Por Javier Peralta,  SEO & Product Lead en Havas Market (Havas Media Network)

En los anteriores artículos de AI STRATEGY STUDIO by Havas Media Network vimos el giro de fondo: en el capítulo 1 ( ) profundizamos en cómo la IA está reconfigurando el negocio al intervenir directamente en las decisiones de compra. Después, en el capítulo 2 (”) analizamos cómo ese nuevo gatekeeper algorítmico obliga a alinear emoción y razón (comunicación hacia personas versus comunicación hacia modelos) para evitar ser dos marcas distintas según el entorno.

Este tercer contenido aterriza el “cómo” operativo: qué implica trabajar en un contexto donde máquinas evalúan a máquinas, y por qué necesitamos un stack tecnológico AIO capaz de anticipar el criterio de los modelos, medirlo y optimizar sistemáticamente la findability de marca en asistentes conversacionales y entornos IA.

La premisa es simple, pero exigente: si los asistentes aplican sus propias señales, fuentes y reglas para decidir a quién recomiendan, necesitamos ser capaces de reproducir esa lógica, auditarla y actuar sobre ella.

El contexto actual

El panorama digital es un escenario inestable tras la irrupción de los modelos de lenguaje como nuevo canal de adquisición. Los cambios son rápidos y centrados en mejorar la experiencia del usuario, pero aún no existen herramientas de medición nativas de los propios LLM.

Hoy en tu Instagram verás videos de Sora, cuando hace semanas todos eran de VEO2. Este es solo un ejemplo de cómo las releases cambian el tablero cada pocos meses (o semanas).

En esta batalla vemos dos ganadores: ChatGPT, por ser el primero en integrar un modelo conversacional que facilita las consultas. Por ahora, su entorno es puramente conversacional y sin anuncios. Y Google, que muchos consideran debilitado, pero cuyo enfoque con AI Mode y AI Overviews, sumado a su stack IA, va a dar batalla en la búsqueda hiper personalizada.

Aunque el futuro es un desafío, los pilares del posicionamiento orgánico siguen intactos, aunque las reglas del juego hayan cambiado. Aquí entra el concepto de “máquinas evaluando a máquinas” y cómo desde Havas Media Network hemos adaptado nuestro stack para entender y anticipar el criterio de los modelos, interpretar sus respuestas, identificar menciones de marca y descifrar los elementos clave para el posicionamiento en LLMs.

Anticipar el criterio de los modelos

Cuando un asistente responde sobre una categoría, no se limita a mostrar resultados: evalúa. Su lógica puede resumirse en tres dimensiones clave:

Comprensibilidad y cobertura

¿La marca explica con claridad aquello por lo que quiere ser elegida? Esto exige una taxonomía precisa de productos y servicios, FAQ’s directas, comparativas transparentes, límites de uso bien definidos y condiciones comerciales claras. Si la información es ambigua, incompleta o dispersa, el modelo tendrá dificultades para usarla como base de recomendación.

Consistencia y citabilidad

¿La marca es coherente y verificable en todo su ecosistema digital? Aquí entran la alineación semántica entre web, publishers, reseñas y perfiles sociales, la trazabilidad entre lo que afirma la marca y lo que dicen terceros, y la presencia de contenidos citables: datos, tablas y referencias. Cuanto más fácil sea para la IA comprobar afirmaciones mediante múltiples fuentes alineadas, mayor será la probabilidad de que las utilice.

Confianza operativa

¿La marca cumple lo que promete? El modelo analiza evidencias como reseñas verificadas, políticas claras de envío y devolución, garantías y tiempos de entrega. No hablamos de branding, sino de ejecución: señales que validan que la recomendación es fiable.

Anticipar este criterio implica instrumentar estas tres dimensiones, medirlas como lo haría un modelo, identificar brechas y optimizar en ciclos cortos. Solo así se puede competir en un entorno donde las decisiones no las toman personas, sino algoritmos.

El Stack AIO para Findability: de los datos a la decisión

La estrategia se sustenta en un stack tecnológico que conecta datos, semántica y optimización continua para garantizar la visibilidad en entornos IA. Comienza con la Capa 0, que establece los fundamentos: un sistema de verdad controlado con facts verificables —precios, especificaciones, SLAs, certificaciones— y un grafo de conocimiento propio que define entidades, relaciones y equivalencias por mercado e idioma.

Sobre esta base se construye la Capa 1, la arquitectura semántica de marca, que determina cómo debe ser entendida por personas y modelos mediante taxonomías, guías de estilo y el IA Identity Manual, que recoge afirmaciones verificables sobre la marca.

La Capa 2 transforma el contenido para hacerlo legible y utilizable por modelos, con páginas canónicas orientadas a intención, datos citables y esquemas estructurados como Product, FAQ o Review.

La Capa 3 amplía la autoridad algorítmica con señales externas, activando publishers relevantes mediante briefs técnicos y consolidando menciones coherentes.

En la Capa 4, la estrategia se convierte en experimentos reproducibles: benchmarks multi-modelo, agentes de test y métricas como el Relevance & Visibility Score para medir cuánto del IA Identity Manual recuperan los modelos.

Finalmente, la Capa 5 asegura la optimización continua con actualizaciones dinámicas, pruebas A/B y alertas ante caídas de citabilidad o visibilidad. Este enfoque convierte la findability en un proceso vivo, basado en datos y orientado a anticipar el criterio de los modelos.

Cómo se orquesta en la práctica

La metodología se articula como una cadena integrada que convierte la estrategia en ejecución operativa. El primer paso consiste en definir y monitorizar prompts e intenciones por categoría y etapa del funnel, asegurando que las consultas más relevantes estén contempladas. A continuación, se construye el IA Identity Manual junto con la taxonomía por mercado, que establece cómo debe ser interpretada la marca por personas y modelos.

Sobre esta base, se desarrollan páginas canónicas de respuesta, con datos tabulados y esquemas correctos que faciliten la legibilidad por parte de los modelos. Paralelamente, se activan publishersrelevantes como fuentes IA, mediante briefs sustentados en evidencia, para reforzar la autoridad algorítmica.

El siguiente paso es elaborar diagnósticos de brechas —semánticas, de atributos, de evidencia, de autoridad o de experiencia de usuario— que permitan identificar áreas de mejora. Con esta información, se inicia un ciclo de iteración racional sobre contenidos, enlaces y arquitectura, priorizando acciones según el impacto esperado frente al esfuerzo requerido.

Resultado

Este enfoque genera una findability robusta, medible y transversal, que incrementa las probabilidades de que la marca aparezca en momentos clave. No depende de un único buscador ni de un solo asistente, sino de una estrategia diseñada para el nuevo entorno IA, donde la búsqueda tradicional no desaparece: simplemente se transforma.

 

Y PRÓXIMAMENTE ...