La búsqueda impulsada por IA ha pasado de ser un experimento a ser una norma operativa en las compras B2B del Reino Unido. Un nuevo estudio (muro de correo electrónico) de 175 tomadores de decisiones empresariales del Reino Unido, realizado por Norstat para Clarity Global, encuentra que las herramientas de inteligencia artificial ahora dan forma al descubrimiento, la evaluación y la justificación en la mayoría de los procesos de compra B2B, con implicaciones para el gasto en marketing, la combinación de canales y la coordinación interna.
El hallazgo más importante es la profundidad de la adopción. El 79% de los profesionales afirma utilizar la IA diaria o semanalmente en su trabajo, y un tercio la utiliza todos los días. El 64 % dedica de una a cuatro horas por semana a utilizar la IA para tomar decisiones comerciales, y el 80 % dedica al menos una hora semanal a la toma de decisiones ordenada por la IA. El documento afirma que la IA se ha integrado en los flujos de trabajo rutinarios de los compradores y en la selección de marcas.
La IA elige
Entre el 52% y el 59% de los compradores B2B ahora dependen más de los resúmenes de IA, utilizan menos la búsqueda tradicional, visitan menos sitios web, leen menos artículos extensos y dedican menos tiempo a comprender la información sin procesar. El 59% dice que dedica menos tiempo a recopilar conocimientos y más a evaluar lo que un LLM les produce. El informe describe esto como una compresión del descubrimiento: los compradores encuentran menos fuentes primarias y más resúmenes subjetivos y negociados. Por lo tanto, la ventana en la que una marca puede influir en la percepción se ha reducido a medida que las percepciones de una marca se filtran a través de una lente LLM.
En la parte superior del embudo, el 87 % de los compradores utilizan esquemas de IA para que un algoritmo dicte lo que deben leer. Durante la preselección de posibles opciones, el 65% confía en la IA para la selección de proveedores. En la evaluación, el 77% sustituye la IA por la debida diligencia y la evaluación técnica. El 75 % utiliza la IA para crear o influir en el desarrollo de casos de negocio internos. El patrón es consistente. La IA no se queda al margen de la investigación, sino que crea listas de lectura, filtra proveedores, hace comparaciones técnicas y forma justificaciones internas.
Qué significa la IA para los especialistas en marketing de marcas
Para los líderes de marketing, las implicaciones operativas son claras. La influencia depende cada vez más de cómo los sistemas de inteligencia artificial interpretan y resumen una marca. El informe sostiene que el contenido no estructurado para el resumen de IA corre el riesgo de ser excluido de la consideración de los compradores. En términos prácticos, esto desplaza el énfasis del volumen de contenido a la presentación práctica y técnica de los mensajes. Las afirmaciones deben ser directas y los mensajes deben resistir la interpretación y el análisis del software.
El documento presenta el concepto de optimización generativa del motor, o GEO, y lo presenta como menos maduro e impredecible en comparación con las prácticas tradicionales de SEO. El informe caracteriza la búsqueda por IA como una “caja negra”, y señala que las actualizaciones de modelos, los datos de entrenamiento y la lógica de respuesta siguen siendo opacos, como sigue siendo el caso cuando se aplica ingeniería inversa a los algoritmos de los motores de búsqueda tradicionales. El documento advierte contra reaccionar exageradamente a las tendencias y tratar las prácticas emergentes como hipótesis. Esto refleja incertidumbre ya que la base de evidencia para métodos de optimización específicos aún es irregular.
El tercero confiable
La estrategia de canales surge como un segundo efecto. Los modelos de IA se basan en una gama desconocida de señales, combinando contenido propio, visibilidad de búsqueda y presencia social con validación de terceros a partir de fuentes no objetivas, como relaciones públicas y análisis de mercado con fines comerciales. La integración en los canales es importante porque los sistemas de inteligencia artificial agregan reclamos. El informe afirma que en la parte superior del embudo, las respuestas de IA se basan menos en contenido propio y más en fuentes de terceros. En la parte inferior del embudo, cuando los compradores solicitan recomendaciones como los “mejores” productos, los algoritmos priorizan la información corroborada en la web, y las fuentes de terceros, priorizadas mediante mecanismos opacos, se tratan como menos subjetivas que el contenido producido por los proveedores.
La implicación del gasto es un cambio en la reasignación. El SEO técnico sigue siendo relevante, incluido el rendimiento del sitio y los datos estructurados, porque se supone que los modelos de IA extraen e interpretan el contenido web de la misma manera que lo hacían los algoritmos de búsqueda tradicionales en el pasado. La estrategia de contenido sigue siendo fundamental, en particular el material que incluye expertos nombrados, datos de terceros a los que hace referencia y reseñas imparciales de clientes. Las relaciones de relaciones públicas y analistas ganan peso porque se las considera autoritarias. El informe aconseja priorizar las ubicaciones sobre el volumen de enlaces y centrarse en la calidad, la relevancia y las citas nuevas. Para quienes tienen presupuesto, esto apunta a una inversión sostenida en medios ganados y posicionamiento por parte de aquellos considerados expertos.
Medición y conjeturas
La medición se presenta como necesaria, aunque problemática. Los análisis estándar muestran la actividad en los canales propios, pero no revelan cómo aparece una marca en las respuestas generadas por IA. Las respuestas de la IA se describen como “totalmente efímeras”, ya que tienden a variar según el mensaje, el modelo, el tiempo y el contexto. El informe recomienda a las empresas “buscar una herramienta que utilice la automatización para simplificar el monitoreo de búsqueda de IA, junto con métricas en tiempo real” (pero no cita una solución específica), y rastrear los resultados a lo largo del tiempo para evaluar si la IA reproduce las afirmaciones de una organización, en lugar de simplemente mencionar la marca.
Un último tema operativo del informe es la alineación interna, argumentando que la terminología inconsistente en el sitio web, los portavoces y los materiales de ventas puede crear señales contradictorias para los sistemas de inteligencia artificial y, por representación, para los compradores potenciales. Recomienda un proceso en el que los mensajes se aclaran, se integran en los canales, se miden en resultados de búsqueda de IA y luego se perfeccionan mensual o trimestralmente.
El estudio se limita a 175 tomadores de decisiones del Reino Unido, pero proporciona evidencia de que la IA es ahora parte del proceso de compra B2B. Para los tomadores de decisiones de marketing, el peso de la evidencia respalda tres prioridades: tratar la búsqueda de IA como un canal de descubrimiento principal, alinear los mensajes y las pruebas para resistir los caprichos de los compradores que confían en los LLM para tomar sus decisiones y reasignar el gasto hacia contenido integrado y validación de terceros.
(Fuente de la imagen: “Estantes de supermercado” de Frankie Fouganthin tiene licencia CC BY-SA 4.0).
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