- En una encuesta de 2026 de WordPress VIP, los consumidores de EE. UU. sienten que la web es menos humana que antes, y la mensajería con IA de las marcas todavía no ha generado casos de éxito realmente confiables
- El 74% de los consumidores respondió que internet es menos humano que hace 10 años, y alcanza la fatiga por bots en apenas 40 minutos en promedio, cuando las interacciones en línea empiezan a sentirse sintéticas
- El 61% de los consumidores no puede pensar en una marca que use bien la IA en su mensajería, y el 60% percibe la IA en los mensajes de marca más como un rechazo que como una funcionalidad
- La visibilidad de marca en IA se refiere a la frecuencia con la que una marca aparece en respuestas de motores de IA como ChatGPT, Perplexity, Claude y Gemini, y es un reto de medición distinto al del ranking en buscadores
- Las empresas deben ofrecer en el mismo sitio web tanto contenido estructurado que la IA pueda citar como experiencias que le den a las personas una razón para quedarse, aunque el ecosistema de herramientas para medir esto todavía se está consolidando
Por qué la web se siente menos humana
- En una encuesta de WordPress VIP de 2026 a 1,200 consumidores de EE. UU., el 74% respondió que internet es menos humano que hace 10 años
- El tiempo promedio para llegar a la fatiga por bots, cuando las interacciones en línea empiezan a sentirse sintéticas, es de 40 minutos
- A medida que desaparecen esos pequeños momentos que hacían que valiera la pena visitar la web, los usuarios detectan más rápido las experiencias que parecen habladas por una máquina
En qué se diferencia la visibilidad de marca en IA de la visibilidad en buscadores
- La visibilidad de marca en IA se refiere a la frecuencia con la que una marca aparece dentro de respuestas generadas por motores de IA como ChatGPT, Perplexity, Claude y Gemini
- La visibilidad en buscadores mide la posición en la página de resultados, mientras que la visibilidad de marca en IA observa si la marca es mencionada dentro de la respuesta de la IA
- Una marca que aparece en los primeros lugares de Google podría no aparecer en absoluto en una respuesta de ChatGPT
- En 2026 no existe un panel único que rastree de forma integral la visibilidad de marca en todos los motores de IA
- No hay un líder consolidado en esta categoría, ni tampoco se ha establecido todavía un criterio común sobre qué significa “hacerlo bien”
Cómo ven los consumidores el uso de IA por parte de las marcas
- El 61% de los consumidores no puede pensar en una marca que use bien la IA en su mensajería
- El 16% respondió que no existe ninguna marca que use bien la IA
- El 60% ve la IA en los mensajes de marca no como una función, sino como un rechazo
- Aunque las empresas han destinado presupuesto a estrategias de IA durante el último año, desde la perspectiva del consumidor todavía no hay marcas claramente exitosas en este tema
- Los equipos empresariales dedican en promedio 16.6 horas por semana a mejorar la visibilidad en IA
Los dos roles que un sitio web debe cumplir al mismo tiempo
- Los motores de IA necesitan contenido que puedan encontrar y citar con precisión, y las personas necesitan una razón para quedarse después de hacer clic
- Lo que hace que una persona se quede es más difícil de resolver, y muchas empresas grandes todavía están en una etapa de estimación
- Las marcas destacadas se enfocan en experiencias que un resumen plano generado por IA no puede ofrecer
-
Contenido interactivo
- Las experiencias dinámicas y las pequeñas actividades que el usuario puede realizar por sí mismo se convierten en una razón para visitar el sitio web
- El sitio web es el lugar donde conviven tanto el contenido estructurado que la IA puede citar como las experiencias en las que vale la pena que el lector invierta tiempo
- WordPress VIP presenta esta base en WordPress VIP for Enterprise
- El marco relacionado está resumido en Future-Proof Your Brand for the AI-Native Web
-
Principales categorías de herramientas para medir la visibilidad de marca en IA
