En 2026, el primer contacto con las marcas ya no son los anuncios. Es una respuesta de IA. Mientras muchas organizaciones siguen discutiendo si “marca o performance”, el mercado ya cambió el tablero: la atención se está desplazando de buscadores tradicionales a experiencias mediadas por IA. Gartner proyectó que para 2026 el volumen de búsqueda en motores tradicionales caerá 25% por el avance de chatbots y agentes virtuales.

En este contexto, aparece el GEO (Generative Engine Optimization), que, en pocas palabras, define cuando una marca compite por ser “citada”, no solo “encontrada”. Para ello, el objetivo es optimizar motores que responden (y sintetizan) en lugar de solo listar links. La idea ya está formalizada en investigación académica: los generative engines cambian el paradigma porque resumen y recomiendan a partir de múltiples fuentes.

Entendiendo este nuevo paradigma, existen ciertas claves para abordar esta era. En primer lugar, es necesario convertir el posicionamiento en un “sistema de prueba” ya que, si tu promesa no se puede demostrar, el mercado (y la IA) la va a tratar como opinión. En este sentido, definir 3 a 5 “pruebas” repetibles: benchmarks, antes/después, time-to-value, tasas de conversión incremental, reducción de churn, etc. puede ser de gran ayuda.

Por otra parte, es importante diseñar una narrativa que sea citable. La IA reúsa lo específico e ignora lo gaseoso. En el mismo sentido, es necesario construir autoridad fuera de los canales propios, ya que el GEO no se gana solo en la web, sino cuando terceros confiables te mencionan, te validan, te comparan. Esto vuelve a poner PR, alianzas, research, apariciones en medios, y reportes en el centro (pero con foco en evidencia, no en vanity).

A su vez, las marcas que quieran posicionarse deben publicar activos que el mercado pueda referenciar, no solo consumir. Estos pueden ir desde estudios propios con metodología clara, índices, benchmarks y datasets (aunque sean pequeños) hasta marcos de decisión para ejecutivos y casos con números, no solo storytelling.

La IA está comprimiendo etapas: investigación, comparación y shortlist suceden en una sola interacción. Mapear 10 a 15 preguntas que realmente definen la elección, costos ocultos, riesgo, implementación, compliance, integración, soporte, puede ser un gran camino para producir contenido que responda mejor que cualquiera.

Por otra parte, cuando hablamos de resultados, el punto no debe estar en discutir “marca vs performance” sino en crear un lenguaje en común con otras áreas. Boston Consulting Group recomienda, entre otras prácticas, establecer una “moneda KPI común” y validar supuestos con experimentos de incrementalidad para conectar marketing con outcomes reales.

A su vez, es necesario, entrenar consistencia. La desalineación interna (Ventas dice una cosa, Marketing otra, Producto otra) no solo confunde al cliente: confunde al motor que sintetiza. Unificar definiciones, claims permitidos, cifras oficiales y casos públicos es la clave para responder ante este ruido.

Por último, preparar la marca para el “click cero” ya no es opcional. Si el usuario no llega a tu sitio, igual se debe ganar: ser mencionados en la respuesta, que la propuesta quede clara y que el siguiente paso sea obvio —una demo, un diagnóstico, un piloto—. La experiencia de compra se está moviendo antes de una landing y eso exige una mirada más estratégica.

Hoy, lo urgente es que en las próximas juntas directivas se den tres definiciones concretas: qué se va a medir como impacto real; qué evidencia pública se va a construir en los próximos 90 días y en qué conversaciones de IA es imprescindible estar presentes. Porque si una marca no está en la respuesta, para el mercado simplemente no existe. Y en ese escenario, no hay awareness ni ventas que alcancen.

(*) Raymond García: Director Regional CSA para LATAM