Cómo construir una marca: de la imagen instalada a la autoridad verificable

Las redes sociales, las reseñas, los referentes y las comunidades online ampliaron la cantidad de actores capaces de influir en la percepción de una marca. La reputación empezó a depender, cada vez más, de una combinación de mensajes propios y experiencias, opiniones y referencias externas.

“Durante mucho tiempo, construir una marca significó, en buena medida, definir qué queríamos decir de nosotros mismos y encontrar los canales adecuados para comunicarlo”, explica Magalí Pessah, estratega en Marketing Digital.

La diferencia actual es que esa conversación también puede producirse sin que la empresa participe directamente. Un potencial cliente puede consultar opiniones, leer una nota especializada, comparar productos o preguntarle a una herramienta de inteligencia artificial qué distingue a una organización de sus competidores.

En cada caso, la marca queda expuesta a una evaluación que no controla por completo.

De ahí surge una pregunta que empieza a ganar espacio en las estrategias de comunicación: ¿qué encuentra una persona cuando busca información sobre una empresa más allá de lo que esta publica en sus propios canales?

La respuesta se vincula con una idea que gana relevancia en el sector: la autoridad verificable. No se trata solamente de que una organización afirme tener experiencia, ofrecer un servicio diferencial o contar con una metodología propia. También importa que esas afirmaciones puedan contrastarse con información, casos, resultados documentados y referencias externas pertinentes.

La reputación también se construye fuera de los canales propios

La autoridad de una marca no depende de una única publicación ni de la cantidad de veces que aparece mencionada. Se construye a partir de distintas señales que, en conjunto, permiten entender qué hace una organización, qué conocimientos tiene y por qué sus afirmaciones merecen consideración.

Por ejemplo, una empresa de ciberseguridad puede afirmar en su página web que es experta en proteger a otras compañías de ataques informáticos. Pero esa afirmación adquiere más peso si muestra cómo resolvió un incidente, publica análisis sobre nuevas amenazas y sus especialistas son consultados por medios o colegas del sector.

En el primer caso, la empresa dice que sabe del tema. En el segundo, hay información que permite evaluar ese conocimiento. Eso no significa que cada publicación confirme automáticamente su experiencia: importa quién aporta la información, qué demuestra y si las distintas fuentes coinciden.

Para Pessah, esa transformación obliga a revisar la estrategia desde el inicio. La construcción de marca deja de limitarse a elegir qué comunicar y dónde hacerlo: también requiere pensar qué información estará disponible para quienes investiguen a la empresa y cómo se relacionará con el mensaje que busca transmitir.

La cuestión tiene consecuencias prácticas. Si una compañía quiere posicionarse por su experiencia, necesita hacer visible ese conocimiento. Si promete resultados, debe explicar cómo los mide. Y si busca diferenciarse por una metodología, necesita mostrar en qué consiste y qué la distingue de otras alternativas.

Esto no significa que toda afirmación deba convertirse en una campaña de datos ni que cada empresa necesite producir investigaciones propias. Significa identificar cuáles son los atributos centrales de su propuesta y qué información permitiría evaluarlos con mayor fundamento.

La inteligencia artificial suma un nuevo intermediario

A esta transformación se agrega un cambio en los hábitos de búsqueda. Las personas siguen utilizando buscadores tradicionales para investigar productos, servicios y empresas, pero también pueden formular preguntas directamente a herramientas de inteligencia artificial capaces de sintetizar información y presentar distintas alternativas.

El Digital News Report 2026 del Reuters Institute registró un crecimiento en el uso de inteligencia artificial generativa para buscar información: entre los seis países con datos comparables, la proporción de encuestados que dijo haberla utilizado para ese fin durante la semana anterior pasó del 11% en 2024 al 38% en 2026.

Para las marcas, el interrogante ya no se limita a si aparecen entre los primeros resultados de un buscador. También importa si son mencionadas cuando alguien consulta por un proveedor, qué atributos se les asocian, con qué competidores se las compara y qué fuentes respaldan la información presentada.

Carlos Díaz, CEO de GlobalNews Group, considera que este escenario exige nuevas formas de observar la presencia de las organizaciones en los entornos de inteligencia artificial. “Por eso consideramos necesario desarrollar una metodología que no dependa de preguntas aisladas, sino que permita realizar una medición estructurada, comparable y sustentada en criterios previamente definidos ”, señala.

Aparecer en una respuesta no equivale necesariamente a ser recomendado, ocupar un lugar destacado o ser considerado una opción confiable.

Una herramienta puede mencionar a una empresa de manera descriptiva, compararla con otras o reproducir información incompleta. Cada resultado requiere una lectura diferente.

Por eso, medir la visibilidad en inteligencia artificial no debería consistir únicamente en contar menciones. También es necesario observar el contexto en que aparecen, los atributos asociados y las fuentes utilizadas para construir la respuesta.

Qué puede hacer una empresa para construir autoridad

La nueva dinámica no exige abandonar las herramientas tradicionales de comunicación ni reemplazar el posicionamiento en buscadores por una estrategia completamente distinta. El desafío consiste en integrar esas acciones dentro de un sistema coherente, en el que la información sea accesible, consistente y esté respaldada por evidencia.