- La categoría de herramientas de visibilidad de marca en IA existe desde hace apenas unos 2 años, y su ecosistema todavía se está consolidando
- Los precios van desde gratuito hasta montos de seis cifras, según el nivel de cobertura y personalización
- Algunos productos específicos podrían cambiar en los próximos 12 meses, pero es probable que las categorías de herramientas perduren más tiempo
-
Plataformas de monitoreo de citas en IA
- Es una categoría reciente que rastrea con qué frecuencia aparece una marca en respuestas de ChatGPT, Perplexity, Claude y Gemini
- Simula consultas a gran escala y muestra la frecuencia de citas y el sentimiento a lo largo del tiempo
- Algunos ejemplos son Profound, BrightEdge, brandvisibility.ai, Tryevergreen y competidores pequeños que aparecieron a finales de 2025
- Es adecuada para equipos que necesitan conectar la visibilidad en IA con resultados de negocio
- Puntos a considerar
- El modelo de precios todavía se está asentando
- Para construir una línea base significativa normalmente se necesitan entre 4 y 6 semanas de recolección de datos
- La simulación de consultas basada en muestras tiene vacíos
- Cualquier herramienta que prometa “cobertura completa” de todas las respuestas de IA está exagerando su metodología
-
Analítica de búsqueda con capas de IA
- Es una categoría en la que las plataformas tradicionales de SEO se expandieron al seguimiento de IA desde 2024
- Muestra datos de citas en IA superpuestos sobre métricas tradicionales de búsqueda
- Algunos ejemplos son Similarweb AI Intelligence, Semrush AI Toolkit y Ahrefs Brand Radar
- Es adecuada para equipos que quieren ver datos de visibilidad en IA sin abandonar su flujo de trabajo de SEO existente
- Su principal valor es el reporte integrado que permite ver en una misma pantalla el tráfico orgánico de búsqueda y el tráfico proveniente de IA
- Puntos a considerar
- La cobertura de IA suele ser más limitada que en las plataformas dedicadas al monitoreo de citas en IA
- Como son herramientas hechas para búsqueda, su parte de IA todavía está poniéndose al día
- Las cifras de IA obtenidas aquí deben tratarse como indicadores de dirección, no como medidas definitivas
-
Analítica web con seguimiento de referencias desde IA
- Es una categoría de analítica web que detecta y clasifica el tráfico proveniente de motores de IA
- Si las herramientas de monitoreo de citas indican si una marca fue mencionada, esta categoría muestra qué ocurre después de esa mención
- Algunos ejemplos son Parse.ly de la suite de productos de WordPress VIP, Plausible, Fathom Analytics y plataformas de analítica empresarial como Google Analytics 4 con segmentos personalizados
- Las citas en IA corresponden a la parte alta del embudo, y esta categoría mide en qué se convierten esas citas
- Puntos a considerar
- La detección de referencias desde IA varía según la plataforma
- Algunos motores de IA envían un
referrer headerlimpio, mientras que otros dependen del etiquetado UTM - Para obtener datos limpios se requiere coordinación entre el equipo de contenido y el equipo de analítica
-
Plataformas de inteligencia de marca
- Es una categoría de monitoreo de marca que añade seguimiento de superficies de IA al social listening y al monitoreo de PR ya existentes
- Trata a los motores de IA como una fuente más, junto con menciones en redes sociales y medios tradicionales
- Algunos ejemplos son Brandwatch, Talkwalker y Meltwater
- Es adecuada para equipos de comunicación y PR que ya usan estas plataformas para monitoreo de crisis y seguimiento del share of voice
- Puntos a considerar
- Su cobertura de IA suele ser más ligera que la de las herramientas dedicadas a citas en IA
- Son útiles para una visión general, pero menos adecuadas para un análisis detallado de citas
-
Soluciones personalizadas
- Las empresas con capacidad de ingeniería envían consultas periódicas a motores de IA mediante APIs de LLM y muestran los resultados en sus propios paneles
- El trabajo del Pew Research Center y WordPress VIP es un ejemplo de este enfoque
