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¿Qué ocurre cuando un consumidor deja de comparar marcas por su cuenta y pide a una inteligencia artificial que lo haga por él? La respuesta puede cambiar las reglas del marketing. La irrupción de los chatbots y los modelos de lenguaje (LLM) añade una nueva capa. Ahora, a la batalla por captar la atención se suma así otra: conseguir que la IA comprenda una marca, encuentre razones para confiar en ella y la considere una opción relevante.
La inteligencia artificial no solo ayuda a las personas a encontrar información, sino que también la interpreta, compara alternativas -a menudo, considerando factores que escapan del control de los equipos de marketing– y, a menudo, repercuten en las elecciones de los consumidores. Es un hecho: el 44% de los españoles de entre 18 y 65 años utilizó inteligencia artificial en su última compra y el 94,5% de los usuarios que consultan a la IA admite que sus recomendaciones condicionan su decisión final.
Este es el punto de partida de La era del cerebro dual: por qué las marcas deben influir en la IA que nos influye -un informe de LLYC elaborado por sus equipos de Marketing Solutions y Strategy & AI en colaboración con Appinio- que analiza cómo las compañías e instituciones marcas tienen un reto mayúsculo: conquistar tanto a las personas como a los modelos mediados por IA. Pero el dossier no se limita a señalar esta realidad, sino que también también compila consejos para ganar relevancia en estos entornos.
Marketing dual: el santo grial de las marcas en la era de la IA
LLYC aborda el concepto de marketing dual: las marcas deben trabajar su presencia en los modelos de lenguaje, pero sin perder de vista a las personas que los utilizan para informarse y decidir, en última instancia. Hay una realidad que tener en cuenta, y es que ganar visibilidad en los LLM ya no depende únicamente de lo que una compañía cuenta sobre sí misma, sino también de lo que otras fuentes dicen de ella.
Porque, en este periodo donde la intermediación de la IA está a la orden del día, no basta con definir y comunicar la identidad de una marca. Los modelos de lenguaje también deglutan información (y opiniones) procedente de otras páginas web, reseñas de usuarios y redes sociales, y contrastan los mensajes corporativos con las evidencias disponibles. Por eso, la reputación digital y la credibilidad que una empresa construye más allá de sus propios canales resultan fundamentales para influir en las respuestas de la IA. Pero vamos manos a la obra con consejos concretos.
Cómo las marcas pueden (y deben) mejorar su visibilidad en los LLM
El informe de LLYC reúne pautas para entender cómo funcionan estos sistemas, así como recomendaciones concretas para mejorar la presencia de las marcas en los modelos de lenguaje. Las cuatro factores clave que los modelos de lenguaje (LLM) premian más a la hora de presentar el nombre de una compañía (y dejarla en buen lugar) en sus respuestas son:
Claridad
La sencillez en el lenguaje permite al modelo no solo digerir mejor la información, sino también explicarla. La IA necesita entender de forma sencilla a qué se dedica una marca, qué producto vende o qué servicio proporciona, así como en qué tipo de problema o necesidad resuelve y en qué se diferencia de otras compañías de la misma categoría, ya que las propuestas excesivamente genéricas son difíciles de defender tanto ante una persona como ante un sistema al que se le ha solicitado la comparación de alternativas.
La concisión y la precisión son fundamentales. Si el mensaje es confuso, los modelos ignoran la propuesta o la presentan con advertencias, lo que puede dañar seriamente la credibilidad de cara al usuario.
Relevancia de los contenidos: aportar valor
No hay que volverse locos: no se trata de publicar desenfrenadamente, sino de elegir las batallas y curar muy bien los contenidos. Es decir, hay que ofrecer información útil que responda a las preguntas y necesidades reales de cada público.
Para ganar presencia en los modelos de lenguaje, las marcas deben crear contenidos que ayuden a resolver dudas y tomar decisiones, tanto de clientes, como de candidatos, inversores o ciudadanos. La clave está en aportar respuestas claras, concretas y relevantes para las cuestiones que estas personas plantean a la IA.
