En un entorno donde la transformación tecnológica redefine de manera constante los hábitos cotidianos y el way of working de las organizaciones, la inteligencia artificial ha dejado de ser una mera herramienta de consulta técnica para consolidarse como un factor decisivo en las elecciones de compra de las personas. Kantar Argentina reunió en sus oficinas a marcas ya gencias para compartir algunos aprendizajes que surgen de los profundos cambios que atraviesa la industria a partir de la IA.
La apertura de la jornada estuvo a cargo de Valeria de Urraza, Business Development Manager de KANTAR Argentina, quien subrayó el fuerte compromiso global de la consultora por integrar soluciones de inteligencia artificial en su portafolio con el fin de combinar agilidad cuantitativa y profundidad cualitativa. Luego fue el turno de Agustina Servente, Media Lead de Kantar Argentina, quien presentó diagnósticos precisos sobre la penetración de la IA en el país y detalló los aprendizajes fundamentales para que las empresas logren ser recomendadas por los Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs).
El nuevo ‘consumer journey’: de buscadores a recomendadores invisibles
El impacto de la inteligencia artificial generativa en los consumidores argentinos ya no pertenece al terreno de las especulaciones futuras; es una realidad cuantificable en el presente. Según datos de Kantar (realizado sobre una muestra de 1.000 casos en todo el país), el 85% de los argentinos afirmó haber utilizado inteligencia artificial para alguna tarea en los últimos seis meses. Esta cifra posiciona al país por encima del promedio global y de mercados como Estados Unidos, ubicándose cerca de líderes en adopción como India, China, España y Brasil.
Al indagar en los usos específicos de esta tecnología, el estudio revela que la IA ha dejado de ser un simple motor de búsqueda para transformarse en un consejero de compra. En palabras de Servente: “Una de cada tres personas nos está diciendo que lo utiliza para lograr información sobre un producto o sobre un servicio. Los LLM se están metiendo en ese consumer journey de la gente, dejan de ser un buscador y se convierten realmente en recomendadores de productos, servicios y marcas”. Asimismo, un 4% de los encuestados en el país ya utiliza directamente estas herramientas para efectuar transacciones comerciales.
El estudio de Kantar identifica que la intervención de los motores generativos se concentra principalmente en la fase inicial del proceso de compra, antes de que el consumidor pise el punto de venta o ingrese a un marketplace. En esta etapa previa, los usuarios recurren a la IA para investigar productos, solicitar referencias o sugerencias, y comparar precios u ofertas.
Esta dinámica ha transformado el tráfico digital. A nivel global, se observa que cuando un LLM sugiere una marca o producto acompañada de un enlace, solo el 1% de los usuarios hace clic en el link proporcionado. Como consecuencia directa, el tráfico orgánico hacia los sitios web corporativos ha caído entre un 20% y un 30%, al tiempo que las consultas sobre marcas y servicios dentro de los asistentes conversacionales se han duplicado.
La irrupción de los “agentes de IA”, sistemas a los que los usuarios pueden delegar la compra automática previo ingreso de datos financieros, acelera aún más esta tendencia. Un 30% de los consumidores a escala global declara estar de acuerdo con que un agente de IA arme su carrito de compras para que ellos solo deban dar la aprobación final. Servente graficó esta transformación con un ejemplo cotidiano: “Antes, si querías comprar cereales altos en proteína y bajos en azúcar, ibas a la góndola o al marketplace y veías 20 marcas. Ahora le preguntás al chat cuáles cumplen con esos requisitos. El chat busca la información estructurada que tiene y te sugiere ocho. ¿Qué pasa con las otras 12 que mirabas antes en el punto de venta? Se hacen invisibles”.
‘Share of Response’ vs. ‘Equity’: por qué estar en la góndola ya no asegura la recomendación
Frente a este escenario, Kantar analizó la capacidad de los motores de IA para incidir en el valor de marca y en la predisposición de elección de los consumidores, utilizando sus herramientas analíticas Connect y Brand Signal.
En un estudio de Connect aplicado a la categoría de viajes en el Reino Unido, los LLMs ya se posicionaron como el quinto touchpoint más influyente en la generación de equity, alcanzando un nivel de contribución del 4,6%, una cifra muy cercana a la de los sitios de reservas online y no tan alejada de los medios tradicionales como la televisión. En Argentina, la búsqueda de información asistida por IA varía según la industria: lidera la categoría de Tecnología y Software con un 39%, seguida por Salud y Bienestar (37%), Electrónica (33%), Electrodomésticos (28%), Servicios Financieros (27%) y Turismo (26%).