- Es adecuada para empresas que quieren definir sus propias consultas y controlar directamente sus datos
- Encaja cuando la estrategia de visibilidad en IA de una marca depende de consultas de nicho o específicas de una industria que las herramientas ya hechas no cubren bien
- Puntos a considerar
- Tiene una carga de mantenimiento
- El acceso a APIs de LLM se ha estabilizado, pero los precios y los rate limits cambian con frecuencia
- Mantener actualizado un panel propio requiere inversión continua de ingeniería
Criterios para elegir una herramienta
- Si quieres saber “¿nos están citando?”, usa una plataforma de monitoreo de citas en IA
- Si quieres ver “¿nos están citando en relación con nuestro desempeño en búsqueda?”, la opción adecuada es la analítica de búsqueda con capa de IA
- Si quieres ver “¿qué pasa después de que nos citan?”, usa analítica web con seguimiento de referencias desde IA
- Si quieres entender “¿qué lugar ocupa la IA dentro del sentimiento de marca más amplio?”, necesitas una plataforma de inteligencia de marca
- Si necesitas rastrear algo que estas categorías no responden, construye una solución personalizada
- La mayoría de las grandes empresas usa dos categorías al mismo tiempo
- La combinación más común es confirmar la exposición de marca con una herramienta de monitoreo de citas en IA y medir el valor de esa visibilidad con una herramienta de analítica web
- Las marcas que consoliden primero esta combinación estarán más cerca de llegar a 2027 sin tener que volver a debatir el presupuesto de visibilidad en IA en las reuniones presupuestarias
4 comentarios
No sé si una marca con alta visibilidad de IA realmente sea una buena marca desde la perspectiva del consumidor.
Cuando estaba planeando un viaje a Islandia, le pedí a un LLM que me recomendara una empresa de tours a cuevas de hielo, pero resultó que esa empresa solo aparecía primero en las búsquedas de internet porque había provocado un accidente fatal hace unos años.
El LLM ignoró un contexto que habría sido importante para una persona simplemente porque no se lo indiqué en el prompt, y lo único que hizo fue elegir una empresa con alta visibilidad en el contexto de resultados de búsqueda, combinar solo las ventajas que esa empresa promocionaba y presentármela como recomendación.
Al final, los productos deberían evaluarse por su calidad, pero demasiadas veces los productos que ponen a la IA al frente ocultan una calidad mediocre con la palabra clave "IA".
La historia se repite
https://m.imaeil.com/page/view/2026032416585900788
Comentarios en Hacker News
Es totalmente cierto eso de que “ningún cliente o usuario se despierta por la mañana pensando ‘hoy quiero hablar con un chatbot o un agente de IA’”
Impulsé la implementación de un agente de atención al cliente con IA, y la dirección lo vio como un gran éxito, pero las métricas contaban una historia completamente distinta. A los clientes realmente les disgustó, y nunca había visto algo tan detestado en tecnología
Para que no parezca que fue porque lo hicimos mal: usamos un proveedor de primer nivel, hicimos pruebas internas muy rigurosas y optimizamos la latencia. Yo pensaba que la versión final había quedado bastante bien, pero a los clientes simplemente no les gustó
Yo solo quiero dejar lo que necesito decir para que se transcriba en texto y luego lo atienda una persona, pero no quiero explicárselo lentamente a un bot que al final va a hacer lo mismo
Además, al principio ni siquiera dice durante varias frases que es un bot. Parece suficientemente convincente como para engañarte, y luego la decepción de darte cuenta de que estabas hablando con un robot mediocre hace que ahora asocie esa sensación con la marca del dentista
No deberían hacerlos fingir que son humanos
Esa IA no estaba entrenada en absoluto para contemplar una situación donde el problema pudiera ser culpa del concesionario, y no dejaba de empujarme a reservar en el sitio web o a sacar una nueva cita por mi cuenta y pagando yo
