Discusión comunitaria sobre cómo optimizar la forma en que tu marca aparece en los resultados de búsqueda de IA. Estrategias para controlar la narrativa de tu marca en ChatGPT, Perplexity y Google AI Overviews.
Le pregunté a ChatGPT sobre nuestra marca y… no fue genial.
La descripción estaba desactualizada, mencionaba un problema de hace 3 años que ya resolvimos hace tiempo, y nos posicionaba incorrectamente frente a los competidores.
El problema:
Lo que intento averiguar:
Esto se siente como gestión de reputación para un canal nuevo.
Esta es mi especialidad. Déjame explicar cómo funciona la percepción de marca en IA.
Cómo la IA forma opiniones sobre tu marca:
Los sistemas de IA aprenden de:
El problema de las percepciones desactualizadas:
La IA fue entrenada con capturas de la web. Si el contenido negativo dominaba durante el entrenamiento, eso es lo que aprendió. El contenido nuevo actualiza esto, pero lentamente.
La estrategia de influencia:
| Canal | Impacto | Plazo |
|---|---|---|
| Actualizaciones web propias | Medio | 2-4 meses |
| Nueva cobertura de prensa | Alto | 3-6 meses |
| Actualizaciones Wikipedia | Alto | 2-4 meses |
| Reseñas de terceros | Medio | 3-6 meses |
| Presencia en redes sociales | Bajo-Medio | 4-8 meses |
Acciones inmediatas:
Toma tiempo, pero las percepciones de IA SÍ pueden cambiar.
Sí, pero el enfoque es importante.
No hacer:
Sí hacer:
Ejemplo de enfoque:
Si el problema fue un fallo de producto:
El objetivo:
No borrar la historia, sino hacer que la historia positiva actual sea más prominente y accesible que la negativa antigua.
La IA cita lo que encuentra más relevante y autoritativo. Haz que la narrativa actual sea más fuerte.
Perspectiva de gestión de crisis/reputación.
La IA ha cambiado la gestión de reputación:
Modelo antiguo: Gestionar lo que Google muestra para búsquedas de marca Nuevo modelo: Gestionar lo que la IA DICE cuando preguntan por tu marca
Diferencias clave:
| SERP tradicional | Respuesta de marca en IA |
|---|---|
| Control mediante ranking | Control mediante datos de entrenamiento |
| Empujar abajo resultados negativos | Abrumar con contenido positivo |
| Enfoque en SEO | Enfoque multicanal |
| Resultados se actualizan rápido | La IA se actualiza más lento |
La estrategia de narrativa de marca:
Lo que monitoreo:
Am I Cited para consultas de marca muestra exactamente cómo te describe la IA. Monitoreamos semanalmente y documentamos cambios.
Realidad:
Puedes influir, no controlar. La IA sintetiza de muchas fuentes. Pero puedes inclinar la balanza.
Perspectiva Wikipedia - es muy importante para la IA.
Por qué Wikipedia es crucial:
Los sistemas de IA dan mucho peso a Wikipedia para información de entidades. Si tu página de Wikipedia:
Lo que puedes influir:
Lo que NO puedes hacer:
El enfoque ético:
El impacto:
Hemos visto marcas que actualizan sus páginas de Wikipedia (bien referenciadas) y ven cambios en las respuestas de la IA en 2-3 meses.
Wikipedia es lo más cercano a “controlar” lo que la IA dice sobre ti.
Estrategia de contenido para la optimización SERP de marca.
La auditoría de contenido:
Para problemas de SERP de marca, audita:
La estrategia de contenido:
Prioridad 1: Canales propios
Prioridad 2: Cobertura de terceros
Prioridad 3: Bases de conocimiento
La plantilla de contenido para el posicionamiento:
“[Marca] es una empresa de [categoría] que [principal diferenciador]. Fundada en [año], [Marca] atiende a [base de clientes] con [oferta principal]. Los productos/servicios clave incluyen [lista]. La empresa es conocida por [puntos de reputación].”
