Las respuestas generadas por modelos de lenguaje se están consolidando como un nuevo territorio de reputación para las marcas. A los medios tradicionales, los buscadores y las redes sociales se suma ahora un cuarto espacio en el que las compañías son descritas, evaluadas, recomendadas o ignoradas antes incluso de que el usuario visite una web corporativa.

En este nuevo entorno, los medios de comunicación conservan una capacidad de influencia especialmente elevada. Su presencia puede llegar a multiplicar por 1,78 las menciones de una marca en las respuestas de los modelos de inteligencia artificial, según un análisis elaborado por Good Rebels y Asesores a partir de cuatro estudios sectoriales sobre banca, seguros, hoteles y telecomunicaciones.

La investigación ha examinado más de 40.000 respuestas generadas por ChatGPT, Gemini, Perplexity y AI Overview a partir de más de 10.000 instrucciones por modelo. Su objetivo ha sido identificar qué tipo de fuentes intervienen en la construcción de las respuestas y en qué medida contribuyen a que una marca aparezca asociada con determinados atributos.

El análisis introduce así el concepto de reputación algorítmica: la imagen de una compañía que los sistemas de inteligencia artificial construyen a partir de las fuentes que encuentran, interpretan y combinan. 

Se trata de un espacio menos visible que los anteriores y en el que los equipos de comunicación no disponen todavía de métricas tan estandarizadas como las utilizadas en buscadores, medios o redes sociales. “Las marcas llevan años midiendo su reputación en medios, buscadores y en redes. Ahora existe un cuarto territorio que es opaco, que no da palabras clave ni volúmenes y que ya está tomando decisiones sobre su marca antes de que el usuario visite ninguna web”, ha explicado Iván Hernández, Socio y Director de Search, SEO, GEO y Medios de Good Rebels. “Lo que hemos hecho con este análisis es convertir esa opacidad en datos accionables: saber qué fuentes construyen la narrativa de una marca en la IA, con qué volumen, en qué modelos y bajo qué atributos. Y, lo más importante, qué se puede hacer para influir en ello”, ha añadido.

Los modelos no utilizan las fuentes de la misma manera

Una de las principales conclusiones del estudio es que no existe una única estrategia válida para todas las plataformas. Cada modelo concede un peso distinto a las webs corporativas, los comparadores, los medios editoriales y otras fuentes digitales.

• Perplexity es el sistema que cita con mayor intensidad páginas corporativas y comparadores. Estas fuentes aparecen en más del 78% de sus respuestas, de acuerdo con los datos facilitados por Good Rebels y Asesores.
• AI Overview mantiene una lógica más próxima al posicionamiento orgánico tradicional y a los criterios que históricamente han condicionado la visibilidad en buscadores. Gemini, por su parte, se muestra más selectivo con las fuentes editoriales.
• ChatGPT apenas ofrece direcciones web directas en comparación con otras herramientas, pero responde con especial sensibilidad a la presencia en medios ganados. El 24,7% de sus respuestas incluye al menos una referencia a medios de comunicación.

Estas diferencias impiden aplicar una estrategia GEO -la optimización de la presencia en motores generativos- de forma homogénea. La planificación debe considerar la cuota de uso de cada herramienta, el público al que llega y el tipo de fuentes con las que construye sus respuestas.
La consecuencia es que el trabajo sobre visibilidad generativa no puede desarrollarse de manera aislada desde SEO o comunicación corporativa. Debe coordinar contenidos propios, presencia editorial, actividad en redes sociales, medios pagados, comparadores y otros espacios de autoridad.

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Entre seis y ocho fuentes para superar el 60% de menciones en banca

La investigación identifica también un umbral de diversidad a partir del cual aumenta significativamente la probabilidad de que una marca aparezca en las respuestas.
En el sector bancario, contar con entre seis y ocho fuentes distintas citadas eleva la tasa de mención hasta un rango comprendido entre el 61% y el 68%. En telecomunicaciones, el intervalo considerado óptimo se sitúa entre cinco y siete fuentes, mientras que en seguros oscila entre cuatro y ocho.

La arquitectura que mejores resultados ofrece incluye una web corporativa, entre tres y cuatro comparadores especializados en la categoría y una o dos referencias editoriales en medios de calidad. Esta composición reproduce, en buena medida, el equilibrio tradicional de una estrategia de comunicación integrada: activos propios para fijar el relato, plataformas de comparación para aportar información funcional y medios ganados para incorporar autoridad externa.

El problema de muchas organizaciones no sería, por tanto, una ausencia absoluta de presencia digital, sino una distribución deficiente. Las marcas pueden estar presentes en canales poco relevantes, con contenidos mal estructurados o utilizando expresiones inconsistentes que dificultan que los modelos reconozcan y atribuyan correctamente su identidad.

