Conozca los nuevos KPI para rastrear y aumentar la visibilidad de la marca en los motores de búsqueda de IA y los resultados de LLM.
por Jennifer Brussow
En SEO, la visibilidad lo es todo. La presencia en los resultados orgánicos de los motores de búsqueda es el principal conducto entre la marca y el usuario.
Pero el simple hecho de aparecer en la búsqueda orgánica ya no es suficiente para respaldar la visibilidad de la marca. Los grandes modelos de lenguaje (LLM), como los utilizados en herramientas como ChatGPT, Gemini y los resúmenes de IA (AIO) que dominan las SERP de Google, han revolucionado las interacciones de los usuarios con las marcas. La visibilidad ahora requiere un enfoque más expansivo que se base en las estrategias tradicionales de SEO para garantizar la representación de la marca dentro de los resultados de la IA. Para ello, las marcas tienen que entender cómo funciona la IA generativa.
Los modelos de búsqueda generativos de IA forman una comprensión de conceptos basada en patrones: las relaciones estadísticas entre palabras, frases y temas en miles de millones de documentos. Además de los modelos base, al generar respuestas a las consultas, estos modelos recuperan fuentes adicionales y evalúan su relevancia, autoridad y consistencia para informar las respuestas sobre las marcas.
Para comprender su posicionamiento en este nuevo panorama, las marcas deben medir un nuevo conjunto de KPI: inclusión narrativa, frecuencia de citas y sentimiento.
Visibilidad de marca en la era de la IA
Antes de Internet, la visibilidad de la marca se lograba a través de la publicidad en medios basados en impresiones como la televisión, las vallas publicitarias y las revistas. Los resultados de la encuesta y las cifras de ventas proporcionaron datos amplios sobre la eficacia, pero el recorrido del cliente fue en gran medida opaco.
Con Internet, servicios como Google Search Console y Google Analytics permitieron la atribución detallada. Esto permitió a las marcas realizar un seguimiento de los recorridos de los clientes y las fuentes de conversión para cuantificar el rendimiento en línea a través de modelos de atribución como el último clic y la atribución lineal. En resumen, las marcas podían ver dónde se originaban los clientes, qué clientes convertían y dónde.
A medida que aumenta el uso de los canales de IA, volvemos a un estado de menor visibilidad de los viajes de los consumidores. Los datos fiables del tamaño del mercado (como el MSV) son limitados, los recorridos de los consumidores son menos rastreables y la atribución es menos directa. Los resultados de la IA generativa a menudo satisfacen directamente las consultas informativas de los usuarios, lo que reduce las tasas de clics (aunque pueden aumentar los CTR de las consultas transaccionales).
Echemos un vistazo a algunos otros datos que muestran cómo los LLM han cambiado el comportamiento de los usuarios:
- En abril de 2025, Google tenía una cuota del 86,7% del mercado de motores de búsqueda de Estados Unidos, con Bing en el 7,5%. Esto marca una caída bastante sostenida en el uso de Google, con un descenso del 2,3% en los últimos seis meses.
- Según Apple, las búsquedas de Safari han disminuido por primera vez en 22 años, probablemente debido al mayor uso de plataformas generativas.
A medida que características como los AIO desplazan los resultados orgánicos y los usuarios comienzan a recurrir a modelos generativos en lugar de motores de búsqueda en línea, las clasificaciones orgánicas importan menos. Los consumidores todavía tienen preguntas que necesitan respuestas, aunque están obteniendo esas respuestas a través de canales de IA. Las marcas siguen necesitando métricas de visibilidad e impacto, así como una estrategia para abordarlas.
KPIs para la búsqueda generativa: lo que realmente cuenta
Monitorear estas métricas puede ser un desafío sin datos de clics detallados o información sobre los algoritmos de recuperación de fuentes (cómo los modelos de IA clasifican y “eligen” las mejores fuentes). Es más, en algunos casos, las marcas pueden tener éxito en aparecer en el texto de los resultados de IA, pero no reciben una cita de enlace.
Para superar estos desafíos y medir la visibilidad en los resultados de IA generativa, algunas empresas han creado tecnología patentada para rastrear señales relevantes a escala. La piedra angular de estas señales es la inclusión narrativa: si una respuesta generada por IA a una consulta menciona o destaca su marca.
La métrica del siguiente nivel es la frecuencia de citas, que indica la frecuencia con la que los modelos de IA se vinculan directamente a su contenido. Otra métrica importante, la cuota generativa de voz, rastrea la frecuencia y el posicionamiento de una marca en los resultados generados por IA en relación con los competidores.
El tono o la percepción que se transmite cuando tu marca se incluye en las respuestas de la IA también es medible. Las métricas de sentimiento y encuadre indican qué tan bien se alinea la narrativa de tu marca con la intención de la consulta objetivo.
Construyendo autoridad que los LLM no pueden ignorar
Para aprovechar la rápida evolución de los LLM y medir el éxito de la conexión con los consumidores a través de motores generativos, las marcas deben alinear su estrategia con las formas en que los LLM sintetizan y presentan la información. La colaboración entre los departamentos de relaciones públicas, SEO, contenido y ciencia de datos es imprescindible para influir en la representación de la marca en los modelos generativos.
Las marcas deben priorizar la reputación proactiva y la gestión narrativa. En otras palabras, deben proporcionar las señales de contenido y contexto necesarias para que la información de su marca se represente con precisión en los resultados de IA. La inversión en autoridad temática y coherencia en todo el contenido digital es primordial para lograr una verdadera visibilidad en el panorama de los LLM y AIO.
Ignore la IA bajo su propio riesgo
Es importante recordar que el SEO tradicional sigue siendo una estrategia eficaz para llegar a los consumidores. Pero la representación en el espacio de conocimiento de LLM es un aspecto crucial y creciente de la visibilidad. Sin ella, tu marca quedará fuera de las conversaciones y perderás oportunidades de conectar con el usuario. En ausencia de su marca en los resultados de IA, los competidores definen la narrativa y su marca. Y si no se coloca contenido relevante, la información inexacta u obsoleta puede poblar los resultados de IA en lugar del valor real que proporciona su marca.
La definición misma de visibilidad de marca está evolucionando a medida que los canales de IA ganan cuota de mercado. La medición del impacto de la estrategia de marca también debe evolucionar.
Sobre el autor
Jennifer Brussow, Ph.D., es la vicepresidenta de ciencia de datos en Terakeet, donde dirige el departamento de ciencia de datos de Terakeet, apoyando el desarrollo y el avance de los modelos patentados de la organización y la hoja de ruta de productos. Jennifer tiene un doctorado en Investigación, Evaluación, Medición y Estadística de la Universidad de Kansas.
Fuente: https://www.cmswire.com/digital-marketing/the-new-rules-for-brand-visibility-in-generative-search/