creativa de marketing de contenidos o en el marketing de contenidos en varias fases, suelen disponer ya de la base editorial para GEO; solo hay que completarla con los elementos estructurales mencionados.

E-E-A-T y la autoría como señal de confianza

La experiencia, los conocimientos especializados, la autoridad y la fiabilidad desempeñan en GEO un papel al menos tan importante como en el SEO clásico: los modelos generativos se entrenan cada vez más para dar mayor peso a las señales de autoría, las referencias especializadas y las citas de fuentes verificables que a los textos anónimos e intercambiables a voluntad. Una línea de autor clara, un perfil empresarial verificable y afirmaciones especializadas coherentes a lo largo de varias páginas cuentan doble: una vez para Google y otra para la capa generativa que se sitúa por encima.

Un efecto secundario que a menudo se subestima: los contenidos con una autoría clara y un nivel de especialización verificable envejecen mejor. Mientras que los textos de consejos superficiales e intercambiables son desplazados al poco tiempo por contenidos más recientes e igualmente superficiales, las páginas de definiciones bien fundamentadas, con referencias fiables, siguen circulando como referencia durante largos periodos de tiempo, tanto en los índices tradicionales como en los fundamentos de entrenamiento y recuperación de los sistemas generativos.

Estrategia GEO: los pilares de una implementación exitosa

Para que una marca sea citada en las respuestas de IA, primero debe aparecer de forma localizable, inequívoca y coherente en los datos de entrenamiento y recuperación de los modelos; la visibilidad en la búsqueda generativa no comienza con la indicación, sino con la calidad y la coherencia de los propios contenidos.

Conceptos técnicos básicos: rastreo, datos estructurados, mapas del sitio

Antes de que un modelo de lenguaje pueda citar un contenido, debe ser capaz de rastrearlo y comprenderlo de forma fiable. Esto incluye mapas de sitio limpios y una base de rastreo que funcione correctamente, una estructura lógica de URL, así como datos estructurados (Schema.org) que identifiquen de forma legible por máquina entidades como la organización, el autor, las preguntas frecuentes o el producto. Además, aspectos técnicos básicos como los plugins adecuados de WordPress para la estructura y el tiempo de carga influyen indirectamente en el GEO, ya que muchos sistemas de recuperación utilizan las mismas señales técnicas que los rastreadores clásicos de los motores de búsqueda.

Grupos de contenidos y entidades en lugar de palabras clave aisladas

En lugar de optimizar para palabras clave individuales, GEO trabaja con grupos temáticos en torno a una entidad: una marca, un producto o un término técnico. El objetivo es que un modelo vincule la marca de forma coherente con un tema concreto, de manera similar a lo que ocurre con un proyecto satélite bien gestionado dentro de la propia red, que aborda un tema desde múltiples perspectivas de forma independiente. Esto se complementa con una estrategia de creación de enlaces clásica, pero específica, que transmite coherencia y autoridad a través de varias fuentes externas —un factor al que las actualizaciones del algoritmo de Google ya otorgan cada vez más importancia—.

Seguimiento: medir la visibilidad en las respuestas de la IA

Dado que las herramientas clásicas de análisis no registran las citas en ChatGPT o Perplexity, GEO necesita un sistema de seguimiento propio: pruebas periódicas y estandarizadas de prompts sobre sus propios temas centrales, la comparación de las fuentes citadas con su propio análisis comparativo frente a la competencia y un seguimiento continuo de qué formulaciones se adoptan realmente. También temas relacionados, como los influencers virtuales y los avatares de IA, o el uso de avatares de IA en campañas publicitarias, ponen de manifiesto hasta qué punto los sistemas generativos se han integrado ya en la comunicación de marca; en este contexto, GEO no es un tema secundario, sino un complemento necesario para la estrategia global de marca.

Lista de comprobación: optimización GEO para tu propia página web

Una agencia de GEO seria aborda los siguientes puntos de forma sistemática, en lugar de limitarse a adaptar fragmentos de texto aislados. El orden se ha elegido deliberadamente: sin una rastreabilidad técnica y sin mensajes coherentes, ni siquiera el mejor párrafo de definición conseguirá que se cite, ya que el modelo no registra el contenido de forma fiable.

• Cada término técnico explicado de forma clara y concisa
• Marcado de Schema completo para todos los tipos
• Garantizar la coherencia de las cifras y los datos
• Autores auténticos con una experiencia demostrable
• Mapa del sitio, archivo robots y tiempo de carga optimizados
• Comprobar periódicamente si aparece la marca
• Enlazar de forma adecuada los contenidos relacionados entre sí

Preguntas frecuentes sobre la optimización generativa de motores de búsqueda

¿Sustituye GEO por completo al SEO clásico?

No. GEO no sustituye al SEO, sino que lo complementa con un nivel adicional de optimización. Una página web sigue necesitando una base técnica sólida, una estructura on-page limpia y un perfil de backlinks adecuado para que se la perciba, en primer lugar, como una fuente fiable. GEO se basa en ello y garantiza que sean precisamente estos contenidos fiables los que los sistemas generativos reconozcan y citen.

¿Cuánto tiempo tarda una página web en aparecer citada en las respuestas de la IA?

Esto depende en gran medida del ámbito temático, la competencia y la calidad de los contenidos existentes. En principio, cuanto más coherente y verificable sea la presencia de una marca en varias fuentes de Internet, más rápido reaccionarán los sistemas generativos ante contenidos nuevos y bien estructurados. Siendo realistas, hay que planificarlo como un proceso continuo a lo largo de varios meses, y no como un proyecto puntual.

¿Necesita cada empresa su propia estrategia GEO?

No todas las empresas necesitan de inmediato una estrategia GEO completa, pero cualquier empresa con un reconocimiento de marca relevante o que ofrezca productos de consultoría debería, como mínimo, comprobar cómo aparece actualmente en las respuestas generativas. Si una marca se menciona de forma errónea, incompleta o no se menciona en absoluto, mientras que sí se cita a la competencia, se produce una desventaja en cuanto a visibilidad que ya no se puede subsanar únicamente con el SEO clásico. Por ello, los sectores que requieren un alto nivel de asesoramiento y en los que la confianza es fundamental no deberían considerar el GEO como un extra opcional, sino como una parte integral de la gestión digital de la marca, junto con el SEO clásico, las redes sociales y la producción de contenidos.