Webinar | ¿Por qué ChatGPT no menciona tu marca?

En este webinar tuvimos la oportunidad de ver cómo funciona la visibilidad de marca y el enlazado en herramientas como ChatGPT, Gemini o Claude y qué puedes hacer desde el SEO y la analítica para formar parte de sus respuestas.

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Por qué tu estrategia digital necesita saber qué dice la IA sobre tu marca

La inteligencia artificial generativa ya forma parte del día a día de millones de usuarios. ChatGPT, Gemini, Claude o Perplexity se han convertido en nuevas fuentes de consulta para decidir qué producto comprar, qué empresa elegir o qué servicio contratar.

Y aquí surge una pregunta clave para cualquier marca: ¿estás monitorizando lo que estas IAs dicen sobre ti?

Porque si no lo haces, es muy probable que estés perdiendo oportunidades de visibilidad, ventas y posicionamiento de marca en un canal que no deja rastro en Google… pero sí influye (y mucho) en la decisión de tus clientes.

Las menciones en IA: un nuevo indicador de visibilidad digital

Las IAs no funcionan como los buscadores tradicionales. No priorizan solo el posicionamiento SEO clásico. Sus respuestas se basan en múltiples factores: entrenamiento previo, fuentes externas, alineamiento de modelo y contexto del prompt.

Esto implica que tu marca puede:

• Ser recomendada (o no)
• Ser comparada con competidores
• Aparecer en listados o rankings
• Ser citada como fuente (con o sin enlace)

Y, lo más importante, todo esto puede pasar sin que lo sepas, a menos que tengas un sistema de monitorización activo.

¿Por qué monitorizar menciones en IA?

Medir lo que la IA dice sobre tu marca te permite:

• Evaluar tu visibilidad en nuevos entornos conversacionales
• Detectar errores o desinformación que afecten a tu reputación
• Analizar el sentimiento (¿la IA habla bien o mal de ti?)
• Compararte con tus competidores
• Medir el impacto de tus esfuerzos en GEO

Además, puedes identificar nuevas oportunidades: términos, productos o consultas en los que podrías destacar… pero aún no lo haces.

GEO: más allá del SEO tradicional

Aparecer en las respuestas de una IA no es casual. Requiere estrategia. De ahí nace el GEO (Generative Engine Optimization): un conjunto de prácticas para mejorar la probabilidad de ser mencionado (y bien) por modelos generativos.

El GEO no reemplaza al SEO, lo complementa. Mientras el SEO busca el clic en buscadores, el GEO busca influir en las respuestas de la IA.

Un buen plan de acción GEO incluye:

• Contenidos claros, actualizados y estructurados
• Lenguaje conversacional y directo
• Autoridad demostrada y pruebas verificables
• Presencia multimodal (texto, vídeo, imagen…)
• Optimización semántica y técnica (Schema.org, HTML limpio…)
• Consistencia de marca en todos los canales

¿Quieres saber si estás “en la conversación”?

En un entorno donde las decisiones se toman en conversaciones con IA, la visibilidad sin clic también importa.

Monitorizar lo que dicen las IAs de tu marca, medir su impacto en tu web y actuar en consecuencia ya no es opcional: es una ventaja competitiva. Descubre cómo hacerlo viendo el webinar completo.

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Transcripción del webinar

Antón: Muy bien, pues aquí estamos con un nuevo webinar. En este caso vamos a hablar de las búsquedas relacionadas con IA. El título es «Por qué ChatGPT no menciona tu marca», y va más allá de simplemente poner tu marca en ChatGPT y ver qué te dice. De esto vamos a hablar con Alazne, una de nuestras consultoras senior en Aditu, experta en analítica digital y en formación.

Empezamos contando brevemente quiénes somos: expertos en analítica digital desde 2009, dominando todo el stack de tecnología de datos para negocio digital. El webinar de hoy lo encuadramos dentro del servicio de analítica digital: cubrimos todo el viaje del dato de una empresa, siempre con foco en las personas dentro de cada compañía, su ecosistema de tecnología y sus objetivos de negocio, para que la analítica de datos tenga siempre un enfoque de crecimiento, marketing digital e incremento de ventas.

