Durante años, gran parte del customer journey comenzaba con una búsqueda en Google. El usuario escribía una consulta, revisaba varios resultados, visitaba distintas webs y comparaba opciones antes de tomar una decisión.
La inteligencia artificial está cambiando este recorrido.
Herramientas como ChatGPT, Gemini, Copilot, Claude o Perplexity permiten obtener recomendaciones, comparativas y respuestas completas sin necesidad de visitar múltiples páginas. Esto reduce pasos, concentra la información y modifica la forma en la que las marcas son descubiertas.
Entender cómo ChatGPT, Gemini y Perplexity influyen en la visibilidad de las marcas es cada vez más importante para cualquier empresa que quiera seguir formando parte del proceso de decisión de sus clientes.
Del buscador tradicional a la respuesta directa
En una búsqueda tradicional, el usuario recibe una lista de enlaces y decide qué fuentes consultar.
En los entornos de inteligencia artificial, el modelo analiza diferentes señales y construye una respuesta única. Puede resumir información, comparar alternativas, recomendar marcas y explicar cuál se adapta mejor a una necesidad concreta.
La búsqueda deja de ser únicamente una puerta de entrada hacia distintas webs. En muchos casos, la propia respuesta se convierte en el espacio donde el usuario descubre, compara y selecciona opciones.
Este cambio también está relacionado con la búsqueda semántica, ya que los modelos no se limitan a identificar palabras clave: intentan comprender conceptos, relaciones, contexto e intención.
Cómo cambia el customer journey con la IA
Descubrimiento
El usuario ya no necesita conocer una marca ni realizar una búsqueda específica.
Puede preguntar:
- ¿Qué empresas ofrecen este servicio?
- ¿Cuáles son las mejores marcas del sector?
- ¿Qué solución se adapta mejor a una pyme?
- ¿Qué producto recomendarías para esta necesidad?
A partir de estas preguntas, la IA decide qué empresas, productos o servicios incluir en su respuesta. Las marcas que no aparecen pueden quedar fuera del proceso de decisión desde la primera fase, aunque tengan una buena presencia en los buscadores tradicionales.
Por esta razón, aprender cómo aparecer en las respuestas de inteligencia artificial se está convirtiendo en una prioridad para los equipos de marketing y comunicación.
Consideración
Durante la fase de consideración, los usuarios pueden solicitar comparativas directas entre productos, proveedores o servicios.
La IA resume diferencias, identifica ventajas y desventajas y relaciona determinados atributos con cada marca. Factores como el precio, la innovación, la especialización, la calidad, la atención al cliente o la reputación pueden condicionar la forma en la que se presenta cada alternativa.
La marca deja de competir únicamente por una posición en Google. También compite por ser incluida, correctamente descrita y bien representada dentro de la respuesta generada.
En este contexto, la reputación de una marca en la IA adquiere un papel fundamental, ya que los modelos pueden apoyarse en reseñas, medios, directorios, contenidos corporativos y otras fuentes externas para construir su percepción.
Decisión
En las últimas fases del recorrido, el usuario puede solicitar una recomendación concreta.
Por ejemplo:
- ¿Cuál elegirías?
- ¿Qué marca tiene mejores opiniones?
- ¿Qué opción ofrece mejor relación calidad-precio?
- ¿Cuál es más fiable?
Estas respuestas pueden condicionar directamente la decisión, incluso antes de que el usuario visite la web de la empresa.
Para las marcas, ya no es suficiente con aparecer en una respuesta. También es necesario entender cómo saber si una marca está siendo recomendada por la IA y en qué contextos se produce esa recomendación.
Un customer journey más corto y menos visible
La IA puede reducir el número de pasos necesarios para llegar a una decisión.
Antes, un usuario podía realizar varias búsquedas, visitar comparadores, leer artículos y consultar opiniones. Ahora puede concentrar gran parte de ese proceso en una conversación con un asistente.
Esto provoca que algunas interacciones sean más difíciles de medir con las herramientas tradicionales.
Una marca puede influir en la decisión sin recibir un clic. Del mismo modo, puede perder una oportunidad sin saber que no fue incluida en una recomendación.
Por eso, métricas como el tráfico orgánico, las impresiones o las posiciones SEO continúan siendo importantes, pero ya no permiten observar todo el recorrido. La transición del SEO al GEO plantea la necesidad de ampliar la medición y analizar también la presencia de las marcas en respuestas generativas.
Qué deben medir ahora las marcas
Para entender su presencia en este nuevo customer journey, las empresas deben analizar:
- En qué preguntas aparecen.
- Con qué frecuencia son mencionadas.
- Qué posición ocupan frente a sus competidores.
- Qué atributos se relacionan con ellas.
- En qué situaciones son recomendadas.
- Qué fuentes utiliza la IA para construir la respuesta.
- Cómo evoluciona su visibilidad con el tiempo.
- En qué modelos o plataformas obtiene mejores resultados.
Una de las métricas más relevantes es el Share of Voice en inteligencia artificial, que permite conocer qué porcentaje de presencia obtiene una marca frente al resto de competidores dentro de un conjunto de consultas.
También es importante estudiar cada fase del recorrido por separado. Una marca puede tener buena visibilidad en preguntas generales de descubrimiento, pero desaparecer cuando el usuario solicita comparativas, opiniones o recomendaciones finales.
Para obtener una visión completa, conviene definir y seguir periódicamente distintos KPI de visibilidad en IA, en lugar de limitar el análisis a una única métrica.
Cómo adaptarse a la nueva búsqueda
Las marcas deben crear información clara, consistente y fácil de interpretar.
Esto implica trabajar la web, el contenido, los medios, las reseñas, los directorios y otras fuentes que pueden influir en las respuestas generadas por IA.
Algunas acciones relevantes son:
- Responder a preguntas reales de los usuarios.
- Crear contenidos comparativos y especializados.
- Explicar claramente productos y servicios.
- Mantener actualizada la información corporativa.
- Reforzar la reputación en fuentes externas.
- Conseguir presencia en medios relevantes.
- Utilizar datos estructurados y una arquitectura web comprensible.
- Analizar qué fuentes están citando o utilizando los modelos.
- Medir periódicamente la visibilidad en diferentes LLM.
- Desarrollar una estrategia de posicionamiento GEO complementaria al SEO tradicional.
El objetivo no debe ser producir contenido exclusivamente para los modelos, sino ofrecer información útil, fiable y consistente que pueda ser comprendida, contrastada y utilizada en sus respuestas.
Cómo ayuda AIBrandpulse360
AIBrandpulse360 permite analizar cómo aparece una marca a lo largo del nuevo customer journey generado por la inteligencia artificial.
La solución mide la presencia de marca, el Share of Voice, los competidores mencionados, los atributos asociados y las fuentes que influyen en las respuestas. Además, permite realizar una monitorización de marcas en la IA de forma periódica para identificar cambios y tendencias.
De esta manera, las empresas pueden detectar en qué fases del recorrido tienen visibilidad, dónde están perdiendo oportunidades y qué acciones deben priorizar para mejorar su posicionamiento.
También pueden comprobar si una estrategia está generando resultados, comparar su evolución con la de los competidores y entender qué contenidos o fuentes están reforzando su presencia.
La búsqueda ya no empieza solo en Google. Cada vez más decisiones comienzan y avanzan dentro de una respuesta generada por inteligencia artificial.
Entender este nuevo recorrido es fundamental para conseguir que una marca no solo aparezca, sino que también sea correctamente interpretada, considerada y recomendada.
Ago 07, 2026 
