Geral
[ES] A nova jornada de compra mediada por LLM’s: quem decide o que o consumidor vê primeiro
BranddiIP Team ·
![[ES] A nova jornada de compra mediada por LLM’s: quem decide o que o consumidor vê primeiro](https://assets.branddi.com/blog/dl25ibkclmef8mogienl.jpg)
Durante mucho tiempo, la parte superior del embudo se entendió como el momento del proceso de compra en el que el consumidor “te llega”. Una búsqueda en Google, una publicación en las redes sociales, un anuncio dirigido representa el “primer contacto” con tu marca.
Hoy en día, esa lógica ha cambiado. Los consumidores ya no descubren las marcas de la misma manera, porque las IA generativas se han convertido en el nuevo punto de entrada para el descubrimiento.
Las respuestas de LLM como ChatGPT, Google Gemini (AI Overviews), Bing Copilot, Perplexity y asistentes integrados en los sistemas operativos están reemplazando las páginas de resultados tradicionales. El 32 % de la Generación Z inicia tareas con herramientas de inteligencia artificial en lugar de utilizar búsquedas tradicionales, según encuestas.
¿Quieres adaptarte a la nueva parte superior del embudo? ¡Comprenda los principales riesgos asociados con la influencia de la inteligencia artificial en el descubrimiento de marca y cómo afrontar este nuevo escenario!
¿Qué se pierde cuando se pierde la parte superior del embudo?
La pérdida de la parte superior del embudo se produce cuando la marca pierde el control sobre el primer contacto entre el consumidor y la información que influye en su decisión.
En lugar de que la persona descubra su marca a través de su sitio web, su contenido o un publicidad, este primer contacto ahora suele ocurrir dentro de una respuesta generada por ChatGPT u otra herramienta de IA.
La parte superior del embudo deja de ser una etapa del embudo de ventas que construyes y pasa a estar mediada por sistemas que no controlas.
A partir de este punto, las pérdidas que se hacen más evidentes son:
- Menos control sobre quién presenta su marca al consumidor;
- Menos previsibilidad del tráfico;
- Pérdida de autoridad cuando el LLM cita competidores o interpretaciones distorsionadas.
¿Cómo deciden los LLM qué mostrar?
La IA aprende patrones de lenguaje y asociaciones basándose en este material, y cuando usted hace una pregunta, genera una respuesta sintetizando este conocimiento en lugar de buscar directamente "el documento original más autorizado". En el proceso, ella puede:
1. Confíe en contenido disponible que no sea necesariamente oficial
Modelos como ChatGPT, Google Gemini y Perplexity se basan en grandes cantidades de texto y medios que han sido "extraídos" o agregados de varias partes de Internet.
La recopilación de datos incluye blogs, foros, artículos de noticias, páginas sin verificación editorial y otros materiales públicos, sin garantía de que cada extracto represente una verdad oficial o la fuente más precisa.
2. Ser influenciado por citas, reseñas y menciones públicas de terceros
Una IA genera respuestas considerando la frecuencia, contexto y co-ocurrencia de términos y conceptos presentes en el material de capacitación, y esto incluye:
- Menciones en reseñas en línea;
- Citas de terceros;
- Discusiones en comunidades públicas;
- Referencias cruzadas que aparecen a través de repetición o resaltando en el material.
Los patrones influyen en la generación de respuestas porque el modelo ha aprendido que ciertos términos a menudo aparecen juntos.
3. Los riesgos cuando el fraude y la piratería forman parte de la formación cultural
Una de las mayores preocupaciones de los profesionales del SEO y la fiabilidad es que las IA puedan entrenarse a partir de datos que incluyan material pirateado, textos de baja calidad o incluso información incorrecta que circule públicamente. En sistemas con grandes cantidades de datos, esto significa que:
- Los modelos pueden aprender patrones incorrectos o sesgados, porque han visto muchas versiones erróneas o infundadas del mismo tema.
- El fraude, la desinformación y el contenido pirateado pueden ingresar a la base de capacitación y, al hacer generalizaciones, influir en las respuestas generadas.