El tema de hoy, «por qué ChatGPT no menciona tu marca», surge porque cada vez nos llegan más proyectos en Aditu para monitorizar el tráfico que viene tanto del SEO tradicional como del GEO, que es de lo que vamos a hablar hoy. Seguramente hagamos más webinars a lo largo del año sobre otros temas, así que estad atentos a nuestras publicaciones.

El nuevo escenario de visibilidad digital

Cada vez hay un uso más generalizado de las IA por parte de los usuarios, no solo de las empresas —ChatGPT, Gemini, y muchas otras herramientas que van surgiendo—. Esto está afectando al embudo de conversión: tenemos que ser capaces de identificar este nuevo touchpoint de los usuarios dentro de ese embudo, que es de lo que vamos a hablar sobre todo hoy, y entender cómo están cambiando las expectativas de los usuarios al usar estas herramientas, y qué podemos hacer como marca para satisfacerlas, de forma que, cuando alguien haga una búsqueda directa o indirecta, nuestra marca, productos y servicios aparezcan y el usuario nos tenga en consideración.

¿Cuándo puede mencionar tu marca una IA?

Antón: El siguiente punto es cuándo puede mencionar tu marca una IA. Adelante, Alazne, yo me silencio; si hay alguna pregunta, te interrumpo.

Alazne: Este apartado trata específicamente de cómo podemos saber si la IA está mencionando nuestra marca. Lo primero es entender cómo funciona: siempre contamos con datos de entrenamiento —volúmenes masivos de datos de distintas tipologías con los que la IA aprende a dar una respuesta correcta y coherente—. Un problema habitual es que estos datos suelen ser estáticos: se suben en un momento dado y no se actualizan. A partir de ahí, la herramienta hace un proceso de ensayo y error para ir definiendo qué es una respuesta acertada, de forma que, cuando el usuario introduce su consulta, ya tiene ese bagaje previo para responder. Es importante dejar claro que, aunque muchas veces se le atribuye una personalidad a la IA, es simplemente una herramienta basada en datos estadísticos y aprendizaje automático, no un comportamiento realmente humano.

Además de esos datos de entrenamiento, hay otros factores que afectan a las respuestas: qué herramienta se usa —ChatGPT es la protagonista, pero también están Gemini, Claude y otras que van surgiendo—; las instrucciones de alineación, directrices que los propios desarrolladores introducen para evitar sesgos o problemas de imparcialidad; la capacidad de acceso a datos en tiempo real, que varía según la herramienta y versión; y los sesgos, que, aunque se intenten mitigar, son en cierta medida inevitables. Todo esto influye en si la IA responde de una forma u otra, y si muestra o no nuestra marca.

Tipos de menciones:

1. Mención directa. Cuando el usuario pregunta directamente por nuestra marca, servicio o producto, la IA responde hablando de ella, con o sin enlace. Suele darse en una fase muy preliminar, de conocimiento e investigación.
2. Recomendaciones. El usuario tiene un problema o necesidad, y la IA le sugiere proactivamente opciones para resolverla. Es una fase de consideración, en la que interesa mucho que la marca aparezca como una de las opciones recomendadas.
3. Comparativas. El usuario ya sabe qué necesita, pero duda entre marcas o modelos, y pide una comparación por precio, reseñas, aspectos técnicos, etc. Es una fase avanzada del proceso de conversión, en la que también interesa mucho aparecer bien posicionados.
4. Listados. La marca aparece junto a otras, sin tanta comparación directa, sino más bien jerarquizada, normalmente acompañada de una valoración que justifica por qué se incluye cada opción. Puede aparecer en fases de investigación más tempranas o cerca del final del funnel; es un poco el «comodín» para el usuario que no sabe exactamente qué busca, pero sabe que busca algo.
5. Citaciones. La IA acompaña la respuesta con información directamente extraída de la web o de un recurso de la marca, normalmente con enlace. Suelen darse en contextos académicos —un estudiante buscando referencias— o profesionales, cuando se busca información técnica; aquí interesa reforzar la imagen de experto o de fuente útil, trabajando el contenido desde un perfil más técnico.

