Cómo las IAs —de ChatGPT al Modo IA de Google— mencionan tu marca

Las inteligencias artificiales como ChatGPT, Gemini o Claude ya influyen en cómo los usuarios descubren y valoran las marcas. Y con la llegada del nuevo Modo IA de Google, esta transformación se acelera: ya no basta con aparecer en los resultados de búsqueda, sino con estar bien representados en las respuestas generadas por IA, donde las decisiones del usuario se forman a partir de resúmenes, comparaciones y recomendaciones generativas.

Este artículo analiza cuándo y cómo puede mencionarse tu marca, qué factores lo determinan (desde el entrenamiento y el prompt, hasta el acceso a la web en tiempo real) y qué tipo de mención aporta más valor, ya sea recomendación, comparación, listado o cita. También explica cómo monitorizar esa visibilidad y mejorarla a través del GEO (Generative Engine Optimization), una nueva disciplina que permite optimizar la presencia de marca en los resultados generados por IA.

Cómo generan sus respuestas los modelos de IA

Para entender cómo generan sus respuestas modelos como ChatGPT, Gemini o Claude, primero hay que saber que se basan en dos elementos clave: el entrenamiento previo y el prompt.

• Entrenamiento: a diferencia de los buscadores tradicionales, que muestran una lista de enlaces, los grandes modelos de lenguaje (LLMs) redactan directamente una respuesta, imitando el tono y la estructura de una conversación humana. Sin embargo, no siempre buscan en internet cada vez que responden; lo que suelen hacer es reconstruir la información a partir de los datos con los que fueron entrenados: millones de textos procedentes de artículos científicos, páginas web, libros, conversaciones y otros recursos.
  
• Prompt: Cuando un usuario introduce un prompt —la pregunta o instrucción que hacemos a la IAG—, el modelo no piensa  ni comprende como una persona. Lo que hace es predecir estadísticamente la secuencia de palabras más coherente basándose en los patrones aprendidos durante su entrenamiento. En esa generación intervienen varios factores: el modelo concreto (como GPT-4, Gemini o Claude), las reglas definidas por sus desarrolladores, que ajustan su tono y reducen sesgos, y el posible acceso a información actualizada. Todos estos elementos influyen directamente en cómo la IA describe, compara o recomienda una marca en sus respuestas.

De qué formas puede aparecer tu marca en una IA

Cuando una IA generativa menciona una marca o su dominio web, puede hacerlo de diversas formas, cada una con implicaciones distintas para la estrategia de marketing:

• Menciones directas: cuando tu marca es nombrada
  La IA nombra explícitamente la marca al responder una pregunta sobre ella, sus productos, su historia o sus características.

• Recomendaciones: cuando tu marca es sugerida
  La IA sugiere activamente la marca como una solución a la necesidad o problema planteado por el usuario. Por ejemplo, ante la pregunta «¿Qué software CRM es bueno para pequeñas empresas?», la IA podría responder «Algunas opciones populares son [Marca A], y [Marca C], cada una con sus fortalezas…». Este tipo de mención es especialmente valioso durante la fase de consideración del cliente.

• Comparaciones frente a tus competidores
  La marca aparece cuando la IA compara características, precios o valoraciones de productos o servicios similares de diferentes compañías.

• Listados y rankings de marcas
  La marca se incluye dentro de una lista generada por la IA, como «Las 5 mejores herramientas de email marketing» o «Principales fabricantes de smartphones».

• Citas como fuente de información
  La IA utiliza información extraída del sitio web de la marca para construir parte de su respuesta. Esto puede ir acompañado de un enlace explícito al sitio (más común en modelos con navegación web o diseñados para citar, como Perplexity o Google AI Overviews) o ser una mención implícita basada en el conocimiento adquirido durante el entrenamiento.

• Contexto y prominencia de la mención
  No solo importa si se menciona la marca, sino cómo. Ser la primera marca mencionada en una recomendación tiene más peso que aparecer al final de una larga lista. El sentimiento asociado (positivo, negativo o neutro) también es crucial.

Es importante reconocer que la forma en que una IA menciona una marca tiene consecuencias diferentes. Una recomendación directa puede influir poderosamente en una decisión de compra. Ser citado como fuente de información refuerza la autoridad y credibilidad de la marca. Una simple mención en una lista genérica proporciona visibilidad básica. Por lo tanto, la estrategia GEO no debe aspirar únicamente a «ser mencionado», sino a lograr el tipo de mención más valioso para los objetivos de la marca.

