- Los medios pueden multiplicar hasta por 1.78 las menciones de una marca en las respuestas de los LLM.
- El estudio analizó más de 40,000 respuestas generadas por ChatGPT, Gemini, Perplexity y AI Overview.
- La reputación de una marca ya también depende de las fuentes que utilizan los modelos de inteligencia artificial.
La irrupción de la inteligencia artificial generativa abrió un nuevo escenario para las marcas. Durante años, la reputación digital se construyó principalmente a partir de tres espacios: los medios de comunicación, los motores de búsqueda y las redes sociales.
Ahora, los modelos de lenguaje como ChatGPT, Gemini, Perplexity y AI Overview suman un cuarto territorio donde las empresas son descritas, comparadas, recomendadas o descartadas incluso antes de que un usuario visite su sitio web.
Ese cambio también modifica la forma en que las compañías deben trabajar su SEO para IA.
Un estudio elaborado por Good Rebels y Asesores concluye que los medios de comunicación mantienen un papel determinante en este nuevo ecosistema y, en algunos casos, pueden llegar a multiplicar por 1.78 las menciones de una marca dentro de las respuestas generadas por los modelos de inteligencia artificial.
La investigación analizó más de 40,000 respuestas obtenidas a partir de más de 10,000 prompts realizados en ChatGPT, Gemini, Perplexity y AI Overview, con el objetivo de identificar qué tipo de fuentes utilizan estos sistemas para construir sus respuestas y cómo influyen en la percepción de una marca.
El análisis introduce el concepto de reputación algorítmica, entendido como la imagen que los modelos de IA construyen de una empresa a partir de la información disponible en internet y de la autoridad que asignan a cada fuente consultada.
La reputación algorítmica abre un nuevo frente para las marcas
A diferencia del SEO tradicional, donde el objetivo principal consiste en posicionar una página entre los primeros resultados de un buscador, la IA generativa sintetiza información procedente de distintas fuentes para elaborar una respuesta única.
Esto significa que una empresa ya no depende exclusivamente de la calidad de su sitio web.
También influye la forma en que aparece retratada en medios, comparadores, publicaciones especializadas, plataformas corporativas y otros espacios digitales considerados confiables por los modelos.
El estudio muestra que cada plataforma sigue una lógica diferente. Perplexity concede un peso especialmente alto a las páginas corporativas y a los comparadores especializados.
AI Overview mantiene un comportamiento más cercano al posicionamiento orgánico tradicional de Google, mientras que Gemini selecciona con mayor cuidado las fuentes editoriales.
ChatGPT también presenta un comportamiento particular. Aunque suele ofrecer menos enlaces directos que otras herramientas, responde con especial sensibilidad a la presencia editorial. Según el análisis, cerca de una cuarta parte de sus respuestas incorpora referencias a medios de comunicación.
Estas diferencias evidencian que no existe una estrategia universal de SEO para IA. La visibilidad dependerá del modelo utilizado por el usuario, del tipo de consulta realizada y de las fuentes que cada sistema considere más confiables para responder.
Los medios recuperan protagonismo en la era de la IA
Uno de los hallazgos más relevantes del estudio es el peso que mantienen los medios de comunicación dentro de las respuestas generadas por los modelos de lenguaje.
Mientras los comparadores aportan datos funcionales y las páginas corporativas ofrecen la visión oficial de una empresa, los contenidos editoriales incorporan elementos que resultan especialmente valiosos para la inteligencia artificial: contexto, análisis, reputación, innovación, estrategia y opiniones de terceros.
En el sector bancario, la presencia en medios genera un multiplicador de 1.78 en las menciones de marca, el valor más alto registrado por la investigación. En seguros alcanza 1.64; en hoteles llega a 1.38 y en telecomunicaciones se ubica en 1.05.
Aunque la intensidad varía según la industria, el patrón se mantiene: las referencias editoriales ayudan a reforzar la autoridad de una marca dentro de los modelos de IA.
El informe también identifica un equilibrio entre distintos tipos de fuentes. En banca, por ejemplo, disponer de entre seis y ocho referencias diferentes permite elevar la probabilidad de aparecer en las respuestas hasta un rango de entre 61% y 68%.
La arquitectura más efectiva combina una página corporativa, varios comparadores especializados y una o dos referencias en medios de comunicación.
Esa mezcla reproduce el modelo clásico de una estrategia integrada de comunicación, donde los activos propios conviven con la validación de terceros.
Para las áreas de marketing y comunicación, el mensaje resulta claro: la cobertura editorial ya no influye únicamente sobre las personas que leen una noticia. También alimenta los sistemas de inteligencia artificial que responderán futuras consultas de millones de usuarios.
El SEO para IA exige una estrategia más amplia
Los resultados del estudio también anticipan un cambio en la manera en que las marcas deberían abordar su estrategia digital.
El SEO técnico continuará siendo una pieza importante, pero dejará de ser suficiente por sí solo.
La visibilidad dentro de los modelos de IA dependerá cada vez más de la capacidad de una empresa para construir autoridad en múltiples fuentes confiables.
En ese escenario, las relaciones públicas recuperan protagonismo. Las menciones editoriales aportan una validación independiente que difícilmente puede replicarse desde un sitio corporativo y, según el estudio, ese contexto adicional influye directamente en la forma en que los modelos describen a una marca.
La diversificación también cobra relevancia. Contar con presencia en medios, comparadores, investigaciones propias, contenidos especializados y plataformas corporativas aumenta las probabilidades de que una empresa sea considerada por los modelos cuando elaboran una respuesta.
Los medios de nicho pueden convertirse en aliados estratégicos
El estudio no diferencia entre medios generalistas y especializados, pero sus conclusiones permiten anticipar una tendencia relevante para el SEO para IA.
Si los modelos buscan fuentes con autoridad para responder consultas específicas, es razonable pensar que las publicaciones de nicho podrían ganar protagonismo en determinados sectores.
Un medio especializado en marketing, salud, turismo, tecnología o finanzas desarrolla durante años una profundidad temática que puede convertirlo en una referencia natural para responder preguntas relacionadas con esas industrias.
Para las marcas, esto representa una oportunidad de replantear sus estrategias de comunicación.
Más allá de buscar visibilidad en medios de gran alcance, también podrían fortalecer su presencia en publicaciones reconocidas por su especialización, donde el contexto, el análisis y la calidad editorial aportan señales de autoridad que los modelos de IA podrían considerar especialmente valiosas.
Al mismo tiempo, producir investigaciones propias, estudios sectoriales, informes y datos originales puede convertirse en otra ventaja competitiva.
Este tipo de contenidos alimenta el trabajo periodístico y amplía las posibilidades de que una marca sea citada por terceros, fortaleciendo su reputación algorítmica.
En definitiva, el SEO para IA comienza a integrar disciplinas que hasta hace poco funcionaban de manera independiente. El objetivo ya no consiste únicamente en aparecer entre los primeros resultados de un buscador, sino en convertirse en una fuente confiable dentro del ecosistema informativo que utilizan los modelos de inteligencia artificial para construir sus respuestas.
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