Por qué unas fuentes aparecen y otras no: depende mucho de la herramienta. ChatGPT, aunque va mejorando, suele contar con datos bastante estáticos, así que las citas que aparecen a veces provienen de fuentes offline o difíciles de localizar; no es la herramienta más fácil de trabajar desde la perspectiva de monitorización de marca. Google AI Overviews está más enfocado a generar un resumen basado en datos de entrenamiento, complementado con fuentes adicionales. Perplexity es la herramienta idónea para las citaciones, porque desde el principio se enfocó en eso: suele acompañar todo de enlaces verificables en tiempo real, muy bien listados y accesibles. Y hay otros modelos que van surgiendo, en constante evolución, con lo que hay que trabajar cada herramienta de forma individualizada, porque cada una tiene premisas distintas.

Antón: ¿Entendido? Alazne, esto es una perspectiva de cómo usa el usuario las distintas herramientas para buscar cosas, y, como empresa, hay que tenerlo en cuenta para entender su navegación por el funnel, ¿verdad?

Alazne: Eso es.

Antón: Muy bien. Estaba pensando que lo de hacerle preguntas dándole las gracias o saludándola, diciéndole «buenos días», como que no sirve de nada, ¿verdad?

Alazne: No, no tiene un comportamiento muy humano. Es lo que decíamos: le atribuimos personalidad, pero realmente es una herramienta basada en entrenamiento.

Cómo monitorizar las menciones de marca

Antón: Muy bien, pues vamos al punto tres. A mí personalmente, de todo el webinar, es de los que más me interesa, y además está muy alineado con proyectos que nos están pidiendo: cómo monitorizamos todas estas menciones de marca. Vamos a por ello; insisto, si hay alguna pregunta, podéis ir lanzándola.

Alazne: Vamos a ver cómo saber si la IA está mencionando nuestra marca. Puede ser que ya esté hablando de nosotros y no lo sepamos. ¿Por qué tenemos que averiguarlo? Primero, porque saber si aparecemos trae múltiples beneficios; también porque puede haber problemas —información imprecisa o desactualizada sobre nosotros que conviene controlar—; porque podemos analizar el sentimiento —si nos mencionan de forma positiva, negativa o neutra—, y compararnos con la competencia; y porque, si ya estamos haciendo esfuerzos para aparecer en las IA, necesitamos poder evaluar si esos esfuerzos están funcionando o si hay que cambiar de enfoque.

Antón: ¿Hasta qué punto merece la pena monitorizar esto? Porque Google sigue siendo la plataforma principal de búsqueda, pero las IA están ganando cuota de mercado. ¿Qué volumen hay de uno frente al otro para tener perspectiva de cómo va creciendo esto?

Alazne: No hay datos oficiales, todo esto es bastante novedoso, pero, según los últimos datos que conozco, entre el 86% y el 96% de las búsquedas a través de buscadores siguen siendo en Google, así que sigue siendo el gigante. En cuanto a las IA, se estima que entre el 62% y el 65% de los usuarios las están usando activamente; no llega a los niveles de Google, pero está creciendo, y se espera que siga creciendo, incluso que en algún momento llegue a superarlo. Así que hay que trabajarlo desde ya, porque estamos a tiempo, en un momento de crecimiento.

Antón: Estupendo.

Alazne: En cuanto a cómo saber si cualquiera de las IA está hablando de nosotros, hay dos métodos. El primero, más sencillo, es la monitorización manual: seleccionamos las herramientas en las que nos interesa aparecer —una, dos o tres, las más relevantes según nuestra audiencia—, generamos prompts que repliquen las consultas que podría hacer un usuario, los lanzamos en cada herramienta, y documentamos completamente cada respuesta —en un documento de texto, un Excel, donde sea—, para después analizar si nos mencionan y de qué forma. El problema es que es un trabajo manual, que requiere mucho tiempo para diseñar la estrategia, los prompts y el análisis posterior; si queremos escalarlo a más plataformas, se vuelve poco viable, y además solo nos dice cómo estamos ahora mismo, no cómo estaremos dentro de un mes, así que hay que repetirlo con regularidad.

