Las empresas compiten por un nuevo espacio: las respuestas de los motores de inteligencia artificial. Cómo funciona la nueva estrategia para llegar al consumidor, basada en datos y ultrapersonalización.
El ranking elaborado por Fardo analiza seis industrias.
Durante años, las empresas compitieron por aparecer entre los primeros resultados de Google, ganar seguidores en las redes sociales y conseguir que sus campañas publicitarias alcanzaran a la mayor cantidad posible de consumidores.
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En el nuevo escenario digital, esa lógica empieza a incorporar una instancia adicional: lograr que una marca sea considerada y recomendada por los motores de inteligencia artificial cuando un potencial cliente busca información antes de tomar una decisión de compra.
El cambio modifica incluso la forma en que las compañías piensan sus estrategias de marketing. Ya no se trata únicamente de atraer tráfico hacia una página web o de conseguir mayor alcance para una campaña.
La inteligencia artificial comienza a funcionar como una nueva puerta de entrada hacia las marcas, al comparar alternativas, interpretar necesidades y elaborar recomendaciones.
En este nuevo escenario, la disputa por las ventas ya no se limita a conseguir que un consumidor vea una campaña. También consiste en lograr que cuando ese consumidor formule una pregunta a una inteligencia artificial, la empresa forme parte de la respuesta.
Un relevamiento realizado por Fardo, compañía especializada en AI Answer Intelligence, analizó la evolución de seis industrias -Cuidado del Hogar, Retail, Automotriz, Banking, Fintech y Servicios Digitales- a partir de indicadores de presencia, visibilidad, intención de compra y tráfico proveniente de motores de IA.
Los resultados muestran diferencias importantes entre sectores y permiten observar cómo se está configurando este nuevo espacio de competencia.
En el ranking elaborado por la compañía, Cuidado del Hogar ocupa el primer lugar. La visibilidad general de esta industria pasó del 15% al 56%, mientras que su presencia en las respuestas de los motores de inteligencia artificial aumentó del 5% al 38%.
Según el relevamiento, la categoría comenzó a ser asociada por la IA con necesidades concretas de los consumidores y alcanzó una tasa de conversión tres veces superior a la registrada por el tráfico directo de las marcas.
El segundo puesto corresponde a Retail, donde la visibilidad pasó del 12% al 48% y la presencia en las respuestas creció del 3% al 32%. Según Fardo, la recomendación generada por la IA comenzó a funcionar en este caso como una vía de adquisición, también con una tasa de conversión que triplica la del tráfico directo.
El sector automotriz aparece tercero. La presencia en consultas vinculadas con la categoría avanzó del 18% al 44%, mientras que las consultas asociadas con intención de compra pasaron del 11% al 31%.
El dato marca un cambio relevante para una actividad en la que la decisión suele atravesar diferentes etapas antes de llegar al concesionario: la IA puede intervenir durante la instancia de consideración de las alternativas.
En Banking, que ocupa el cuarto lugar, la presencia en respuestas de alta intención pasó del 22% al 47%, mientras que las recomendaciones comparativas aumentaron 19 puntos porcentuales. Para Fardo, la IA comienza así a convertirse en una nueva puerta de entrada para comparar bancos y servicios financieros.
El quinto puesto corresponde a Fintech. La presencia en respuestas consideradas relevantes pasó del 14% al 39%, mientras que las menciones relacionadas con sus principales usos crecieron 170%.
En este caso, el relevamiento plantea que la inteligencia artificial comienza a intervenir directamente en la elección de una plataforma financiera.
Por último, agencias y servicios digitales registraron un incremento de 9 puntos en el AI Score, acompañado por un crecimiento del 21,4% en el tráfico proveniente de motores de IA y del 59,5% en las sesiones originadas desde ChatGPT.
El comportamiento de este segmento muestra que la reputación construida en los canales tradicionales no necesariamente garantiza que una compañía sea correctamente interpretada por los nuevos sistemas de búsqueda y recomendación.
Para Malena Martin, CEO y Founder de Fardo, el cambio adquiere una dimensión que va más allá del posicionamiento tradicional. “Lo interesante aparece cuando dejamos de mirar la visibilidad en IA solo desde el punto de vista del marketing. Si genera tráfico, la inteligencia artificial empieza a funcionar también como un canal de adquisición. Y, a medida que esta tendencia crece, se consolida como un nuevo canal de distribución”, señala.
