La IA está diciendo cosas inexactas sobre nuestra marca. ¿Cómo gestionas la reputación de marca en las búsquedas de IA?

Tienes razón en preocuparte. La gestión de la reputación en IA ahora es esencial.

Por qué sucede esto:

Los sistemas de IA aprenden de:

1. Tu sitio web (versiones actuales y en caché)
2. Contenido de terceros sobre ti (reseñas, comparativas, artículos)
3. Datos históricos web (pueden tener años)
4. Contenido generado por usuarios (foros, Reddit, reseñas)

Sintetizan todo esto sin distinguir lo actual de lo desactualizado, ni lo preciso de lo incorrecto.

El marco de corrección:

Capa 1: Tus propios activos

• Actualiza el sitio web con información precisa y destacada
• Usa marcado de esquema para declarar datos actuales explícitamente
• Crea páginas de preguntas frecuentes que aborden conceptos erróneos comunes
• Añade fechas de “última actualización” visibles

Capa 2: Fuentes de terceros

• Identifica artículos con información desactualizada, solicita actualizaciones
• Genera nuevo contenido de terceros con información precisa
• Actualiza Wikipedia con datos actuales (siguiendo las directrices)
• Participa en Reddit/foros para corregir desinformación

Capa 3: Monitoreo

• Pruebas regulares de consultas en IA en diferentes plataformas
• Configura alertas para cambios en menciones de marca
• Rastrea sentimiento y precisión con el tiempo

La clave: No cambias directamente lo que dice la IA. Cambias de qué aprende la IA.

Tuvimos un problema similar con precios desactualizados. Esto fue lo que realmente lo solucionó:

El problema: La IA citaba precios de hace 3 años (habíamos subido precios significativamente).

Lo que intentamos primero (no funcionó de inmediato):

• Actualizamos la página de precios en nuestro sitio
• Añadimos datos estructurados
• Esperamos 3 meses - sin cambios

Lo que realmente funcionó:

1. Creamos varias páginas mencionando los precios actuales - Página de producto, página de preguntas frecuentes, páginas de comparación, entradas de blog
2. Actualizamos contenido de terceros - Contactamos sitios de reseñas, solicitamos que actualicen precios
3. Publicamos comunicado de prensa sobre los precios que fue recogido por medios
4. Actualizamos la sección de precios en Wikipedia (siguiendo directrices de notoriedad)

Cronograma: Los cambios empezaron a aparecer en respuestas de IA unas 6 semanas después del enfoque múltiple.

Idea clave: Una sola actualización de página no basta. Necesitas varias fuentes corroborando para cambiar la comprensión de la IA.

El enfoque de múltiples fuentes tiene sentido. La IA triangula entre fuentes, así que necesitamos información consistente en todas partes.

Pregunta de seguimiento: ¿Y la función descontinuada que la IA sigue promocionando? Eso engaña a los prospectos haciéndoles esperar algo que ya no ofrecemos.

Y el error de hace 2 años mencionado como actual, eso es dañino.

¿Cómo manejan información NEGATIVA desactualizada específicamente?

La información negativa desactualizada es complicada, pero se puede abordar:

El caso de la función descontinuada:

1. Crea contenido explícito de “qué ha cambiado” en tu sitio

   • “Función X: Descontinuada en 2024” con explicación
   • La IA puede aprender que ya no está disponible

2. Actualiza contenido comparativo que pueda referenciar la función antigua

3. Si la función aparece en reseñas - no puedes cambiar reseñas, pero puedes:

   • Responder públicamente aclarando el cambio
   • Crear contenido más reciente que supere a las reseñas viejas
   • Buscar nuevas reseñas de clientes actuales

El caso del error antiguo:

1. Crea un anuncio de resolución si no lo has hecho

   • “Error X: Resuelto en [Fecha]”
   • Explica la solución y el estado actual

2. Si proviene de una fuente de terceros:

   • Contacta al editor, pide actualización
   • Si no lo actualiza, solicita una nota sobre la resolución

3. Genera contenido positivo y actual que supere lo negativo antiguo

   • Casos de éxito recientes
   • Testimonios actuales de clientes
   • Reseñas actualizadas

El principio: No puedes borrar contenido antiguo, pero sí puedes:

• Crear contenido de corrección explícito
• Generar contenido actualizado que supere lo viejo
• Actualizar fuentes de terceros cuando sea posible

Sobre contactar directamente a empresas de IA:

OpenAI (ChatGPT):

• Tiene botones de retroalimentación en las respuestas
• No solucionará problemas de marca específicos rápidamente
• Concéntrate en errores fácticos con evidencia clara

Perplexity:

• Más receptivo a correcciones fácticas
• A veces actualiza rápido ante errores claros
• Envía por canales de ayuda con evidencia

Google AI Overview:

• Vinculado a Google Search, así que aplica la retroalimentación estándar de webmaster
• Corregir el ranking de búsqueda suele corregir AI Overview

La realidad: No confíes en la intervención de empresas de IA. El camino más rápido para corregir es cambiar de qué aprenden: tu presencia web y fuentes de terceros.