Antón: Perdona que te interrumpa, tenía aquí una pregunta del punto anterior: un usuario preguntaba si, cuando usas Google, una de las primeras respuestas ya es de IA, ¿no?

Alazne: En muchos casos sí, suele aparecer una generación de Gemini con una respuesta directa, y va evolucionando; todavía hay usuarios a quienes no les aparece —a mí, dependiendo del dispositivo, tampoco me sale siempre—, pero cada vez la IA va cogiendo más importancia, y el propio Google, sabiendo que los usuarios buscan este tipo de respuestas más personalizadas, está reforzando su uso. Eso refuerza todavía más la idea de que es el momento del GEO, y no solo del SEO.

Antón: Fenomenal, estupendo, y disculpa, tenía esa pregunta colgada por aquí y no la había visto; la hemos respondido a tiempo.

Alazne: La otra opción de monitorización, bastante más automática, es el uso de APIs, scripting y web scraping: en vez de enviar los prompts manualmente y documentarlos, se automatiza todo el proceso. El problema es que requiere conocimientos técnicos más avanzados, genera un volumen de datos mucho mayor —lo que también cuesta más analizar—, muchas de las herramientas necesarias tienen coste, y, dependiendo de cómo se use, puede ir en contra de las condiciones de uso de la plataforma, e incluso llegar a bloquearnos. Es un método que facilita mucho el trabajo, pero con bastantes limitaciones si no se usa correctamente. Y, por supuesto, también hay herramientas específicas —no un método en sí— que facilitan buena parte de este trabajo: saber si nos mencionan, cuál es el sentimiento, si hay errores en la información. Al final, todo está en constante evolución, y se trata de saber aprovechar la metodología que mejor se ajusta a las necesidades de cada momento.

Análisis de sentimiento

Alazne: Hemos dicho varias veces que la IA también transmite sentimiento: sabemos si nos menciona de forma positiva o negativa. Esto lo sabemos por el tono —el contexto de la respuesta da a entender algo bueno o malo—, por los atributos que se asocian directamente a la marca —positivos o negativos—, y, en tercer lugar, por la precisión: si la información que da la IA sobre la marca es correcta y actual, o si presenta errores. No solo importa lo que dice la IA sobre nosotros, sino cómo lo dice.

Antón: Preguntan por aquí si las IA son gratuitas o no, si tienen planes de uso.

Alazne: Tienen versiones gratuitas; puedes entrar en ChatGPT gratis y de forma bastante fácil. Si necesitas algo más específico, hay planes de pago más completos, pero se puede empezar a trabajar con la herramienta sin coste.

Antón: Perdona, me está corrigiendo por aquí Laura, que está a los mandos del webinar: la pregunta no era sobre las IA, sino sobre las herramientas de monitorización.

Alazne: Ah, las herramientas de monitorización, vale. Depende: algunas tienen planes gratuitos, otras de pago, y algunas son directamente de pago. Cuando acabe el webinar, además de la grabación, vamos a compartir una tabla comparativa con las distintas herramientas, sus características, usos y costes asociados, así que esa información la vais a tener.

Antón: Buena pregunta, por cierto, muy apropiada.

Medición del tráfico proveniente de IA

Alazne: Vale, pasamos al punto cuatro: la medición del tráfico. Ya sabemos por qué es importante monitorizar lo que dice la IA de nosotros, y qué tipos de menciones puede haber; ahora tenemos que saber si esas menciones están generando tráfico, y cómo verlo. La pregunta más recurrente que recibo últimamente es: ¿cómo puedo saber si ChatGPT me está enviando tráfico?

Es bastante sencillo: cuando un usuario entra, por ejemplo, a ChatGPT y hace clic en un enlace de la respuesta, eso genera datos en nuestra web, que podemos ver en GA4 normalmente como referral —la opción más habitual—, aunque a veces aparece como organic search, direct o unassigned. A veces se asigna al canal equivocado, y entonces hay que entrar en la agrupación de canales de GA4 y personalizarla, aunque, por lo general, se clasifica correctamente como referral.