La transformación que muestran estos datos se produce en paralelo con otro cambio dentro de las estrategias de marketing: el desplazamiento desde las campañas masivas hacia modelos predictivos y personalizados.
Mientras el costo de adquirir clientes aumenta y las audiencias se fragmentan entre múltiples canales, las empresas comienzan a integrar inteligencia artificial, datos y automatización para interpretar el comportamiento de cada consumidor y adaptar las comunicaciones a sus necesidades.
Para Martin Stipelman, Head of Business Development Latam de Growlat, el cambio implica abandonar la idea de trabajar sobre promedios. “Durante mucho tiempo las empresas construyeron sus estrategias sobre promedios. Se hablaba del cliente promedio, de la campaña promedio y de la conversión promedio. Hoy entendemos que no existen clientes promedio. Existen millones de comportamientos individuales que cambian constantemente, y la inteligencia artificial nos permite interpretarlos para ofrecer experiencias mucho más relevantes”, explica.
En este proceso, la disponibilidad de grandes volúmenes de información no constituye necesariamente la principal ventaja. El desafío pasa por integrar los datos que ya generan las compañías a través de sus distintos canales.
“Las compañías no necesitan necesariamente más datos. Necesitan que los datos que ya poseen puedan conversar entre sí”, sostiene Stipelman. El problema aparece cuando la información queda separada entre el CRM, el comercio electrónico, las campañas publicitarias y las tiendas físicas, porque esa fragmentación dificulta construir una visión completa del consumidor.
La integración permite avanzar hacia perfiles dinámicos capaces de reunir el historial de interacciones y utilizar esa información para activar comunicaciones y acciones comerciales en función del comportamiento de cada persona.
La incorporación de inteligencia artificial también modifica el rol que cumplen las herramientas de automatización. En lugar de utilizarse únicamente para ejecutar tareas repetitivas, los nuevos modelos permiten analizar grandes cantidades de eventos y detectar patrones de comportamiento que pueden anticipar una determinada intención.
“La IA no reemplaza la estrategia de marketing. La potencia. Su mayor aporte es permitir que las decisiones dejen de basarse en intuiciones para apoyarse en evidencia. Cuando entendemos el comportamiento del cliente en tiempo real, podemos actuar antes de perder una oportunidad comercial”, afirma Stipelman.
El resultado es una estrategia menos centrada en campañas estáticas y más orientada hacia procesos que se modifican a partir de la interacción con cada consumidor.
La personalización, en este contexto, también adquiere una dimensión diferente. Ya no se limita a incorporar el nombre de una persona en un correo electrónico. Puede involucrar el contenido que se muestra en una página web, las recomendaciones de productos, los mensajes enviados por WhatsApp, las promociones y las acciones destinadas a recuperar un carrito abandonado.
Así, dos consumidores que ingresan al mismo sitio pueden recibir experiencias diferentes de acuerdo con su historial, sus preferencias y el contexto de navegación.
Los datos de Fardo agregan otra dimensión a este proceso. Hasta ahora, buena parte de las estrategias digitales estaban orientadas a conseguir que el consumidor encontrara a una marca. Con los motores de IA aparece una instancia previa: que la marca sea seleccionada como parte de la respuesta que recibe el consumidor.
Cuando una persona pregunta qué auto comprar, qué colchón elegir, qué fintech utilizar o en qué banco abrir una cuenta, el motor puede comparar alternativas y construir una recomendación. La competencia deja entonces de producirse exclusivamente en los resultados de búsqueda y pasa también al contenido de la respuesta.
Esto introduce una nueva exigencia para las empresas: no alcanza con tener reconocimiento entre los consumidores. También es necesario que la información disponible sobre la compañía sea suficientemente clara, consistente y estructurada como para que los modelos de IA puedan interpretar correctamente qué hace, a qué categoría pertenece y en qué situaciones puede ser considerada una alternativa.
“Antes, las marcas competían por ser encontradas. Hoy también compiten por ser consideradas y recomendadas. Ese cambio ya puede medirse y empieza a formar parte de las decisiones de marketing”, concluye Martin.