Consejo concreto: generar el contenido imaginando distintas preguntas que el usuario podría hacer según variables como diferentes tipos de personas o contextos. Es conveniente plantearse las siguientes cuestiones:
- ¿Quién formula la consulta?: Comprador, candidato, periodista, inversor, ciudadano… ¿Cómo es? Aficionado a una materia, con mayor o menor conocimiento en el tema, etc.
- ¿Qué intenta decidir? Elegir proveedor, comparar marcas, solicitar empleo, invertir, confiar…
- ¿Cuándo y por qué pregunta? Guiarse para obtener relevancia competitiva en los momentos de decisión.
- ¿Desde qué lugar cultural, geográfico o regulatorio consulta? España, Latinoamérica, mercado local, mercado internacional.
- ¿Qué considera una buena respuesta? Precio, calidad, innovación, reputación, sostenibilidad, proximidad, experiencia.
Validación externa: la reputación no suele proceder de los canales propios
Más del 93% de las citas de la IA proceden de fuentes ajenas a la compañía, según datos de LLYC. En los LLM, la autoridad de una marca está construida a través de fuentes externas. La IA no suele basarse tanto en lo que dice una marca de sí misma, sino que contrasta con cautela en medios de comunicación, opiniones de clientes e informes independientes, aunque también tiene en cuenta notas de prensa y comunicados corporativos.
Además, la influencia se concentra en un número reducido de fuentes: en todos los casos analizados por LLYC, diez dominios reúnen al menos un tercio de las citas y, en algunos, incluso la mitad. Por tanto, el desafío no es estar presente en todas partes, sino identificar qué fuentes tienen autoridad en cada ámbito y pueden reforzar la credibilidad de la marca ante la IA (por ejemplo, instituciones, organismos oficiales y medios especializados).
Coherencia: un relato sin contradicciones
La coincidencia entre lo que una marca dice de sí misma y lo que se cuenta sobre ella en internet es otro de los factores que condicionan su presencia en los modelos de lenguaje. Si una compañía proclama sus bondades, pero las reseñas o las informaciones disponibles lo contradicen, la IA detecta la incongruencia y degrada la visibilidad.
Por eso, no basta con construir un discurso corporativo convincente, también es necesario que exista una correspondencia entre ese relato y la experiencia real de los clientes. Cuanto más coherente sea esa imagen, más fácil será que la IA ofrezca una representación fiel de la marca.
Gobernanza: salir bien parados en la IA es tarea de toda la plantilla
El posicionamiento en la IA, pese a lo que podría parecer, no depende en exclusiva del equipo de SEO o del departamento de Marketing. Como ya se ha expuesto, los modelos de lenguaje pueden recurrir a noticias, opiniones en redes sociales, ofertas de empleo o informes financieros para construir una imagen de la compañía. En consecuencia, la estrategia debe implicar también a áreas como Comunicación, Recursos Humanos y Negocio, entre otras. El objetivo es coordinar los mensajes y la información que genera cada departamento para evitar contradicciones. En definitiva, se trata de armar un relato unificado y creíble.
Por ello, el informe de LLYC aconseja a los comités directivos y directores de comunicación implementar una gobernanza transversal basada en tres pilares (muy vinculados a las cuatro claves expuestas en el apartado anterior):
- Comprensión: Asegurar una propuesta de valor, narrativa y arquitectura de marca sin ambigüedades ni contradicciones para que la IA la procese con precisión.
- Autoridad: Respaldar los relatos corporativos con evidencias de terceros independientes (medios, informes, expertos) que la IA pueda contrastar.
- Coordinación entre los departamentos de Marketing, Comunicación, RRHH, Asuntos Públicos y Negocio para garantizar que el ecosistema digital transmita una historia unificada sin brechas reputacionales.
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