Que el concesionario haya delegado esto a una IA, y que además la hayan ajustado solo para agendar citas en vez de resolver problemas, fue básicamente una forma de mandarme al diablo. Es una manera grosera de cargarme más trabajo y hacerme perder tiempo. Para cuando logré que me conectaran con una persona, ya estaba enojado y desconfiaba
No diría que sea revolucionario, pero sí ha rellenado huecos de la interfaz, y los modelos actuales están entrenados para ser útiles, honestos y seguir las instrucciones del usuario. Comparado con los patrones anteriores, es mucho más agradable
Tal vez uno piense que hablar con una persona es mejor que con un chatbot, pero la triste realidad es que muchos agentes de soporte actúan más como bots que un LLM. Depende del caso, pero en la mayoría preferiría hablar con un LLM
Puede que esté equivocado, pero en muchos productos la IA se siente más como una señal dirigida al capital de riesgo y al círculo interno de la industria tecnológica que como algo que aporte valor al consumidor
El consumidor quiere saber “qué hace realmente este producto por mí”, no tanto si está implementado con la palabra de moda del momento
El mensaje que mucha gente escucha se parece más a “esto fue hecho con una tecnología que plagia, deja sin trabajo a artistas, pronto te dejará sin trabajo a ti también, y vuelve todo genérico y mediocre”
Casi sería como anunciar “esto fue hecho con trabajo infantil”
Al consumidor no le importa qué código usan los desarrolladores ni en qué plataforma cloud lo despliegan, así que ¿por qué tendría que importarle la IA dentro del producto? La IA no es una función; la función es la función. Lo que tienen que decir es cuál es esa función
Después le cambiamos el nombre a Advanced Search y dejamos igual el ícono brillante y todo lo demás; básicamente solo hicimos un reemplazo de “AI” por “Advanced”
Los comentarios negativos se detuvieron, y al día siguiente alguien escribió diciendo que era una función increíble
El branding es realmente extraño, y el entorno mediático actual también lo es. No intento decir si está bien o mal odiar la IA, pero para algunas personas esa palabra enciende una alarma de “estos vienen a quitarme el trabajo” incluso en contextos que no tienen nada que ver con su empleo. En las encuestas, la seguridad laboral domina por mucho entre las preocupaciones relacionadas con la IA
“That’s so AI” ya se volvió una expresión real, y no significa “¡qué moderno y automatizado!”
En la práctica no resuelve nada y se siente como una casilla más en la tabla de funciones. Como si bastara con pegarle un chatbot y ya
Cuando Square lanzó hace poco “managerbot”, pensé “ah, suena bien”, porque de hecho sí quería algo así. Pero le hice unas cuantas preguntas sobre los datos del sistema y no pudo responder casi nada, y además era lentísimo. Me salía más rápido generar yo mismo un reporte y buscar la información que usar el bot
Y no es solo Square; Salesforce, Microsoft, Google y los demás están igual
En lo personal sí me gusta usar herramientas de IA, pero también siento fatiga de marketing. Los desarrolladores meten IA en todas partes, la implementan mal y aun así la promocionan como si fuera una función central
Puede que sea un ciclo natural. Parece que ahora estamos justo pasando del pico del hype a la fase de desilusión
Este es justamente el problema de toda esa basura de “IA” que le están metiendo a la fuerza a los dispositivos
Hemos usado funciones de aprendizaje automático durante años y sí tenían beneficios reales, pero la mayoría de la gente no sabía ni le importaba cómo funcionaban. Simplemente hacían su trabajo en segundo plano y no te restregaban la tecnología base en la cara
Pero la IA es lo contrario. Primero te venden la tecnología y después, si acaso, los beneficios. De hecho, muchas veces empeora la UI y ofrece pocas ventajas o ninguna
A la mayoría de los consumidores les importa más que funcione bien y les dé beneficios que cómo funciona la tecnología
La IA muchas veces la usan personas que no quieren invertir ni tiempo ni esfuerzo, y ese es justamente el fondo del asunto