Qué fuentes citan las IAs (y por qué unas marcas aparecen y otras no)

La práctica de citar fuentes por parte de las IAG es notablemente inconsistente y depende de múltiples factores. No existe un estándar universal. ChatGPT, Google AI Overviews, Perplexity, Gemini y Claude tienen enfoques diferentes sobre cómo y cuándo citar fuentes. Además, las versiones de pago suelen tener capacidades de citación más avanzadas que las gratuitas.

ChatGPT: fortalezas y limitaciones

Históricamente, ha tenido dificultades con la citación precisa. Las versiones más recientes tienen activada la función de navegación web y ahora incorporan enlaces de manera más prominente en sus respuestas, apuntando a las fuentes web consultadas. 

ChatGPT también es conocido por citar fuentes offline (libros, artículos) que son difíciles de verificar, e incluso por «alucinar» o inventar fuentes y enlaces que no existen.

Google AI Overviews (AIOs) y Modo IA de Google: cómo funcionan sus enlaces

El funcionamiento de Google AI Overviews (AIOs) difiere del de otros modelos. Primero, la IA genera un resumen basado en su conocimiento (entrenado con el modelo Gemini) y, a continuación, añade enlaces a páginas que amplían o respaldan la información presentada. Estos enlaces no siempre coinciden con las fuentes originales del entrenamiento, sino que proceden del índice orgánico de Google y se seleccionan según su relevancia para la consulta en ese momento. En la práctica, suelen ser sitios con buen posicionamiento SEO, aunque no necesariamente los del top 10.
Por tanto, aparecer en los AIOs no requiere una estrategia específica más allá de mantener buenas prácticas de SEO, ofrecer contenido relevante y cumplir con las directrices de Google Search Essentials.

El nuevo Modo IA de Google lleva este enfoque un paso más allá, integrando directamente las respuestas generativas dentro de la experiencia de búsqueda. En lugar de limitarse a mostrar enlaces, combina resúmenes, comparaciones y recomendaciones en tiempo real, transformando la forma en que los usuarios acceden a la información y toman decisiones. Analizaremos su funcionamiento en mayor profundidad más adelante, ya que marca un punto de inflexión en la visibilidad y representación de las marcas.

Perplexity AI: diseñado para citar

Esta plataforma fue diseñada desde el principio con la citación como característica central. Sus respuestas suelen ir acompañadas de referencias numeradas que enlazan a las fuentes web consultadas en tiempo real, facilitando la verificación por parte del usuario.

Otros modelos (Gemini, Claude) 

Tienen sus propios mecanismos y políticas de citación, que además están en constante evolución. Claude, por ejemplo, pone un énfasis particular en la seguridad, la ética y la reducción de respuestas dañinas.

Esta falta de consistencia y la opacidad en los mecanismos de citación tienen una implicación importante para las marcas: no se puede depender exclusivamente de obtener una «cita» de la IA para generar tráfico o validar la autoridad. Ser la fuente subyacente de la información no garantiza un enlace visible ni una atribución clara en la respuesta final. 

Por ello, las estrategias de GEO deben enfocarse en influir en la narrativa general (ser mencionado de forma positiva y precisa, moldear la percepción que la IA tiene de la marca) además de buscar activamente las citaciones directas cuando sea posible. Esto refuerza la necesidad de una monitorización constante (como se detalla en la siguiente sección) para comprender la visibilidad real más allá de los clics.

Nueva realidad: el Modo IA de Google y su impacto en la visibilidad de marca

Antes de entrar en las estrategias de monitorización, es importante detenerse en el cambio más profundo que ha experimentado la búsqueda en años: la llegada del nuevo Modo IA de Google, disponible en España desde octubre de 2025.

Este modo introduce una experiencia de búsqueda generativa basada en Gemini 2.5 Pro Experimental, el modelo de lenguaje más avanzado de Google hasta la fecha. A diferencia del buscador tradicional (centrado en listas de enlaces), el Modo IA genera respuestas explicativas y contextualizadas, descomponiendo la consulta del usuario en subtemas y combinando información de múltiples fuentes en tiempo real.

El resultado no es solo una respuesta más rica: también redefine dónde y cómo puede aparecer una marca. Las fuentes citadas por el Modo IA se muestran mediante pequeños botones que enlazan directamente a las páginas utilizadas para construir la respuesta. Es decir, la visibilidad ya no se define solo por el SEO, sino por la forma en que la IA interpreta y presenta el contenido de cada marca.

En la práctica, aparecer en el Modo IA es equivalente a ocupar el bloque más alto del buscador, pero en formato generativo. Quienes logren ser citados o mencionados dentro de estas respuestas obtendrán un nivel de exposición sin precedentes; quienes no lo consigan, podrían quedar fuera de la conversación sin que el usuario llegue siquiera a ver los resultados tradicionales.

