El auge de la inteligencia artificial: La necesidad de mejorar los motores de búsqueda geográficos, tanto de pago como orgánicos.

En los últimos dos años, el consejo dado a las marcas ha sido prácticamente el mismo: asegúrate de que te mencionen y recomienden en publicaciones sobre IA , y se lograrán los resultados deseados.

Ya se denomine optimización para motores de búsqueda (GEO) u optimización para motores de búsqueda con inteligencia artificial (AEO), el objetivo sigue siendo el mismo: garantizar que la IA pueda comprender su marca, recuperar información precisa sobre ella y recomendarla cuando un cliente realice una consulta.

Esta situación se prolongó hasta que Amazon publicó discretamente una cifra en sus resultados del segundo trimestre que comenzó a desmentir este consejo.

Andy Jassey reveló que los compradores que hacen clic en un anuncio patrocinado dentro de Alexa for Shopping tienen más de un 48 % más de probabilidades de realizar una compra y gastan un 21 % más, en comparación con los compradores que no lo hacen.

Si bien estos datos provienen de la propia Amazon y no constituyen un estándar independiente del sector, son uno de los indicios más claros hasta la fecha de que los anuncios pagados se están convirtiendo en una parte integral de la experiencia de compra impulsada por la IA , en lugar de simplemente existir junto a ella.

Esto es importante porque las compras impulsadas por IA están empezando a dividirse en dos modelos muy diferentes: sistemas de asistencia abiertos que buscan mostrar los mejores productos disponibles y ecosistemas cerrados que controlan el entorno comercial que rodea las recomendaciones.

Para las marcas, estos modelos generan percepciones muy diferentes sobre el valor de la visibilidad.

¿Por qué están divergiendo las plataformas de compra impulsadas por IA?

Hasta hace poco, tenía sentido hablar del surgimiento de la inteligencia artificial como una entidad única. Una marca esperaba que el modelo la comprendiera, que el asistente la recordara y que recomendara la marca cuando un cliente hiciera una pregunta relevante. Pero esta suposición se vuelve difícil de sostener cuando la plataforma que proporciona la recomendación también tiene un negocio publicitario que busca monetizar.

Amazon es el ejemplo más claro de esto. Un anuncio patrocinado puede aparecer dentro del mismo proceso de conversación en el que el cliente decide qué comprar. Google avanza en una dirección similar, integrando anuncios en experiencias de búsqueda y compra cada vez más conversacionales.

El incentivo comercial es bastante claro. Si las recomendaciones pagas dentro de una conversación impulsada por IA logran mejores tasas de conversión que la publicidad tradicional, las plataformas encontrarán una sólida justificación para integrar los anuncios Plus en esas conversaciones.

Sin embargo, la ayuda sin límite de tiempo se enfrenta a una ecuación diferente. Su valor depende en gran medida de la percepción de que las recomendaciones se hacen en función de su relevancia, no porque alguien las haya financiado.

Esto genera un equilibrio mucho más difícil entre la generación de ingresos y la confianza . El resultado no es un único canal de compras impulsado por IA, sino múltiples ecosistemas que evolucionan en torno a diferentes incentivos comerciales.

¿Siguen siendo suficientes la mejora de la visibilidad geográfica (GEO) y la mejora de la experiencia de la inteligencia artificial (AEO)?

Los principios fundamentales de la optimización de la visibilidad geográfica (GEO) y la optimización de la experiencia mediante inteligencia artificial (AEO) siguen estando bien establecidos. La información precisa, específica y bien organizada proporciona a los sistemas de IA una mayor probabilidad de comprender el producto y determinar su relevancia.

Pero está surgiendo una diferencia clave: si bien GEO y AEO resuelven el problema de la visibilidad, no necesariamente resuelven el problema empresarial.

Una marca puede tener una gran visibilidad en las recomendaciones de IA, pero no lograr convertirla en ingresos. Del mismo modo, la visibilidad de pago no puede compensar indefinidamente la información deficiente sobre el producto. La IA sigue necesitando datos fiables sobre qué es el producto, quién es su público objetivo y cómo se compara con las alternativas.

