Discusión comunitaria sobre la gestión de la reputación en la búsqueda por IA. Cómo monitorear e influir en lo que las plataformas de IA dicen sobre tu marca.
Tenemos un problema de reputación que no podemos arreglar de la manera tradicional.
La situación:
Preguntas:
Los manuales tradicionales de gestión de reputación no funcionan aquí.
Este es el mayor desafío no abordado en la gestión de marcas en este momento. Esta es la realidad:
Por qué falla la gestión tradicional de la reputación:
| Enfoque tradicional | Por qué falla para la IA |
|---|---|
| Empujar hacia abajo resultados negativos | La IA sintetiza, no clasifica |
| Eliminar o desindexar contenido | La IA se entrena con datos históricos |
| Responder a reseñas | La IA extrae de fuentes agregadas |
| Gestión de crisis de PR | No se pueden emitir correcciones a la IA |
Lo que realmente funciona:
La realidad del cronograma:
La dura verdad:
No puedes editar la IA. Solo puedes influir en lo que aprende.
Sí, pero hay matices:
La realidad de los modelos múltiples:
La mayoría de las plataformas de IA ahora usan enfoques híbridos:
Cuando ChatGPT utiliza búsqueda web, puede encontrar información actual. La clave es asegurar que:
Enfoque táctico para tu situación:
El problema de producto resuelto:
El posicionamiento como “alternativa económica”:
La demanda desestimada:
El objetivo:
Haz que la información correcta sea tan prevalente y autoritativa que la IA no pueda ignorarla.
Perspectiva de PR tradicional con adaptaciones a la IA:
Qué ha cambiado:
Modelo anterior: Controlar la narrativa mediante relaciones con medios Modelo nuevo: Influir en las fuentes de las que aprende la IA
Nuestro manual de crisis adaptado:
Tácticas específicas que funcionaron:
Un cliente tuvo un problema de producto desactualizado apareciendo en ChatGPT:
Semana 1: Identificamos fuentes citadas por la IA (artículo viejo de TechCrunch) Semana 2: Publicamos historia de resolución en propio sitio + Medium + LinkedIn Semana 3: Propusimos historia de actualización a TechCrunch (actualizaron el artículo original) Semana 4: Creamos FAQ integral con esquema Semana 6: ChatGPT Search comenzó a mostrar información corregida
Conclusión clave:
La fuente original importa más. Si puedes lograr que la fuente negativa original se actualice o corrija, eso se propaga más rápido que crear contenido nuevo en competencia.
Perspectiva de monitoreo: no puedes arreglar lo que no puedes ver:
Nuestra configuración de monitoreo:
Rastreando menciones de marca en:
Lo que monitoreamos:
| Métrica | Por qué importa |
|---|---|
| Frecuencia de menciones | ¿Aparecemos o no? |
| Sentimiento | ¿Positivo, neutral o negativo? |
| Precisión de citas | ¿La información es correcta? |
| Atribución de fuente | ¿De dónde extrae la IA? |
| Menciones de competidores | ¿Cómo nos posicionan frente a ellos? |
Los prompts que usamos:
Herramientas que usamos:
Hallazgo clave:
Las respuestas de la IA varían significativamente según cómo se formule el prompt. Necesitas probar muchas variaciones para comprender tu panorama reputacional completo.
Perspectiva de Wikipedia: esto importa más de lo que parece:
Por qué Wikipedia es fundamental:
Los sistemas de IA ponderan fuertemente el contenido de Wikipedia. Está en sus datos de entrenamiento, y muchos la usan para verificación de entidades. Si tu página de Wikipedia está incorrecta o desactualizada, la IA perpetuará esas inexactitudes.
Lo que puedes y no puedes hacer:
Puedes:
No puedes:
Mejor práctica:
El impacto:
Hemos visto actualizaciones en Wikipedia propagarse a respuestas de IA en 2-4 semanas para IA con búsqueda en vivo y 3-6 meses para actualizaciones de modelo base.
También actualizar:
Enfoque de estrategia de contenido para la reputación:
El cambio fundamental:
Tradicional: Crear contenido para clientes Era IA: Crear contenido para clientes Y para que los sistemas de IA lo citen
Contenido que influye en la reputación en IA:
Para problemas reputacionales específicos:
Crear contenido que aborde directamente la preocupación:
La estructura importa:
La IA extrae declaraciones claras y directas. Escribe contenido con citas extraíbles:
Bien: “En 2024, [Marca] resolvió el problema de calidad implementando un nuevo proceso de control, logrando 99.8% de satisfacción del cliente.”
Mal: “Hemos hecho muchas mejoras a lo largo de los años y seguimos enfocados en la calidad.”
La primera versión puede ser citada por la IA. La segunda es demasiado vaga para citar.
Esto es exactamente lo que necesitaba. Aquí va mi plan de acción:
Acciones inmediatas (Semana 1-2):
Configurar monitoreo sistemático
Identificar fuentes
Soluciones a corto plazo (Semana 3-8):
Actualizar fuentes autoritativas
Crear contenido correctivo
Proponer correcciones a fuentes originales
Estrategia continua:
Construir presencia positiva de terceros
Monitorear e iterar
Métricas de éxito:
El cambio de mentalidad:
La reputación en IA es influencia, no control. No podemos editar lo que dice la IA, pero sí podemos abrumarla con información precisa y autoritativa.
¡Gracias a todos por las estrategias prácticas!
La gestión de reputación en IA implica monitorear lo que las plataformas de IA dicen sobre tu marca, asegurar información precisa en fuentes autorizadas, construir presencia positiva de terceros y crear contenido que contrarreste representaciones inexactas de la IA. A diferencia de la gestión tradicional de reputación, no puedes controlar directamente las salidas de la IA.
Puedes influir pero no corregir directamente las salidas de la IA. Las estrategias incluyen: actualizar Wikipedia y paneles de conocimiento, publicar correcciones en sitios autorizados, construir menciones positivas de terceros, asegurar la precisión de los datos estructurados y crear contenido integral que los sistemas de IA puedan citar como autoritativo.
Los sistemas de IA sintetizan información de datos de entrenamiento y fuentes web en vivo. Extraen de Wikipedia, sitios de noticias, plataformas de reseñas, publicaciones de la industria y tu propio contenido. Las reseñas negativas, artículos desactualizados o la desinformación pueden aparecer en respuestas de IA, haciendo esencial la gestión proactiva de la reputación.
Rastrea: frecuencia de menciones de marca, análisis de sentimiento (positivo/neutral/negativo), precisión de citas, posicionamiento competitivo, cuota de voz en IA e inexactitudes específicas en respuestas de IA. El monitoreo regular en ChatGPT, Perplexity, Claude y Google AI Overviews es esencial.
Rastrea cómo las plataformas de IA representan tu marca. Supervisa menciones, sentimiento y citas en ChatGPT, Perplexity y Google AI Overviews.
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