Como si al marketer le faltara un desafío más, la IA generativa llegó para sumar un tema no menor en el largo y apasionante camino de la construcción marcaria. Resulta que ya no sólo hay que posicionar a la marca en la escurridiza cabeza de los consumidores, también hay que seducir a las nuevas herramientas de IA generativa. Es que Google dejó de ser el oráculo bendito en donde encontrábamos todas las respuestas, hoy le preguntamos a ChatGPT, Gemini, Claude o quien tengas descargado en tu celular. Ellxs, sin dudar, y con ese tono tan seguro y condescendiente al que nos tienen acostumbrados, responden con nombre propio sobre marcas que no siempre eligen estar ahí, o quizás ni saben que están ahí, pero deben estar ahí.

"El 88% de las marcas es invisible, inconsistente o poco relevante en estas plataformas de inteligencia artificial. Mientras tanto, apenas el 12% logra una presencia consistente que realmente importa. Con un mercado proyectado en US$61.700 millones para 2032, las agencias y empresas que no actúen ahora corren el riesgo de quedar fuera de la partida", afirma un estudio de la agencia Fardo.

Según ese mismo relevamiento, el mercado de posicionamiento en IA representa actualmente US$12.200 millones, con un crecimiento anual del 37,6%, y proyecciones que indican que podría alcanzar nada menos que US$61.700 millones en 2032.

La carrera por aparecer primero en Google se cae a pedazos, así lo afirma un paper de Globant GUT que analizó 487.000 prompts y 1.747.280 citas en ChatGPT, Gemini, Google AI Overviews y Perplexity y que plantea un cambio de fondo: los usuarios ya no buscan resultados, buscan respuestas. Y esa diferencia lo reordena todo. Para profundizar sobre el tema conversamos con Agostina Ardenghi, Digital Marketing Manager en Globant GUT, y Victoria "Buji" Mac Duff, Managing Director de Marketing Services de GUT.

Durante veinte años la obsesión fue "aparecer primero en Google". Estamos entrando en una etapa donde lo valioso pasa a ser formar parte de la respuesta que da una IA ¿Qué significa eso para las marcas y para los medios? ¿Y qué rol le toca a las agencias?

Agostina: ¡Tal cual! Históricamente, el juego fue de posición: ganabas si estabas en el resultado uno, dos o tres, y si salías en la segunda página nadie te veía. A eso sumale la competencia con los anuncios de búsqueda pagos. Hoy eso cambia, porque las respuestas generativas son más probabilísticas y personalizadas: no hay "una" posición fija que ocupar, como explicamos en el paper. Lo que importa ahora es la citabilidad: que tu marca sea una fuente confiable que el modelo elija citar o mencionar cuando arma su respuesta. Para las marcas esto da vuelta el tablero; ya no alcanza con optimizar el contenido de tu propio sitio únicamente, porque la IA evalúa eso y mucho más: lo que dicen de vos online en foros, marketplaces, reviews, redes de terceros, entre otros. Se pasa de gestionar un canal a gestionar una reputación distribuida en múltiples fuentes. Para los medios el desafío es doble, porque por un lado ellos también son una fuente que las IA citan, pero también están perdiendo el tráfico del clic tradicional porque el usuario ya recibe la respuesta dentro del chat o en las overviews de Google, por ejemplo, y ya no necesita entrar a un sitio. Eso trae nuevos desafíos en cuanto a rentabilidad, publishing, etcétera. Y eso te desafía a medir el éxito de nuevas maneras.

Buji: A las agencias y compañías que damos servicios de marketing, por nuestro lado, nos toca orquestar todo ese trabajo: coordinar esfuerzos de SEO, contenido, RRPP, redes y reputación bajo una sola estrategia, porque el algoritmo ya no distingue esos silos, sino que el modelo de IA los junta a todos en la misma respuesta. Además, ya existen herramientas especializadas en medir la performance de las marcas en motores de IA; desde Gut Marketing Services ya nos capacitamos y las estamos utilizando para varios clientes, tenemos equipo especializado en GEO (Generative Engine Optimization) y es algo que cada vez nos piden más.