¿Por qué es importante medir bien de dónde viene este tráfico? Primero, porque nos dice cuántos usuarios atraemos desde estas plataformas. Segundo, porque, una vez llega a la web, podemos ver todo lo que hace —si hace clic en un botón, descarga un documento, envía un formulario, compra un producto—. Tercero, porque ayuda mucho con la estrategia de contenidos: sabemos por qué páginas entran las IA, y cómo de bien posicionadas están dentro de ellas. Y, por último, porque estos usuarios suelen venir con una intención muy definida: es tráfico de mucha calidad, que ayuda a vender más.

Para verlo en GA4: vamos a Ciclo de vida > Adquisición > Adquisición de tráfico, cambiamos la dimensión principal a fuente/medio, y aplicamos un filtro donde fuente/medio de la sesión coincida con expresión regular con valores como GPT, Gemini, Perplexity, DeepSeek, etc. Ahí aparece un listado con los usuarios atraídos desde cada una —ChatGPT Organic, ChatGPT Referral, Gemini, etc.—. Si queremos ver, además, qué páginas concretas están bien posicionadas dentro de las IA, volvemos a GA4, vamos a Interacción > Página de destino, configuramos el mismo filtro, y vemos a qué URLs concretas ha dirigido tráfico cada IA.

Antón: Alazne, aquí hay una pregunta bastante esencial: vale, ¿puedo monitorizar todo esto? Y, desde el punto de vista del interés general, está genial —ver qué contenidos generan más tráfico desde las IA—, pero, a nivel de negocio, esta pregunta es más complicada. ¿Qué implicación puede tener? Es decir, más allá de la curiosidad, ¿qué decisión de negocio o de marketing digital puede tomar una empresa con esto?

Alazne: La parte de páginas de destino es sobre todo para trabajar contenidos: saber qué atrae a los usuarios y aplicarlo a la estrategia de creación de contenido, en la web, en redes sociales o en otros activos. La parte de fuente/medio está mucho más enfocada a negocio: no solo sabemos cuántos usuarios llegan por IA, sino cómo se comportan. Si vemos que convierten bien, es señal de que hay que seguir trabajando esas plataformas, porque nos traen tráfico de calidad, con las ideas muy claras, de una forma no muy distinta a una estrategia de SEO: conseguimos tráfico sin depender constantemente de inversión publicitaria masiva, mejorando el balance entre tráfico de pago y orgánico. Es una forma más de conseguir tráfico de calidad, y de forma gratuita —requiere el trabajo de GEO, pero no una inversión monetaria obligatoria—.

Antón: Entendidísimo, básicamente la misma respuesta que daríamos para una estrategia de SEO, pero aplicada a GEO. Y hay otra pregunta más, ya no te interrumpo más: ¿qué diferencia hay entre «ChatGPT Organic» y «Referral»?

Alazne: Como decíamos, «Organic» suele deberse a una mala clasificación: es una herramienta bastante novedosa, y a veces hay saltos en el funnel donde se pierde el dato, ya sea porque otro dato lo sobreescribe o porque la herramienta se confunde. Este tipo de asignaciones a «Organic» normalmente hay que ajustarlas manualmente en la agrupación de canales, para asignarlas a «Referral»; lo mismo pasa con «Direct».

Antón: Estupendo, muchísimas gracias por tu explicación.

Alazne: Nada, para eso estamos; cualquier duda más, bienvenida.

Lo que todavía no podemos medir

Hay cosas que aún no se pueden medir bien, pero que probablemente sí en unos meses: no tenemos información sobre la consulta o el prompt exacto que usó el usuario para encontrarnos; cada vez habrá más herramientas de IA, lo que hará más difícil controlarlas todas; el tráfico de bots, aunque suele estar bastante controlado dentro de ChatGPT, a veces se cuela y desvirtúa las métricas —aunque suele ser residual—; la complejidad creciente de la atribución, con un funnel cada vez menos lineal; y, sobre todo, si nuestra marca aparece mencionada y enlazada pero el usuario no hace clic, no tenemos visibilidad de eso en GA4 —para eso hace falta una herramienta externa—, porque GA4 depende de que el usuario llegue a nuestra web.

