Artefact Europa del Norte asistió a la Semrush en primer plano Evento celebrado en Londres, en el que los líderes del sector analizaron el gran cambio que está transformando actualmente el marketing digital: la evolución desde el modelo tradicional Optimización para motores de búsqueda (SEO) a La visibilidad de la marca en un mundo agencial (B2A). A medida que los motores de respuestas basados en IA y los asistentes conversacionales de IA intervienen cada vez más en el proceso de búsqueda de los usuarios, el crecimiento a largo plazo de una marca requiere adaptar las estrategias técnicas, de contenido y externas para obtener buenos resultados en los motores de respuestas emergentes. Le presentaremos las principales conclusiones de las sesiones a las que hemos asistido.

1. El mandato de confianza: cómo lograr visibilidad, el descubrimiento mediante IA y el apoyo de la dirección en la era de los motores de respuestas

Optimización de motores de respuestas (AEO) supone un cambio fundamental, pasando de la búsqueda tradicional al descubrimiento de marcas en la parte superior del embudo de conversión, donde los motores de IA actúan como vallas publicitarias digitales que generan sesiones de usuario más prolongadas, con múltiples interacciones, y una mayor intención de conversión. Para garantizar una indexación fiable por parte de los rastreadores, las marcas deben mantener unos estándares técnicos rigurosos mediante el prerenderizado de JavaScript, la actualización periódica de los mapas del sitio, la implementación de el marcado Schema, la reducción de la profundidad de clics y la auditoría de los archivos de registro para detectar intentos de rastreo. Las estrategias de contenido deben ofrecer respuestas concisas y directas a las preguntas frecuentes de los compradores en las primeras 40 a 60 palabras, al tiempo que abordan de forma transparente las comparaciones con la competencia y las limitaciones del producto. Además, dado que las afirmaciones en el sitio web requieren validación externa, las empresas deben forjar autoridad fuera del sitio web fomentando un ‘coro digital’ a través de foros sociales, actividades de relaciones públicas y avales de expertos externos. Por último, para lograr una mejor colaboración entre departamentos es necesario crear un Centro de Excelencia que se encargue de hacer cumplir las normas de publicación y de supervisar métricas como las tasas de mención o cita, el aumento del volumen de búsquedas relacionadas con la marca y el rendimiento combinado de la inversión publicitaria.

2. El futuro de la web y el comercio basados en agentes

Adobe está redefiniendo la visibilidad de las marcas y la gestión del contenido para la web «agente», garantizando que las marcas puedan ser encontradas, citadas y recomendadas en todas las plataformas de IA conversacional y en las búsquedas con modelos de lenguaje grande (LLM). Tomando como caso práctico el aeropuerto de Heathrow, la presentación muestra cómo las marcas pueden implementar aplicaciones interactivas de modelos de lenguaje a gran escala (LLM) directamente en interfaces conversacionales como ChatGPT, lo que permite a los viajeros realizar acciones en tiempo real, como reservar el acceso rápido al control de seguridad, sin salir de la interfaz de chat.

Más allá del descubrimiento conversacional, el sistema de gestión de contenidos basado en agentes de Adobe realiza un seguimiento de los indicadores clave de rendimiento (KPI) de búsqueda con IA, como las puntuaciones de visibilidad, las citas y las menciones, al tiempo que utiliza la IA para crear páginas web que se adaptan a los clientes, ajustando automáticamente el contenido a las intenciones específicas de estos y respetando al mismo tiempo una estricta normativa de marca.

3. El replanteamiento empresarial: lo que los responsables de marketing están cambiando en estos momentos

A medida que los responsables de marketing reflexionan sobre el panorama cambiante del marketing empresarial, resulta evidente que estamos viviendo un cambio fundamental: estamos pasando de la optimización tradicional para motores de búsqueda a la visibilidad de la marca en un mundo «agente» (B2A). Porque hasta 85% de contenido citado por la IA Dado que el contenido se genera fuera de nuestros sitios web —en páginas de reseñas, redes sociales y plataformas de terceros, más allá de nuestros propios sitios web—, las marcas ya no pueden limitarse únicamente a optimizar sus propias páginas web.

En cambio, la prioridad es establecer una diferenciación clara de la marca y generar data original y verificable, de modo que las organizaciones sean seleccionadas de forma sistemática tanto por los consumidores humanos como por los agentes de IA. En última instancia, triunfar en esta nueva era no es simplemente una cuestión de campaña de marketing; requiere una transformación empresarial total que derribe las barreras entre los equipos de alta dirección de marketing, tecnología y finanzas para construir un modelo operativo dinámico y data-driven.

4. La brecha de transformación: cómo lograr que los cambios en el ámbito del marketing se consoliden a escala mundial

Para superar con éxito la brecha de transformación y lograr que los cambios en el marketing global se consoliden, las organizaciones deben cambiar su enfoque, pasando de lo que la tecnología puede hacer a cómo los equipos multifuncionales trabajan conjuntamente. Para lograr un impacto escalable, es necesario romper los silos ejecutivos y forjar alianzas activas entre los responsables de marketing, TI, finanzas y producto a través de una ‘Fase Cero’ colaborativa, en la que los equipos elaboren conjuntamente marcos de análisis de problemas, reconozcan las carencias de capacidades y compartan la responsabilidad.

