El auge del GEO, el impacto de los modelos generativos en el tráfico web y la transformación del SEO tradicional están reconfigurando el marketing digital a gran velocidad. Las marcas se enfrentan a un escenario donde ya no basta con posicionarse en buscadores: ahora deben asegurarse de ser mencionadas, citadas y correctamente representadas por sistemas de IA que sintetizan la información y condicionan la percepción del usuario. En esta conversación, exploramos cómo cambia la visibilidad, qué métricas empiezan a importar y por qué la reputación digital se convierte en un activo crítico en la era de los LLMs.
En este contexto, Ismael Varela, Head of Growth & Performance de evercom, aporta una visión directa desde primera línea. Con años de experiencia ayudando a marcas a construir autoridad, reputación y presencia digital, analiza qué está ocurriendo realmente y cómo deben prepararse las compañías para un entorno donde los modelos generativos describen, interpretan y condicionan la identidad de cada marca.
El GEO y el posicionamiento en LLMs se han convertido en una de las grandes conversaciones del marketing digital. Desde lo que veis en el día a día en la agencia, ¿qué hay ya de cambio real y qué parte sigue siendo todavía expectativa?
Hay un cambio real y lo estamos viendo en los datos. El tráfico que venía principalmente de Google está bajando porque la gente ya no hace click, obtiene la respuesta directamente en el buscador sin necesidad de visitar una web. Es algo que las marcas ya están notando en la analítica.
Ahora bien, hay mucha expectativa inflada alrededor de esto. Se habla como si el SEO tradicional fuera a desaparecer mañana, y eso no es así. Lo que está pasando es una transformación gradual, no un apocalipsis. Las marcas que están trabajando bien el contenido desde hace años tienen mucho ganado, porque los modelos se nutren en gran parte de lo que ya está publicado.
El cambio real está en ampliar la mentalidad: ya no se trata de generar tráfico en los buscadores, el objetivo ahora es ser mencionado y estar presente en todas las etapas donde alguien puede buscar información sobre ti.
En una búsqueda tradicional, el usuario comparaba varios enlaces o rutas. En una respuesta generativa, muchas veces recibe una síntesis ya ordenada. ¿Cómo puede afectar eso al proceso de decisión y consumo?
Es un cambio bastante profundo, en realidad. Antes, el usuario llegaba a una página de resultados y tenía que construir su propio criterio comparando fuentes. Ahora recibe una respuesta ya cocinada y muchas veces ni siquiera se pregunta de dónde viene esa información.
Eso tiene consecuencias claras: el usuario construye el conocimiento y la percepción de una marca a través de respuestas que le proporciona una IA. Por eso, el siguiente paso será validar esa información y esa percepción construida sobre una marca o servicio, y esa validación la hará ya en medios propios de la marca.
Para las compañías, esto significa que la narrativa que han construido durante años queda reducida a un proceso que ya no controlan.
Durante años las marcas han trabajado para ganar visibilidad en una página de resultados. ¿Cómo se trabaja esa visibilidad cuando la respuesta puede variar según el contexto, la pregunta o incluso el modelo utilizado?
Aquí es donde se complica todo, y también donde está lo más interesante de nuestro trabajo. No hay una posición fija, como cuando aspirabas al primer resultado de Google. La visibilidad en modelos generativos es mucho más contextual, dinámica y personalizada.
Ahora debemos trabajar tres frentes estratégicos. Primero, la autoridad; es decir, que haya contenido claro, veraz y suficiente sobre la marca en internet, en entornos que los modelos consideren fiables. Segundo, la consistencia: que ese contenido sea coherente. Si en un sitio dices una cosa y en otro dices otra, el modelo puede mezclar señales contradictorias. Y tercero, la monitorización constante de cómo te están describiendo los distintos modelos, porque cada uno tiene su forma de interpretar la información. Puede que ChatGPT te presente de una manera y Gemini de otra muy diferente.
¿Qué tipo de compañías pueden salir reforzadas en este nuevo escenario?
Las que salen reforzadas son las que ya tienen autoridad ganada: las que han invertido en SEO, las que han apostado por generar contenido de calidad, por ser referentes en su sector, por construir canales propios y comunidades en torno a ellas. Las que llevan años trabajando el branding y la construcción de marca.
Los modelos aprenden de lo que se dice en la red y, en este nuevo escenario, la reputación digital real pesa más que nunca.
Cuando un modelo generativo habla de una marca, ¿de dónde cree que está tomando realmente su idea sobre ella?
Principalmente, de lo que hay publicado en internet: artículos de prensa, webs corporativas, reseñas, foros, redes sociales, Wikipedia cuando existe una entrada…
Cuando un usuario hace una pregunta o consulta, los LLMs interpretan y procesan el lenguaje natural y, según el sistema, pueden apoyarse en fuentes externas o en información previamente incorporada durante su entrenamiento. A partir de ahí, ponderan distintas señales de autoridad, relevancia y consistencia para elaborar su respuesta.
