Discussion AI Training Brand Knowledge

¿Realmente puedes influir en lo que la IA aprende sobre tu marca durante el entrenamiento? ¿Es esto siquiera posible?

TR
TrainingCurious_Ryan · Director de Marketing
· · 77 upvotes · 9 comments
TR
TrainingCurious_Ryan
Director de Marketing · 7 de enero de 2026

Sigo leyendo sobre “influir en los datos de entrenamiento de la IA”, pero soy escéptico.

Mi entendimiento:

  • Los modelos de IA se entrenan con conjuntos de datos masivos
  • El entrenamiento ocurre periódicamente, no de forma continua
  • Nuestro contenido es una pequeña fracción de los datos de entrenamiento

La pregunta: ¿Realmente hay algo que podamos hacer para influir en lo que la IA aprende sobre nuestra marca durante el entrenamiento? ¿O todo esto es solo teórico?

Cosas específicas que me pregunto:

  1. ¿Realmente el contenido de nuestro sitio web entra en el entrenamiento de la IA?
  2. Si es así, ¿nuestra señal es lo suficientemente fuerte como para importar?
  3. ¿Cómo sabríamos si la IA “aprendió” algo sobre nosotros?
  4. ¿Esto es diferente a optimizar para citas?

Esto parece la parte más misteriosa de la optimización para IA. Busco claridad.

9 comments

9 comentarios

AD
AITrainingExpert_Dana Experto Exempresa de IA, Ingeniera de ML · 7 de enero de 2026

Buenas preguntas. Déjame darte una perspectiva interna.

Cómo funciona realmente el entrenamiento de IA:

  1. Recolección de datos: Las empresas de IA rastrean miles de millones de páginas web
  2. Filtrado de datos: Filtran por calidad, eliminan spam/duplicados
  3. Entrenamiento: Los modelos aprenden patrones de estos datos filtrados
  4. Resultado: La IA “sabe” las cosas que ha encontrado repetidamente en varias fuentes

¿Tu contenido entra en el entrenamiento?

Si tu sitio web:

  • Es accesible públicamente
  • Tiene autoridad de dominio razonable
  • No está bloqueado en robots.txt
  • Contiene contenido único y de calidad

Entonces sí, probablemente está en los conjuntos de datos de entrenamiento.

¿Tu señal es lo suficientemente fuerte?

Aquí está la clave: La IA aprende a través de la repetición y la corroboración.

Si tu marca se menciona una vez en una página = señal débil Si tu marca se menciona consistentemente en 100+ fuentes diciendo lo mismo = señal fuerte

Cómo influir en el entrenamiento:

Tipo de fuenteImpacto en entrenamientoPor qué
WikipediaMuy altoSe considera autoritativa, alto peso
Publicaciones importantesAltoSe filtran por calidad
Sitios de la industriaMedio-altoContexto relevante
Tu sitio webMedioUna fuente entre muchas
Redes socialesBajoA menudo se filtran

La estrategia: Lograr mensajes consistentes en múltiples fuentes de alta autoridad.

TM
TrainingVsRetrieval_Mike · 7 de enero de 2026
Replying to AITrainingExpert_Dana

Distinción crítica que la mayoría pasa por alto:

Entrenamiento = Lo que la IA sabe de forma inherente

  • Integrado en los pesos del modelo
  • No cambia entre ciclos de entrenamiento
  • Tarda meses/años en influir
  • Ejemplos: Conocimiento base de ChatGPT

Recuperación = Lo que la IA consulta

  • Búsqueda web en tiempo real
  • Cambia a medida que tu contenido cambia
  • Tarda días/semanas en influir
  • Ejemplos: Perplexity, ChatGPT con búsqueda

Implicación práctica:

Para influir en el entrenamiento: Crea contenido que moldee la percepción de marca a largo plazo Para influir en la recuperación: Crea contenido que responda consultas ahora

Ambos importan. Pero requieren diferentes tiempos y estrategias.

La mayoría de la optimización “GEO” en realidad es optimización para recuperación. Influir en el entrenamiento es más lento pero más fundamental.

CS
ConsistencyKey_Sarah Directora de Estrategia de Marca · 7 de enero de 2026

El enfoque práctico para influir en el entrenamiento:

El principio central: Mensajes consistentes en fuentes autorizadas.

