Cómo destacar una marca entre tanto contenido: IA, algoritmos y confianza de la audiencia

El contenido aumenta, pero la atención de la audiencia no crece al mismo ritmo. La IA generativa acelera la producción de materiales, las plataformas publicitarias automatizan la compra y la optimización de medios, y los sistemas de búsqueda y recomendación seleccionan cada vez más las respuestas y los productos para los usuarios. En este entorno, las marcas se enfrentan a dos retos relacionados: ser comprensibles para los algoritmos y ganarse la confianza de las personas.

Esto no significa simplemente publicar más ni «optimizarse para la IA». La visibilidad puede incluir una marca entre las opciones consideradas, pero no garantiza que las personas la encuentren convincente o la elijan frente a la competencia.

Analizamos cómo combinar la visibilidad algorítmica, la capacidad de convencer a las personas y los resultados medibles.

El recorrido de compra está cambiando

Antes, los usuarios solían pasar de una búsqueda a un sitio web, comparar opciones y luego comprar. Ahora, parte de este recorrido puede tener lugar en un feed de recomendaciones, un marketplace o una conversación con un asistente de IA. El sistema sugiere opciones, explica brevemente las diferencias y ayuda a elegir.

Según Kantar, el 24% de los usuarios de IA ya recurre a asistentes para recibir ayuda al comprar. Kantar señala que las marcas deben ser visibles para estos sistemas proporcionando información actualizada, bien estructurada y útil sobre sus productos y servicios.

Esto cambia lo que se espera del contenido. No basta con que un algoritmo encuentre el nombre de una marca en un gran volumen de textos. Necesita información clara sobre:

• qué ofrece la empresa,
• para quién es el producto,
• en qué se diferencia,
• dónde se puede comprar,
• qué pruebas respaldan sus afirmaciones.

Cuanto más precisa y coherente sea esta información en el sitio web, las fichas de producto y otras fuentes, más fácil será para un sistema presentar la marca correctamente a los usuarios.

Pero las personas siguen tomando la decisión final. Aunque un asistente o una recomendación genere una lista de opciones, los compradores necesitan razones claras para elegir una en particular.

Más contenido no significa necesariamente más confianza

La IA permite crear y adaptar textos, imágenes y vídeos para distintos canales con mayor rapidez. Pero la velocidad de producción, por sí sola, no es una ventaja: el contenido genérico llena rápidamente el espacio y dificulta encontrar información realmente útil.

Un estudio de Gartner realizado entre 1.006 consumidores de Estados Unidos reveló que el 65% cree que las marcas publican demasiado contenido generado por IA en sus materiales de marketing. Otro 57% afirma que esto reduce su confianza en los mensajes de las marcas. Al mismo tiempo, el 43% ha empezado a confiar más en personas reales para obtener información y recomendaciones de compra, mientras que el 35% confía menos en los influencers. Estos resultados corresponden a consumidores de Estados Unidos y no deben considerarse una medida universal de las audiencias de todos los mercados.

El objetivo de los profesionales del marketing no es evitar la IA, sino utilizarla para mejorar la calidad y la relevancia de sus comunicaciones. La IA puede ayudar a investigar las consultas de la audiencia, desarrollar distintas versiones de una creatividad o adaptar un mensaje al formato de una plataforma. Aun así, las personas deben comprobar los datos, el tono, la coherencia con la marca y si el contenido responde a una pregunta real del cliente.

Cómo ser visible para los algoritmos y convencer a las personas

Un enfoque práctico puede basarse en varios principios:

• Crear contenido útil y concreto. Las respuestas sobre las características del producto, las condiciones de compra, los casos de uso y las limitaciones suelen ser más útiles para la audiencia que el contenido creado únicamente para publicar con mayor frecuencia. Esta claridad también facilita que los sistemas de búsqueda y recomendación comprendan la información.
• Respaldar las afirmaciones. Las especificaciones, los estudios, las reseñas, los ejemplos de uso y las condiciones transparentes ayudan a las personas a evaluar una oferta. Es importante que las pruebas estén actualizadas y puedan verificarse, y que no se limiten a hacer que el texto parezca más convincente.
• Mantener la experiencia humana. Los especialistas, creadores y usuarios reales aportan experiencia directa y una perspectiva propia a la comunicación de la marca. A medida que crece el contenido sintético, la autoría adquiere especial importancia.
• Automatizar las tareas repetitivas, pero mantener la supervisión humana. Los algoritmos pueden distribuir presupuestos, probar variantes y optimizar campañas según métricas definidas. Los equipos deben revisar los datos, las reglas de optimización y la calidad de las interacciones, y asegurarse de que el objetivo no se reduzca a aumentar los clics a cualquier precio. En el informe anual de Nielsen, el 55% de los profesionales del marketing encuestados afirmó confiar en las recomendaciones de la IA, pero exigir una revisión humana.

• Alinear las métricas con los objetivos del negocio. En una campaña de ventas no bastan los clics: también importan las conversiones, el coste de adquisición, los ingresos y la contribución a las ventas. Si el objetivo es aumentar el conocimiento de marca, conviene medir la notoriedad y el recuerdo del anuncio. Las encuestas y otros métodos adecuados pueden ayudar a evaluar la intención de compra. Los clics muestran una reacción al anuncio, pero por sí solos no explican si cambió la percepción de la marca o si la campaña influyó en una compra.

La visibilidad es el punto de partida, no el objetivo final

En el entorno mediático actual, las marcas deben trabajar en dos niveles a la vez. Los algoritmos necesitan información clara, relevante y accesible. Las personas necesitan utilidad, pruebas, experiencia y un tono honesto. Las empresas necesitan un sistema de medición que conecte la exposición publicitaria con los efectos intermedios y las ventas.

Por eso, el contenido, la automatización y la analítica deben planificarse como un único sistema integrado. El contenido ayuda a incluir una marca entre las opciones consideradas, las pruebas humanas generan confianza y la medición muestra si la atención se traduce en conocimiento de marca, intención de compra y resultados reales. Estas métricas se complementan, pero ninguna sustituye a las demás.

Cómo ayuda BYYD a afrontar estos retos

La publicidad programática móvil a través de BYYD ayuda a las marcas a llegar a audiencias relevantes en aplicaciones y conectar con ellas mediante el formato adecuado, desde vídeos y anuncios a pantalla completa hasta Rich Media interactivo.

Los algoritmos ayudan a gestionar las ubicaciones y optimizar las campañas según métricas definidas, mientras que los especialistas supervisan la calidad del tráfico y la optimización. Con las herramientas de analítica o los estudios adecuados, los resultados pueden medirse más allá de los clics y las visualizaciones e incluir el tráfico, las conversiones, los cambios en el conocimiento de marca y el impacto de la campaña en las ventas.

Durante más de 11 años, el equipo de BYYD ha trabajado con publicidad móvil y ha creado banners diseñados para generar una interacción real con los usuarios. Ayudamos a las marcas a captar la atención de la audiencia y alcanzar sus objetivos de negocio mediante mecánicas probadas.

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