Si tuvieran que convencer hoy a un marketer de que GEO es una prioridad, ¿qué le dirían?

Buji: Le diría algo muy simple. Los usuarios ya no buscan una lista de resultados, sino que buscan respuestas. Y si una marca no está en esa respuesta entonces simplemente no existe en ese momento de decisión.

Agostina: Nosotros medimos esto en casi medio millón de prompts y más de un millón y medio de citas, y descubrimos que hay categorías de dominio (competidores directos, sitios corporativos, medios, comparadores) que sistemáticamente ganan esa conversación. Si una marca no está mapeada ahí, esa oportunidad la está perdiendo.

Buji: Le agregaría, además, el argumento de timing: el que empieza a construir Digital Brand Authority hoy tiene ventaja competitiva mañana, porque estos rankings de confianza no se arman de un día para el otro y, como los LLM, van aprendiendo.

El estudio muestra que ChatGPT, Gemini, Perplexity y Google AI Overviews citan fuentes diferentes. ¿Significa que las marcas tendrán que desarrollar una estrategia específica para cada modelo de IA?

Agostina: Podría decirse que sí. El estudio lo muestra bastante claro: Google y Perplexity tienen patrones de uso de fuentes parecidos entre sí, mientras que ChatGPT tiende a apoyarse más en dominios institucionales y medios. En sectores como financiero, ChatGPT le da el mismo peso a medios que a sitios de referencia del sector, mientras que Gemini y AI Overview usan mucho más contenido de redes sociales (YouTube en particular), donde en algunos casos representa el 100% de las citas de redes en ciertas categorías. Entonces no es una estrategia por modelo desde cero, pero sí hay que priorizar: si tu categoría depende más del ecosistema Google, invertís u optimizás distinto que si tu público mayormente consulta ChatGPT. Nuestra recomendación es auditar a nivel proyecto y sector antes de definir dónde poner las fichas, y, además, ir monitoreando constantemente los cambios de comportamiento de estos motores, porque las reglas tampoco están escritas en piedra y vamos aprendiendo a la par del mercado.

En el paper ustedes hablan de pasar de la Domain Authority a la Digital Brand Authority. ¿Qué debería dejar de hacer una marca y qué debería empezar a hacer para aumentar sus probabilidades de ser citada?

Agostina: Lo único que debería dejarse de lado es el trabajo en silos y la lógica de "generar contenido para atraer tráfico y sumar autoridad de dominio" como fin en sí mismo. El contenido informacional puro perdió buena parte de su potencial de adquisición desde que existe AI Overview de Google, por ejemplo, porque el usuario a veces ya ni entra al sitio. Las marcas deberían comenzar a trabajar en:

• Generar contenido en bloques bien definidos que respondan preguntas específicas (así calzan mejor con la lógica que usan los modelos).
• Crear páginas de producto claras y transparentes en features y condiciones, porque si no, la IA va a tomar esa info de un comparador externo o directamente te va a dejar afuera.
• Medir y reforzar la presencia activa en earned media, comparadores, foros y redes propias, porque la autoridad ya no es solo tu dominio: es todo lo que circula sobre tu marca en la web.
• Monitorear constantemente de qué fuentes te están citando (o no) para saber dónde reforzar.

¿Cómo imaginan que se va a redistribuir el presupuesto entre SEO, PR, contenido, influencers, medios especializados y reputación digital?

Agostina: Es una muy buena pregunta. Yo creo que el contenido informacional puro pensado sólo para tráfico va a apoyarse muchísimo más en creación a través de herramientas de IA. Y se va a reorientar parte de los esfuerzos a construir autoridad distribuida: colaboración con medios especializados, PR, comparadores y rankings (clave en prompts del tipo "recomendame X"), gestión activa de reviews y redes propias y de terceros, incluyendo colaboraciones con creadores en YouTube dado el peso que tiene en los modelos de Google.

