Anne es la Head of Marketing en AI Findr. Ha liderado el marketing tanto para corporaciones multinacionales como para startups en rápido crecimiento, incluyendo Run:ai (adquirida por NVIDIA), Sage, Arthur Cox, Fields the Jeweller y Boxever (ahora Sitecore CDP).
Que voy a leer
Qué hacer cuando la IA malinterpreta tu producto… y le da la victoria a otra marca.
La peor pesadilla para un marketer
La semana pasada, un Director de Canales Digitales nos compartió un hallazgo preocupante. Le pidió a ChatGPT que comparara su empresa con un competidor, y el modelo citó una página de comparación (muy parcial) del competidor. No solo repitió afirmaciones falsas, también ignoró beneficios clave que su empresa ofrece desde hace años, y por los cuales es reconocida.
¿Esto es lo que están viendo los potenciales clientes?
Lamentablemente, sí. Y está ocurriendo con más frecuencia. En todas las industrias, los LLM se están convirtiendo en el primer paso en la investigación de compra. Si tu producto aparece mal representado (o ni siquiera aparece) podrías perder al cliente antes de que llegue a tu sitio.
¿Podría pasarle esto a tu marca?
Pregúntate:
- ¿Tienes páginas individuales de productos con descripciones claras de funcionalidades?
- ¿Apareces en Perplexity o ChatGPT cuando alguien pregunta por tu categoría?
- ¿Estás ayudando a tus compradores a entender cómo te comparas con la competencia?
- ¿Tienes datos estructurados actualizados y completos?
Si respondiste “no” o “no estoy seguro” a alguna de estas preguntas, hay una buena probabilidad de que tu producto esté siendo malinterpretado o ignorado por los LLM públicos.
Por qué sucede: estás ignorando la capa para máquinas
Has invertido en blogs, contenido de liderazgo de opinión y páginas de destino. Has hecho el trabajo SEO. Entonces, ¿por qué una IA está alucinando datos sobre tu empresa?
Porque optimizaste para humanos, no para máquinas.
Aquí algunas causas comunes:
- No implementaste o mantuviste datos estructurados con estándares de schema.org
- No tienes un archivo llms.txt
- No has generado suficiente autoridad a través de prensa o backlinks
- Tu sitio no responde directamente a las preguntas reales que tienen los compradores
- Hilos en Reddit o Quora están llenando el vacío con información incorrecta
Los LLM se alimentan de lo que está claro, estructurado y disponible. Y si el contenido de tu competidor es más fácil de interpretar y citar… ellos ganan la respuesta.
Qué puedes hacer ahora mismo si una IA malrepresenta tu marca
Envía retroalimentación directa al LLM
La mayoría de las plataformas (como ChatGPT o Claude) tienen un botón de “pulgar abajo” o “feedback”. Úsalo. Sé específico:
“Esta funcionalidad se atribuye incorrectamente a [Competidor]. Nuestro producto la ofrece desde [Fecha].”
Publica una corrección clara y estructurada
Agrega una página donde expliques tus diferenciadores y desmientas la afirmación incorrecta. Usa encabezados, schema y JSON-LD.
Crea tu propia página de comparación
Si se está citando una página sesgada de un competidor, publica tu versión. El contenido claro, preciso y bien estructurado suele ganar.
Revisa Reddit, Quora y foros
Si hay hilos públicos con desinformación, participa directamente (de forma transparente) o motiva a tus clientes satisfechos a contar su experiencia.
Lanza un archivo llms.txt
Agrega un archivo /llms.txt en la raíz de tu dominio. Es como un sitemap pero para LLMs, y les indica dónde encontrar tu contenido más preciso y estructurado.
Usa herramientas para monitorear tu marca en LLMs
Si pasó una vez, probablemente está pasando en más lugares. LLM Findr rastrea cómo aparece tu marca en los LLMs, identifica errores y te compara con tu competencia.
Optimización para LLMs (LLMO) para resultados sostenibles
Estas acciones ayudan a contener el problema. Pero para protegerte a futuro, necesitas una estrategia estructurada.
LLMO no es un proyecto puntual—es una disciplina continua. Cada vez que cambian los precios, las políticas o las funcionalidades de tu empresa, los datos estructurados deben reflejarlo. Si no, los LLM podrían mostrar información desactualizada, erosionando la confianza en silencio.
Si tu equipo digital tiene expertos en SEO y UX, iniciar LLMO internamente puede funcionar. Pero a medida que sumas contenido, lanzas nuevos productos, agregas apps o entras a nuevos mercados, esta forma manual se vuelve insostenible.
El botón fácil: deja que la IA solucione el problema de la IA
En AI Findr creamos una solución para el problema de los LLM… usando más IA.
En vez de formar un comité interno para manejar todo esto manualmente, automatizamos el proceso para que tu contenido actual esté listo para LLMO.
AI Findr ingiere todo tu contenido (especificaciones de producto, artículos de soporte, blogs, políticas, etc.) y lo convierte en una base de conocimiento estructurada para tu propio LLM. Así, los usuarios pueden hacer preguntas en lenguaje natural y recibir respuestas y recomendaciones precisas.
LLM Findr empaqueta ese mismo contenido en los formatos que los LLMs prefieren (como JSON-LD y llms.txt), rastrea tus menciones en los modelos más usados, y te da insights accionables para mejorar tu visibilidad.
¿Actualizas contenido con frecuencia? Sin problema. Súbelo a tu base de AI Findr o activa el auto-enrichment. Tu equipo digital te lo va a agradecer.
AI Findr + LLM Findr trabajan juntos para asegurar que la historia de tu producto sea la que se está contando. Con precisión. En todos los lugares que importan.
