He sido marketer de generación de demanda durante 8 años y siento que todo lo que sé se está volviendo obsoleto.
El problema:
Toda nuestra estrategia se ha basado en el embudo tradicional:
¿Pero ahora? Un prospecto puede preguntar a ChatGPT “¿Cuál es la mejor herramienta de gestión de proyectos para un equipo remoto de 50 personas con integración a Salesforce?” y obtener una respuesta completa que cubre conocimiento, consideración Y decisión — todo en una sola respuesta.
Lo que estoy viendo:
Mis preguntas:
Siento que necesito reconstruir toda nuestra estrategia desde cero.
No eres el único. Esta es LA conversación que ocurre en todas las reuniones de liderazgo de marketing ahora mismo.
El cambio fundamental:
El embudo tradicional asumía puntos de contacto secuenciales donde podías influir en los compradores en cada etapa. La búsqueda por IA comprime esto en lo que llamo “resolución simultánea de intención”.
Cuando un comprador pregunta algo complejo a Perplexity, está expresando:
…todo a la vez. La IA lo sintetiza todo y entrega una recomendación. Tu embudo ahora es una sola interacción que no controlas.
Los datos son contundentes:
El nuevo modelo mental:
Deja de pensar en “etapas del embudo” y empieza a pensar en “elegibilidad para la recomendación de IA”.
Tu objetivo no es mover compradores por etapas, es ser la marca que la IA recomienda cuando los compradores colapsan esas etapas en una sola consulta.
“Elegibilidad para recomendación de IA” — esa es una forma útil de replantear.
¿Pero cómo logras eso realmente? ¿Qué hace que la IA recomiende una marca sobre otra?
Según el análisis de patrones de citas de IA, esto es lo que impulsa las recomendaciones de IA:
1. Señales de autoridad en la web – No solo tu sitio, también Wikipedia, G2, publicaciones de la industria, discusiones en Reddit. La IA triangula desde múltiples fuentes.
2. Posicionamiento claro – La IA necesita entender lo que haces y para quién es. Posicionamiento difuso = recomendaciones difusas.
3. Validación de terceros – Reseñas, cobertura de analistas, comparaciones independientes. La IA confía en fuentes que no eres tú hablando de ti.
4. Contenido completo – La IA prefiere citar fuentes exhaustivas sobre fuentes superficiales. La profundidad importa.
5. Actualidad – El contenido fresco señala relevancia. La IA pondera más la información reciente.
El aprendizaje clave:
No estás optimizando páginas para posicionar. Estás construyendo una reputación digital que la IA considere lo suficientemente autoritativa para recomendar.
Piensa en gestión de reputación + estrategia de contenido + relaciones públicas.
Reestructuramos todo nuestro go-to-market en torno a esta realidad hace 6 meses.
Lo que llamamos el “Embudo en la Era de la IA”:
En lugar de TOFU/MOFU/BOFU, ahora pensamos en términos de:
1. Capa de Visibilidad en IA
2. Capa de Refuerzo de Marca
3. Capa de Conversión
Las métricas que seguimos:
No podemos rastrear el medio, así que nos enfocamos en ser visibles en la entrada (recomendaciones de IA) y optimizar la salida (conversiones).
Especialista en atribución aquí. Permíteme validar tus preocupaciones con datos.
El problema de la “materia oscura de la atribución” es real:
Analizamos nuestros últimos 500 acuerdos cerrados:
El problema matemático:
Si un prospecto pregunta a ChatGPT sobre nuestra categoría, recibe una recomendación y luego escribe directamente nuestra URL en su navegador, eso es “tráfico directo” en GA4. Pero en realidad es demanda generada por IA.
Cómo nos estamos adaptando:
Encuestas post-compra – Simplemente preguntar “¿Cómo supiste de nosotros por primera vez?” revela el papel de la IA
Correlación de búsquedas de marca – Cuando nuestra visibilidad en IA aumenta, la búsqueda de marca crece 2-3 semanas después
Marketing Mix Modeling (MMM) – Modelos estadísticos que infieren impacto sin rastrear caminos individuales
Seguimiento de citas de IA – Usando Am I Cited para medir lo que no podemos rastrear con analítica tradicional
La verdad incómoda:
Las métricas tradicionales de embudo (MQLs, SQLs, atribución por contacto) cada vez miden actividad, no impacto. La verdadera influencia ocurre en conversaciones que no podemos ver.
