Aún no se puede comprar la visibilidad en los LLM. Pero llegará.

Hay una cosa de la que todo el mundo habla ahora mismo en el sector tecnológico y del marketing:
¿Cómo conseguir que mi marca sea visible en ChatGPT, Gemini y el resto de modelos de IA que se están convirtiendo cada vez más en la forma preferida de los usuarios para obtener respuestas?

La verdad es que: ahora mismo, no se puede pagar para conseguir una posición destacada dentro de los LLM.
No hay anuncios, ni espacios patrocinados, ni modelos clásicos de PPC.
Y tiene sentido, porque los LLM funcionan de forma fundamentalmente diferente a los motores de búsqueda.

Pero eso no durará.

La nueva economía de la IA es inevitable

La publicidad en búsquedas es una industria de más de 250.000 millones de dólares. Cuando los usuarios pasen de Google a ChatGPT, esos ingresos tendrán que reinventarse.
Por eso, empresas como OpenAI, Google y Meta ya están trabajando en modelos que permitirán que las marcas sean elegidas, no solo vistas.

Y no se parecerá a la publicidad tal y como la conocemos. Será:

1. Acceso premium a las capacidades del modelo y personalización

«Espacios» pagados por las marcas dentro del asistente de IA del usuario: acceso a mejores versiones del modelo, respuestas más rápidas y sugerencias de productos más precisas.

Ejemplo: una marca paga para que la IA recuerde sus productos y los priorice cuando sean relevantes para el usuario.

2. «Canales de marca verificados» o «Registros de fuentes de IA»

Un modelo de registro de pago donde las marcas pueden registrarse como fuentes verificadas.

Esto permitiría a las marcas:

• Subir contenido y metadatos directamente

• Corregir errores o alucinaciones

• Solicitar actualizaciones sobre cómo las describe la IA

3. Integraciones de API plug-and-play con tarifas de conversión

En lugar de anuncios basados en clics, las marcas podrían pagar por:

• Transacciones completadas por la IA (reservas, compras, registros)

• «Comercio de IA integrado» donde el usuario nunca abandona la interfaz

La IA se convierte en un agente, no en un canal, y las marcas se convierten en proveedoras dentro de su universo.

4. Clasificación de respuestas ponderada por rendimiento

Los LLM pueden priorizar ciertas fuentes en función de:

• La calidad de los datos y la frecuencia de actualización

• Los comentarios de los usuarios

• El rendimiento anterior (conversión, satisfacción)

• Modelos de calidad de pago, casi como un «Nivel de calidad de IA»

5. Herramientas de análisis y atribución para marcas

Las plataformas de IA ofrecerán paneles donde las marcas podrán ver:

• Con qué frecuencia se las menciona en las respuestas

• Su puntuación de visibilidad estimada

• Dónde están perdiendo terreno frente a sus competidores

El acceso a esto se monetizará, tal vez como una suscripción como la que ya ofrece 3RD, o a través de asociaciones de datos con empresas como 3RD.

6. Coincidencia de prompts y segmentación

Imagine un futuro en el que las marcas puedan «reservar» o «coincidir» con ciertos tipos de prompts.

Ejemplo: para el prompt «¿Qué coche eléctrico es mejor para las familias?», un fabricante de coches podría convertirse en la sugerencia predeterminada, basándose en el contexto, los datos y una campaña de pago.

7. Colocación de contenido impulsada por RAG

La generación aumentada por recuperación (RAG, por sus siglas en inglés) puede permitir a las marcas alojar conjuntos de datos o documentos personalizados de los que la IA pueda extraer información.

Esto permite:

• Un mayor control sobre cómo se las representa

• La posibilidad de pagar por «respuestas enriquecidas» o contexto añadido

En otras palabras: el SEM se convierte en GEM → Generative Engine Marketing (marketing en motores generativos).

La visibilidad empieza con el GEO

Hasta que estos modelos se implementen, una cosa es segura:
No será visible dentro de la IA a menos que sus cimientos ya estén en orden.

Eso significa:

• Datos estructurados

• Respuestas relevantes

• Autoridad de marca en el ecosistema semántico

De esto trata exactamente la optimización de motores generativos (GEO).

3RD = el sistema operativo para el marketing en LLM

En 3RD, tenemos una misión:
Garantizar que las marcas no solo formen parte del nuevo internet de agentes, sino que vayan un paso por delante de él.

Ayudamos a las empresas a:

• Monitorear su visibilidad dentro de los LLM

• Identificar brechas y oportunidades

• Optimizar el contenido, la estructura y los datos

• Prepararse para las oportunidades comerciales que se avecinan

Lo que estamos construyendo no es solo una herramienta, es un sistema operativo para el marketing en LLM.

Y aún es pronto. Pero no por mucho tiempo.