Esta estructura clara y factual ayuda a la IA a entenderte y describirte con precisión.
Enfoque de posicionamiento competitivo.
El problema de comparación de competidores:
La IA suele comparar marcas en consultas de categoría. Si los competidores son descritos más favorablemente, eso afecta la consideración.
Lo que analizamos:
Influir en el posicionamiento relativo:
Ejemplo:
La IA decía “[Competidor] es el líder del mercado en [categoría].”
Creamos:
Ahora la IA suele incluirnos en la discusión de liderazgo.
Lo que monitoreamos:
Am I Cited para consultas de categoría, no solo de marca. Así ves cómo te posicionas en la narrativa de mercado más amplia.
Perspectiva de gestión de reputación online.
El reto del contenido negativo:
Si la IA cita contenido negativo antiguo, necesitas una estrategia de supresión Y creación.
Supresión (eficacia limitada para IA):
Creación (más efectiva para IA):
La realidad del plazo:
| Tipo de contenido | Tiempo para influir en IA |
|---|---|
| Tu propio sitio web | 1-3 meses |
| Nueva cobertura de prensa | 2-4 meses |
| Actualizaciones Wikipedia | 2-3 meses |
| Plataformas de reseñas | 3-6 meses |
| Supresión de contenido antiguo | 4-12 meses |
El juego del volumen:
La IA sopesa el total de contenido sobre ti. Necesitas que el contenido positivo supere significativamente al negativo en:
Un solo artículo no lo arreglará. La creación de contenido sostenido sí.
Perspectiva de marca empresarial - ya hemos pasado por esto.
Nuestra situación:
Gran empresa con algunas controversias pasadas. La IA destacaba problemas antiguos e ignoraba nuestra transformación.
Nuestro programa de 6 meses:
Mes 1-2: Auditoría y estrategia
Mes 3-4: Creación de contenido
Mes 5-6: Distribución y monitoreo
Resultados:
Herramienta clave:
Am I Cited para monitoreo semanal de consultas de marca. Esencial para seguir el progreso.
Funciona, pero requiere esfuerzo sostenido.
Este hilo me ha dado un plan de acción concreto. Resumen:
Ideas clave:
Mi plan de acción:
Semana 1-2: Auditoría
Mes 1: Optimización de canal propio
Mes 2-3: Cobertura de terceros
Mes 4-6: Wikipedia y continuo
La mentalidad:
La optimización de SERP de marca ahora es optimización de marca en IA. Mismos principios, canal nuevo.
Gracias a todos por la orientación práctica.
La optimización de SERP de marca para IA es la práctica de influir en cómo sistemas de IA como ChatGPT, Perplexity y Google AI Overviews describen, posicionan y presentan tu marca cuando los usuarios la buscan. Esto incluye controlar la narrativa, asegurar la precisión y presentar tu marca de manera favorable.
Los sistemas de IA forman percepciones de marca a partir de sus datos de entrenamiento: contenido web, cobertura de prensa, reseñas, redes sociales y menciones de terceros. El patrón colectivo de cómo se describe tu marca en la web da forma a cómo la IA habla de ti.
Sí, pero toma tiempo. Las estrategias incluyen publicar mensajes consistentes en canales propios, obtener cobertura positiva de terceros, construir presencia en Wikipedia, abordar fuentes de contenido negativo y asegurar que la información precisa domine tu huella digital.
Los cambios significativos en la percepción de marca en IA suelen tomar de 3 a 6 meses. Los sistemas de IA actualizan sus respuestas en base a nuevos datos, pero el proceso no es instantáneo. Se requiere un esfuerzo constante y sostenido en múltiples canales.
Rastrea cómo las plataformas de IA describen y presentan tu marca. Ve exactamente lo que los usuarios ven cuando preguntan por ti.
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