Del posicionamiento en Google a la visibilidad en la IA: la nueva apuesta de los editores

En un artículo para Digiday, Jessica Davies explora cómo algunos grupos editoriales están transformando la optimización para buscadores impulsados por inteligencia artificial en una nueva oportunidad de negocio. A partir del caso de BCN, una alianza entre tres grandes editoriales alemanas, la autora muestra cómo los medios de información buscan ayudar a las marcas a ganar visibilidad dentro de asistentes como ChatGPT o Gemini, mientras desarrollan nuevas fuentes de ingresos en un entorno donde la búsqueda de información está cambiando rápidamente.

Durante años, los editores aprendieron a optimizar sus contenidos para aparecer en Google. Ahora el desafío es otro, entender cómo funcionan las respuestas generadas por inteligencia artificial y aprovechar ese conocimiento para ofrecer nuevos servicios a las marcas.

Ese es el objetivo de BCN, la empresa conjunta encargada de la comercialización publicitaria de Hubert Burda Media, Funke y Klambt. La compañía está impulsando un producto pensado para que las marcas mejoren su presencia y la forma en que son descritas dentro de ChatGPT, Gemini y otros asistentes de IA, más allá de los resultados tradicionales de los motores de búsqueda.

La solución, llamada GEO Brand Impact, reúne una auditoría de visibilidad en IA, una estrategia de contenidos, producción de contenido patrocinado optimizado para inteligencia artificial y un proceso continuo de seguimiento y optimización. Todo ello se desarrolla a través de cerca de 300 publicaciones especializadas en tecnología, finanzas, belleza, salud y lujo, entre ellas Chip, Elle y Grazia. Según BCN, la alianza alcanza a unos 63 millones de usuarios entre los tres grupos editoriales.

El trabajo comienza con una auditoría apoyada en herramientas como Peec AI y Rankscale. Estas plataformas ejecutan cientos de consultas en distintos modelos de IA para identificar qué marcas aparecen en las respuestas, cómo son descritas y cuáles son los sitios web que los modelos utilizan con mayor frecuencia como referencia.

Con esa información, BCN identifica las principales "intenciones de búsqueda en IA" a partir del análisis de los prompts de los usuarios y define qué tipo de contenido puede responder mejor a esas consultas. Después desarrolla lo que denomina "contenido GEO", listas, reseñas y comparativas pensadas para ser interpretadas por los sistemas de IA. Ese contenido patrocinado se publica en medios especializados y posteriormente se monitorea cómo evolucionan indicadores como la visibilidad de la marca, la frecuencia con la que es citada por los modelos y el sentimiento asociado a ella.

Como ejemplo de este cambio, Stefan Betzold, director de productos digitales de BCN, explicó a Digiday que parte de ese contenido ya se diseña teniendo como principal destinatario a los sistemas de inteligencia artificial y no a los lectores humanos.

La iniciativa se apoya en el equipo de Brand Stories de BCN, que ahora también recibe formación específica sobre inteligencia artificial. Betzold explicó que el grupo ya domina la producción de contenido nativo de alta calidad; el reto ahora consiste en aprender a "escribir para un bot". Esto implica comprender qué formatos, estructuras y señales suelen priorizar los grandes modelos de lenguaje (LLM), diferenciándolos del contenido más narrativo o emocional pensado para las personas.

Desde la perspectiva comercial, Betzold aclaró que GEO Brand Impact se concibe, por ahora, como un producto orientado al posicionamiento y reconocimiento de marca, no al rendimiento directo. Por esa razón, considera que debe ubicarse dentro de la oferta premium de contenido patrocinado.

La razón es sencilla, todavía no existen métricas confiables sobre los clics que generan las respuestas de IA, por lo que el modelo de negocio no puede construirse alrededor de la atribución de último clic. En cambio, el servicio combina consultoría y analítica para optimizar la visibilidad de las marcas, su nivel de citación y el sentimiento asociado a ellas, entendiendo además que los resultados suelen verse a lo largo de semanas o meses, conforme evolucionan los modelos de IA.

Betzold también señaló que los editores están replanteando cuánto de su contenido permitirán rastrear a los sistemas de inteligencia artificial.

La tendencia, explicó, apunta a bloquear inicialmente el acceso de estos rastreadores y luego habilitarlo de forma mucho más selectiva. En la práctica, esto permitiría que los modelos indexen noticias de actualidad, mientras que contenidos exclusivos o investigaciones protegidas por muro de pago permanecerían restringidos. En ese escenario se ubicaría GEO Brand Impact. La intención, afirmó Betzold, es aportar información confiable que alimente las respuestas de IA sin poner a disposición de los modelos todo el archivo editorial de manera gratuita.

La iniciativa hace parte de una tendencia más amplia entre los medios de información, que buscan convertir la visibilidad dentro de las respuestas generadas por IA en una nueva oferta comercial.