GEO frente a SEO

Ahora entramos en cómo mejorar esa presencia. Una duda habitual es qué diferencias hay entre GEO y SEO. El SEO busca que aparezcamos bien posicionados en los resultados orgánicos de los buscadores; el GEO busca optimizar la presencia online de la marca en general, dentro de las distintas herramientas de IA. El SEO se centra sobre todo en el sitio web propio; el GEO, en toda la presencia y lo que se dice de la marca, dondequiera que aparezca. El SEO trabaja con keywords; el GEO adapta el contenido a las respuestas de los prompts que hacen los usuarios. El SEO se trabaja mayormente on page; el GEO trabaja toda la huella digital de la marca, esté donde esté. El SEO también trabaja off page mediante enlaces; el GEO, además de eso, busca que quienes hablen de nosotros sean sitios con autoridad y credibilidad. Y, mientras el SEO busca sobre todo el clic hacia la web, el GEO busca influir en la respuesta de la IA incluso antes de que el usuario llegue a hacer ese clic.

Qué tipo de contenido consumen bien las IA:

• Buena estructura: encabezados bien jerarquizados, listas, párrafos definidos, atributos correctamente trabajados —muy similar a SEO—.
• Actualización constante: la IA valora que el contenido no sea estático, y que se pueda verificar que está al día.
• Lenguaje coloquial, claro y directo: buscando que la respuesta encaje bien con la pregunta del usuario.
• Contextualización: no basta con una respuesta directa; hay que explicar el contexto y relacionar conceptos.
• Verificabilidad y autoridad: hay que reflejar que sabemos de lo que hablamos, para que la IA confíe en la información y la traslade a los usuarios.
• Multimodalidad: no basta con el texto; hay que incluir audio, vídeo e imágenes bien optimizados —buena calidad, atributos alt, títulos bien trabajados, etc.—.

Qué podemos hacer:

• Crear contenido de calidad, usando la monitorización previa como pista de qué contenidos considera interesantes la IA, para replicarlo en otras páginas.
• Cuidar la estructura, con jerarquía clara y marcado semántico según las directrices de schema.org.
• Mantener coherencia: la información sobre la marca tiene que ser consistente estemos donde estemos.
• Trabajar enlaces desde fuentes fiables, con autoridad, para que la IA también confíe en esas referencias.
• Incorporar contenido multimedia de calidad, que aporte más señales de relevancia.

Antón: Alazne, tengo dos preguntas. Una es directamente para ti: ¿qué opinas de generar contenido con IA, sí o no?

Alazne: Uf, con muchísimo cuidado. Se puede usar para sacar ideas, pero no como herramienta de copiar y pegar: si tú metes hoy un prompt y yo mañana uno similar, podemos acabar con contenidos muy parecidos, y eso perjudica mucho al SEO. Así que sí para inspirarse o verificar cosas, pero no como herramienta única.

Antón: La otra pregunta: ¿cuánto cuesta desarrollar una estrategia de GEO, como la que nos estás contando?

Alazne: Depende mucho del punto de partida y de lo que estén haciendo los competidores. Como consejo general, lo habitual es empezar de forma gratuita y manual —crear los prompts tú mismo, revisarlos, hacer esa labor previa—, e ir incorporando herramientas de pago según se vaya creciendo. Además, las herramientas de esta etapa inicial suelen ser gratuitas: para monitorización, GA4 es suficiente y gratuito; para los prompts, las IA son gratuitas; y para el marcado de esquema también se puede trabajar sin coste. Si se quiere llevar a un nivel más avanzado, o no hay tiempo o recursos internos, entonces sí se convierte en un proyecto aparte, dependiendo del punto de partida y de la competitividad del sector.

Demostración práctica en ChatGPT

Alazne: Justo en este punto vamos a irnos directamente a ChatGPT, para ver exactamente cómo aparecemos dentro de las IA. Tengo aquí preparados algunos prompts… voy a ver si me deja compartir pantalla.