Hay cuatro aspectos que las organizaciones pueden revisar:

La información propia: el sitio web debe explicar con claridad qué hace la empresa, qué ofrece, a quién se dirige y qué la diferencia. Los datos centrales tienen que estar actualizados y ser fáciles de encontrar.
La evidencia de sus afirmaciones: los casos de éxito, los resultados documentados, las investigaciones y las explicaciones de una metodología permiten evaluar los atributos que la marca busca instalar. Las promesas comerciales, por sí solas, no cumplen esa función.
La coherencia entre fuentes: las descripciones de productos, los antecedentes de la organización y los datos de sus especialistas deberían mantener consistencia entre los canales propios y las referencias externas.
La presencia en conversaciones relevantes: las publicaciones especializadas, las entrevistas, los análisis de terceros y la participación de expertos pueden ampliar el contexto en el que se conoce a una empresa, siempre que aporten información pertinente y no se reduzcan a menciones superficiales.

Estas prácticas no garantizan que una marca aparezca en una respuesta de inteligencia artificial. Sí permiten mejorar la calidad de la información disponible y reducir contradicciones que pueden dificultar su comprensión.

La propia documentación de Google sobre las funciones de búsqueda con inteligencia artificial mantiene como base las buenas prácticas de SEO: contenido útil y confiable, páginas accesibles para el rastreo, información clara y una estructura técnica adecuada. La compañía también advierte que cumplir esos requisitos no garantiza que una página sea seleccionada para aparecer en una respuesta.

La recomendación es importante porque evita confundir una tendencia real con la promesa de una fórmula automática. No hay una cantidad de publicaciones, menciones o palabras clave que asegure que una empresa será citada por todos los modelos.

La estrategia necesita partir de la calidad de la información y después evaluar cómo se comporta en distintos entornos.

Cómo medir la presencia de una marca en las respuestas de IA

En este escenario aparecen herramientas que buscan medir una dimensión que hasta hace poco no formaba parte de los indicadores habituales de comunicación corporativa.

Una de ellas es el Generative Media Brand Relevance Index(GEO), desarrollado por GlobalNews Group para analizar cómo las marcas aparecen y adquieren relevancia en respuestas generadas por inteligencia artificial.

La propuesta contempla consultas estandarizadas, mediciones periódicas y el análisis de fuentes utilizadas por modelos como ChatGPT, Gemini y Claude en diferentes industrias y mercados de América Latina.

“Para nosotros era fundamental que el desarrollo del GEO no fuera solamente una aplicación tecnológica, sino una metodología de medición. La inteligencia artificial cambia rápidamente y, precisamente por eso, necesitamos construir mediciones que sean consistentes, trazables y capaces de evolucionar con este nuevo ecosistema”, agrega Díaz.

El desarrollo de estos indicadores responde a la necesidad de comparar resultados a lo largo del tiempo en lugar de depender de una consulta aislada.

Una respuesta puede cambiar según la pregunta, el modelo, la fecha y la información disponible. Por eso, una evaluación consistente requiere definir qué se pregunta, con qué frecuencia se mide y cómo se interpretan las diferencias.

También es necesario separar variables que pueden parecer similares, pero no significan lo mismo. La frecuencia con que se menciona una marca, la posición que ocupa en una respuesta, la descripción que recibe y la calidad de las fuentes que la respaldan son dimensiones diferentes. Un indicador que las combine debería explicar cómo lo hace y qué representa el resultado.

En el caso del GEO, conocer en detalle los criterios de selección de consultas, la ponderación de las menciones y los parámetros de comparación permitiría entender con mayor precisión el alcance del índice.

Los resultados pueden ayudar a detectar atributos que no aparecen, descripciones inconsistentes o competidores que ocupan un espacio relevante en determinadas consultas. A partir de allí, la empresa puede investigar las causas y decidir si necesita revisar sus contenidos, ampliar la información disponible o fortalecer su presencia en conversaciones especializadas.

Construir un ecosistema de autoridad

Julieta D'Amico, fundadora de Chem, plantea que el cambio obliga a pensar las acciones de comunicación como parte de una construcción sostenida en el tiempo.

“Ahora hay que preguntarse qué evidencias van a quedar disponibles cuando alguien, o una IA, busque información sobre la marca. Eso cambia la lógica del trabajo: pasamos de solo pensar en campañas a pensar en construcción de autoridad sostenida en el tiempo, donde cada nota, cada vocero y cada dato publicado suma a una narrativa coherente que otros pueden confirmar”, sostiene.

La idea no implica que cualquier mención periodística funcione como una validación. Una publicación puede aportar contexto, visibilidad o conocimiento, pero su valor depende del contenido, la fuente y el modo en que aborda a la organización. La cantidad de apariciones, por sí sola, no permite determinar si una marca construyó una reputación sólida.

D'Amico agrega: “Hoy esas notas tienen además una segunda vida, porque son parte de las fuentes que la inteligencia artificial consulta para construir sus respuestas. Una buena estrategia de PR ya no se mide únicamente por cuánto se publica, sino por cuánta autoridad verificable logra dejar instalada”.

En la práctica, esto invita a revisar también cómo se evalúa el trabajo de comunicación. Además del volumen de publicaciones y el alcance estimado, puede ser relevante observar qué temas se instalaron, qué especialistas fueron consultados, qué atributos aparecen en las coberturas y si la información publicada permite comprender mejor la propuesta de la organización.

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