Midiendo la visibilidad de marca en LLMs. El comienzo de un nuevo SEO.

AI Rank es un software y una metodología propietaria que hemos desarrollado desde Good Rebels para medir la presencia de las marcas en buscadores de IA generativa... Nos lo quitan de las manos.

jun 15, 2025

En noviembre 2024, le pedimos a Ugo Smith, Director del área de Performance (SEM y SEO) en Good Rebels, que ha liderado en los último años varios estudios sobre Google AI Overview y ha coordinado un desarrollo tecnológico interno en la casa para medir la visibilidad de las marcas en los LLMs, que hemos bautizado AI Rank, que nos contara su punto de vista sobre el tsunami que se acercaba en la búsqueda online. Los signos en noviembre de ese cambio eran ya evidentes, y pronosticábamos que el proceso se podría acelerar en los meses siguientes. Pasados seis meses, las señales son múltiples. El cambio ya está aquí.

Cuando heavy users, programadores y techies declaran que [ChatGPT y Perplexity] se han convertido en sus buscadores de cabecera, los viejos del lugar no podemos evitar recordar cuando Google destronó “gradually, then suddenly” a jugadores como Yahoo y otros directorios a finales de los noventa. Por otro lado, el crecimiento de usuarios de ChatGPT es explosivo y la funcionalidad de búsqueda en la web que OpenAI ha añadido hace unas semanas no hará más que acelerar el cambio.

El cambio es tan brusco que Google ya no ha podido retrasar más la introducción a nivel masivo de AI Overview y AI Mode. Ante el incremento explosivo de los usuarios de ChatGPT (casi se han triplicado en estos seis meses para alcanzar los mil millones en mayo) la expectativa es alta para entender si Google es capaz de aguantar el tirón.

En las últimas semanas, hemos participado en varios procesos comerciales para ayudar a empresas (incluyendo alguna del IBEX 35) a entender esta nueva disciplina, señal inevitable de que esto está llegando para quedarse. El artículo de Ugo Smith arroja luz sobre nuestra herramienta y la metodología que llevamos probando ya más de dos años para preparar a nuestros clientes ante el cambio que ya ha llegado. Vamos a ello.

AI Rank de Good Rebels. Midiendo la visibilidad de marca en LLMs.

Ugo Smith,
Head of Performance
Good Rebels

En el vertiginoso mundo del marketing digital, la única constante es el cambio. Sin embargo, pocos fenómenos han irrumpido con la fuerza transformadora de los Modelos de Lenguaje Grande / Large Language Models (LLMs). Estamos ante un cambio de paradigma que no solo redefine la búsqueda de información, sino que obliga a las marcas a reescribir las reglas de su visibilidad.

El desafío del zero click: cuando el agente de IA toma el control.

La dinámica tradicional del embudo de marketing está patas arriba. Los compradores, cada vez más, se apoyan en herramientas de inteligencia artificial para recomendar, comparar e investigar productos. Esto nos lleva a presenciar cada vez más viajes "cero clics".

Bain ponía hace unas semanas números a esta tendencia. Los LLMs van comiendo terreno a los buscadores tradicionales: el 68% de sus usuarios los utiliza para investigar y resumir información, el 48% para leer noticias y el 42% para recomendaciones de compra. Es más, el 80% se queda con el resumen que genera la IA el 40% de las veces que busca algo. Teniendo en cuenta que ChatGPT podría estar ya superando los 800 millones de usuarios, esto son muchos clics que desaparecen.

¿Qué significa esto? Que el proceso de descubrimiento a decisión se comprime. La IA actúa como un agente intermediario, entregando respuestas directas y resúmenes que reducen drásticamente las oportunidades para que las marcas influyan, se diferencien o simplemente aparezcan durante el proceso de compra.

Las visitas a sitios web desde los motores de búsqueda tradicionales disminuyen, mientras que el tráfico de referencia de la IA empieza a crecer, pero con una visibilidad limitada para los profesionales del marketing. Y, lo que es crucial, menos oportunidades de captar datos de clientes potenciales.

De la SERP al AI Overview: un nuevo terreno de juego.

Google, con su AI Overview (antes SGE), es el mejor ejemplo de esta transformación. Las respuestas generadas por IA son ahora el primer punto de contacto para un porcentaje significativo de usuarios. Esto no es un mero ajuste; es una reconfiguración de la página de resultados de búsqueda (SERP). La dinámica del tradicional funnel de compra se ha comprimido. La IA entrega un resumen inmediato, y el usuario decide sin abandonar la página. Resultado: menos visitas, menos cookies, menos margen para influir.