Antón: Vale, ahora, ahora va bien. Mientras vas poniendo esto, me hacen otra pregunta, la leo directamente: ¿es posible que me esté apareciendo en organic search con fuente/medio «ChatGPT / Google My Business»?

Alazne: Ojo, eso sería muy raro; Google My Business no suele estar relacionado con ChatGPT, sería digno de investigar, pero es un caso muy específico, no lo habitual.

Voy a compartir desde aquí, sencillo al final. ¿Se ve, no? Esto es un chat abierto normal. ¿Qué podemos meter aquí? Por ejemplo, desde un aspecto más técnico: imaginad que quiero mejorar mi estrategia SEO —que va muy de la mano con esto— y le pregunto sobre trabajar campañas con UTM. Aquí vemos que la respuesta no solo explica qué contiene el recurso, sino que dice de dónde viene —en este caso, un recurso propio—, qué incluye, para qué sirve, y además enlaza a dos recursos concretos dentro de Aditu: la guía y una plantilla descargable. Y, como decíamos, si me quedo aquí, en GA4 no se registra nada; hay que llegar a hacer clic en el enlace para que se asigne correctamente a fuente y medio. Esto también muestra que la herramienta prioriza enlaces que no solo coinciden con la búsqueda, sino que aportan recursos adicionales, dando un beneficio complementario al usuario.

Si nos vamos a una duda más habitual: imaginad que sois un estudiante que quiere estudiar Derecho a distancia, y queréis comparar dos universidades conocidas. Le pido: «haz una comparación entre el grado en Derecho de estas dos universidades.» Vemos que hace una comparativa real, en función de criterios que considera relevantes, con un resumen útil y acceso a los enlaces de donde ha sacado la información. Si seguimos la conversación —porque busca mantener un diálogo— y le pregunto cuál elegir, me da más consejos y opciones, indicando cuándo elegir cada una. Cuando el estudiante llega finalmente a cualquiera de las dos webs, ya lo hace con una decisión bastante meditada. Por eso es importante trabajar esta parte de la IA: aunque no lo parezca, genera negocio real.

También está la parte de Shopping, enfocada justamente a generar más ventas online para la marca. Por ejemplo, si pregunto qué zapatillas de running para mujer son las mejores, el lenguaje es todavía más coloquial que en el ChatGPT habitual —busca la sensación de hablar con alguien que te asesora en una tienda—. Me hace un listado más escueto, comparando según mis preferencias. Si digo que quiero comprar un modelo concreto, me pide permiso para conectar con el asistente de compra integrado, que es quien hace las recomendaciones más comerciales, y, tras cargar, me muestra sitios donde comprarlas —aunque ahora mismo te saca de ChatGPT hacia la web correspondiente—. Está previsto que, más adelante, se pueda comprar directamente desde dentro de ChatGPT, con un botón de compra. Esto refuerza aún más la importancia de trabajar el GEO: si ya sabemos que el usuario llega con la decisión tomada, y encima puede comprar directamente ahí, será todavía más determinante.

Antón: Vale, ¿se vuelve a ver la presentación?

Alazne: Sí, perfectamente.

Antón: Mientras hacíamos los casos prácticos hubo un par de preguntas más: ¿la IA va a poder sustituir a los equipos que ahora se dedican a SEO?

Alazne: Por ahora, no. Hemos visto que la IA necesita la mano humana: que le demos los prompts, revisemos y supervisemos contenidos, optimicemos. De momento, no; quizá en un futuro lejano, pero no de forma previsible a corto plazo.

Antón: Otra pregunta: lo del Shopping no lo tenemos todos los usuarios, ¿no? Es bastante nuevo.

Alazne: Algunos todavía no lo tienen, pero creo que la mayoría ya sí; si no os aparece, seguramente lo tendréis pronto. Y, sobre el botón de compra directa, todavía no hay fecha exacta, pero se prevé que llegue dentro de este año. Todo esto evoluciona muy rápido.

