El impacto de la Inteligencia Artificial en el marketing

Un nuevo paradigma de búsqueda y confianza

La Inteligencia Artificial (IA) está transformando el modo en que las personas buscan, eligen y confían en las marcas. Ya no hablamos de “hacer una búsqueda”, sino de mantener una conversación con un asistente que interpreta, sintetiza y responde con criterio propio. Este cambio no solo redefine la relación entre usuarios y tecnología, sino que también modifica las reglas del marketing digital.

En este nuevo escenario, la visibilidad de una marca no depende únicamente de aparecer en los resultados de Google, sino de ser mencionada, comprendida y recomendada por los motores generativos que guían la experiencia digital. En otras palabras, la visibilidad se traslada del SEO tradicional al terreno emergente de la AEO (Answer Engine Optimization) = optimizar contenido para que motores generativos lo seleccionen y citen como fuente. También llamada GEO / LLMO / SEO para IA.

En este artículo analizamos cómo la IA está redefiniendo la búsqueda, la experiencia del usuario y las estrategias de marketing, y qué pueden hacer las marcas para seguir siendo visibles y confiables en este nuevo entorno digital.

El impacto de la inteligencia artificial en el marketing

De buscadores a motores generativos: la evolución hacia la IA

Durante más de dos décadas, los motores de búsqueda organizaron la información a través de algoritmos que ordenaban los resultados según su relevancia, autoridad y coincidencia con determinadas palabras clave. Este modelo —base del SEO tradicional— funcionó mientras el usuario estaba dispuesto a buscar, comparar y elegir entre múltiples opciones.

Con el tiempo, llegó la búsqueda semántica, una etapa en la que los algoritmos comenzaron a comprender el sentido de las palabras y la intención detrás de cada consulta. Ya no bastaba con repetir una palabra clave: los buscadores aprendieron a interpretar sinónimos, contexto y relaciones entre conceptos.

La irrupción de la IA generativa lleva este proceso mucho más lejos. Plataformas como ChatGPT (OpenAI), Gemini (Google), Copilot (Microsoft) o Perplexity AI ya no se limitan a mostrar enlaces: leen, comprenden, resumen y redactan una respuesta propia, creada a partir de múltiples fuentes. Según Google AI —que incorporó los AI Overviews dentro de su motor—, esta nueva experiencia busca “ayudar a las personas a explorar más rápido y con mayor comprensión”.

Podemos resumir esta evolución así:

Evolución de los modelos de búsqueda y su impacto en marketing
Etapa Modelo de búsqueda Rol del usuario Resultado principal
SEO clásico Palabras clave + ranking Busca y compara Listado de enlaces
Búsqueda semántica Intención + contexto Formula consultas más precisas Resultados relevantes
AI Overviews / SGE Síntesis con fuentes Lee resumen y valida Respuesta + enlaces destacados
Motores generativos Conversación + síntesis Dialoga y decide Respuesta creada por IA

La diferencia ya no está en quién aparece primero, sino en quién es citado o incorporado en la respuesta que el motor genera. En lugar de competir por un puesto en el ranking, las marcas compiten por ser entendidas, confiables y mencionadas dentro de la información que los sistemas de IA utilizan para responder.

Por eso, factores como la autoridad de marca, la claridad del contenido y la coherencia narrativa se vuelven decisivos para lograr visibilidad en esta nueva etapa del marketing digital.

De la búsqueda a la generación: cómo cambia la experiencia del usuario

Con la IA, el usuario deja de ser un explorador activo para convertirse en un interlocutor. En lugar de recibir diez enlaces, obtiene una respuesta directa y contextualizada. Esto acelera la toma de decisiones, pero también reduce los puntos de contacto entre marcas y consumidores.

Por ejemplo, herramientas como ChatGPT pueden recomendar una plataforma de email marketing sin mostrar los sitios web que lo inspiraron. Gemini responde consultas integrando datos de distintas fuentes, y Copilot directamente ejecuta tareas dentro de su ecosistema.

Este nuevo entorno genera tanto ventajas como desafíos:

Para las empresas, esto significa repensar su estrategia de contenidos: no basta con posicionarse en Google, sino con ser comprendidas y referenciadas por los modelos de IA que median la información.

Ejemplo de respuesta generada por Gemini, el buscador conversacional de Google. Los motores de IA ya no muestran enlaces: sintetizan respuestas propias a partir de múltiples fuentes.

Nuevas etapas del recorrido del consumidor impulsadas por IA

La IA no solo cambia cómo buscamos, sino también cómo decidimos. El recorrido del consumidor (customer journey) se redefine en cuatro fases principales:

  1. Descubrimiento conversacional: el usuario plantea una necesidad o problema (“quiero mejorar mis campañas”) y el motor generativo sugiere opciones.
  2. Exploración guiada por IA: el sistema compara soluciones, marcas o estrategias de forma resumida.
  3. Decisión asistida: la IA recomienda un curso de acción o producto, priorizando confiabilidad y reputación.
  4. Recomendación automatizada: el usuario recibe sugerencias continuas basadas en sus interacciones previas.