Para mostrarse ante el usuario, ya no basta con estar entre los "diez enlaces azules"; ahora hay que figurar en las respuestas generadas por IA, en los snippets destacados y en los resultados locales. Hemos comprobado que las marcas con un buen posicionamiento orgánico en Google suelen aparecer con más frecuencia en las respuestas de los LLMs.

Ahora bien, estos modelos se alimentan de datasets que se actualizan solo de forma esporádica, de modo que su “memoria” es maleable. Tampoco existe un panel que informe a las marcas cuántas veces se las menciona ni en qué posición; lo único que señalan es si la búsqueda incluye un bloque generativo. ¿Y qué pasa con los usuarios que arrancan su consulta fuera de Google? Ahí la visibilidad es todavía más opaca.

Todo esto desconcierta a las marcas. Sus KPIs o indicadores tradicionales para medir la visibilidad ya no sirven en este nuevo escenario. Y aquí es donde entra en juego AI Rank, nuestra plataforma propia para auditar la huella de cualquier marca en los LLMs.

AI Rank: cómo medimos lo que (hasta ahora) nadie medía.

AI Rank captura, organiza y analiza miles de respuestas en los principales modelos (ChatGPT-4o, Gemini, Perplexity, Claude y el propio AI Overview) para responder a cinco preguntas estratégicas:

Ocurrencia: ¿cuántas veces aparece mi marca mencionada?
Frecuencia: ¿con qué frecuencia frente a mi competencia?
Posición: ¿en qué punto del texto menciona la IA mi marca?
Sentimiento: ¿con qué tono habla de ella?
Fuentes: ¿qué URLs cita la IA para hablar de mi marca?

Todo ello se procesa en un ciclo diario, semanal o mensual: definición de prompts, consultas batch que hacemos en masa, y almacenamiento del histórico visualizado en un panel, listo para filtrar por LLM, territorio o competidor.

La información se visualiza y controla a través de una interfaz que permite configurar alertas cuando cae la cuota de voz o irrumpe un nuevo player.

Dos ejemplos de lo que ya estamos viendo con AI Rank:

Una empresa del sector de automoción descubrió que portales com carwow.es y autobild.es disparaban su visibilidad SUV, mientras que “coches pequeños” estaba dominado por competidores. Acción: partnership de contenidos + actualización de fichas de producto.
Una empresa de electrodomésticos detectó que un 37% de las menciones correspondían a modelos de TV desfasados, lastrando su percepción de innovación. Acción: refresh masivo de notas de prensa y fichas técnicas de modelos obsoletos en medios clave.

Claves para la supervivencia de marca en la era de los LLMs.

Para seguir siendo relevantes en esta era que estará cada vez más definida por el protagonismo de los LLMs, los profesionales del marketing deben adaptarse rápidamente. Esto implica una estrategia multifacética:

Optimización para LLMs: no se trata solo de SEO tradicional. El contenido debe ser diseñado para ser "digerible" y citable por los LLMs. Esto significa claridad, autoridad y relevancia en cada pieza de información que generamos.
Visibilidad en el ecosistema AI: ¿cómo logramos que nuestra marca no solo sea visible, sino que sea recomendada por la IA? Esto pasa por entender los algoritmos, pero también por una estrategia de contenido que genere confianza y autoridad en nichos específicos. La medición es crucial aquí: no podemos quedarnos con las métricas tradicionales de tráfico si el cero clic es la nueva normalidad.
Inversión en nuevas métricas de rendimiento: necesitamos KPIs que midan la visibilidad cualitativa en LLMs: ocurrencia, frecuencia, posición media de mención, sentimiento asociado a la marca, y las fuentes citadas. Saber si la IA “nos quiere" o “nos ignora" es el nuevo Santo Grial.
Repensar la estrategia digital: debemos pivotar hacia un futuro donde el agente de IA, y no el comprador, tiene el control del viaje. Esto implica:
- Priorizar el branded content y link building: influir en las respuestas de los LLMs pasa por construir una huella digital robusta, donde seamos una fuente confiable y citada en medios relevantes.
- No olvidar el video: aunque los LLMs son textuales, el video sigue siendo un formato potente, especialmente para búsquedas transaccionales y comerciales.
- Metodología y análisis continuo: en Good Rebels, aplicamos un ciclo constante de análisis de situación, selección de competidores, generación de prompts estratégicos y visualización de datos para entender y actuar sobre la visibilidad en LLMs.

