La agencia de comunicación estratégica APPLE TREE ha presentado Agentic Relations, un servicio e innovación estratégica desarrollado para entender, medir y mejorar la presencia, recomendación e interpretación de las marcas dentro de los modelos de lenguaje (LLM) como ChatGPT, Gemini, Claudey Perplexity. Impulsada por Jacobo Zelada, socio fundador de APPLE TREE Madrid y responsable de Innovación del grupo, esta metodología responde al cambio de paradigma en el posicionamiento digital: la transición desde el modelo tradicional de clasificación SEO en buscadores (Top 10) hacia un ecosistema conversacional aleatorio e ilimitado definido por la dinámica “Ask Anything”.
Ante este nuevo escenario, donde herramientas como ChatGPT ya superan a plataformas de comercio electrónico en la fase de descubrimiento de productos, los LLM están comprimiendo el funnel de decisión de compra en una sola respuesta. Agentic Relations permite abordar lo que se podría llamar la “caja negra” de la IA, analizando el proceso de RAG (Retrieval-Augmented Generation) a través de tres fases clave: la accesibilidad técnica (Retrieve), la relevancia semántica (Rank) y la autoridad de la fuente (Generate). Con ello, la metodología transforma la incertidumbre algorítmica en un cálculo de probabilidades para construir una presencia de marca sólida, resistente y fundamentada en el principio de autoridad de la entidad.
En el webinar realizado el viernes, Zelada expuso la metodología de Agentic Relations, concebida para entender, medir y mejorar cómo se percibe, recomienda e interpreta una marca dentro de los principales modelos de lenguaje.
De la clasificación al ecosistema conversacional
Durante más de dos décadas, el posicionamiento digital se estructuró en torno al modelo de clasificación tradicional, donde el objetivo de las marcas era figurar en la primera página o Top 10 de los motores de búsqueda. La irrupción de los modelos de lenguaje (LLM) sustituye ahora esa rigidez por una dinámica más aleatoria llamada “Ask Anything”, en la que las rutas de interacción son potencialmente infinitas y las respuestas varían de forma probabilística.
Este cambio altera profundamente la interacción del usuario: los LLM están comprimiendo el funnel tradicional, unificando en una misma respuesta las fases de inspiración, descubrimiento, consideración, recomendación y conversión. De hecho, plataformas como ChatGPT ya compiten con Amazon en la etapa inicial de descubrimiento de productos, lo que implica que no aparecer —o aparecer con un perfil negativo— genera un riesgo reputacional y de negocio directo.
El principio deautoridad
Para influir en la “caja negra” que representan los algoritmos de la IA, Zelada desglosa el RAG en tres etapas secuenciales:
* Retrieve (Buscar): Condicionada por la accesibilidad técnica de la web y la frescura (freshness) del contenido, garantizando que los bots de la IA puedan leer e indexar la información sin bloqueos.
* Rank (Filtrar): Enfocada en la relevancia y la coincidencia semántica mediante prácticas consolidadas de SEO e intenciones de búsqueda.
* Generate (Redactar): El momento en que la IA sintetiza la respuesta respaldándose en fuentes externas de credibilidad y pruebas verificables.
Más allá de trucos temporales de posicionamiento, la metodología propone consolidar la autoridad de la entidad (Entity Authority o Authoritas), combinando modelos como el framework FSI (Freshness, Structure, Authority), la consolidación de la Entity Home y la optimización en tres capas: SEO, AEO (optimización para motores de respuesta) y GEO (optimización para motores generativos).
La auditoría agénica
Frente a la volatilidad de los modelos, la sesión enfatizó que no deben tomarse anécdotas aisladas como tendencias definitivas. Para obtener datos cuantitativos y cualitativos sólidos, la metodología construye un DataSet conversacional personalizado:
* Definición estratégica: Se crean prompts estables a partir de las buyer personas, sus necesidades reales, momentos del funnel y mercados clave.
* Competición semántica: Apoyándose en agentes automatizados, se aplica un algoritmo que elimina consultas redundantes una vez alcanzado el punto de saturación semántica en la categoría.
* Métricas clave: Se mide el Share of Voice (SoV) o presencia porcentual frente a competidores, la frecuencia de mención, el sentimiento y desempeño en atributos decisivos, y la trazabilidad de fuentes, identificando qué medios, vídeos (como YouTube) o plataformas (Wikipedia, Reddit, sitios de reseñas) alimentan el corpus del LLM.
El plan de activación y gobernanza
El resultado de la auditoría se traduce en una hoja de ruta dividida en tres ejes transversales:
* Medios propios: Garantizar que la arquitectura técnica, la web y los formatos de conocimiento abierto sean fácilmente procesables por los LLM (GEO).
* Medios ganados y Digital PR : Reforzar las fuentes externas de autoridad, notas de prensa, medios especializados y referencias enciclopédicas o institucionales.
* Gobernanza de marca: Asegurar la coherencia de la definición canónica de la marca entre mercados, regiones y canales.
Dado el carácter probabilístico de la IA, el éxito de la estrategia no se evalúa de inmediato, sino estableciendo un baseline inicial y analizando la evolución en ciclos de 90 y 180 días, incrementando así la probabilidad de controlar la presencia de la marca a largo plazo.
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