Cuándo escalar:

• Declaraciones claramente difamatorias
• Información legal/seguridad incorrecta
• Errores graves que afectan clientes

Aun así, primero corrige la fuente: eso es más fiable que esperar a que actúe la empresa de IA.

Prevenir es más fácil que corregir. Este es nuestro enfoque proactivo:

Higiene del contenido:

1. Versiona todo - Cuando cambies precios, funciones, políticas, crea anuncios claros con fecha

2. Descontinuación explícita - No solo elimines funciones viejas; anúncialas como retiradas

3. Auditoría regular de contenido - Revisa todo el sitio web trimestralmente para precisión

4. Marcado de esquema - Usa dateModified, priceValidUntil y otros datos estructurados

Gestión de terceros:

1. Actualiza perfiles trimestralmente - Sitios de reseñas, directorios, herramientas comparativas

2. PR para cambios importantes - Los grandes cambios van con nota de prensa

3. Mantenimiento de Wikipedia - Si tienes página, mantenla al día

Monitoreo:

1. Consultas semanales de marca en IA - Detecta problemas temprano

2. Rastrea las fuentes que cita la IA - Son las prioridades de actualización

3. Sistema de alertas - Am I Cited o seguimiento manual

La mentalidad: Trata la percepción de marca en IA como una tarea de gestión continua, no una solución puntual.

Esto me da un plan de acción claro. Resumen:

Soluciones inmediatas (esta semana):

1. Crear contenido “Qué ha cambiado en 2024-2025” en nuestro sitio
2. Actualizar página de precios con precios actuales explícitos
3. Añadir aviso de descontinuación de la función antigua
4. Crear anuncio de resolución del error

Corto plazo (este mes):

1. Contactar los 5 principales sitios de reseñas con datos desactualizados
2. Solicitar actualizaciones en artículos comparativos
3. Actualizar Wikipedia si aplica
4. Generar nuevos testimonios de clientes

Continuo:

1. Configurar monitoreo con Am I Cited
2. Pruebas semanales de consultas de marca en IA
3. Auditoría trimestral de precisión de contenido
4. Versionar y fechar todos los cambios importantes en adelante

Realización clave: No comunicamos los cambios bien externamente. Internamente sabíamos que la función estaba descontinuada, pero nunca lo anunciamos públicamente. Eso es culpa nuestra.

De ahora en adelante, cada cambio relevante irá con un anuncio público que cree una fuente citada.

Perspectiva legal relevante:

Cuando las afirmaciones de IA son problemáticas legalmente:

• Afirmaciones falsas sobre seguridad/cumplimiento
• Información incorrecta sobre salud/seguridad
• Comparaciones difamatorias
• Uso indebido de marca registrada

Tus opciones:

1. Documenta la respuesta de la IA (capturas de pantalla con fecha)
2. Rastrear la posible fuente de la desinformación
3. Aborda primero la fuente (más efectivo que contactar a la empresa de IA)
4. Para casos graves, carta legal al editor de la fuente

La realidad: Los tribunales aún no han abordado plenamente la responsabilidad por desinformación de IA. Tu mejor protección es la prevención y la corrección rápida, no la litigación.

Para industrias reguladas: Asegúrate que tu propio contenido esté revisado para cumplimiento. La IA puede citarlo en contextos no previstos.

No olvides el ángulo de atención al cliente.

Si la IA da información incorrecta a prospectos, tu equipo de ventas y soporte lidia con las consecuencias.

Lo que hicimos:

1. Informamos a los equipos de atención sobre problemas con desinformación en IA
2. Creamos plantillas de respuesta para cuando los clientes citan mal a la IA
3. Rastreamos los casos de clientes que mencionan investigación en IA
4. Usamos retroalimentación de clientes para encontrar problemas de IA que no habíamos detectado

Ejemplo de plantilla: “¡Gracias por tu investigación! Para asegurarte que tienes la información más actualizada: [dato corregido]. Nuestro sitio web en [enlace] tiene los detalles más recientes. Los sistemas de IA a veces usan información antigua, así que siempre recomendamos revisar nuestro sitio oficial para la información más precisa y actualizada.”

El dato: Alrededor del 8% de nuestras consultas entrantes ya mencionan investigación en IA. Ese número va en aumento. Este es un impacto real en clientes.

A futuro, este problema solo crecerá.

La tendencia: Más personas usan IA para investigar, más decisiones influenciadas por respuestas de IA, más percepción de marca formada por síntesis de IA.

Lo que hacen las marcas adelantadas:

1. Monitoreo dedicado de reputación en IA - No solo escucha social, escucha de IA
2. Estrategia proactiva de contenido - Crear contenido citables para datos clave de la marca
3. Consistencia en múltiples fuentes - Asegurar que todas las propiedades web digan lo mismo
4. Auditorías regulares de IA - Pruebas sistemáticas mensuales de consultas de marca

La ventaja competitiva: Las marcas que gestionen bien su reputación en IA tendrán representación más precisa y positiva. Las que lo ignoren perderán control de su narrativa.

Este es el nuevo campo de batalla de la reputación de marca. Adelántate ahora.