Solo pregúntate esto: si preferirías recibir una tarjeta de Navidad o de cumpleaños con un mensaje personalizado, o una hecha 100% por un bot de IA. Más aún si encima trae alucinaciones
El verdadero cambio aquí es intentar una interfaz de “una sola entrada para todo”, sin entender que en la práctica eso casi nunca es lo mejor para el usuario
El ejemplo de siempre es el reconocimiento de voz de Google Maps. Antes, si preguntabas “Hey Google, ¿cuál es el ETA?”, mágicamente te decía cuánto faltaba para llegar. Pero en algún momento se rompió y lleva años sin funcionar. La última vez que lo intenté, el teléfono abrió el navegador e hizo una búsqueda web
Cuando me metieron Gemini a la fuerza, lo primero que hice fue buscar cómo apagarlo. Porque reemplazó la antigua voz que yo había elegido para que me leyera el calendario por la mañana. De hecho, empezaba a leerlo normalmente y luego se metía esa voz idiota de Gemini, sin ayudar en nada
Todo esto es enshittification
Las funciones deberían hablar por sí solas. Si una función es buena, no hace falta hacer marketing de la tecnología subyacente
Por ejemplo, a nadie le importa que la configuración se guarde en una base de datos SQLite. Ni siquiera le importa cómo se guarda
Cuando un amigo te enseña su teléfono nuevo y se maravilla de que puede hacer muchísimo zoom a la luna hasta ver rocas individuales, no importa en absoluto que use IA. Solo está usando la cámara
Aunque una función se haya hecho con IA, en vez de poner IA en el empaque deberían mostrar qué hace realmente y qué tan bien lo hace. Decir que usa IA no significa nada. Por mucho que la clase depredadora lo quiera, “fetch” jamás se va a poner de moda
Para la mayoría de los consumidores, la IA parece que va a ser una pérdida neta
Ya se nota que cada vez más empresas usan IA en call centers y flujos de soporte, y muchas veces la usan para bloquear al cliente. Responde con mucha cortesía y detalle, pero como no tiene autoridad de decisión, no puede resolver el problema
Este nuevo mundo no me entusiasma. La IA es una herramienta poderosa y útil para los creadores, pero ya se está usando por razones equivocadas, e incluso parece usarse para elegir objetivos que destruir en la guerra. En algunas áreas, está tomando decisiones de vida o muerte casi sin supervisión. Y aun así hay gente que cree que cualquier regulación sobre esta tecnología es inútil e injusta
No quisiera que se malinterprete. Yo también uso IA todo el tiempo, pero me preocupa que pueda ser el cambio más destructivo que hayamos vivido en cualquier avance tecnológico, tanto por el lado positivo como por el negativo
Cuando usamos IA directamente con herramientas como chatbots, por lo general es una decisión activa nuestra y tenemos cierto control. Si no funciona bien, siempre podemos parar y hacerlo nosotros mismos
Pero cuando la IA viene integrada en un call center o en un producto, muchas veces no le da opción al usuario. Te la imponen sin alternativa, o al menos tienes que seguirle el juego hasta que el LLM se rinda
Como el usuario no puede salir del bucle de LLM cuando quiere, es hostil hacia el usuario
Además, la mayoría de las empresas están obligando a usar funciones relacionadas con IA para cumplir el KPI de alguien o alguna métrica interna
Si es un escenario mediado por LLM, ¿por qué tendría que llamar una persona? Que tu LLM hable con el LLM del otro lado
¿Extrañas los call centers porque esperas que quien te bloquee sea un humano con salario mínimo? Los call centers son lugares miserables, y no entiendo qué satisfacción te da querer seguir atando a personas a un negocio tan distópico
En muchos casos se trata de recopilar información básica de formularios, y eso consume bastante tiempo de trabajo humano
Si quieres más personas en atención al cliente, tendrás que pagar muchísimo más de una forma u otra
Como con cualquier otra tecnología, la adopción tomará tiempo, pero las perspectivas para los call centers no se ven bien
La IA da la impresión de ser “más rápida y barata a costa de la calidad”, así que entiendo perfectamente por qué a los consumidores no les gusta y a la gente de negocios sí.
