TL;DR: Un artículo de referencia de Harvard Business Review confirma una tendencia que en Mercury Technology Solutions hemos estado siguiendo obsesivamente: los consumidores están cambiando rápidamente de los motores de búsqueda tradicionales a plataformas de IA como ChatGPT y Gemini para el descubrimiento de productos y recomendaciones. Esto hace necesaria una nueva estrategia centrada en la "cuota de modelo" (SOM, por sus siglas en inglés), es decir, el grado de favorabilidad y frecuencia con que la IA cita su marca. Ahora es el momento de actuar, ya que los pioneros que optimicen la resolución y la autoridad construirán una ventaja formidable y duradera en este nuevo panorama.
En mi trabajo, mi prioridad es analizar los cambios fundamentales que redefinen la forma en que las empresas conectan con sus clientes. Un artículo reciente e imprescindible de la Harvard Business Review, "Olvide lo que sabe sobre búsquedas. Optimice su marca para los LLMvalida una transformación que estamos presenciando de primera mano: el viaje del consumidor ya no empieza con una barra de búsqueda de Google, sino con un diálogo con una IA.
Según la investigación citada en el artículo, una encuesta realizada en 2025 a 12.000 consumidores reveló que el 58% recurre ahora a herramientas de IA Gen para recomendaciones de productos, lo que supone un aumento espectacular respecto al 25% de 2023. Otro estudio puso de relieve un asombroso aumento del 1.300% en las referencias de búsqueda de IA en los sitios de venta al por menor de EE.UU. durante la temporada de vacaciones de 2024. No se trata solo de estadísticas, sino de señales de una nueva realidad.
El nuevo campo de batalla de la notoriedad de marca: Comprender la "cuota de modelo" (SOM)
El artículo de HBR introduce una nueva métrica crucial para esta era: Share of Model (SOM). Se trata de una medida de la frecuencia, prominencia y favorabilidad con que una marca aparece en los grandes modelos lingüísticos (LLM) en respuesta a las consultas de los consumidores. Esto es fundamentalmente diferente de:
- Share of Search (SOS): Que refleja la intención humana a través del volumen de consultas de búsqueda.
- Share of Voice (SOV): Que mide el volumen de contenido disponible sobre una marca.
El SOM captura de forma única la percepción y recomendación que la IA tiene de su marca. En Mercury, nuestros servicios Mercury LLM-SEO (GAIO) están diseñados con precisión para medir, analizar y mejorar estratégicamente el SOM de su marca.
El análisis presentado en el artículo revela dos realidades críticas. En primer lugar, el SOM de una marca puede variar drásticamente entre distintos LLM (por ejemplo, una marca de detergente tiene un SOM del 24% en Llama, pero menos del 1% en Gemini). En segundo lugar, y lo que es más alarmante, una marca puede estar totalmente ausente del conjunto de consideraciones de un modelo. Como bien dicen los autores, "en ChatGPT, a diferencia de Google, no existe la 'página dos'"
¿Cuál es la situación de su marca? La Matriz de Conciencia Humano-AI
La visibilidad de una marca en la "mente" de la IA puede ser muy diferente de su cuota de mercado en el mundo real. El artículo de HBR propone una "Human-AI Awareness Matrix" que clasifica las marcas en cuatro categorías distintas:
- Cyborgs: Gran concienciación tanto entre los humanos como entre los LLM (por ejemplo, Tesla).
- Pioneros de la IA: Poco conocimiento general pero gran visibilidad dentro de los LLM (por ejemplo, Rivian).
- Héroes de la High-Street: Marcas consolidadas con gran notoriedad pública pero que están infrarrepresentadas en los LLM (por ejemplo, Lincoln).
- Emergente: Marcas que luchan contra la baja concienciación tanto en humanos como en IA (por ejemplo, Polestar).
Esta matriz es una poderosa herramienta de diagnóstico para cualquier líder empresarial de hoy. Debe preguntarse: ¿dónde nos encontramos y cuál es nuestra estrategia para avanzar hacia arriba y hacia la derecha?
Por qué su empresa debe actuar sobre la optimización de IA generativa Ahora
Las ideas del artículo de HBR subrayan un sentido de urgencia estratégica. No se trata de una tendencia futura que haya que vigilar, sino de una realidad presente sobre la que hay que actuar. He aquí por qué es fundamental empezar ahora:
- Asegúrese la ventaja de ser el primero: El panorama de las recomendaciones de IA es un territorio nuevo. Las marcas que se establezcan con éxito como fuentes de confianza y autoridad para los LLM hoy construirán una ventaja compuesta que será cada vez más difícil de superar para los competidores. Se trata de una oportunidad única.