Para poner en práctica la IA de manera eficaz, es fundamental establecer principios rectores centrados en las personas, situar a los empleados en el centro de la toma de decisiones, rediseñar los flujos de trabajo en lugar de limitarse a superponer herramientas, reservar el criterio humano para las decisiones de alto riesgo, valorar el valor empresarial por encima de la mera actividad y avanzar juntos como organización. Al fomentar la seguridad psicológica para abordar las preocupaciones de la plantilla y clasificar sistemáticamente las iniciativas en función del riesgo y el grado de preparación, las empresas globales pueden transformar la complejidad operativa en valor tangible, incluyendo hasta Reducciones del coste total de propiedad del modelo 75% En la gestión de data, 34%: plazos de entrega más rápidos en las tareas entre bastidores, y 80%: ahorro de tiempo en la producción de contenidos.

5. Cuando desaparecen los clics: ¿Cómo se genera demanda sin tráfico en la página web?

A medida que el tráfico de búsqueda orgánica hacia los sitios web disminuye a pesar del aumento de los volúmenes de búsqueda, los resúmenes generados por IA sin necesidad de clics y los asistentes conversacionales satisfacen directamente la intención del usuario en las páginas de búsqueda. Aunque el tráfico procedente de plataformas de IA como ChatGPT aún no puede compensar por completo las pérdidas en el volumen total de búsqueda orgánica, los visitantes que llegan a través de canales de IA muestran una intención de compra y unas tasas de conversión significativamente más altas, ya que llegan al sitio web con la información necesaria.

Es fundamental destacar que el algoritmo de ChatGPT experimentó un cambio significativo el 9 de agosto, al dejar de basarse en contenidos generados por los usuarios (como Reddit y los foros de comunidades) para dar prioridad a los sitios web corporativos y de proveedores de referencia como principales fuentes citadas. Para generar demanda cuando desaparece el tráfico del sitio web, las estrategias de marketing deben pasar del SEO tradicional basado en palabras clave de la parte superior del embudo a la construcción de la autoridad de la marca, a la consecución de las tres primeras posiciones en los listados de categorías de terceros y a la publicación de contenido data único y estructurado que los motores de IA citen de forma fiable a la hora de orientar las decisiones de compra.

6. De la visibilidad de la IA a la acción empresarial: cómo las marcas corporativas miden, diagnostican y triunfan

En el análisis de la visibilidad de la IA en las empresas, para tener éxito en las búsquedas modernas es necesario ir más allá de una perspectiva aislada centrada en el sitio web y reconocer que no existe un único motor de búsqueda basado en IA. Cada modelo de lenguaje a gran escala (LLM) funciona con comportamientos de citación, fuentes y datos demográficos audience distintos, lo que significa que las decisiones de compra de los consumidores se forjan ahora en una fase mucho más temprana del proceso de compra, a través de una compleja red de relaciones públicas, la cobertura informativa, los sitios web de reseñas de terceros y sesiones de investigación en LLM exhaustivas e interactivas, mucho antes de que un usuario llegue siquiera al sitio web de una empresa.

Visibilidad de la IA y el recorrido de decisión del consumidor multicanal: captar a estos compradores con un alto nivel de formación y una elevada tasa de conversión requiere un marco multicanal coordinado. En lugar de intentar abarcar todas las plataformas simultáneamente, las marcas deben fomentar una mejor colaboración entre los departamentos de relaciones públicas, SEO y redes sociales, aplicar una rigurosa gestión de contenidos eliminando la información obsoleta o inexacta de los dominios propios, y optimizar sistemáticamente las fuentes de autoridad clave que generan menciones en su categoría y región específicas.

7. Señales de confianza en la era de la IA: ¿Qué sigue siendo importante cuando los modelos actúan como intermediarios en el descubrimiento?

A la hora de asesorar a las marcas sobre la calidad de la búsqueda y el rendimiento algorítmico, el establecimiento de una confianza genuina —que constituye el núcleo del marco E-E-A-T de Google (Experiencia, Experto, Autoridad y Fiabilidad)— sigue siendo el factor más importante para mantener la visibilidad tanto en la búsqueda orgánica tradicional como en las modernas plataformas de búsqueda basadas en IA. Un buen SEO es, en esencia, una buena optimización para motores generativos (GEO). Dado que los modelos de lenguaje a gran escala (LLM), como ChatGPT y Google AI Overviews, se basan directamente en la indexación web y en la fundamentación de las búsquedas para recuperar información actualizada, los sitios web sancionados por tácticas manipuladoras —como el abuso a gran escala de contenido generado por IA, páginas puente, contenido de usuario sin moderar o listas engañosas con fines autopromocionales, sufren inevitablemente graves caídas en las citas y recomendaciones de la IA.

A medida que evolucionan los sistemas de búsqueda basados en IA, sus mecanismos de recuperación se basan cada vez más en procesos de ‘expansión de consultas’ que favorecen a entidades reconocidas y de referencia, establecidas en el entrenamiento data y en fuentes oficiales de las marcas, frente al contenido genérico hiperoptimizado. Para mantener la autoridad en materia de búsqueda a largo plazo en este contexto, las organizaciones deben dar prioridad a la experiencia humana, la verificación rigurosa y manual de los datos, la transparencia de la marca y la investigación original frente a los atajos automatizados.