Las marcas ya no compiten solo por su posición en Google: también buscan ser comprendidas por herramientas de inteligencia artificial (IA) que reúnen información, comparan alternativas y explican en quién confiar. En ese escenario, una respuesta puede combinar contenidos del sitio corporativo con reseñas, artículos periodísticos, comparaciones y experiencias publicadas por otras personas, aun cuando la organización no haya iniciado esa conversación.

La comunicóloga Claudia Armesto, fundadora de Empatía Comunidad, plantea que la discusión se desplazó desde la visibilidad hacia la confianza. “Las marcas empiezan a competir por un lugar en las respuestas que ayudan a las personas a decidir”, afirmó Armesto. En esa lógica, aparecer citado o mencionado no equivale necesariamente a ser elegido.

Del clic a la decisión

Un relevamiento del Pew Research Center midió búsquedas en Google de 900 adultos estadounidenses durante marzo de 2025 y mostró diferencias en el comportamiento según la presencia de resúmenes generados por IA. Cuando aparecía ese resumen, los usuarios hacían clic en un resultado tradicional en el 8% de las visitas; cuando no aparecía, lo hacían en el 15%. Además, los enlaces citados dentro del resumen recibían clics en apenas el 1% de las visitas a páginas con esa función.

Otro tramo del recorrido aparece en datos de Adobe sobre sitios minoristas estadounidenses. Entre quienes llegaron desde fuentes de IA, la proporción de visitas que terminó en compra fue 42% mayor que la de visitas procedentes de otros canales en marzo de 2026. En el primer trimestre de ese año, el tráfico hacia esos sitios desde fuentes de IA creció 393% interanual. Los estudios observan recorridos distintos y abren una hipótesis: algunas personas podrían comparar y aclarar dudas antes de entrar al sitio y llegar con una decisión más formada.

En paralelo, Google incorporó desde 2026 informes específicos en Search Console sobre la aparición de páginas en funciones de IA generativa del buscador, como AI Overviews y AI Mode. Esos reportes permiten ver impresiones y qué páginas aparecen, pero no muestran por sí solos si una recomendación generó confianza o terminó en una compra.

Qué pesa en la reputación

El nuevo desafío incluye que la propuesta de una empresa pueda ser comprendida, comparada y explicada con precisión. Para eso, se vuelve central ofrecer información clara sobre prestaciones, límites, precio, disponibilidad, condiciones de compra y atención posterior. También gana relevancia la distancia entre lo que se promete y lo que las personas viven.

Las quejas públicas pueden integrarse a la información disponible para ciertas herramientas de IA: reseñas, foros, redes sociales o noticias. Armesto sintetiza el enfoque con una pregunta operativa: “Para una empresa, la pregunta más valiosa no es cómo borrar una crítica del recorrido de compra”. El planteo apunta a identificar si ese reclamo revela un problema no resuelto, como una política de devoluciones confusa, una promesa comercial exagerada o un reclamo sin respuesta.

Antes de buscar que una IA recomiende a una marca, Armesto propone revisar la base de esa recomendación posible: qué razones verificables existirían para sostenerla y qué podría revelar una comparación con competidores sobre la información, los productos o la reputación. En ese marco, la reputación queda definida como una memoria que también construyen quienes compran, trabajan, recomiendan, reclaman o cuentan públicamente lo que les pasó, con una tarea que ocurre antes y después de cada búsqueda.