Cuadrante 2 · Herramientas y Plataformas
Marca en LLMs
Radical4 innovaciones
Probar: Requiere pilotos internos o con clientes y pruebas controladas.
Evaluación
- Impacto estimado
- 4
- Potencial de replicabilidad
- 5
- Riesgo estratégico más es peor
- 3
- Grado de novedad
- Radical
La señal apunta a una transformación profunda de las reglas de posicionamiento de las marcas, con una relevancia creciente para el mercado. Aunque todavía existe cierta incertidumbre sobre cómo evolucionará este nuevo escenario, todo indica que no será una tendencia pasajera, sino un cambio que irá ganando peso a medida que avance su adopción.
Qué está cambiando
La gestión de marca incorpora un nuevo punto de competencia, las respuestas de modelos de lenguaje. La lógica deja de centrarse únicamente en la visibilidad en buscadores y otros canales para buscar también presencia y recomendación dentro de respuestas generadas por IA.
Las innovaciones convergen en una nueva lógica de posicionamiento, donde la marca debe estar asociada con necesidades concretas y respaldada por señales que los modelos puedan recuperar. Esto introduce prácticas específicas de optimización y métricas para observar la presencia, el contexto y la recomendación frente a competidores.
Para las marcas, esto implica desarrollar capacidades para entender cómo son recuperadas y recomendadas por los modelos y decidir qué necesidades quieren disputar en este entorno. La visibilidad ya no garantiza una posición relevante en la decisión.
Beneficio para ATREVIA
Amplía la consultoría de marca de ATREVIA hacia el posicionamiento en entornos generativos, incorporando análisis de presencia, contexto y recomendación de las marcas. Esto permite ofrecer a clientes un nuevo diagnóstico de visibilidad y posicionamiento y, a nivel interno, incorporar esta dimensión a los análisis de marca y estrategia.
Innovaciones incluidas 4
Innovación 1
Posicionamiento de LLMs
Competir por recomendación
Las marcas empiezan a optimizar su presencia para ser consideradas y recomendadas por modelos de lenguaje, además de comunicarse con consumidores. GEO trabaja las señales que los LLMs utilizan para construir sus respuestas, mientras el share of model permite medir la presencia de una marca frente a sus competidores en consultas relevantes.
Fuente: The WARC Guide to brand building in the age of Gen AI (WARC, abril 2026) p.20-26
Innovación 2
Visibilidad en IA
Medir la presencia de marca en respuestas generativas
Modelo de medición que cuantifica la presencia y recomendación de una marca en entornos de búsqueda con IA. Evalúa la frecuencia de citación, su presencia a lo largo del funnel desde awareness hasta decisión y la visibilidad frente a buscadores tradicionales. Permite identificar brechas entre ambos entornos, comparar la cuota de recomendación frente a competidores y detectar oportunidades para optimizar contenidos que influyen en las respuestas de los LLMs.
Fuente: Leroy Merlin’s new playbook for the AI Era (WARC, abril 2026)
Innovación 3
Estrategia GEO por CEPs
Optimizar la visibilidad de marca según necesidades
Metodología para optimizar la presencia de una marca en respuestas de LLMs a partir de los Category Entry Points (CEPs) que activan la consideración de una categoría. El proceso diagnostica y prioriza los CEPs relevantes, audita la visibilidad mediante consultas, desarrolla contenido orientado a esas necesidades y mide la presencia y calidad de inclusión de la marca en las respuestas generadas.
Fuente: Five steps toward optimising LLM visibility by building around Category Entry Points (WARC, abril 2026)
Innovación 4
NeedScope for Search
Mapear necesidades en búsquedas
Adapta el análisis de necesidades del consumidor al entorno de búsqueda con IA, donde la forma de expresar una necesidad influye en las marcas que los modelos recuperan y recomiendan. NeedScope organiza las necesidades en seis estados según dimensiones funcionales, emocionales, individuales y sociales. Esto permite identificar cómo distintos encuadres de una misma intención pueden producir respuestas y recomendaciones de marca diferentes en los LLMs.
Fuente: The new rules for brand visibility in AI search (WARC, marzo 2026)