Para adaptarse, las marcas deben crear contenido que sea comprensible, verificable y coherente. La confianza (brand trust) se vuelve un activo crítico: los motores generativos priorizan fuentes con autoridad, consistencia y presencia digital sostenida.

Oportunidades y desafíos para las estrategias de marketing digital

La IA abre un abanico de oportunidades, pero también plantea nuevos retos estratégicos.

Oportunidades

  • Personalización avanzada: los modelos pueden adaptar mensajes a cada usuario y contexto.
  • Visibilidad orgánica en entornos generativos: una marca bien representada puede aparecer en respuestas sin pagar por publicidad.
  • Optimización de contenidos más humana: la IA premia la claridad, la utilidad y la coherencia por encima del relleno de keywords.

Desafíos

  • Pérdida de control sobre la exposición: las marcas no deciden cómo las IA las citan o representan.
  • Necesidad de transparencia: las fuentes deben ser verificables y confiables.
  • Nuevas métricas de éxito: el foco pasa del tráfico al reconocimiento como fuente o referencia.

 

Cómo medir la visibilidad en IA

La visibilidad generativa requiere nuevas métricas. Los indicadores más relevantes son:

  • Conjunto de prompts objetivo: consultas fijas para evaluar si la marca aparece y cómo es mencionada.

     

  • Tracking mensual: seguimiento periódico de presencia y variaciones en motores como ChatGPT, Gemini o Perplexity.

     

  • Share of Voice en IA: proporción de menciones frente a competidores dentro de un mismo sector.

     

  • Correlación con branded search/CRM: relación entre mayor visibilidad en IA y el crecimiento de búsquedas de marca, leads o ventas.

Estas métricas permiten entender si una marca está realmente presente en las respuestas generadas por la IA y cómo evoluciona su posición frente a la competencia.

Visibilidad en IA: la nueva ventaja competitiva

El concepto de visibilidad en IA o AEO (Answer Engine Optimization) se refiere a las técnicas que permiten que una marca sea comprendida, citada o utilizada como fuente por modelos de lenguaje.

Según OpenAI, los modelos de lenguaje se entrenan para priorizar fuentes con alta coherencia factual y autoridad temática, lo que subraya la importancia de generar contenido preciso y verificable.

Algunas estrategias clave incluyen:

  • Optimizar la semántica del contenido: usar lenguaje natural, preguntas frecuentes y respuestas claras.
  • Construir autoridad temática: publicar información profunda, confiable y bien estructurada.
  • Cuidar la reputación digital: las menciones positivas, reseñas y coherencia entre canales fortalecen la credibilidad.
  • Usar datos estructurados y contexto local: mejorar la indexación y la comprensión del contenido para las audiencias.

Qué tipo de contenido citan más los modelos de IA

Los motores generativos tienden a priorizar información clara, estructurada y verificable. Suelen citar con más frecuencia:

  • Definiciones precisas y conceptos bien explicados.
  • Listas y pasos que ordenan procesos.
  • Comparativas y tablas que resumen diferencias.
  • Ejemplos concretos que ilustran usos o situaciones.
  • Contenido coherente y profundo, con buena conexión semántica.
  • Contexto local (Argentina, LATAM), que facilita la relevancia regional.

Errores típicos que limitan la visibilidad en IA

Las marcas suelen quedar fuera de las respuestas de IA por (Si querés entender por qué una marca no aparece en ChatGPT ni Gemini, leé este análisis completo):

  • Contenido vago o genérico, sin aportes concretos.
  • Falta de autoría, contexto o respaldo.
  • Pocas fuentes externas o ausencia de evidencia.
  • Estructura débil (sin subtítulos, listas o tablas).
  • Información desactualizada.
  • Falta de foco temático, lo que diluye la autoridad.

Corregir estos puntos es clave para que una marca sea comprendida, reconocida y citada por los modelos generativos.

En TURM, acompañamos a las marcas en su adaptación al nuevo ecosistema digital con estrategias de contenido, SEO avanzado y nuestro servicio AI Visibility, diseñado para fortalecer la presencia de las empresas en los motores de IA y generar una visibilidad sostenible.

Conclusión: del algoritmo al criterio humano

La Inteligencia Artificial está transformando el marketing digital, pero la confianza sigue siendo el verdadero motor de toda estrategia. En esta nueva era, la visibilidad no se gana solo con aparecer en buscadores, sino siendo parte de las respuestas que las personas reciben.

Desde TURM, ayudamos a las marcas a construir presencia y credibilidad en los motores generativos, combinando estrategia, contenido y análisis. Porque el futuro del marketing no se trata de buscar más visibilidad, sino de ser reconocidos como fuente confiable en el ecosistema de la IA.

Checklist: 5 pasos para mejorar tu visibilidad en IA

  • Auditá tu presencia generativa: probá prompts relevantes en ChatGPT, Gemini, Copilot y Perplexity.
  • Detectá vacíos de contenido: marcá dónde no aparecés o dónde tu información es incompleta.
  • Reforzá tu autoridad temática: producí contenido claro, profundo y bien estructurado.
  • Sumá evidencia externa: enlaces a fuentes, definiciones precisas y comparativas.
  • Medí avances mes a mes: trackeá menciones, branded search y Share of Voice en IA.

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