El modelo ha sido entrenado con millones de documentos y ha construido una imagen a partir de todo eso, por lo que puede arrastrar sesgos o partir de una percepción previa. Esa imagen, además, puede estar desactualizada o ser incorrecta si hay información negativa, ambigua o poco precisa circulando por ahí. Por eso es tan importante trabajar el ecosistema de contenido de forma continua, no puntual.
¿Qué errores están cometiendo las marcas que empiezan a interesarse por el posicionamiento en LLMs?
El principal error que veo es que muchas marcas llegan pensando que hay un truco técnico que les va a hacer aparecer en los modelos de la noche a la mañana, y esto no funciona así.
Otro error muy común es obsesionarse con la medición antes de tener nada construido: quieren un dashboard con métricas antes de haber trabajado un solo contenido orientado a esto. Y luego hay un error más de fondo: no entender que esto es un trabajo de reputación y autoridad a largo plazo, no una campaña de tres meses.
Las marcas que lo están haciendo bien son las que lo ven como una extensión natural de su estrategia de contenido, no como algo aparte.
Desde la perspectiva de las agencias, ¿cómo se está viviendo este cambio? ¿Los clientes llegan con preguntas claras o todavía hay mucho trabajo de pedagogía para entender la transición?
Como en todo cambio tecnológico, hay mucha pedagogía, sí, pero yo particularmente soy más de experimentar y comprender los modelos y su funcionamiento, más aún en una disciplina en cambio continuo, actualización tras actualización. En mi opinión, las bases aún no están sentadas. Un día parece que nos dan la receta del éxito y al día siguiente se desmonta.
La mayoría de los clientes llegan con la inquietud, pero sin saber exactamente qué hacer. Saben que algo está cambiando, lo ven en sus métricas o lo escuchan en el sector, pero no tienen claro si deben preocuparse ahora o dentro de dos años, ni qué deberían hacer concretamente.
Desde la agencia, una parte importante del trabajo es ayudarles a entender el escenario antes de proponer cualquier solución. Los clientes más avanzados, normalmente los de sectores más competitivos, sí llegan con preguntas concretas: quieren saber cómo les está describiendo ChatGPT en comparación con su competencia, o por qué en ciertos modelos no aparecen cuando en Google sí están en primera posición. Esas conversaciones son las más interesantes.
Uno de los grandes retos es medir algo que no siempre genera clic, tráfico o conversión directa. ¿Cómo puede una marca saber si está ganando o perdiendo relevancia en respuestas generativas?
Es el gran problema del momento y hay que ser honestos: todavía no existe una forma de medirlo con la misma precisión con la que medíamos keywords y posiciones. Pero sí hay formas de aproximarse. Lo comentábamos antes: hay que cambiar las métricas. Ya no buscamos sólo tráfico, buscamos aparecer en las respuestas, ser mencionados o ser citados por los modelos, y que esa presencia sea coherente con nuestro negocio.
Hay que medir el share of voice de nuestra marca. Lo más básico es hacer auditorías periódicas: formular las preguntas que un cliente potencial haría sobre tu sector o tu marca en distintos modelos, y ver qué responden. Eso te da una fotografía, aunque no sea en tiempo real.
También hay herramientas emergentes que están intentando cuantificar esto con métricas como la frecuencia con la que te mencionan o la posición en la que apareces dentro de la respuesta. Nada está plenamente maduro aún, pero el mercado está evolucionando rápido. Lo que ya no vale es mirar sólo el tráfico web y dar por hecho que, si no cae, todo va bien.
Si una compañía quiere prepararse para este nuevo escenario, ¿por dónde debería empezar?
Lo primero es entender cómo la están describiendo los modelos hoy. Antes de hacer nada, necesitas saber cuál es tu punto de partida: qué dice ChatGPT de ti, qué dice Gemini, si hay errores, si la imagen que proyectan es la que quieres construir.
Lo segundo es reforzar el contenido que existe sobre la marca en fuentes que los modelos consideran de confianza: medios de comunicación, publicaciones especializadas o tu propia web, siempre con contenido bien estructurado y actualizado. Y lo tercero, quizá lo más importante, es no tratarlo como un proyecto paralelo, sino integrarlo en la estrategia que ya tienes.
Se trata de cambiar la mentalidad, que suele ser lo más difícil, porque este cambio tecnológico ha llegado para quedarse. Los nuevos modelos están redefiniendo cómo nos relacionamos con internet, están modificando el tráfico web, los canales y su encaje en los modelos de conversión. Si estábamos aburridos, toca prepararse para el rock and roll.