Por eso, el lanzamiento del Modo IA no solo supone un avance tecnológico, sino una señal clara de hacia dónde se dirige la búsqueda digital: hacia un entorno donde las marcas deberán optimizar su presencia no solo para buscadores, sino también para motores generativos. En otras palabras, la Generative Engine Optimization (GEO) deja de ser una idea emergente y pasa a convertirse en un requisito estratégico para mantener la relevancia.

Monitorización de las menciones de marca: cómo saber si tu marca aparece en respuestas de IA

El principal desafío para monitorizar si nuestra marca aparece mencionada por las IAG, radica en que estas menciones ocurren dentro de las interfaces cerradas de las plataformas (como una ventana de chat) y no necesariamente en la web pública que las herramientas tradicionales de monitorización de medios o social listening pueden rastrear fácilmente. 

Aunque algunas herramientas están adaptándose, no se puede simplemente esperar a ver si llega tráfico referido a Google Analytics para saber si una marca está siendo mencionada o cómo.

La monitorización activa es crucial por varias razones:

• Evaluar la visibilidad: permite saber si la marca aparece en conversaciones relevantes para sus productos o servicios y si está siendo recomendada activamente por la IA.
• Verificar la precisión: ayuda a detectar si la información que la IA proporciona sobre la marca, sus productos, precios o políticas es correcta, o si existen errores o desinformación que podrían dañar la reputación.
• Analizar el sentimiento: permite comprender si las menciones son predominantemente positivas, negativas o neutras, ofreciendo una visión de la percepción generada por la IA.
• Inteligencia competitiva: facilita la comparación de la visibilidad y prominencia de la marca frente a sus competidores directos e indirectos dentro de las respuestas de IA.
• Identificar oportunidades: ayuda a descubrir los prompts (preguntas o instrucciones) específicos que los usuarios podrían estar utilizando y que hacen que la marca aparezca (o debería aparecer), informando la estrategia de contenido.
• Medir el impacto de GEO: permite evaluar si los esfuerzos realizados para optimizar la presencia digital para IA (estrategias GEO) están dando frutos en términos de menciones y representación.

A la hora de entender cómo las IAs mencionan tu marca, no hay un único camino. Podemos hacerlo de forma manual, probando directamente en las distintas plataformas y registrando los resultados; con métodos semiautomáticos, usando APIs o scripts para ganar escala; o a través de herramientas específicas que automatizan todo el proceso y ofrecen métricas de visibilidad, sentimiento o comparación con competidores. Lo ideal es combinar estos tres enfoques para tener una visión más completa y actualizada de cómo la marca aparece (y se interpreta) en los entornos generativos.

Métodos manuales (consultas directas)

El punto de partida más accesible para la monitorización es la interacción directa y manual con las diferentes plataformas de IA. Esto implica:

1. Seleccionar plataformas

Elegir las IAG más relevantes para la audiencia objetivo (ej. ChatGPT, Gemini, Perplexity, Copilot, AI Overviews de Google).

2. Diseñar prompts estratégicos 

Crear una lista de preguntas e instrucciones que simulen las consultas que podrían hacer los usuarios reales en diferentes etapas de su proceso de decisión. Esto va más allá de simplemente preguntar «¿Conoces [Mi Marca]?». Es fundamental incluir:

• Preguntas directas sobre la marca: «¿Qué es [Marca X]?», «¿Cuáles son las características principales del producto Y de [Marca X]?»
• Preguntas comparativas: «Compara [Marca X] con [Competidor A] en términos de [característica clave]».
• Preguntas basadas en necesidades/problemas: «¿Cuál es la mejor herramienta para [resolver problema Z]?», «Recomiéndame un [tipo de servicio] para una empresa de [sector/tamaño]».
• Preguntas tipo «el mejor»: «¿Cuál es el mejor [producto/servicio] para [caso de uso específico]?».
• Preguntas con contexto geográfico (si aplica): «¿Dónde puedo encontrar servicios de [tipo] en [ciudad]?»

3. Ejecutar y registrar

Introducir sistemáticamente cada prompt en las plataformas seleccionadas y documentar meticulosamente las respuestas. Es vital registrar la fecha, la plataforma de IA utilizada, el prompt exacto, la respuesta completa generada, si se mencionó la marca propia o la de competidores, la posición de la mención (prominencia), el sentimiento aparente (positivo, negativo, neutro) y si se incluyeron enlaces. Una hoja de cálculo es una herramienta básica pero efectiva para esto.