Por lo tanto, la cuestión para las marcas va más allá de si sus productos son recomendados. Deben comprender cómo funcionan las recomendaciones en cada plataforma, qué sucede cuando la publicidad se incorpora al proceso de toma de decisiones y si su visibilidad finalmente conduce a la captación de clientes.

¿Qué papel desempeña la Mejora Comercial Operada por Agentes (ACO, por sus siglas en inglés)?

Aquí es donde la Optimización del Comercio Agéntico (ACO) cobra importancia.

GEO y AEO buscan principalmente que la marca sea comprensible, recuperable y visible mediante inteligencia artificial. ACO, en cambio, traslada este problema al ámbito empresarial, donde la IA comienza a tomar decisiones de compra o a influir en ellas.

Para el agente inteligente , el contenido del producto es solo una parte de la ecuación. Muchos otros factores son cruciales, como el precio, la disponibilidad, las especificaciones, las variantes, la entrega, las devoluciones y la capacidad de completar transacciones. Por lo tanto, un producto puede estar bien optimizado para la IA, pero sigue siendo una mala opción para el agente si la información que necesita para actuar es incompleta o inconsistente.

Por este motivo, ACO puede entenderse a través de los principios de las 5C: Completitud, Contexto, Citas, Corrección y Adquisición de Clientes.

Los primeros cuatro principios ayudan a determinar si un sistema de IA puede comprender un producto y recomendarlo con seguridad. El quinto principio plantea una pregunta de negocio que las métricas de visibilidad por sí solas no pueden responder: ¿Esa recomendación condujo a la captación de clientes?

Por lo tanto, ACO representa la respuesta operativa a la siguiente fase de las compras impulsadas por IA: la monitorización continua de cómo aparecen los productos en las plataformas de IA y la corrección de los datos subyacentes de contenido, catálogo y comercio cuando estos sistemas comienzan a desviarse de su curso.

Esto cobra cada vez más importancia a medida que las plataformas desarrollan diferentes métodos de publicidad y recomendación. Una marca no puede optimizar su experiencia de compra mediante IA para una sola versión, mientras que las plataformas subyacentes adoptan estrategias comerciales divergentes.

¿Qué deberían hacer ahora las marcas?

La solución no consiste en abandonar la optimización geolocalizada para motores de búsqueda (GEO) ni la optimización con inteligencia artificial para motores de búsqueda (AEO) en favor de un nuevo término. Los fundamentos siguen siendo los mismos: información precisa del producto, una estructura clara, datos consistentes y contenido que responda a las preguntas que los clientes realmente formulan. La diferencia hoy radica en que las marcas ahora necesitan monitorizar lo que sucede después de la recomendación inicial.

¿Qué productos destacan las plataformas de IA? ¿Qué competidores están ganando terreno? ¿Dónde hay información de producto inexacta o incompleta? ¿Cómo varía esto entre los diferentes programas de asistencia? ¿Qué papel juega la publicidad de pago en este proceso? Y, en definitiva, ¿genera esta publicidad una mayor captación de clientes?

La tasa de conversión del 48 % de Amazon es significativa porque sugiere que aparecer dentro de una conversación con IA en el momento de la intención de compra puede ser comercialmente distinto de aparecer junto a ella . Si otras plataformas siguen este ejemplo, la distinción entre la presencia de la IA, la publicidad pagada y el comercio se difuminará aún más.

Por lo tanto, la oportunidad no reside en reemplazar la optimización de motores de búsqueda geográfica (GEO) ni la optimización de la experiencia mediante inteligencia artificial (AEO), sino en potenciarlas. A medida que la IA pasa de responder preguntas de compra a influir en las decisiones de compra, la visibilidad se convierte en el punto de partida, más que en el objetivo final.

Las marcas que se beneficiarán de esta situación actual son aquellas que combinan los fundamentos de GEO/AEO con ACO, para mejorar los cinco elementos (5 C) y, en última instancia, medir la IA no solo por la frecuencia con la que los menciona, sino por la cantidad de ingresos adicionales que ayuda a generar.