Un nuevo informe de LightSite AI y theCUBE Research advierte que las marcas de movimiento lento corren el riesgo de perder visibilidad en la búsqueda de LLM, mientras que los competidores más pequeños ganan terreno a través de contenido auténtico y un uso más efectivo de datos estructurados.
Israel – LightSite AI y theCUBE Research anunciaron un nuevo informe titulado "Construyendo valor de marca en motores de IA: Cómo ser recomendado por LLMs". La publicación explica cómo los modelos de lenguaje grandes influyen en el descubrimiento de marcas y por qué las marcas globales de movimiento más lento ya están perdiendo terreno frente a competidores más pequeños y ágiles en experiencias de búsqueda impulsadas por IA.
Los compradores comienzan cada vez más con asistentes de IA y nuevas experiencias de compra con IA en lugar de resultados de búsqueda tradicionales, y las marcas que aparecen primero en esas respuestas no siempre son las más grandes o establecidas, a menudo es exactamente lo contrario. Muchas empresas conocidas todavía dependen de una estrategia de búsqueda construida en torno al tráfico orgánico y la participación basada en clics, mientras que las marcas más pequeñas invierten en contenido enfocado, conversacional y auténtico y una estructura de datos más limpia que los sistemas de IA pueden entender y confiar fácilmente.
"En la búsqueda de IA, el campo de juego es más plano de lo que muchas personas piensan", dijo Stas Levitan, fundador de LightSite AI. "Una marca más pequeña y enfocada con un punto de vista claro, contenido experto sólido y lenguaje honesto puede ser más fácil para que un sistema de IA confíe y cite que una marca grande con mensajes vagos, una variedad confusa de productos y arquitectura de sitio obsoleta. Esta es una oportunidad única en una década para los que están en ascenso, y un riesgo real para cualquiera que asuma que no tiene que adaptarse a la nueva realidad de la búsqueda de IA".
Las grandes marcas enfrentan dos brechas vinculadas. La primera es una brecha de contenido, donde las empresas de mercado medio y empresariales publican material que es pulido pero genérico, escrito más para diapositivas que para conversaciones reales. La segunda es una brecha tecnológica, donde la información del producto, las historias de clientes y los datos de la empresa no están expuestos en formatos estructurados y legibles por máquina, como el marcado de esquema y los gráficos de conocimiento de productos. A medida que los sistemas de IA dependen más de la claridad de entidades, la transparencia y las narrativas consistentes, estas brechas facilitan que los actores más pequeños y enfocados se conviertan en la respuesta predeterminada para consultas de nicho y alta intención, algo que era casi imposible en la búsqueda regular de Google.
La investigación señala un patrón creciente. Los proveedores más nuevos que hablan claramente sobre casos de uso específicos, muestran resultados medibles y mantienen voces expertas consistentes son captados más rápidamente por los sistemas de IA. Tienden a usar sus propios nombres en citas, aparecen en transcripciones, podcasts y discusiones de analistas, y mantienen sus afirmaciones cerca de los resultados reales de los clientes. Por el contrario, las marcas heredadas a menudo difunden su historia a través de muchas campañas desconectadas o dependen de declaraciones de posicionamiento genéricas, lo que puede resultar en una señal más débil en el descubrimiento de IA.
Para ayudar a las marcas a responder de manera estructurada, el informe introduce un marco de Optimización de Motor de IA de cuatro capas y el Índice de Ventaja AEO. En lugar de quedarse en un nivel teórico, la metodología se centra en un pequeño número de pasos prácticos. Evalúa la preparación para AEO a través de una evaluación de 19 atributos alineados con cómo la IA aprende, recupera y clasifica marcas. Basado en esa evaluación, define estrategias dirigidas y planes de acción de 90 días para fortalecer señales débiles y amplificar la autoridad en las áreas que más importan.
El enfoque también incluye una pista de contenido clara. Describe cómo las organizaciones pueden alimentar los motores de IA con material nuevo y auténtico que refleje una narrativa de marca consistente, utilizando bibliotecas de indicaciones y gráficos de conocimiento de productos. En paralelo, describe cómo diseñar viajes de comprador guiados por IA para que una vez que una marca gane visibilidad dentro de las respuestas de IA, ese descubrimiento pueda conducir a la participación, evaluación y demanda en lugar de una sola mención aislada.
LightSite AI apoya este trabajo con una plataforma que construye capas de datos legibles por máquina y rastrea el rendimiento de la marca en la búsqueda de IA – una tecnología única y pendiente de patente. La plataforma ayuda a las organizaciones a hacer que sus sitios sean más fáciles de entender y citar para los sistemas de IA, y permite a los equipos monitorear con qué frecuencia las entidades de marca, productos y expertos aparecen en las respuestas generadas por IA. Más información está disponible en LightSite AI.
Los equipos de marketing también pueden explorar herramientas de preparación para IA de LightSite AI, incluidas las utilidades de Optimización de Motor Generativo en la página de herramientas en LightSite AI – Prueba tu preparación para búsqueda de IA, que ayudan a las organizaciones a verificar la capacidad de rastreo de IA, la cobertura de datos estructurados y otras bases técnicas requeridas para el descubrimiento moderno. Más detalles sobre la investigación y metodología se pueden encontrar a través de theCUBE Research.
El informe de investigación "Construyendo valor de marca en motores de IA: Cómo ser recomendado por LLMs" e información adicional sobre el Índice de Ventaja AEO están disponibles en theCUBE Research y LightSite AI.
Acerca de LightSite AI
LightSite AI ayuda a empresas y plataformas digitales a mejorar cómo son reconocidas y representadas en la búsqueda impulsada por IA. La plataforma construye capas de datos estructurados y proporciona análisis que miden la visibilidad, precisión y autoridad a través de los principales sistemas de IA, permitiendo a las organizaciones entender y mejorar cómo aparecen dentro de las respuestas generadas por IA.
Acerca de theCUBE Research
theCUBE Research es una firma independiente de investigación y asesoría centrada en el impacto empresarial de la inteligencia artificial, la nube y las tecnologías de datos. La firma combina perspectivas de analistas, cobertura de eventos e investigación original para ayudar a los líderes tecnológicos a comprender los cambios del mercado, evaluar soluciones emergentes y diseñar estrategias impulsadas por datos para el crecimiento.
Información de contacto
Empresa: LightSite AI
Nombre de contacto: Stas Levitan
Email de contacto: stas@lightsite.ai
Sitio web: https://www.lightsite.ai/
País: Israel
