Un análisis sobre el comportamiento de los grandes modelos de lenguaje (LLM) concluye que los medios de comunicación ejercen una influencia significativamente mayor que otras fuentes digitales a la hora de determinar cómo la inteligencia artificial describe y menciona a las marcas. El estudio, elaborado por Good Rebels y Asesores, identifica este fenómeno como parte de la denominada «reputación algorítmica», un nuevo espacio en el que sistemas como ChatGPT, Gemini, Perplexity o AI Overview construyen respuestas a partir de la información disponible en internet.
Según los datos del análisis, basado en más de 40.000 respuestas generadas a partir de más de 10.000 consultas en los sectores de banca, seguros, hoteles y telecomunicaciones, los contenidos publicados por medios especializados y generalistas pueden multiplicar por 1,78 las menciones a una marca en el sector bancario y por 1,64 en seguros. En hoteles el multiplicador alcanza 1,38, mientras que en telecomunicaciones es de 1,05, aunque con un peso equivalente al de las webs corporativas y los comparadores en la construcción de las respuestas.
El estudio sostiene que la reputación de las organizaciones ya no depende únicamente de su presencia en medios tradicionales, buscadores o redes sociales, sino también de cómo los modelos de inteligencia artificial sintetizan y presentan la información a los usuarios. Los autores denominan a este nuevo ámbito «reputación algorítmica».
El análisis también muestra diferencias relevantes entre los distintos modelos de IA. Perplexity basa más del 78% de sus respuestas en webs corporativas y comparadores, AI Overview mantiene una lógica próxima al posicionamiento en buscadores, Gemini selecciona con mayor cautela las fuentes editoriales y ChatGPT apenas cita enlaces directos, aunque el 24,7% de sus respuestas incorpora al menos una referencia a medios de comunicación.
Los investigadores concluyen que no existe una estrategia única para mejorar la visibilidad de una marca en los modelos de IA y recomiendan adaptar las acciones a cada plataforma. También identifican un número óptimo de fuentes para aumentar la probabilidad de aparición de una marca. En banca, por ejemplo, la tasa de menciones supera el 61% cuando los modelos disponen de entre seis y ocho fuentes distintas, combinando webs corporativas, comparadores y referencias editoriales.
Otro de los hallazgos es que los comparadores especializados aparecen entre el 70% y el 90% de las respuestas que incluyen una marca, lo que los convierte en una presencia habitual pero insuficiente para diferenciarse. El estudio señala que el contenido editorial publicado por medios de comunicación aporta un valor diferencial porque contribuye a reforzar la autoridad y el posicionamiento de las marcas dentro de las respuestas generadas por la IA.
