La expansión de herramientas como ChatGPT, Gemini, Claude o Perplexity está modificando la manera en la que los consumidores buscan información sobre las marcas. Frente al modelo tradicional basado en rankings y enlaces, los usuarios recurren cada vez más a conversaciones con asistentes de inteligencia artificial para explorar categorías, comparar alternativas, identificar proveedores o valorar diferentes atributos.

Este cambio y sus implicaciones para la comunicación y la reputación han centrado un webinar organizado por Apple Tree sobre Agentic Relations, en el que Jacobo Zelada, partner y chief innovation officer de la agencia, analizó cómo las respuestas generadas por los grandes modelos de lenguaje (LLM) están alterando la forma en la que las marcas son descubiertas, comparadas, recomendadas e interpretadas.

“Estamos pasando de una lógica de clasificación a una lógica conversacional. La cuestión ya no es únicamente en qué posición apareces, sino cómo te interpreta la inteligencia artificial cuando un usuario pregunta por tu categoría, por una necesidad concreta o por una alternativa frente a la competencia”, explicó Zelada.

De posicionarse en buscadores a ser relevante para la IA

Ante este escenario, Apple Tree sostiene que la visibilidad de una marca en los entornos de IA no depende de un contenido concreto ni de una actuación aislada. Requiere construir una arquitectura de información coherente, actualizada y verificable que combine presencia técnica, narrativa de marca, contenidos propios, cobertura en medios, voces expertas, reseñas y conversaciones de los usuarios.

La agencia identifica tres variables especialmente relevantes para ganar visibilidad en los LLM: la actualidad de la información, la estructura técnica y semántica de los activos digitales y la autoridad de las fuentes que respaldan a una marca. Esto implica, entre otras cuestiones, que los contenidos puedan ser correctamente interpretados por los sistemas de IA y que la información sea consistente en webs, perfiles, artículos, materiales corporativos y canales externos.

Para abordar este nuevo entorno, Apple Tree ha desarrollado su metodología Agentic Relations, que comienza definiendo los atributos, audiencias, mercados y competidores relevantes de una marca para, posteriormente, construir un mapa de las preguntas que pueden realizar los usuarios.

A partir de ahí, realiza investigaciones con conjuntos estables de prompts en diferentes motores de IA y analiza indicadores como el share of voice, la frecuencia y posición de las menciones, el sentimiento, los atributos asociados, las fuentes citadas y la evolución frente a los competidores. El proceso desemboca en planes de actuación a 90 y 180 días y en una medición periódica de los resultados.

La propuesta integra ámbitos ya existentes como SEO, GEO, relaciones públicas digitales, reputación, contenidos y datos. “Es una capa estratégica sobre lo que las organizaciones ya hacen para que su autoridad sea también reconocible en un entorno conversacional”, señaló Zelada.

Un nuevo espacio para la reputación y el negocio

El cambio resulta especialmente relevante porque, según el planteamiento expuesto en el webinar, una única conversación con un asistente de IA puede abarcar diferentes momentos del recorrido del consumidor: desde el descubrimiento y la inspiración hasta la consideración, la comparación, la recomendación y la conversión. Los LLM se convierten así en un nuevo espacio con implicaciones tanto reputacionales como comerciales para las compañías.

Apple Tree considera que el objetivo no debe ser tratar de controlar una respuesta concreta de una herramienta de IA, sino generar un conjunto sólido de referencias y señales capaz de mantener su consistencia a medida que evolucionan los modelos. Por ello, propone realizar revisiones periódicas, al menos trimestrales, que permitan diferenciar las variaciones puntuales de los cambios sostenidos en la percepción de una marca.