La inteligencia artificial ha transformado la forma en que los consumidores descubren y evalúan a las marcas, simplificando el embudo de conversión en una única conversación. Modelos como ChatGPT, Gemini, Claude o Perplexity guían hoy las decisiones de compra y moldean la reputación de las empresas. Para ayudar a las marcas a liderar este entorno conversacional, APPLE TREE ha organizado el webinar ‘¿Qué piensa la IA de tu marca?’, presentado por Jacobo Zelada, partner y Chief Innovation Officer de la agencia. Durante la sesión, el CIO de APPLE TREE ha presentado el modelo Agentic Relations, una metodología diseñada para auditar, medir y mejorar cómo la IA interpreta, cita y recomienda a las marcas y empresas.

¿Qué es Agentic Relations?

Agentic Relations es una metodología pionera desarrollada por APPLE TREE que combina la disciplina del PR estratégico tradicional con el análisis técnico de cómo los modelos de lenguaje (LLM) leen, citan y recomiendan a las marcas. Su propósito central es entender, medir y mejorar la visibilidad de las marcas y empresas en las respuestas de la IA.

Esta metodología busca responder a tres preguntas clave:

  • ¿En qué conversaciones de decisión aparece la marca? (qué búsquedas la activan).
  • ¿Con qué asociaciones y atributos se vincula? (qué adjetivos, competidores y conceptos la acompañan).
  • ¿Qué acciones estratégicas deben realizarse para reforzar su autoridad? (qué tipo de contenidos, cobertura mediática y menciones la convierten en fuente de referencia para los algoritmos).

¿Qué hemos aprendido en este webinar?

  • Del ranking de Google al ecosistema conversacional («Ask me anything») El paradigma del marketing digital ha evolucionado desde el modelo clásico de clasificación (estar en el top 10 de Google) hacia un entorno conversacional interactivo. En este nuevo escenario, las respuestas son estocásticas y probabilísticas, y la conversación puede bifurcarse en infinitas direcciones.
  • Compresión del embudo de ventas y nuevo canal de descubrimiento: Los LLM unifican y comprimen todas las etapas del embudo tradicional (descubrimiento, inspiración, consideración, recomendación y conversión) en un único chat. De hecho, plataformas como ChatGPT han superado a marketplaces globales como principal canal de descubrimiento de productos.
  • El funcionamiento del RAG y la “analogía del pescador” para generar sus respuestas: La IA recurre al sistema RAG (Retrieval Augmented Generation), articulado en tres fases:
    • Retrieval (Buscar): El algoritmo lanza la red hacia fuentes legibles, estructuradas y actualizadas (freshness).
    • Rerank (Filtrar): Selecciona la información con mayor relevancia semántica.
    • Generate (Redactar): Sintetiza la respuesta basándose en fuentes que aportan autoridad (Entity Authority).
  • El Earned Media como pilar fundamental de la reputación en IA: Las menciones orgánicas y la presencia en prensa de prestigio (earned media) representan hasta el 84% de las citas que hacen los modelos de IA, frente al 0,3% procedente de contenidos pagados o publicidad. Las relaciones públicas estratégicas y el PR digital son hoy más determinantes que la inversión en Ads para aparecer en las respuestas generativas.
  • Auditoría agéntica frente a la ‘caja negra’ del algoritmo: Aunque el funcionamiento interno de los LLM es una ‘caja negra’ para la mayoría de nosotros, lanzar baterías de prompts estables y personalizados a escala mediante agentes automatizados permite construir un conjunto de datos representativo. Esto transforma la incertidumbre de la IA en un cálculo de probabilidades donde las marcas pueden tomar el control.

¿Qué se mide en una auditoría de Agentic Relations?

Para obtener un diagnóstico claro de la presencia de una marca en la IA, Agentic Relations analiza cinco métricas esenciales:

  • Share of Voice (Cuota de conversación): Mide el porcentaje de respuestas en las que la marca aparece mencionada dentro de su categoría o territorio semántico en comparación con sus competidores principales.
  • Sentimiento (Calidad de la mención): Analiza el tono (positivo, neutro o negativo) de las menciones y genera un índice de impacto (Brand Impact Score) para ponderar la percepción real de la empresa.
  • Posición por Atributos: Evalúa cómo puntúa la marca en los factores y atributos clave que determinan la decisión de compra de sus usuarios clave (por ejemplo, precio, innovación, sostenibilidad o atención).
  • Fuentes y Citas: Identifica el origen exacto del corpus de información y las referencias externas (medios de comunicación, Wikipedia, redes sociales, plataformas de reviews) de las que se nutre el modelo para construir su respuesta.
  • Evolución temporal: Mide el progreso cuantitativo y cualitativo de la marca en ciclos de 90 y 180 días tras la implementación de planes de acción, garantizando un posicionamiento sólido ante la volatilidad de los motores.

Preguntas Frecuentes (FAQ)

¿Cómo puedo saber qué dice ChatGPT de mi marca?

Para conocer cómo interpreta la IA a tu empresa no basta con realizar búsquedas aisladas. Es necesario ejecutar una auditoría de visibilidad estructurada lanzando un conjunto de prompts representativos (dataset conversacional) adaptados a tus buyer personas, sus necesidades reales y las diferentes fases de su proceso de decisión.

¿Qué es el GEO (Generative Engine Optimization)?

El GEO es la disciplina orientada a optimizar la visibilidad corporativa dentro de los motores generativos e inteligencias artificiales. A diferencia del SEO tradicional (enfocado en palabras clave y rankings de enlaces), el GEO trabaja la arquitectura del contenido, la implementación de datos estructurados (schema), la optimización basada en entidades semánticas y la generación de citas en fuentes de alta credibilidad.

¿Cuál es el papel de los medios de comunicación en la era de la IA?

Los medios de comunicación son más críticos que nunca para la reputación digital. Los modelos de IA priorizan fuentes externas independientes con legitimación social (Entity Authority). La presencia continuada en prensa y medios especializados es el factor primario que alimenta el conocimiento de la IA sobre una marca.

¿Cómo miden la presencia corporativa modelos como Perplexity o Gemini?

Aunque cada motor utiliza sus propios índices y acuerdos de datos (por ejemplo, Gemini aprovecha el ecosistema de Google y Perplexity utiliza su propio índice de URLs), todos responden a la arquitectura RAG. La metodología de Agentic Relations evalúa las respuestas en múltiples motores en paralelo para identificar discrepancias en el Share of Voice y en las fuentes citadas según cada tecnología.