- Capturar un segmento demográfico de gran valor: El artículo destaca que los consumidores que utilizan LLMs para el descubrimiento son, de media, más jóvenes, más ricos y más educados. Ceder este terreno retrasando su estrategia de optimización de la IA significa ignorar voluntariamente un segmento de clientes muy valioso y con visión de futuro.
- Autoridad "pegajosa" y aprendizaje de IA: Los LLM aprenden y perfeccionan sus conocimientos con el tiempo. Una vez que su marca se establece como una fuente confiable para un tema en particular, esa asociación puede volverse "pegajosa" Retrasar la acción permite a sus competidores construir primero esa confianza fundacional con los sistemas de IA, lo que hace más difícil para usted irrumpir más tarde.
- Gestión proactiva de la reputación: Debe modelar activamente la percepción que la IA tiene de su marca. Si no proporciona información clara, estructurada y fidedigna, los modelos de IA formarán su percepción basándose en cualquier dato incompleto, obsoleto o potencialmente negativo que puedan encontrar en la web. Nuestros servicios GAIO, que incluyen "Supervisión y mejora integral de la reputación online", están diseñados para abordar esta cuestión de forma proactiva.
La estrategia ganadora: Optimizar la resolución, no sólo la atención
Entonces, ¿cómo aumentar su cuota de modelo? Las conclusiones del artículo de HBR se alinean perfectamente con los principios que defendemos en Mercury. LLMs no están optimizando para atención; están optimizando para resolución. Ellos priorizan el contenido que resuelve el problema de un usuario o responde a su pregunta con precisión y autoridad.
Esto implica un cambio en la estrategia de contenidos:
- Centrarse en el contexto y los casos de uso: En lugar de limitarse a proclamar "vendemos unas magníficas zapatillas para correr", el enfoque ganador es "nuestro diseño de entresuela con revestimiento de carbono mejora el rendimiento de los corredores de fondo"
- Proporcionar Pruebas de Experiencia (E-E-A-T): Una marca de cuidado de la piel que haga referencia a estudios respaldados por dermatólogos superará a los competidores que no lo hagan. Nuestros servicios Mercury LLM-SEO (GAIO) se basan en la "Amplificación E-A-T" para mostrar estas señales de confianza.
- Aprovecha el contenido estructurado: Las marcas como The Ordinary, con páginas de productos muy estructuradas en las que se detallan los ingredientes y la ciencia que hay detrás de ellos, obtienen resultados excepcionales en los análisis de IA. Nuestro Sistema de Gestión de Contenidos de Mercurio (CMS) está diseñado para facilitar la creación y gestión de este tipo de contenidos estructurados y adaptados a la IA.
- "Narrowcast" on Pain Points: Aborde las necesidades, preguntas y tareas específicas de su audiencia. Esto es más eficaz que los mensajes de marketing amplios y aspiracionales. Nuestra Mercury Muses AI puede ayudar a identificar estas preguntas de nicho y redactar contenido específico para abordarlas.
Navegar por un mundo multi-LLM
El análisis de HBR muestra que cada LLM aplica su propia lente algorítmica. Para la marca de viajes Airbnb, Llama se centró en la singularidad de las ofertas, ChatGPT en las opciones locales y Perplexity en la flexibilidad.
Esto pone de manifiesto la complejidad de la estrategia digital moderna. Un enfoque de talla única es insuficiente. En Mercury, nuestros Servicios SEVO de Mercury (Search Everywhere Optimization) encarnan esta realidad multiplataforma, ayudando a las marcas a adaptar su contenido a los matices de los modelos dominantes mientras mantienen un mensaje central coherente.
El futuro del marketing ya está aquí
El paso de la optimización por palabras clave a la optimización por "problemas compartidos" es un cambio fundamental en el comportamiento del consumidor y la estrategia de marketing. Requiere pasar de la persuasión a la precisión, de perseguir la cuota de mercado a resolver problemas con autoridad.
En Mercury Technology Solutions, ya estamos ayudando a nuestros clientes a navegar por este nuevo terreno. Mediante la implementación de estrategias integrales de GAIO, los establecemos como participantes esenciales y de confianza en las conversaciones algorítmicas que están dando forma cada vez más a las decisiones de los consumidores. El momento de optimizar su marca para este futuro impulsado por la IA es ahora.
