Durante años, el posicionamiento en buscadores fue el termómetro del éxito digital, ya que parecer en el top 3 de Google equivalía a asegurar tráfico, visibilidad y potenciales conversiones. Sin embargo, la irrupción de la inteligencia artificial generativa (IAG) y de los modelos de lenguaje (LLMs) ha creado un nuevo entorno en el que las reglas del SEO y del SEM tradicionales ya no son suficientes.  Herramientas como ChatGPT, Gemini, Perplexity o Google AI Overviews, están redefiniendo la experiencia del usuario, dando lugar al fenómeno del zero-click: los usuarios acceden directamente a la información deseada sin necesidad de interactuar con los resultados de búsqueda tradicionales.

Como consecuencia, y según datos de Similarweb, el tráfico orgánico ha experimentado una disminución superior al 26% con respecto a 2024, incluso sin que se produzcan variaciones significativas en los rankings de posicionamiento. En este sentido, los LLMs pueden recopilar, sintetizar y presentar contenidos de terceros sin conocimiento expreso de las marcas, lo que impacta de manera sustancial tanto en las estrategias de adquisición de usuarios como en las métricas clave de rendimiento digital.

En paralelo, la publicidad digital de pago ha atravesado una transformación significativa impulsada por el avance de los sistemas de machine learning. Plataformas como Google Ads y Meta Ads han integrado algoritmos de aprendizaje automático capaces de optimizar dinámicamente las pujas, personalizar creatividades y ejecutar segmentaciones con un nivel de precisión anteriormente inalcanzable. En la actualidad, el éxito de una campaña publicitaria no depende únicamente de una planificación estratégica, sino de la capacidad para entrenar y alimentar adecuadamente a los modelos algorítmicos, de modo que puedan interpretar en tiempo real el comportamiento del usuario y adaptar automáticamente las tácticas de activación.

En este nuevo escenario digital, la clave está en la integración efectiva de automatización, análisis de datos e interpretación contextual avanzada. A continuación, VML THE COCKTAIL, compañía de transformación creativa, identifica cinco de las estrategias automatizadas más efectivas tanto para SEO como para SEM:

• Optimización basada en intención de búsqueda, no en palabras clave: Las herramientas de IA permiten identificar patrones semánticos complejos y clasificar las consultas según intención -informativa, transaccional o navegacional-. Esta capacidad analítica facilita la creación de contenidos altamente alineados con las necesidades del usuario, incrementando así las probabilidades de ser seleccionados por LLMs para ser incorporados en respuestas generadas automáticamente.

• Análisis de visibilidad en entornos gobernados por IA: Herramientas especializadas como Omnia, RankScale o Perplexity Labs ofrecen a las marcas la posibilidad de monitorizar en qué medida sus contenidos son citados por modelos de IA, la frecuencia de aparición frente a competidores y el tono con el que son interpretados. Esta visibilidad contextual redefine el concepto tradicional de posicionamiento, exigiendo una producción de contenido más precisa, estructurada y alineada con los criterios de los sistemas generativos.

• Ajuste dinámico de pujas en SEM mediante algoritmos de aprendizaje automático: Las plataformas de publicidad digital integran modelos que optimizan las pujas en tiempo real durante cada subasta, identificando a los usuarios con mayor probabilidad de conversión. Este enfoque automatizado mejora el rendimiento de las campañas sin requerir ajustes manuales constantes, lo que permite una mayor escalabilidad y eficiencia op

• Segmentación predictiva orientada al comportamiento del usuario: A diferencia de los enfoques tradicionales basados únicamente en datos demográficos o intereses, los modelos predictivos de IA incorporan patrones de comportamiento previos para anticipar intenciones de compra. Esto permite focalizar los anuncios en audiencias con mayor probabilidad de conversión, maximizando así el retorno de la inversión publicitaria.

• Creatividades dinámicas personalizadas en tiempo real: Las soluciones actuales permiten adaptar automáticamente elementos del anuncio -como el título, el copy o los recursos visuales- en función de variables contextuales como la ubicación, el dispositivo, el historial de navegación o las interacciones previas del usuario. Esta personalización avanzada incrementa la relevancia del mensaje publicitario y mejora sustancialmente las tasas de conversión.

Más allá de la implementación táctica de estas estrategias, el verdadero desafío reside en la interpretación estratégica de estos nuevos entornos. Los profesionales del marketing deben reformular sus enfoques y plantearse preguntas clave como: ¿Está nuestra marca siendo referenciada en las respuestas generadas por los modelos de lenguaje? ¿Qué tipo de tráfico se deriva de estos entornos generativos? ¿Cuáles son las entidades y términos más citados por los LLMs, y cómo se posiciona nuestra marca frente a la competencia en este nuevo paradigma?

“En un ecosistema donde las búsquedas ya no se traducen en enlaces, sino en respuestas directas, precisas y personalizadas, y en el que los algoritmos priorizan la utilidad sobre la mera visibilidad, el verdadero reto está en anticiparse. El éxito ya no se medirá por métricas convencionales como visitas o impresiones, sino por la capacidad de ser comprendido, citado y amplificado por los sistemas inteligentes. Y ese proceso comienza, sin duda, por entender cómo interpreta la información la máquina, y continúa con la capacidad de responder de forma ágil y estratégicamente alineada con esa lógica”, afirma Eduardo García, Head of Data & Marketing de VML THE COCKTAIL.