- Incluso cuando existe la fuente “oficial”, puede terminar eclipsado por muchos signos de mayor presencia en fuentes públicas (como replicaciones, copias o memes).
¿Cuáles son los nuevos vectores de riesgo?
El cambio en la forma en que ocurre el descubrimiento ha abierto nuevos vectores de riesgo que actúan antes de que el consumidor llegue a su sitio web o entre en contacto con su marca. Ellos son:
Estafas que aparecen como respuestas legítimas
El primer gran riesgo surge cuando las estafas se presentan al usuario en forma de respuestas aparentemente neutrales y confiables.
Diferentes de una un anuncio sospechoso o un sitio web mal diseñado, la respuesta de una IA lleva un sello de autoridad. Si una estafa o una oferta fraudulenta está bien distribuida en el contenido público, la IA puede incorporarla a la respuesta como si fuera legítima. componiendo lo que muchos investigadores llaman “entrenamiento cultural” del modelo.
Dominios y páginas fraudulentas ganando relevancia algorítmica
En el modelo SEO tradicional, los dominios fraudulentos necesitaban competir directamente por posiciones en los resultados. En el modelo impulsado por la IA, la lógica cambia: lo que importa no es sólo el ranking, sino ser absorbido como fuente contextual por el modelo.
Las páginas fraudulentas que replican contenidos, utilizan técnicas de distribución agresivas o simulan autoridad (con sellos falsos, reseñas y citas circulares) pueden ganar relevancia.
¿Cómo recuperar el control?
El mercado ya viene aplicando estrategias para reducir las distorsiones, proteger la reputación y recuperar la influencia que tienen las IA utilizar como referencia. Comprenda cómo recuperar el control:
Proteja la marca en todos los canales
Empiece por mapear todos lospuntos públicos donde aparece la marca:
- Sitio web institucional;
- Páginas de productos;
- Redes sociales;
- Perfiles en mercados;
- Directorios;
- Lanzamientos;
- Blogs y materiales educativos.
A continuación, es necesario estandarizar descripciones, posicionamiento, promesas y nomenclaturas para garantizar que la misma narrativa se repita en todos estos canales.
Es una tarea que pueden realizar los equipos de marketing y branding, con soporte de SEO/AEO. Herramientas como CMS, administradores de contenido, Google Search Console, herramientas de SEO y plataformas de administración de redes sociales ayudan con esta alineación.
La implementación inicial demora de 2 a 4 semanas, con una inversión relativamente baja, se centra en las horas del personal y los ajustes editoriales, pero requiere un mantenimiento mensual continuo para preservar la coherencia.
Supervise el uso indebido para evitar la contaminación de las referencias
Después de alinear la presencia oficial, es esencial monitoreardónde y cómo se menciona la marca fuera de su sitio. canales. Es hora de rastrear copias, páginas falsas, promesas adulteradas, anuncios engañosos y asociaciones inapropiadas.
Esta tarea suele ser responsabilidad de marketing, legal o protección de marca. Las herramientas de monitoreo de marca, seguimiento de menciones y vigilancia de mercado y dominio te permiten identificar rápidamente desviaciones.
Protección del tráfico y la identidad digital para fortalecer la fuente oficial
Si no defines claramente la fuente oficial de tu marca, el algoritmo lo hace por ti, y casi nunca a tu favor. Cualquier brecha en la identidad digital se convierte en un espacio para que terceros ocupen el rol de origen de la información.
Cegar el tráfico hacia los canales y la identidad digital es precisamente el proceso de cerrar estas brechas y dejar claro, para las IA, quién es la fuente legítima.
Técnicamente, esto implica SEO avanzado. estructurar contenido con respuestas directas, fortalecer vínculos de retroceso calificados y monitorear continuamente las disputas por términos de marca.
¿Te gustó entender cómo ha cambiado la parte superior del embudo? En este nuevo escenario, la visibilidad es consecuencia de la protección y autoridad algorítmica. Quienes protegen sus señales digitales ganan espacio directo en las respuestas de la IA.