La irrupción de los LLMs no es una tormenta pasajera: es el nuevo clima al que debemos habituarnos. Con AIRank convertimos la incertidumbre en métricas y las métricas en decisiones. Las marcas que midan y ajusten su presencia en estos entornos serán las que conquisten el top-of-mind del usuario… aunque el usuario deje de hacer clic.

Para seguir siendo relevantes, debemos adaptarnos, experimentar y, sobre todo, atrevernos a repensar nuestra estrategia digital en torno a este nuevo agente de cambio.

Y si queréis que os presentemos el estudio y la herramienta, no tenéis más que contactarme por LinkedIn.

Ugo Smith
Head of Performance
Good Rebels

El próximo domingo, volvemos a tu buzón.

Fernando.

Durante tres días, Foro IA ha estado en Málaga participando en DES, con una misión clara: compartir nuestra visión acerca de cómo la IA generativa ya está transformando el marketing, la comunicación y la experiencia de cliente. Gracias a José María Palomares (VP del Foro IA), así como a Cristina Aranda Gutiérrez, Jorge Álvarez-Naveiro, Rosa Aldana Guarnido y Federico Lopez Esquibel por representar tan bien la diversidad y compromiso de nuestra comunidad.

Actualidad.

La creciente tensión transatlántica, junto con el deseo de empresas y gobiernos europeos de reducir su dependencia de los gigantes tecnológicos estadounidenses, se está trasladando a un auge en la demanda de las herramientas y servicios de Mistral, según su CEO, Arthur Mensch. La compañía va camino de superar los 100 millones de dólares en ingresos anuales, y planea construir un centro de datos al sur de París. También ha presentado Magistral, un modelo razonador open source, y Mistral Compute, infraestructura para entrenar y dar soporte a modelos IA corporativos. WSJ
Dos de los principales estudios de Hollywood, Disney y Universal, han demandado a Midjourney por infrigir derechos de propiedad. Denuncian que se ha apropiado de forma indebida de décadas de trabajo creativo, innovación y financiación. ADWEEK
Llevaba yo tiempo echando de menos el nuevo Alexa+ (que tras anunciarse en marzo, tras casi dos años de espera, no se ha vuelto a saber). El despliegue está siendo lentísimo, pero ya hay un millón de usuarios y Amazon asegura que estará disponible para todos este verano (gratis para suscriptores de Prime). Parece que “funciona”, pero también parece que hay muchas funcionalidades anunciadas que aún no están disponibles y que la integración con herramientas de terceros está siendo una pesadilla para Amazon. THE VERGE

Reflexiones.

Esta semana McKinsey ha presentado su informe sobre IA “agéntica” (¿durante cuánto tiempo seguiremos usando comillas para utilizar esta palabreja en español?). Cuando McKinsey escribe un informe como este, muchos somos los que debemos leer, porque su influencia es enorme en nuestros superiores o nuestros clientes. Aunque debamos mantener el grano de sal en la mano. Según este nuevo informe, el futuro del trabajo es "agéntico", la clave está en una colaboración fluida entre IT, negocio y RRHH para entrenar y gestionar a los "colegas digitales". La colaboración entre humanos y agentes IA se perfila como una supervisión humana sobre agentes que ejecutarán flujos de trabajo completos. Los humanos estableceremos las pautas iniciales, e intervendremos y refinaremos el trabajo de la IA. Trataremos a los agentes casi como empleados: con estructuras de costos definidas, objetivos claros, gestión de rendimiento con métricas de eficiencia y precisión, y una gobernanza sólida que incluya ética y seguridad. MCKINSEY
Sam Altman asegura en The Gentle Singularity que la superinteligencia artificial está a la vuelta de la esquina, pero vendrá con una integración suave, no el apocalipsis que algunos temen. Aunque reconoce que se destruirá empleo por el camino, insiste en las principales ventajas de la IA (aumento de la productividad y avances científicos) y está convencido de que no podemos ni imaginar cómo viviremos en 2035.
Cuando estaba documentándome para participar en la cumbre europea de AESGP, la asociación europea de la industria del autocuidado (medicamentos sin prescripción médica), me encontré con un artículo bastante completo que para mí fue esclarecedor de lo que se nos viene encima: el uso de chatbots en salud mental y desórdenes alimenticios. Y lo que está por llegar. VOGUE
Tendemos a antropomizar la IA y muchos piensan que cuando hablan con ChatGPT están hablando "con alguien". Joanne Jang, Directora de Producto en Open AI, explica cómo trabajan en la conciencia percibida (opuesta a la conciencia ontológica) de los modelos: su objetivo es que ChatGPT sea cálido y útil sin fingir una vida interior, evitando así dependencias poco saludables. LINK

Research.