Empresas como Time y Future ya comenzaron a ofrecer servicios para ayudar a los anunciantes a influir en la forma en que sus marcas aparecen dentro de asistentes de IA. Al mismo tiempo, otros editores de Estados Unidos y Reino Unido experimentan con modelos similares que combinan analítica y contenido patrocinado.

Mientras más medios de información desarrollan proyectos piloto para evaluar si el contenido patrocinado puede influir en la frecuencia o la forma en que los LLM mencionan determinadas marcas, también surge una pregunta de fondo: ¿quién tendrá realmente una ventaja en esta nueva capa de descubrimiento de información?

Un ejecutivo de un grupo editorial que participa en este tipo de pruebas y pidió mantener el anonimato resumió así ese dilema:

"Por un lado, muchos editores piensan: 'Esto representa una amenaza existencial. Podríamos perder el 50 % del tráfico que hoy recibimos desde los buscadores'. Pero, por otro, las marcas se preguntan: '¿Es esta una nueva forma en que los consumidores buscan información? Y, si es así, ¿cómo empezamos a experimentar y con qué editores deberíamos trabajar si los LLM tienden a privilegiar a los medios de mayor calidad?'"

Para los editores, la apuesta resulta lógica. A medida que el tráfico proveniente de Google y las redes sociales pierde peso y los asistentes de IA comienzan a convertirse en intermediarios entre las audiencias y la información, también aumenta el riesgo de perder atención e inversión publicitaria.

En ese contexto, ofrecer servicios de optimización para respuestas de IA les permite monetizar algunas de sus principales fortalezas: la credibilidad de sus marcas, la especialización temática de sus publicaciones y su experiencia en la producción de contenidos. Al mismo tiempo, entran a competir con agencias especializadas y empresas tecnológicas que ya comercializan sus propios servicios de SEO para inteligencia artificial, hoy conocidos como GEO (Generative Engine Optimization).

"Imaginen que son directores de marketing. Intentan averiguar qué está ocurriendo con su nuevo producto en las búsquedas mediante IA... y descubren que simplemente no son visibles", afirmó Betzold. "Todavía no existe un mercado consolidado para esto, así que ¿a quién acudir?"

Una encuesta de WordPress VIP realizada entre 800 responsables de empresas y directores de marketing encontró que el 74% considera que la capacidad de ser descubierto por la IA y la atribución son prioridades importantes para sus organizaciones. Además, los equipos dedican, en promedio, más de dos días laborales por semana a intentar mejorar estos aspectos.

El mismo informe también reveló que el 42% de 1.200 adultos estadounidenses considera que las respuestas generadas por IA o los resultados de búsqueda sin una atribución clara son el tipo de contenido digital en el que menos confían.

A esto se suma otro dato del estudio: en promedio, el 60% del alcance de las audiencias empresariales depende de plataformas de terceros que las marcas no poseen ni controlan. Para la autora, ese panorama ayuda a explicar por qué una alianza entre grupos editoriales consolidados considera que puede posicionarse como el puente entre directores de marketing preocupados, sistemas de IA poco transparentes y la web abierta.

Aunque este tipo de propuestas despierta interés entre las marcas, existe una diferencia importante entre mejorar las condiciones para ganar visibilidad y prometer resultados específicos dentro de las respuestas de IA.

Rita Steinberg, vicepresidenta de medios de la agencia FUSE Create, considera que la propuesta resulta atractiva porque las marcas comienzan a preocuparse por la forma en que aparecen dentro de los motores de respuesta basados en IA. Sin embargo, advierte que la visibilidad no responde a una fórmula única.

"Hay muchos factores que determinan si un LLM mostrará una marca, un medio o una pieza de contenido: la autoridad, la relevancia, la calidad de la fuente, la actualidad de la información, las señales previas de búsqueda, las citas, las consultas de los usuarios e incluso el propio modelo", explicó. "Por eso, aunque los editores pueden mejorar las condiciones para ganar visibilidad, no creo que puedan garantizar de forma creíble que un contenido específico aparecerá en una respuesta generada por IA."

Steinberg considera que, para las agencias y las marcas, el verdadero valor está menos en comprar un resultado garantizado y más en fortalecer las señales de autoridad. En su opinión, los medios de información de mayor prestigio pueden ayudar a que las marcas aparezcan en las respuestas adecuadas al respaldarlas con contenido confiable, bien estructurado y relevante para los temas que desean posicionar.

No obstante, recordó que se trata de una apuesta de largo plazo para fortalecer el descubrimiento de marca y no de un producto que pueda venderse como un espacio publicitario fijo o una campaña de desempeño.

"Los editores tienen un papel importante que desempeñar, pero la mejor propuesta será aquella que sea transparente respecto a lo que realmente puede controlar y lo que no", concluyó Steinberg. "Estaría dispuesta a probar este tipo de soluciones, especialmente para marcas donde la autoridad, la educación del mercado o el liderazgo de categoría son relevantes, pero exigiría métricas claras, una metodología sólida y evidencia antes de pagar un sobreprecio importante."