Posicionamiento de Marcas en los resultados de Chats de IA en México
Algunas perspectivas, análisis y resultados sobre la consistencia de las respuestas de los LLMs
Desde el año pasado comenzaron a surgir como hongos distintas aplicaciones que monitorean el posicionamiento de las marcas en las respuestas de los chats de IA. LLM Pulse, Jellyfish, Whitebox, Evertune, son solo algunas de las decenas de soluciones que se están promoviendo como la mejor para este tema. (Incluso aquí hemos desarrollamo uno llamado Indexia).
A raíz de lo anterior y de que todos los días hay notas e información sobre este tema, es que he querido publicar algunas perspectivas y breves análisis sobre el posicionamiento de las marcas en las respuestas de los chats de IA, ya que cada vez es más relevante para las marcas en México.
Hace un año desarrollamos una webapp que nos permite probar cuál es el posicionamiento de las marcas en las respuestas de los LLMs como GPT, Gemini y Google AI Overview. Si bien, las respuestas siempre son distintas cada vez, tienden a ser muy consistentes respecto a las marcas que aparecen en el top y en las fuentes que los LLMs usan como fuente para construir sus respuestas. (Aunque también hay cambios importantes -sobre todo de fuentes- si las pruebas se hacen directamente en el chat o desde llamados vía API)
Lo que hemos encontrado en más de un millar de pruebas que hemos hecho en los últimos 12 meses -en ambas modalidades, chat y api- es que en México, las marcas que más suelen aparecer en las respuestas son las más conocidas mientras que las fuentes más usadas por estos chats de IA tienden a ser los sitios web de las marcas, sitios especializados en el tema y Reddit, en una proporción promedio de más o menos 40% - 30% - 30%, por lo que tiene sentido que las marcas -por ahora en EEUU- esten optimizando y midiendo su presencia en Reddit para intentar escalar el posicionamiento de marca en los chats de IA
“Equipos modernos están utilizando Reddit como un canal medible y estratégico para escalar presencia de marca ante la saturación de otros medios.” (vía searchenginejournal.com)
Hay varios estudios relevantes que analizan con más profundidad esto mismo, como este de Click Rank, que también concluye que se favorece más a las marcas más conocidas -sobre todo GPT-, este otro de SEO Clarity, que explica más a fondo cómo las urls mejor posicionadas en los resultados de Google son relevantes como fuentes primarias de los LLMs, este análisis de Rand Fishkin que encuentra consistencia en la listas de marcas que suelen aparecer, el orden de las recomendaciones y la cantidad de elementos en esa lista o este otro de Omniscient que analiza más a fondo los tipos de fuentes más usados, que coincide en muchos puntos lo que hemos visto con Indexia.
Es importante decir que estos resultados se hacen más evidentes si hay una suficiente batería de pruebas y no en consultas individuales, además -como se ve en los gráfico anteriores- también varían si se mencionan a las marcas en las preguntas.
Pero todo esto hace que podamos concluir que sí se puede medir el posicionamiento de las marcas en las respuestas de los LLMs con una confiabilidad que va en promedio del 60% al 80%. No es lo más alto, pero sí es suficientemente consistente para que las marcas comiencen a tomar decisiones al respecto.
“Tras ejecutar varias veces 142 preguntas diseñadas por personas sobre cómo elegir los mejores auriculares para un familiar que viaja, se obtuvieron casi mil respuestas: 994 para ser precisos. Y entre esas 994 respuestas de IA, auriculares como Bose, Sony, Sennheiser y Apple aparecieron entre el 55 % y el 77 % de las veces; un resultado sorprendentemente similar al que observamos con las 3 principales marcas en espacios reducidos según los resultados de nuestros encuestados en temas como concesionarios Volvo en Los Ángeles, proveedores de computación en la nube para startups SaaS y hospitales oncológicos en la Costa Oeste.” (Análisis de Rand Fishkin publicado en SparkToro)
Lo que percibimos de los resultados de todas estas pruebas, es que las marcas mejor posicionadas en el mercado -en términos generales, no solo en términos digitales- tenderán a aparecer más en los resultados de los LLMs que aquellas que solo estén bien posicionadas en resultados de Google y esto debería ayudar a las marcas a entender que es necesario tener una identidad, lenguaje y presencia sólida en el mercado si quieren estar bien rankeadas en los resultados de los chats de IA.
Así que la cosa no tendrá tanto pero en lo técnico, como en el caso del SEO puro; el posicionamiento en los chats de IA se logrará sobre todo por estar bien posicionado en el mercado, así, a secas.
Como dice Eli Schwartz en el artículo Should SEO budgets pay for LLM visibility?: “Un equipo de SEO puede optimizar el sitio web para que la IA pueda leerlo, pero no puede obligarla a que le importe. A la IA le importa lo que internet dice de ti, no solo lo que dices de ti mismo en tu propio dominio.
Si tu marca no se habla en el ecosistema general, si no tienes un punto de vista distintivo que otros compartan y si careces de una presencia sólida, no aparecerás en la respuesta. Estos problemas no se solucionan modificando el mapa del sitio ni las etiquetas de título. La baja visibilidad es un problema de fortaleza, autoridad y narrativa de la marca. Estos KPI son responsabilidad del equipo de marca.
Cuando analizamos los fracasos de AEO, nos referimos a la incapacidad de consolidar la marca como una fuerza dominante en su nicho. Piense en cómo los motores de búsqueda y los LLM ven las cosas. La marca deportiva Under Armour está estrechamente asociada con el deporte, la innovación y los atletas. Dado que estas conexiones se refuerzan millones de veces en la web por terceros, un LLM tiene una gran confianza en asociar Under Armour con la ropa deportiva.”