En productos de Cuidado Personal, el estudio demostró que los consumidores utilizan la IA para armar sus shortlists de consideración. Luego de interactuar con el chat, el 99% de las personas realiza una acción: el 29% considera directamente comprar la marca sugerida, mientras que otros visitan la web o aplicación de la empresa o continúan la conversación.
Sin embargo, uno de los hallazgos más reveladores de la herramienta Brand Signal es que la visibilidad dentro de los LLMs no está vinculada al tamaño o a la fortaleza histórica de una marca. En pruebas realizadas en Estados Unidos y Reino Unido, se observó que el 95% de las marcas de celulares y el 71% de las de helados aparecían en las búsquedas. No obstante, en categorías como belleza o viajes, más del 40% de las marcas del mercado resultaban omitidas por los algoritmos.
Al cruzar los datos de equity con el grado de mención (Share of Response), Kantar comprobó que marcas líderes con altísimo valor de mercado conviven con una baja presencia en las respuestas de la IA, mientras que marcas competidoras más pequeñas o con menor conexión emocional logran índices de recomendación muy superiores. Como explicó Servente: “Antes la métrica que teníamos siempre a nivel digital era el Share of Search. Ahora se está pasando ahora al Share of Response y de ahí al Share of Content o Share of Voice significativo. Ya no se trata solo de aparecer, sino de aparecer con un contenido significativo, que conecte y resuelva; diferente, que sea único y genere autoridad de marca; y notorio, para generar predisposición a la compra”.
Por otro lado, cada modelo generativo opera con lógicas y fuentes de información distintas. Mientras que Gemini se apoya fuertemente en sitios especializados y técnicos de cada categoría, ChatGPT utiliza portales de tendencias y estilo de vida, y Perplexity nutre sus respuestas principalmente de medios de comunicación, redes sociales y comunidades como Reddit. En este escenario, fuentes universales como Wikipedia, YouTube y Reddit se consolidan como pilares transversales para todos los modelos.
Servente advirtió también sobre los sesgos en la medición tradicional de atribución digital por last click. Dado que solo el 1% de los usuarios cliquea en las referencias directas del chat, la analítica web tradicional suele atribuir apenas un 0,1% de las ventas a herramientas como ChatGPT. Esta cifra oculta el verdadero impacto de la IA en las etapas superiores y medias del embudo de decisión, donde se construye la consideración inicial.
La estrategia GEO: las cinco reglas de oro para posicionar una marca en los motores generativos
Para adaptarse a este cambio de paradigma y evitar la invisibilidad algorítmica, la ejecutiva sintetizó las cinco tácticas fundamentales que las empresas deben ejecutar en sus estrategias de contenido y comunicación:
- Construir autoridad donde la IA mira: identificar y tener presencia activa en las fuentes específicas que consulta cada LLM según la categoría de negocio (Wikipedia, medios especializados, YouTube, Reddit).
- Hacer el contenido “citable”: abandonar la redacción publicitaria puramente funcional o racional del SEO clásico y estructurar información en formato de respuestas directas, claras y bien argumentadas que resuelvan las preguntas reales planteadas por las audiencias.
- Mapear y cuidar el SEO tradicional: los modelos generativos continúan tomando como referencia los rankings de posicionamiento web tradicional en motores de búsqueda, por lo cual el SEO sigue siendo un pilar indispensable.
- Tratar a YouTube y TikTok como buscadores: entender que las plataformas de video corto y contenido audiovisual son fuentes rastreadas por los LLM para extraer narrativas y datos citables.
- Elevar el E-E-A-T (Experiencia, Especialización, Autoridad y Confianza): desarrollar contenidos respaldados por voces expertas, entidades científicas o fuentes institucionales auditables. Cuanto más confiable y argumentada sea la información de origen, mayor será la probabilidad de que la IA la seleccione.
“La IA tiene que ser utilizada para potenciar al humano, en conjunto con el humano, para generar algo que sin la IA no se podría haber producido”, afirmó Servente. Y remarcó la vigencia de los principios básicos del marketing: “Los básicos para conectar con la gente no cambian. El mensaje tiene que ser significativo, relevante y diferente. La estandarización o el uso evidente del recurso sintético genera rechazo. Lo que realmente mueve la aguja es la capacidad de interpelar al consumidor de forma genuina”.
En la era del GEO, la marca continúa siendo el activo más valioso de las organizaciones. Aunque los asistentes virtuales filtren las opciones, las decisiones de recomendación algorítmica seguirán favoreciendo a aquellas marcas que hayan construido un terreno sólido de confianza, diferenciación y relevancia significativa en el ecosistema digital.