La calidad y variedad de los prompts utilizados son críticas para la efectividad de este método manual. Simular consultas realistas de usuarios en diferentes fases (descubrimiento, consideración, decisión) proporciona una imagen mucho más precisa de la visibilidad real que simplemente preguntar por el nombre de la marca.

Métodos semiautomáticos (APIs, scrapers, prompts)

Para superar las limitaciones de escala del método manual, se pueden explorar enfoques semiautomáticos:

1. Uso de APIs

Aprovechar las Interfaces de Programación de Aplicaciones (APIs) que ofrecen algunas plataformas de IA (a menudo con costo) para enviar programáticamente un gran volumen de prompts y recopilar las respuestas de forma automatizada.

2. Scripting

Desarrollar scripts personalizados que interactúen con las IAG (ya sea a través de APIs o simulando la interacción del navegador) para realizar consultas masivas.

3. Web Scraping (limitado)

Si una IA publica sus respuestas en URLs únicas y accesibles públicamente (menos común para los chatbots puros, pero podría aplicar a algunos motores de búsqueda con IA integrada), se podrían usar herramientas de web scraping para extraer la información.

Herramientas emergentes de monitorización

Reconociendo la necesidad específica de rastrear la visibilidad en este nuevo entorno, ha surgido una categoría de herramientas especializadas: plataformas diseñadas para automatizar y estructurar el proceso de monitorización de menciones de marca en IAG.

En julio de 2025, Meltwater presentó GenAI Lens, la primera plataforma integral de monitorización de marca en respuestas generadas por IA (ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, Grok, DeepSeek), posicionándose como un referente en la medición de reputación y visibilidad en entornos generativos.

En paralelo, plataformas consolidadas como Semrush también han evolucionado para incorporar la inteligencia artificial generativa en sus análisis y métricas. A través de propuestas como Semrush Enterprise AIO y Semrush AI SEO Toolkit, la compañía automatiza consultas en distintas IAG, analiza la visibilidad y el sentimiento de marca, y compara el posicionamiento frente a competidores, ampliando así su alcance más allá del SEO tradicional hacia la monitorización en entornos generativos.

Aunque no son las únicas: han surgido otras iniciativas relevantes en este nuevo ecosistema. Algunos ejemplos notables incluyen:

• Profound: Enfocada en rastrear la visibilidad de marca en las principales IAG (ChatGPT, Claude, Perplexity), ofreciendo métricas como share of voice y análisis competitivo.
• Superlines: Monitoriza menciones y citas en ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude y Mistral, proporcionando métricas de visibilidad, comparativas de competidores y seguimiento de URLs citadas.
• OMG AI: Utiliza un motor de simulación de prompts para evaluar el rendimiento de la marca en modelos como ChatGPT, Claude, Gemini y Perplexity.
• Bluefish: Plataforma de visibilidad IA para medir y optimizar la representación de marca en LLMs.
• Goodie: Combina datos de SEO tradicional con monitorización de IA generativa.
• Otterly.ai: Detecta menciones, desinformación, analiza tendencias y ofrece investigación de prompts.
• Evertune.ai: Centrada en la monitorización y gestión de la reputación, analizando sentimiento, tono y riesgos potenciales en contenido generado por IA.
• Brandrank.ai: Mide la visibilidad en experiencias de búsqueda IA (incluyendo Google AI Overviews) y motores tradicionales.
• Quno.ai: Plataforma de inteligencia de búsqueda IA (Perplexity, ChatGPT, AIOs) que monitoriza menciones, sentimiento y consistencia del mensaje.
• Mentions AI (Semrush): Ofrece monitorización en tiempo real, análisis de sentimiento y alertas.

Al evaluar estas herramientas, es importante considerar qué IAG cubren, la flexibilidad en la definición de prompts, la profundidad del análisis de sentimiento, las capacidades de comparación competitiva, los sistemas de alerta y, por supuesto, el costo.

Para facilitar la selección de la herramienta más adecuada, la siguiente tabla compara algunas de las plataformas dedicadas al seguimiento de la visibilidad en LLMs (haz clic sobre la tabla para descargártela).

Análisis de sentimiento: ¿menciones positivas o negativas?

Simplemente saber que una marca es mencionada ya no es suficiente. Es fundamental comprender el sentimiento asociado a esas menciones, ya que esto impacta directamente en la reputación y percepción de la marca. Una IA puede, intencionadamente o no, amplificar información negativa o errónea.

