Benjamin Houy cerró Lorelight, una plataforma de optimización de motor generativo (GEO) diseñada para rastrear la visibilidad de la marca en ChatGPT, Claude y Perplexity, después de concluir que la mayoría de las marcas no necesitan una herramienta especializada para la visibilidad de búsqueda de IA.
Houy escribe que, después de revisar cientos de respuestas de IA, las marcas mencionadas con mayor frecuencia comparten rasgos familiares: contenido de calidad, menciones en publicaciones autorizadas, sólida reputación y experiencia genuina.
Él afirma:
“No existe una ‘estrategia GEO’ ni una ‘optimización de IA’ separadas de la construcción de marca… Los modelos de IA se entrenan en el mismo contenido que construye su marca en cualquier otro lugar”.
Houy explica en una publicación de blog que a los clientes les gustaron los conocimientos de Lorelight, pero a menudo los cambiaron porque los datos no cambiaron sus tácticas. En su opinión, los usuarios perseguían los mismos fundamentos con o sin paneles de control GEO.
Sostiene que el seguimiento GEO tiene más sentido como una señal dentro de conjuntos de SEO más amplios que como un producto independiente. Señala ejemplos de plataformas de SEO tradicionales que incorporan señales de visibilidad de estilo IA en conjuntos de herramientas existentes en lugar de crear una categoría separada.
Panorama del debate: voces de ambos lados
Las reacciones muestran una división genuina en la forma en que los especialistas en marketing ven la “búsqueda por IA”.
Algunos profesionales de SEO aplaudieron el mensaje de regreso a lo básico. Otros respondieron con casos en los que las referencias de asistentes parecen significativas.
Estas son algunas de las respuestas publicadas hasta el momento:
- Lily Ray: “Gracias por ser honesta y por compartir esto públicamente. La industria necesita escuchar esto alto y claro”.
- Randall Choh: “No estoy de acuerdo. Es una métrica en crecimiento… Las búsquedas de LLM suelen tener mejores intenciones de búsqueda que generan mayores conversiones”.
- Karl McCarthy: “Tienes razón en que lo que funciona es contenido de calidad + menciones autorizadas + reputación… Eso no es una herramienta. Es una red”.
- Nikki Pilkington planteó preguntas sobre la equidad del consumidor acerca de cerrar un producto y si el contenido promocional GEO anterior debería actualizarse o eliminarse.
Estas perspectivas captan la tensión de la industria. Algunos ven la búsqueda por IA como un nuevo canal de rendimiento que vale la pena medir. Otros ven las mismas señales de marca que impulsan los resultados en SEO, relaciones públicas y, ahora, asistentes de inteligencia artificial.
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Cómo se mide la “visibilidad de la búsqueda de IA”
Debido a que los asistentes funcionan de manera diferente a la búsqueda web, la medición aún es desigual.
Los asistentes muestran las marcas de dos maneras principales: citando y vinculando fuentes directamente en las respuestas y guiando a las personas hacia resultados web familiares.
El seguimiento de referencias puede realizarse a través de enlaces directos, copiar y pegar o seguimientos de búsqueda de marca.
La atribución es complicada porque no todos los asistentes pasan referencias claras. Los equipos suelen combinar el etiquetado UTM en enlaces compartidos con un aumento de la búsqueda de marca, picos de tráfico directo e informes de conversión asistida para triangular la “influencia del LLM”.
Ese mosaico hace que los estudios de casos sean persuasivos pero difíciles de generalizar.
Por qué esto importa
La pregunta principal es si la búsqueda de IA necesita su propio marco de optimización o si se beneficia principalmente de las mismas señales de marca.
Si Houy tiene razón, las herramientas GEO independientes podrían sólo producir paneles atractivos que rara vez influyen en la estrategia.
Por otro lado, si los defensores tienen razón, pasar por alto la visibilidad del asistente podría significar perder oportunidades rentables entre la búsqueda tradicional y el tráfico referido a un LLM.
¿Qué sigue?
Es probable que las plataformas de SEO continúen incorporando la “visibilidad de la IA” a los análisis existentes en lugar de crear una categoría separada.
El camino más seguro para las empresas es continuar haciendo el trabajo de construcción de marca que los asistentes ya recompensan, mientras se prueban mediciones específicas de los asistentes donde es más probable que valgan la pena.
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