Publicidad > Argentina | LA IA DENTRO DEL COSTUMER JOURNEY
Redacción Adlatina |
En un encuentro de Kantar sobre cómo las marcas pueden adaptarse a la era de la IA y mejorar su posicionamiento GEO, la líder del área de Media de la compañía, presentó datos de Argentina y casos internacionales para mostrar cómo los LLM ya intervienen en las decisiones de compra.
La inteligencia artificial ya forma parte del consumer journey de los argentinos. Según un estudio Omnibus de Kantar realizado en julio a más de 1.000 personas a nivel nacional, el 85% de los argentinos afirmó haber utilizado IA durante los últimos seis meses. El dato fue uno de los puntos de partida de la presentación de Agustina Servente, líder del área de Media de Kantar, durante un encuentro de la compañía sobre cómo pueden adaptarse las marcas en la era de la IA para tener un buen posicionamiento GEO cuando los consumidores consultan agentes de IA.
La presentación puso el foco en cómo los LLM están ingresando en distintas etapas del proceso de compra. Una de cada tres personas consultadas dijo utilizar IA para obtener información sobre un producto o servicio, mientras que un 4% afirmó utilizarla para comprar un producto. Para Servente, estos datos muestran que los LLM dejaron de funcionar únicamente como buscadores y comenzaron a ocupar un lugar como recomendadores de productos, servicios y marcas.
El momento de mayor incidencia se encuentra, según el estudio, al comienzo del proceso de compra. Los principales usos están vinculados con investigar sobre un producto, pedir referencias o recomendaciones y comparar precios u ofertas. Durante la compra también aparecen consultas sobre productos y puntos de venta, pero la mayor actividad se concentra antes de llegar al marketplace, al punto de venta o al canal donde finalmente se concreta la compra.
En este escenario, la cuestión para las marcas no pasa solamente por aparecer en las respuestas de los LLM, sino por hacerlo asociadas a información relevante para las personas. Las marcas que no forman parte de esa respuesta quedan fuera de la consideración inicial.
La presentación también señaló que el comportamiento frente a los LLM ya tiene consecuencias sobre otros canales. A nivel global, solo el 1% de las personas hace clic en el link que acompaña una recomendación de un LLM. Al mismo tiempo, Kantar señaló una caída de entre 20% y 30% en el tráfico orgánico de los sitios web y un aumento de las consultas sobre marcas, productos y servicios realizadas desde LLM.
A esto se suma la aparición de agentes capaces de intervenir directamente en la compra. Servente mencionó que en Estados Unidos ya es posible proporcionar los datos de una tarjeta para que un agente realice una compra y que, a nivel global, el 30% de las personas consultadas está de acuerdo con que estos agentes armen el carrito para luego aprobarlo. En este contexto, la presencia en una góndola, una aplicación o un marketplace continúa siendo relevante, pero también adquiere importancia la forma en que está estructurada la información que los LLM utilizan para realizar sus recomendaciones.
Los LLM como touchpoint de marca
La segunda parte de la presentación estuvo centrada en el impacto de los LLM como touchpoint. Para eso, Kantar mostró resultados de su solución Connect, que permite analizar la contribución de distintos puntos de contacto —pagos, propios y ganados— sobre la construcción de marca y las ventas.
Uno de los casos presentados correspondió a la categoría de travel en Reino Unido. Allí, los LLM aparecieron entre los cinco touchpoints con mayor incidencia sobre la marca, con un nivel de contribución cercano al de los sitios de booking online. Servente señaló además que, de acuerdo con el análisis de la base de Kantar, el 20% de los touchpoints utilizados por una marca genera el 80% del impacto sobre la marca.
La relevancia de la IA también aparece en otras categorías. El estudio Omnibus de Kantar mostró que el 39% de los consultados utilizó IA para informarse sobre productos de tecnología o software; el 37% para temas de salud y bienestar; el 33% para electrónica; el 28% para electro; el 27% para servicios financieros y el 26% para turismo.
En cuidado personal, otro estudio de Connect mostró que los principales usos de la IA estaban relacionados con informarse, entender mejor una marca y comparar marcas o productos. Para Kantar, esto convierte a los LLM en un espacio donde se construye la shortlist de marcas consideradas por los consumidores.
La interacción tampoco termina necesariamente dentro del chat. Según el estudio presentado, solo el 7% de las personas afirmó no haber realizado ninguna acción después de interactuar con un LLM y recibir una sugerencia. El 39% visitó el sitio web o la aplicación de la marca, mientras que el 29% consideró comprarla. Por eso, la compañía plantea a los LLM no solo como un punto de contacto, sino también como un posible impulsor de acciones posteriores.