¿Qué significa esto?:

  1. Define los datos clave de tu marca

    • Qué haces (específico)
    • A quién sirves
    • Diferenciadores clave
    • Logros notables
  2. Repite esto de manera consistente

    • En tu sitio web
    • En comunicados de prensa
    • En artículos de colaboración
    • En entrevistas y podcasts
    • En Wikipedia (si eres relevante)
  3. Haz que otros lo repitan

    • Cobertura de prensa
    • Menciones de la industria
    • Testimonios de socios
    • Sitios de reseñas

Ejemplo:

Si quieres que la IA sepa que eres “la plataforma líder en X”:

  • Dilo en tu página Sobre Nosotros
  • Dilo en comunicados de prensa
  • Haz que la prensa lo diga
  • Haz que sitios de la industria lo mencionen
  • Inclúyelo en Wikipedia (si es verificable)

Cuando la IA ve la misma caracterización en 50+ fuentes, se vuelve confiada en esa descripción.

TR
TrainingCurious_Ryan OP Director de Marketing · 7 de enero de 2026

Esto es útil. Así que influir en el entrenamiento se trata de:

  1. Mensaje consistente
  2. En varias fuentes autorizadas
  3. A lo largo del tiempo

Pregunta: ¿Cómo sé si la IA ha “aprendido” lo que quiero que aprenda sobre nuestra marca?

TT
TestingKnowledge_Tom Experto · 6 de enero de 2026

Cómo probar lo que la IA “sabe” sobre tu marca:

Consultas de prueba (prueba sin búsqueda web habilitada):

  1. “¿Qué es [Nombre de la Empresa]?”
  2. “Cuéntame sobre [Nombre de la Empresa]”
  3. “¿A qué se dedica [Nombre de la Empresa]?”
  4. “¿Quién fundó [Nombre de la Empresa]?”
  5. “¿Cuáles son los principales productos de [Nombre de la Empresa]?”
  6. “¿En qué se diferencia [Nombre de la Empresa] de sus competidores?”

En qué fijarte:

  • Precisión: ¿La información es correcta?
  • Integridad: ¿Conoce los datos clave?
  • Actualidad: ¿Está al día o desactualizada?
  • Posicionamiento: ¿Cómo te describe?
  • Confianza: ¿Duda con “creo que” o afirma con seguridad?

Documenta y haz seguimiento:

Haz estas pruebas trimestralmente. Documenta las respuestas. Fíjate en:

  • Cambios tras iniciativas importantes de contenido/PR
  • Mejoras en precisión o integridad
  • Cambios en cómo te posicionan

Señales de alerta:

  • Información desactualizada
  • Datos incorrectos
  • Posicionamiento que favorece a competidores
  • “No tengo mucha información sobre…”
WE
WikipediaAngle_Emma · 6 de enero de 2026

Wikipedia merece especial atención para influir en el entrenamiento.

Por qué Wikipedia importa:

  • El entrenamiento de IA pondera mucho Wikipedia
  • Se considera autoritativa
  • Influye en cómo la IA caracteriza entidades
  • ChatGPT depende especialmente de Wikipedia

Si tienes página en Wikipedia:

  • Mantenla precisa y actualizada
  • Asegura que los datos clave sean correctos
  • Añade referencias a logros notables
  • Sigue las normas de Wikipedia (sin autopromoción)

Si no tienes página en Wikipedia:

  • Gana relevancia a través de cobertura de prensa
  • Consigue menciones en páginas relevantes de Wikipedia existentes
  • Considera si cumples las directrices de notoriedad
  • No intentes crear una sin notoriedad genuina (la eliminarán)

El eco de Wikipedia:

Lo que está en Wikipedia a menudo moldea cómo la IA describe entidades en general. Vale la pena invertir en hacerlo bien.

TR
TrainingCurious_Ryan OP Director de Marketing · 6 de enero de 2026

Entendido. Así que mis tareas son:

Definir (Este mes):

  1. Datos clave y mensajes de marca
  2. Cómo queremos que la IA nos describa
  3. Brechas actuales entre lo deseado y la realidad

Crear contenido consistente (Continuo):

  1. Asegurar que el sitio web declare claramente los datos clave
  2. Incluir mensajes consistentes en todas las PR
  3. Crear contenido colaborativo con los mismos mensajes
  4. Actualizar cualquier información desactualizada

Amplificar a través de terceros (Continuo):

  1. Cobertura de prensa con el mensaje correcto
  2. Menciones en publicaciones de la industria
  3. Presencia en Wikipedia (si corresponde)
  4. Perfiles en sitios de reseñas

Monitorear (Trimestral):

  1. Probar qué “sabe” la IA sobre nosotros
  2. Documentar cambios
  3. Ajustar la estrategia según brechas

Pregunta: ¿Cuánto tiempo hasta que estos esfuerzos se reflejen en las respuestas de la IA?