Buji: No creo que sea "sacarle a SEO para dárselo a esto", pero sí creo que SEO y GEO se funden en una misma disciplina con más pilares (fundamentos técnicos, contenido propio, autoridad de terceros y seguimiento estratégico), y el presupuesto se redistribuye adentro de esa disciplina ampliada.

Finalmente ¿Podemos hablar de una nueva "economía de la citabilidad"?

Agostina: Definitivamente. Si pensamos en que la moneda antes era el click y la posición en resultados, ahora pasa a ser la cita: cuántas veces los modelos te eligen y deciden mostrarte como fuente confiable dentro de una respuesta o una recomendación es lo que hoy construye ese capital de confianza y share of voice (¿o share of citability?). Como toda economía, tiene oferta y demanda, no todos los modelos "compran" del mismo lugar, y no todas las fuentes valen lo mismo tampoco para todas las categorías. Construir ese capital de confianza obviamente lleva esfuerzo en estrategia, lleva tiempo, testeo, monitoreo y optimización.

Buji: El que entienda esa economía antes y empiece a posicionarse en motores de IA definitivamente va a tener una ventaja competitiva versus quienes se suban tarde.

Hasta ahora, el SEO tradicional se medía en posiciones de ranking y clics. Pero cuando una consulta se resuelve directamente dentro de un chat con IA, sin necesidad de visitar ninguna web, ese modelo pierde sentido. El nuevo KPI que propone el estudio es el Share of Voice (SoV): la frecuencia con la que una marca aparece mencionada o citada en las respuestas generadas por inteligencia artificial.

Uno de los términos clave del marketing en los próximos años: la citabilidad. Ya no alcanza con tener un buen posicionamiento orgánico; ahora una marca necesita que los modelos de IA la elijan como fuente. Eso puede darse de dos maneras: como fuente enlazada -la situación ideal, porque genera tráfico- o como marca simplemente mencionada dentro de la respuesta, sin link.

Los modelos no citan de la misma manera. ChatGPT tiende a apoyarse en medios periodísticos, organismos oficiales e instituciones. Google AI Overviews y Perplexity, en cambio, prefieren webs corporativas, comparadores y sitios especializados. Gemini se comporta de forma bastante similar a Google. Además, la estrategia varía según el rubro. En bancos, YouTube y Reddit ganan protagonismo como fuentes para Gemini y Google AI Overview. En seguros, predominan las webs de aseguradoras, la competencia y los sitios oficiales, mientras que ChatGPT vuelve a inclinarse por los medios. En educación, las IA recurren fuertemente a universidades, organismos públicos y comparadores, dejando en segundo plano a las webs corporativas. Y en servicios, Google favorece lo corporativo, ChatGPT se apoya en medios e instituciones, y Perplexity suma bastante contenido de redes sociales.

Esto obliga a repensar por completo la producción de contenido. La lógica de "escribir para conseguir tráfico" pasa a ser "escribir para que una IA pueda citarlo". En la práctica, eso significa producir contenidos muy estructurados, divididos en bloques pequeños y fáciles de reutilizar, con datos claros, información verificable y capacidad de responder preguntas específicas.

Otro cambio de fondo: los modelos construyen la reputación de una marca usando toda la información disponible en internet, no solo lo que publica en su propio sitio. Prensa, reviews, Reddit, YouTube, comparadores, rankings, influencers, redes sociales y sitios especializados pasan a tener un peso real en cómo una IA arma su respuesta.

El estudio propone dejar de mirar solo posiciones SEO, impresiones y CTR, e incorporar métricas como Share of Voice, frecuencia de citación, autoridad digital, tráfico proveniente de ChatGPT, Perplexity y Gemini, sentimiento de las menciones y conversión del tráfico generado por IA. Un dato particularmente relevante: ChatGPT cita medios periodísticos con más frecuencia que Google AI Overviews o Perplexity, sobre todo en sectores donde pesan la actualidad, el contexto y la credibilidad.