Qué hacer desde ya: auditoría y plan de acción

Antón: Muy bien, pues vamos con la última sección del webinar: qué podemos ir haciendo nosotros desde ya.

Alazne: Lo primero, y lo más sencillo y gratuito, es una auditoría. Definimos qué queremos saber —que nos mencionen, aparecer primero en comparativas, estar por encima de un competidor concreto—, marcamos objetivos, creamos entre 20 y 30 prompts específicos, muy orientados a nuestra audiencia y a lo que realmente preguntaría un usuario, y los lanzamos, documentando cada respuesta —normalmente en Excel—. Después llega la parte más laboriosa: revisar toda esa información una por una, detectar errores —información falsa sobre la marca, o ausencia donde deberíamos aparecer— y oportunidades —un producto al que la IA da mucho valor y que podríamos reforzar internamente, o un medio relevante en el que convendría tener más presencia—. Esto se repite periódicamente; lo ideal sería mensualmente, aunque, por el tiempo que requiere, muchas veces se hace cada dos o tres meses.

Cómo corregir los problemas más comunes:

• Contenido poco claro o directo: trabajar los encabezados y, sobre todo, la sección de preguntas frecuentes, que suele coincidir mucho con lo que la gente pregunta a la IA. Cuidar también la estructura general con el marcado de schema.org.
• Lenguaje demasiado técnico: adaptarlo a un tono más conversacional, con respuestas completas y contextualizadas, no solo un «sí» o un «no».
• Falta de autoridad: añadir pruebas, referencias, y conseguir que fuentes con autoridad nos mencionen.
• Información desactualizada o errónea: revisar el contenido principal periódicamente —al menos una vez al mes—, y de forma inmediata ante cualquier cambio relevante en la organización o los activos digitales.

Herramientas útiles: para monitorización, plataformas especializadas que dan visibilidad de las menciones sin necesidad de clic, muchas ya con análisis de sentimiento incorporado; para generación y prueba de prompts, herramientas que automatizan ese proceso; en analítica, Google Analytics (la más habitual) o Matomo, entre otras, complementadas con herramientas de visualización como Looker Studio o Tableau; para datos estructurados, schema.org y herramientas complementarias gratuitas; para SEO, herramientas como Ahrefs o Semrush, que también sirven para analizar referencias de la marca en sitios de terceros; y herramientas específicas de GEO, todavía muy nuevas y en evolución constante, pero que permiten un control más integral de esta parte técnica y de contenido. Después del webinar compartiremos, junto con la grabación, una comparativa detallada de estas herramientas.

Trabajar SEO y GEO de forma conjunta con la analítica:

1. Investigación unificada: combinar la búsqueda de keywords tradicionales con keywords long-tail y prompts.
2. Creación de contenido: aprovechar esas keywords y prompts para dar respuestas directas a las dudas de los usuarios, tanto en buscadores como en IA.
3. SEO técnico: velocidad de carga, mobile friendly, indexación y rastreabilidad, sumando una capa de HTML limpio e implementación de schema.org.
4. Backlinks de calidad y autoridad, que benefician tanto al SEO como al GEO.
5. Monitorización conjunta: revisar el SEO en Search Console o en GA4 (con la integración de Search Console), y aprovechar para revisar también el GEO en la misma sesión de trabajo.
6. Calidad, no solo cantidad de tráfico: todo está conectado, y el trabajo en GEO se refleja tanto en el tráfico como en la analítica general.

Preguntas y respuestas

Antón: Y ahora sí, habéis ido preguntando cosas mientras avanzábamos, pero, si tenéis más dudas, es el momento. Alazne, por el momento no hay más preguntas nuevas, pero sí una que nos hicieron antes y que el equipo, mientras tú seguías explicando, me ha ayudado a contestar, así que la traslado: ¿cómo está afectando a la captación de tráfico que Google, en lugar de mostrar resultados, dé un resumen generado por IA? Según un estudio que me han pasado, la tasa de clics (CTR) hacia sitios web externos baja del 28% al 11% cuando aparece un resumen de IA en la búsqueda orgánica, y en dispositivos móviles baja del 38% al 21%.