El análisis de sentimiento en el contexto de la IAG debe evaluar:

• Tono general: si la mención se enmarca en un contexto positivo, negativo o neutro.
• Atributos asociados: si la IA vincula la marca con características deseables (ej. «innovadora», «confiable», «fácil de usar») o indeseables (ej. «cara», «complicada», «mal soporte»).
• Precisión factual: si la información presentada junto con la mención es correcta y actualizada.

Muchas de las herramientas de monitorización de IA mencionadas anteriormente, así como plataformas más amplias de social listening y análisis de la experiencia del cliente, utilizan algoritmos de IA y NLP para realizar análisis de sentimiento automatizado.

Los resultados de este análisis deben usarse de forma proactiva para:

• Reforzar mensajes positivos: identificar los atributos positivos que la IA asocia con la marca y amplificarlos en la estrategia de contenido GEO.
• Contrarrestar la negatividad o desinformación: detectar percepciones negativas o información incorrecta y crear contenido fáctico y positivo para corregir la narrativa.
• Identificar áreas de mejora: el sentimiento negativo recurrente puede señalar problemas reales con el producto, servicio o experiencia del cliente que necesitan ser abordados internamente.
• Medir la efectividad: evaluar si las campañas de marketing o relaciones públicas están logrando cambiar o mejorar la percepción de la marca reflejada por la IA.

Es crucial entender que el análisis de sentimiento en respuestas de IA presenta una complejidad adicional en comparación con el análisis de redes sociales. Mientras que el sentimiento en redes sociales suele reflejar opiniones directas de usuarios, el sentimiento expresado por una IA puede ser una síntesis de información de múltiples fuentes, potencialmente influenciado por sesgos en los datos de entrenamiento o incluso ser parte de una «alucinación» o fabricación del modelo. 

Por lo tanto, un sentimiento negativo detectado en una respuesta de IA requiere un análisis crítico. Puede que no refleje directamente la opinión pública mayoritaria, sino un artefacto del modelo. La respuesta estratégica, en este caso, no es solo gestionar la relación con el cliente (como en redes sociales), sino también «educar» a la IA proporcionándole contenido GEO fáctico, positivo y bien estructurado para corregir su percepción.

Redefinir la visibilidad en tiempos de IA

En un entorno donde cada vez más usuarios recurren a la inteligencia artificial para informarse y decidir, la forma en que una IA menciona tu marca se ha vuelto un factor estratégico. No todas las menciones son iguales: aparecer en un listado aporta visibilidad, pero ser recomendado o citado como fuente genera confianza e influye directamente en la decisión de compra. Por eso, las empresas deben ir más allá del SEO tradicional e incorporar el GEO para asegurarse de que las IAs no solo conozcan su marca, sino que la presenten de forma positiva y precisa.

La monitorización es clave. No basta con observar el tráfico web: hay que entender cómo las IAs hablan de tu marca, con qué tono y frente a qué competidores. Analizar el sentimiento asociado a esas menciones permite detectar riesgos reputacionales y descubrir oportunidades para reforzar mensajes clave.

Las marcas que entiendan que las IAs son un nuevo canal de influencia obtendrán ventaja. Medir, interpretar y optimizar su presencia en las respuestas generativas no solo protege su reputación, sino que abre una nueva vía para generar confianza y negocio.

Conviene recordar que la “verdad” de una IA no es absoluta, sino probabilística. Sus respuestas dependen de su entrenamiento, del prompt y de las políticas que la guían. Por eso, más que esperar precisión, hay que educar al modelo: publicar contenido claro, actualizado y técnicamente sólido para aumentar las probabilidades de ser elegido como referencia.

Ser citado, además, no garantiza tráfico. Una IA puede usar tu contenido sin mostrar el enlace. La estrategia debe ir más allá del clic, buscando influir en la narrativa, la exactitud y la relevancia de las menciones. Combinar SEO clásico con GEO es la mejor forma de posicionarse tanto en buscadores como en motores generativos.

El proceso debe ser continuo: empezar con prompts estratégicos para evaluar la presencia de marca, automatizar la monitorización con APIs o scripts y, después, integrar herramientas que analicen visibilidad, sentimiento y share of voice.

Finalmente, hay que actuar sobre los hallazgos: reforzar los atributos positivos y corregir posibles errores con contenido bien documentado y verificable. Cada mejora ayuda a que la IA comprenda mejor tu marca y la represente con mayor fidelidad.

En definitiva, las marcas que aprendan a dialogar con la inteligencia artificial tendrán una ventaja competitiva clara. El reto ya no es solo aparecer, sino conseguir que la IA cuente tu historia de la mejor forma posible.