POR REDACCIÓN, 25 DE JUNIO DE 2026
Las respuestas de IA generativa en modelos de lenguaje natural (LLMs) se han convertido en el cuarto territorio de comunicación clave para las empresas. Es la reputación algorítmica. Este nuevo territorio se construye con el contenido coordinado de todos los medios digitales. Todas las fuentes tienen su peso y su influencia en este nuevo territorio, pero los medios de comunicación destacan por ser particularmente influyentes en algunos sectores y llegan a duplicar el volumen de menciones a marcas cuando son consultados por los LLMs. Es una de las principales conclusiones de un análisis de Good Rebels y Asesores elaborado en base a cuatro informes de los sectores bancario, seguros, hoteles y telecomunicaciones sobre el impacto de fuentes de información en LLMs.
Durante décadas, la reputación de una organización se construyó y midió en tres territorios razonablemente delimitados y en ocasiones conectados: los medios tradicionales (prensa, radio y televisión), los buscadores y las redes sociales. Hoy, los modelos de lenguaje basados en inteligencia artificial han abierto un cuarto espacio donde las marcas son evaluadas, descritas y recomendadas (o ignoradas) sin que los equipos de comunicación dispongan de métricas claras ni de metodologías de actuación. Esto ha empezado a cambiar.
El análisis de Good Rebels y Asesores sobre las respuestas dadas en ChatGPT, Gemini, Perplexity y AI Overview (con más de 40.000 respuestas analizadas a partir de más de 10.000 prompts por modelo de lenguaje natural) en los sectores de banca, hoteles, seguros y telecomunicaciones permite, por primera vez, cuantificar qué tipo de fuentes determinan la visibilidad de una marca en la IA.
“Las marcas llevan años midiendo su reputación en medios, en buscadores y en redes. Ahora existe un cuarto territorio que es opaco, que no da keywords ni volúmenes, y que ya está tomando decisiones sobre su marca antes de que el usuario visite ninguna web. Lo que hemos hecho con este análisis es, por primera vez, convertir esa opacidad en datos accionables: saber qué fuentes construyen la narrativa de una marca en la IA, con qué volumen, en qué modelos y bajo qué atributos. Y, lo más importante, qué se puede hacer para influir en ello”, ha explicado Iván Hernández, socio y director de Search (SEO&GEO) & Medios de Good Rebels.
Así se diferencian Gemini de ChatGPT o Perplexity
Los datos revelan que no existe una estrategia de fuentes válida para todos los modelos, ni tampoco para todos los sectores: Perplexity cita webs corporativas y comparadores con una intensidad que supera el 78% de sus respuestas; AI Overview sigue una lógica próxima al SEO tradicional; Gemini es más selectivo con las fuentes editoriales; y ChatGPT apenas cita URLs directas pero responde de forma especialmente sensible a los medios ganados: el 24,7% de sus respuestas incluye al menos una cita a medios de comunicación.
La consecuencia operativa es clara: una estrategia GEO no puede ser aislada ni genérica; debe diseñarse modelo a modelo (dependiendo, por ejemplo, de cuota de uso o público objetivo). Tampoco puede estar aislada de gestión de redes sociales, compra de medios o PR, puesto que todas las fuentes influyen en las respuestas en mayor o menor medida, dependiendo del modelo y del sector. La comunicación integral e integrada cobra más relevancia que nunca.
Uno de los hallazgos más concretos y útiles del estudio es la existencia de un número óptimo de fuentes para influir en los LLMs: con entre 6 y 8 fuentes diversas (de distintos medios, propios, ganados o pagados) citadas, la tasa de mención de una marca en las respuestas de IA supera el 61-68% en el caso del sector bancario. En el caso del sector de las telecomunicaciones, esta diversidad ideal es similar (5-7 fuentes), seguido por los seguros (4-8 fuentes) y las telecomunicaciones (1-6 fuentes).
La composición óptima de diversidad de fuentes es un fiel reflejo de lo que debería ser una comunicación integral bien balanceada: web corporativa propia, entre tres y cuatro comparadores especializados en la categoría (ya sean viajes, banca, seguros o telecomunicaciones), y una o dos referencias editoriales en medios de calidad. El problema para la mayoría de las organizaciones no es la falta de presencia digital en términos absolutos, sino la falta de arquitectura de canales o de coherencia: estar en los sitios equivocados con el formato equivocado o con un lenguaje de marca inconsistente que los modelos no pueden reconocer ni atribuir.
Los comparadores son un básicos, los medios el valor diferencial
Otro dato que tiene implicaciones directas para los profesionales de la comunicación, es el papel del contenido editorial por su potencial de reflejar el posicionamiento corporativo deseado por las compañías. Estar en comparadores ya no diferencia a ninguna marca: los comparadores especializados aparecen en entre el 70% y el 90% de las respuestas con mención de marca, lo que los convierte en condición necesaria pero no suficiente.
La ventaja competitiva real se construye en el editorial: el contenido en medios especializados y generalistas incrementa el volumen de menciones de marca con un multiplicador de 1,78 veces en el caso del sector bancario. De hecho, en este sector es el tipo de fuente que construye mayor autoridad. En el caso de seguros, los medios también son la fuente con mayor autoridad y un multiplicador de 1,64.
En el caso del sector hotelero, el multiplicador baja hasta el 1,38, si bien es una de las tres principales fuentes. En cuanto al sector de las telecomunicaciones, aunque el multiplicador es el más bajo de los sectores analizados (1,05), el peso de las apariciones en medios a la hora de construir una respuesta es idéntico al de webs corporativas o comparadores (en el 97% de respuestas incluyen una mención de marca cuando la cita corresponde a cualquiera de estas tres categorías de fuente).
“El PR siempre ha sabido que la credibilidad no se compra: se construye, y se construye a través de terceros que la atribuyen. Lo que cambia ahora es que esa credibilidad debe construirse también para ser leída por máquinas y también combinarse con otras fuentes. Los modelos de IA no leen comunicados: leen reseñas, citan medios y aprenden de lo que otros dicen de una marca. Eso es exactamente lo que el PR ha sabido hacer durante décadas. La diferencia es que ahora tenemos los datos para demostrar cuánto vale cada impacto editorial en términos de visibilidad generativa y de dónde procede, y podemos diseñar la estrategia en consecuencia”, ha añadido Carlos Hergueta, socio y director de desarrollo de negocio de Asesores.