En el caso de los comparadores especializados aparecen entre el 70% y el 90% de las respuestas que contienen menciones de marca. Esta elevada presencia los convierte en una condición básica para competir en visibilidad generativa, pero limita al mismo tiempo su capacidad para proporcionar diferenciación. Si prácticamente todas las compañías relevantes de una categoría están presentes en los mismos comparadores, figurar en ellos evita quedar fuera de la respuesta, pero no basta para construir una ventaja respecto a los competidores.

El contenido editorial, por su parte, desempeña una función distinta. Los medios pueden recoger contexto, estrategia, posicionamiento, innovación, reputación o valoraciones de terceros que no aparecen con la misma profundidad en una ficha corporativa o en una tabla comparativa. Según el análisis, esa capacidad narrativa incrementa el volumen de menciones de marca y contribuye a construir autoridad en los modelos.
En el caso de la banca, la presencia editorial ofrece un multiplicador de 1,78, el más elevado de los cuatro sectores estudiados. Esto significa que las referencias en medios pueden llevar a que una marca sea mencionada casi el doble que cuando la respuesta se apoya en otro tipo de fuentes.

Los medios son también la categoría con mayor autoridad en seguros, donde alcanzan un multiplicador de 1,64. En el sector hotelero, el impacto desciende hasta 1,38, aunque el contenido editorial continúa figurando entre las tres principales fuentes que intervienen en la construcción de las respuestas. Y en telecomunicaciones, el multiplicador se sitúa en 1,05. Aun siendo el más bajo de los sectores analizados, las referencias en medios tienen el mismo peso que las webs corporativas y los comparadores: el 97% de las respuestas incluyen una mención de marca cuando la cita procede de cualquiera de esas tres categorías.

La banca concede la mayor autoridad al contenido editorial

El peso de los medios en banca responde a la necesidad de interpretar productos, condiciones, solvencia, servicio, innovación y reputación dentro de un sector en el que la confianza desempeña un papel central. Así, los modelos no se limitan a localizar tarifas o características. Cuando responden a preguntas sobre entidades recomendables, calidad del servicio, capacidad digital o posicionamiento, recurren a fuentes que puedan aportar contexto y validación externa.

La información corporativa permite a una entidad definir sus propios atributos, pero la aparición de esos mismos valores en medios de comunicación ofrece una atribución realizada por terceros. Esa distancia respecto al emisor original contribuye a reforzar la autoridad que el modelo concede al contenido.
La investigación señala así un cambio importante para las relaciones públicas. El impacto editorial ya no influye únicamente sobre las personas que leen una noticia, sino también sobre los sistemas que utilizarán esa información para responder a futuras consultas.

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“El PR siempre ha sabido que la credibilidad no se compra: se construye, y se construye a través de terceros que la atribuyen”, ha señalado Carlos Hergueta, Socio y Director de Desarrollo de Negocio de Asesores. “Lo que cambia ahora es que esa credibilidad debe construirse también para ser leída por máquinas y combinarse con otras fuentes. Los modelos de IA no leen comunicados: leen reseñas, citan medios y aprenden de lo que otros dicen de una marca. Eso es exactamente lo que el PR ha sabido hacer durante décadas”, ha explicado.

La comunicación integrada recupera valor estratégico

El análisis cuestiona la posibilidad de abordar la reputación algorítmica como una disciplina técnica separada del resto de la comunicación. La optimización generativa depende de elementos procedentes de relaciones públicas, SEO, contenidos, medios pagados, redes sociales y gestión de activos propios.

La web sigue siendo necesaria para establecer información oficial y estructurada. Los comparadores proporcionan datos funcionales y permiten entrar en procesos de evaluación. Los medios aportan legitimidad externa y capacidad para fijar atributos. Las redes y otros canales contribuyen a ampliar la conversación y la recurrencia de esos mensajes.

Así que la novedad no reside tanto en la aparición de nuevas fuentes como en que ahora todas ellas alimentan un sistema que sintetiza y responde en nombre propio. Esto obliga a las compañías a pensar menos en impactos aislados y más en una arquitectura de señales. Una noticia, una ficha de producto, una reseña o una publicación social pueden cumplir funciones distintas, pero su valor aumenta cuando contribuyen a una misma interpretación de marca.

La investigación concluye que la reputación algorítmica no sustituye los territorios anteriores. Los integra y los reordena. Los medios, los buscadores y las redes siguen siendo relevantes, pero ahora también funcionan como materia prima para las respuestas de inteligencia artificial.