TC
TimelineReality_Chris · 6 de enero de 2026

Realidad de los plazos para influir en el entrenamiento:

IA basada en recuperación (Perplexity, ChatGPT con búsqueda):

  • Contenido nuevo: Días a semanas
  • Información actualizada: Días a semanas
  • Aquí se ve el impacto más rápido

Conocimiento basado en entrenamiento:

  • Los modelos principales de IA se entrenan periódicamente (meses entre actualizaciones)
  • Tu contenido debe estar en los datos de entrenamiento
  • Luego el modelo tiene que ser reentrenado
  • Y después desplegado

Plazo realista:

  • Para recuperación: 2-4 semanas
  • Para conocimiento entrenado: 6-12+ meses

La buena noticia:

La mayoría de las interacciones de usuarios hoy involucran recuperación (IA con búsqueda). Así que la optimización de tu contenido muestra impacto más rápido.

Influir en el entrenamiento es un juego a largo plazo: moldea la base, pero la recuperación es donde ves resultados rápidos.

Enfócate en la optimización para recuperación ahora. Piensa en influir en el entrenamiento como una inversión acumulativa que da frutos con los años.

BR
BigPicture_Rachel · 5 de enero de 2026

Perspectiva general:

Influir en el entrenamiento = Construcción de marca Optimización para recuperación = Marketing de contenidos

Esencialmente estás construyendo conocimiento y percepción de marca a nivel de IA.

Las mismas cosas que crean una percepción de marca fuerte en humanos —mensajes consistentes, cobertura autorizada, sentimiento positivo— también construyen una percepción fuerte en IA.

Si ya estás haciendo buen marketing de marca, ya haces gran parte de lo necesario para influir en el entrenamiento. La clave es asegurar:

  1. Mensaje consistente
  2. Aparece en fuentes diversas
  3. Es accesible para rastreadores de IA
  4. Se repite lo suficiente para ser aprendido

No es una disciplina separada. Es extender tu estrategia de marca para incluir a la IA como una audiencia más.

Have a Question About This Topic?

Get personalized help from our team. We'll respond within 24 hours.

Frequently Asked Questions

¿Cómo influye el contenido en los datos de entrenamiento de IA?
Los sistemas de IA se entrenan con grandes cantidades de contenido web. Tu sitio web, artículos publicados, comunicados de prensa y menciones de terceros pueden contribuir a lo que la IA aprende sobre tu marca. Crear contenido consistente, preciso y ampliamente distribuido aumenta la probabilidad de un entrenamiento positivo en IA.
¿Hay diferencia entre entrenamiento de IA y recuperación de IA?
Sí. El entrenamiento determina lo que la IA ‘sabe’ de forma inherente. La recuperación (como la búsqueda en tiempo real de Perplexity) complementa el entrenamiento con información actual. Optimizar para el entrenamiento significa crear contenido que moldee el conocimiento fundamental de la IA. Optimizar para la recuperación significa ser localizable para citas en tiempo real.
¿Cuánto tiempo tarda el nuevo contenido en influir en el entrenamiento de IA?
La influencia sobre los datos de entrenamiento tarda meses o años, ya que los modelos de IA se entrenan periódicamente, no de forma continua. Los sistemas de recuperación en tiempo real pueden captar contenido nuevo en días o semanas. Enfócate en la optimización de recuperación para impacto a corto plazo y en la optimización de entrenamiento para el posicionamiento de marca a largo plazo.
¿Qué tipo de contenido influye mejor en el entrenamiento de IA?
El contenido que aparece en varias fuentes autorizadas tiene la mayor influencia en el entrenamiento. Esto incluye cobertura de prensa, presencia en Wikipedia, publicaciones de la industria y mensajes consistentes en medios propios y ganados. La repetición en diferentes fuentes refuerza la confianza de la IA en la información.

Haz seguimiento del conocimiento de marca en IA

Monitorea lo que los sistemas de IA saben y dicen sobre tu marca. Observa cómo tu contenido influye en la comprensión de la IA a lo largo del tiempo.

Saber más