Así hemos reestructurado la estrategia de contenido para el embudo de IA:
Enfoque antiguo (contenido por etapa del embudo):
Nuevo enfoque (contenido citable por IA):
Contenido de Intención Integral
Contenido de Autoridad
Contenido de Validación
El cambio clave:
Dejamos de pensar “¿para qué etapa del embudo sirve este contenido?” y empezamos a pensar “¿qué pregunta completa responde este contenido?”
Porque a la IA no le importan tus etapas del embudo. Le importa responder de manera completa a las preguntas de los usuarios.
Perspectiva de ventas sobre esta transformación:
Lo que ha cambiado en las conversaciones con prospectos:
Antes los compradores llegaban con preguntas. Ahora llegan con opiniones formadas por la IA.
Ya han:
A veces su investigación por IA es precisa. A veces no. Pero están seguros de cualquier modo.
Cómo nos estamos adaptando:
Descubrimiento “¿Qué te dijo la IA?” – Ahora preguntamos temprano en las conversaciones qué investigación con IA han hecho y qué aprendieron. Esto revela malentendidos que necesitamos abordar.
Manejo de objeciones informadas por IA – Las objeciones comunes provenientes de IA se documentan y abordan proactivamente.
Ciclos de venta más rápidos – Los compradores llegan más avanzados, así que optimizamos para ciclos más cortos con prospectos educados por IA.
Análisis de ganados/perdidos incluye IA – Ahora rastreamos si la IA nos mencionó (o a la competencia) en oportunidades perdidas.
El lado positivo:
Cuando la IA nos recomienda favorablemente, los prospectos llegan como oportunidades cálidas con confianza implícita. Esos tratos cierran más rápido y con mejores valores.
El reto es asegurar que la IA nos recomiende precisa y favorablemente desde el principio.
Perspectiva startup — esto en realidad es BUENO para empresas pequeñas.
Ventajas del embudo tradicional:
Ventajas del embudo de IA:
Lo que estamos haciendo:
Especializarnos agresivamente – La IA recomienda especialistas antes que generalistas para preguntas específicas
Responder mejor, no posicionar mejor – No podemos competir por rankings tradicionales, pero sí crear la mejor respuesta para preguntas concretas
Enfoque en validación de terceros – Conseguir menciones en reseñas, comparativas y discusiones que la IA valore
Monitorear obsesivamente las recomendaciones de IA – Usamos Am I Cited para rastrear cada mención y ajustar la estrategia semanalmente
Nuestros resultados:
Nos mencionan junto a competidores 10 veces más grandes porque a la IA no le importa el tamaño de empresa, le importa la relevancia para la consulta.
El terreno está más nivelado que nunca.
Asesoro sobre esta transición a empresas grandes. Aquí está el marco que utilizo:
Estrategia del “Embudo Colapsado”:
Capa 1: Ser Encontrable
Capa 2: Ser Recomendable
Capa 3: Ser Convertible
Capa 4: Ser Medible
La realidad de la implementación:
La mayoría de empresas no puede transformarse de la noche a la mañana. Empieza por la medición — haz seguimiento de la visibilidad en IA. Luego trabaja hacia atrás por las capas.
Si no puedes ver tu visibilidad en IA, no puedes mejorarla.
Punto de vista contrario — no creo que el embudo esté muerto, solo transformado.
Los compradores siguen pasando por etapas:
Lo que ha cambiado es DÓNDE ocurren estas etapas y CUÁN RÁPIDO se comprimen.
El nuevo embudo no es “sin embudo”, es “embudo acelerado en entornos de IA”:
Implicación práctica:
Aún necesitas contenido para cada etapa — pero debe existir DONDE la IA pueda encontrarlo y estar estructurado CÓMO la IA pueda usarlo.
La psicología del embudo es la misma. La implementación es completamente distinta.
Esta discusión ha cambiado fundamentalmente cómo pienso nuestra estrategia.
Replanteos clave que me llevo:
De etapas del embudo a elegibilidad para recomendación de IA – El objetivo es ser la marca que recomienda la IA, no mover personas por etapas que controlamos
De contenido por etapas a respuestas completas – Piezas únicas que respondan preguntas completas del comprador superan el contenido específico por etapa
De rastreo de atribución a medición de influencia – Aceptar que la atribución tradicional está rota, usar proxies como visibilidad en IA y correlación con búsqueda de marca
De métricas de tráfico a cuota de voz en IA – Ser mencionado importa incluso sin clics
De optimización SEO a construcción de reputación – La autoridad en la web importa más que el ranking de páginas individuales
Lo que voy a cambiar:
La aceptación incómoda:
El embudo que pasé años optimizando era un modelo mental para otra era. Es hora de construir nuevos modelos mentales para la era de la IA.
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