Del share of search al share of response
La presentación avanzó luego sobre una segunda dimensión: la visibilidad de las marcas dentro de los LLM. A través de Brand Signal, Kantar analiza con qué frecuencia aparecen las marcas, cómo se posicionan frente a sus competidores, en qué contextos son mencionadas y qué tipo de prompts están asociados con ellas.
Los primeros ejercicios realizados en Estados Unidos y Reino Unido mostraron que la presencia en los LLM no necesariamente está determinada por el equity de una marca. En Estados Unidos, el 95% de las marcas de celulares analizadas aparecía en las respuestas de los LLM; en tequila, el 79%, y en helados, el 71%. En categorías como belleza, grooming masculino y viajes en Reino Unido, en algunos casos más del 40% de las marcas del mercado no aparecía.
El análisis de aerolíneas mostró además que los distintos LLM no necesariamente utilizan las mismas fuentes. En el ejercicio presentado, Gemini recurría con mayor frecuencia a sitios especializados de la categoría; ChatGPT se apoyaba más en contenidos vinculados con lifestyle y tendencias; mientras que Perplexity tomaba en mayor consideración sitios de noticias, redes sociales y Reddit.
Esta diferencia llevó a Kantar a plantear un cambio de métrica: del share of search al share of response y, posteriormente, a analizar con qué atributos y contenidos queda asociada una marca dentro de las respuestas de los modelos. En otras palabras, no alcanza con saber cuánto aparece una marca: también importa con qué se la relaciona.
En este punto, la compañía remarcó que el equity de marca continúa teniendo relevancia. Los LLM no solo utilizan fuentes externas para construir sus respuestas, sino que también incorporan conocimiento sobre las marcas y variables vinculadas con comportamientos humanos, como la familiaridad, la disponibilidad mental y la confianza.
Cinco claves para trabajar el GEO
A partir de sus análisis, Kantar presentó una serie de prácticas para aumentar las posibilidades de que una marca aparezca en las respuestas de los LLM. Entre ellas, destacó la construcción de autoridad a partir de las fuentes que utilizan los modelos para cada categoría; la generación de contenido citable que responda a las preguntas que realizan los consumidores; el mantenimiento del SEO tradicional; el tratamiento de YouTube y TikTok como buscadores y la generación de contenido confiable, respaldado por expertos, agencias o experiencia acumulada.
La lógica supone un cambio respecto de la comunicación pensada exclusivamente para search. En lugar de limitarse a presentar productos, funcionalidades o características, las marcas deben desarrollar contenidos capaces de responder las preguntas que las personas realizan a los LLM. Para eso, resulta necesario conocer cuáles son esos prompts y qué fuentes utilizan los modelos en cada categoría.
El trabajo, además, debe ser continuo. Según explicó Servente, las preguntas y los intereses cambian, aparecen nuevas tendencias y evolucionan las categorías y los productos. Por eso, la presencia de una marca en los LLM debe medirse de manera recurrente para detectar qué contenidos necesitan modificarse.
Medir más allá del último clic
Otro de los puntos abordados fue la dificultad de medir el impacto de los LLM únicamente a través de las herramientas tradicionales de analítica. Servente presentó un análisis realizado por una agencia digital en Inglaterra sobre sitios de marcas con marketplaces. El estudio detectó un incremento del 76% en el tráfico proveniente de chats, pero solo un 0,1% de las ventas podía atribuirse a ChatGPT mediante un análisis de last clic.
La explicación, según Kantar, está relacionada con el comportamiento de los usuarios: si solo el 1% hace clic en el enlace incluido en una recomendación, el recorrido posterior puede quedar registrado en otros canales. Una persona puede salir del chat, entrar directamente al sitio de una marca o buscarla posteriormente en Google. Por eso, medir únicamente el último clic puede subestimar el papel que tuvo el LLM en la decisión.
La propuesta de Kantar combina, en ese sentido, distintas fuentes de análisis. Connect permite medir la relevancia de los LLM como touchpoint y su impacto sobre la marca y la consideración; Brand Signal permite analizar la visibilidad, frecuencia, contexto y asociaciones de las marcas; y el análisis de search y GEO permite identificar las fuentes de las que los LLM obtienen información para determinar qué contenidos y espacios pueden trabajarse.
La implementación puede incluir, según la compañía, la creación de un hub de conocimiento dentro del sitio web de una marca, con contenido citable que responda a los prompts detectados. Después, el impacto debe medirse observando si la marca aumenta su presencia en los LLM y si ese trabajo se traduce en tráfico, negocio y ventas.
El cierre de la presentación volvió sobre la idea central: la tecnología ya forma parte del proceso de decisión de los consumidores y, por eso, las marcas necesitan conocer no solo si están presentes en las respuestas de los LLM, sino también cómo aparecen y con qué asociaciones. Para Kantar, la marca continúa siendo un activo dentro de este nuevo escenario, pero la visibilidad debe estar acompañada por contenido significativo, diferente y relevante para generar predisposición a la compra.