Si tienes que gritarles y rogarles a los consumidores que usen tu producto con IA, entonces simplemente lo estás haciendo mal.
Si estoy viendo un producto y quiero buscar la palabra clave “battery life” en las reseñas para ver qué experiencia tuvo la gente de verdad, ahora ya no puedo hacerlo.
Si buscas “battery life” en Rufus, siempre te devuelve tonterías como “muchos clientes reportan que la duración de la batería es buena, pero otros dicen que es más corta de lo esperado”.
Lo que yo quiero es experiencia humana. Necesito especificidad. ¿Por qué todo tiene que reducirse a “bueno o malo”?
Aunque la IA agregue valor, ese valor parece estar siendo capturado por alguien más, en lugar de llegar al consumidor.
Les gusta cuando Siri ayuda, pero no cuando estorba.
Es un acertijo realmente incómodo. ¿Por qué reaccionan así los consumidores?
¿O será que “IA” muchas veces significa “vamos a despedir empleados para ganar más dinero, y en realidad no nos importa la calidad”?
“¿Por qué será? ¿Cómo puede ser? La respuesta es que los clientes no forman su opinión sobre la calidad a partir del marketing. Los clientes juzgan la calidad por su propia experiencia con el producto o servicio”.
— Steve Jobs
Fuente: https://youtu.be/XbkMcvnNq3g?si=8Y56TFmKHJhlFXoE&t=364
Todavía no he visto un caso en el que una marca haya incorporado IA con éxito y eso realmente me haya beneficiado.
QuickBooks muestra sugerencias molestas que empujan toda la UI y no se pueden desactivar. Ahora existe el cero-clic.
La IA de las aspiradoras robot parece ser solo una etiqueta. No quiero hablar con mi aspiradora. Quiero que limpie mis cosas de forma predecible.
Mi TV fue “actualizada” con Gemini. No sé por qué. Ni siquiera hablo con la TV, pero me lo siguen poniendo enfrente. Estoy pensando en comprar un dispositivo que permita streaming Plex->Atmos.
Imaginen el boom puntocom, pero en una situación más parecida a esta: la mayoría de los consumidores siente emociones negativas hacia todo lo relacionado con internet, mientras los CEOs solo compiten entre sí para presumir su internet.
Seguro que sí hay buenos productos con IA, pero la inmensa mayoría parece basura.
Las excepciones serían los agentes de programación y las interfaces web simples de texto e imagen.
Por eso, como señal, una marca de IA está entre lo peor que hay. A la altura de las criptomonedas. Pero, igual que con las criptomonedas, los inversionistas quieren ver esa señal sin importar la realidad subyacente.
Muchas de las cosas que hoy hacen bien los LLM parecen reducirse, en última instancia, a traducción.
Traducen un prompt en una lista individual de tareas, luego vuelven a tratar cada tarea como una nueva traducción, por ejemplo convirtiendo una tarea en código o llamando herramientas externas: búsqueda en internet, análisis estático de código, solicitudes a bases de datos, etc.
Después traducen los resultados de esas tareas a un texto final, o a una nueva lista de tareas.
Así que algo que me parece interesante es que quizá la inteligencia del Homo sapiens también se desarrolló como un efecto secundario de la comunicación, es decir, del proceso de traducir palabras en acciones.