Reputación de marca e inteligencia artificial en la nueva era de la búsqueda

De acuerdo con proyecciones ampliamente citadas por analistas del sector —entre ellos consultoras como Gartner—, para 2026 las experiencias de búsqueda basadas en IA generativa podrían desviar hasta una cuarta parte del tráfico orgánico que hoy reciben los sitios web desde buscadores tradicionales.

Al mismo tiempo, informes globales de firmas como McKinsey estiman que la IA generativa podría aportar entre 2,6 y 4,4 billones de dólares anuales a la economía mundial, cifras que dimensionan por qué las marcas están replanteando con urgencia su estrategia digital.

En este nuevo escenario, la pregunta ya no es si la IA influye en la decisión de compra, sino qué dice sobre una marca cuando un usuario pregunta. Y, más aún, si esa percepción puede ser gestionada.

La IA está cambiando el Momento Cero de la Verdad

Durante años, el llamado Momento Cero de la Verdad (ZMOT) fue dominado por motores de búsqueda tradicionales: el instante en que una persona investiga antes de comprar. Hoy, ese momento se está desplazando hacia entornos de IA generativa, donde el usuario espera respuestas inmediatas, claras y accionables.

“Esto es una alarma en sectores donde las ventas dependen del ZMOT”, explica Alejandra Gutiérrez, Head de Merkle en dentsu. “El ZMOT ya no ocurre solo en buscadores, sino dentro de asistentes y plataformas de IA, donde la respuesta no es una lista de enlaces, sino una recomendación directa”, complementa.

La transformación es profunda. Los sitios web, antes diseñados para atraer tráfico masivo, ahora deben evolucionar para cumplir tres funciones clave: ser fuente confiable, guiar la toma de decisiones y ofrecer experiencias personalizadas. La IA no premia el volumen, sino la claridad, la coherencia y la autoridad de la información.

Qué ocurre cuando un usuario pregunta algo a una IA sobre una marca

Cada consulta a una IA pasa por un modelo de lenguaje de gran escala (LLM), que descompone la pregunta en tokens, identifica patrones aprendidos durante su entrenamiento y los combina con información proveniente de bases vectoriales y fuentes públicas. El resultado es una respuesta sintetizada que el usuario suele asumir como confiable.

Aquí surge un punto crítico para las empresas: la IA construye una percepción de marca a partir de múltiples señales dispersas en el ecosistema digital. Contenidos desactualizados, mensajes contradictorios o ausencia de fuentes oficiales pueden traducirse en respuestas incompletas o imprecisas.

Gutiérrez señala que la personalización explica gran parte del éxito de la IA y precisa que “tres personas pueden hacer la misma pregunta en distintas plataformas y recibir respuestas diferentes, porque la IA interpreta el contexto, el historial y la intención de cada usuario”.

Para las marcas, esto implica competir no solo por palabras clave, sino por micro momentos específicos, donde la relevancia contextual es determinante.

Optimización para motores de IA y un nuevo control narrativo de marca

Frente a este panorama, algunas compañías están explorando cómo influir de manera legítima en lo que la IA dice de ellas, sin manipulación ni desinformación. En Colombia, Merkle ha desarrollado enfoques y herramientas orientadas a evaluar y mejorar esa percepción.

Uno de estos desarrollos es IAdvisor, un informe que analiza cómo una marca aparece en resultados generados por IA y mide su nivel de optimización para motores de IA. El diagnóstico se basa en cinco factores: reconocimiento de marca, posición en el mercado, calidad de presencia, sentimiento de marca y participación de voz.

El proceso continúa con una revisión técnica del sitio web —su legibilidad para la IA, fuentes de tráfico y alineación con las intenciones de conversión— y culmina en una optimización orientada a transformar el conocimiento de la marca en un agente de inteligencia artificial, y éste puede responder en tiempo real, apoyarse en fuentes oficiales y detectar vacíos de información para ampliar y mejorar los contenidos.

Según especialistas del sector, estructurar información clara, consistente y profunda permite que los LLM la consulten, la resuman y la recomienden con mayor precisión. El beneficio es doble: mayor visibilidad y mejor control narrativo en un entorno donde las respuestas influyen directamente en decisiones de compra.

En este contexto, la IA no elimina la necesidad de los sitios web, pero sí redefine su rol. Las marcas que entiendan esta transición dejarán de competir solo por clics y comenzarán a competir por credibilidad algorítmica, un activo clave en la economía digital que se consolida.

¿Su marca ya sabe qué dicen las inteligencias artificiales cuando alguien pregunta por ella? Analice, estructure y fortalezca su presencia antes de que otros definan su historia digital. Comparta y anime esta nueva realidad. #MarcasEIA #EstrategiaDigital