Apple presentó un paper que ha generado mucho revuelo: The Illusion of Thinking: Understanding the Strengths and Limitations of Reasoning Models via the Lens of Problem Complexity. Viene a decir que los modelos razonadores cumplen solucionando problemas de complejidad baja-media, pero tiran la toalla (dejan de utilizar recursos para buscar una solución, y colapsan) si el problema se complica. Gary Marcus explica que esto sucede porque las redes neuronales tienden a fallar cuando se las saca de su zona de confort (se les expone fuera de los datos con que han sido entrenadas). Ethan Mollick se enfrenta sutilmente a Marcus y cree que las conclusiones del paper están siendo exageradas, como una excusa para “no tener que ocuparse de lo que la IA puede hacer hoy y de lo que podría hacer en el futuro”. Steven Sinofsky nos recuerda por su parte, que “antropomorfizar” la IA no nos lleva por buen camino.

MCX.

a16z repasa la evolución de la investigación de mercados, desde los modelos tradicionales (lentos, caros, rígidos), a la simulación con IA (inmediata, barata, flexible). Los que se aferran a los métodos tradicionales defienden que la IA no puede replicar la riqueza cualitativa de una entrevista personal, pero lo cierto es que los nuevos agentes generativos se basan en una combinación de tecnologías y datos (reseñas, historiales de CRM, escucha social, comportamientos de compra) para crear consumidores simulados cada vez más parecidos a clientes reales, listos para ser consultados, observados y experimentados. a16z

Encuesta de BCG a 200 CMOs sobre los usos que están dando a la IA generativa. La creación de contenidos está evolucionando del texto e imágenes a formatos más ricos e inmersivos. La personalización a gran escala, desde recomendaciones de productos hasta contenido adaptado, está generando retornos hasta tres veces más altos que los de las ofertas masivas. Además, las empresas B2B están implementando agentes IA para la gestión de leads y el soporte al cliente. BCG
Varios son los acrónimos que llevan compitiendo por destronar el SEO. En las últimas semanas, vemos que cobra fuerza el GEO (Generative Engine Optimization). Como ha explicado Ugo en el artículo de hoy, GEO se articula alrededor de la presencia, el sentimiento y la confianza digital. En sectores como salud, finanzas o seguros, donde las decisiones de compra son complejas, la IA está moldeando las narrativas de marca, por lo que hay que tratar al GEO con especial cariño. LINK
Y aquí, Expedia nos cuenta cómo se está preparando para un futuro donde la búsqueda (y la planificación de viajes) se hace con IA generativa. BUSINESS INSIDER
Este es el anuncio que Kalshi -una plataforma para apuestas- ha mostrado durante el tercer partido de las finales de la NBA. Su creador explica en X que utilizó Veo 3, empleando dos días de trabajo para generar 15 clips utilizando entre 300 y 400 prompts, con un coste de 2.000 dólares, un 95% menos que un anuncio tradicional.
Más del 80% de los ejecutivos de CX planea incorporar IA en los centros de contacto. La información, la analítica y la asistencia en tiempo real se consideran las aplicaciones más valiosas de la IA. NASDAQ

Herramientas IA.

Otra pequeña herramienta que hace pequeños milagros, para aquellos que nos dedicamos a decorar el mundo. From jpeg to vector. VECTORMAGIC
The Browser Company ha presentado Dia, un navegador con capacidades IA integradas en la propia experiencia de navegación: redacta textos, hace sugerencias, resume el contenido de varias pestañas... Aquí un ejemplo.

Off Tópicos.

Cada año, Bain & Company identifica una nueva ola de marcas insurgentes que redefinen el crecimiento en el sector de los bienes de consumo de rápida rotación (FMCG). Este año, se han identificado 120 marcas que están superando a sus categorías y desafiando a los operadores tradicionales. BAIN
Aquí podemos ver en acción la última versión de NEO, el humanoide de 1X Technologies propulsado con el modelo Redwood IA, que le permite moverse, reconocer el entorno y gestionar diferentes tareas en el espacio doméstico.