En mi artículo anterior del Search Engine Journal, presenté el concepto de soberanía de marca: la idea de que no debería haber mejor fuente de verdad sobre su negocio y sus productos que usted. Las respuestas de los lectores, tanto directamente como en LinkedIn, confirmaron algo que había sospechado durante algún tiempo. La mayoría de las organizaciones entienden por qué es importante la soberanía de la marca, pero su pregunta inmediata es mucho más práctica:
¿Cómo se construye y mantiene la soberanía de marca?
La respuesta no es agregar más marcado de esquema, publicar más contenido o implementar el último protocolo de IA. Esas tecnologías son importantes, pero son sólo opciones de implementación. La soberanía de la marca es fundamentalmente una capacidad organizacional basada en la calidad, la integridad, la gobernanza y la accesibilidad de su conocimiento.
A medida que la IA se convierte cada vez más en intermediaria entre las empresas y los clientes, las organizaciones deben cambiar su forma de pensar de optimizar páginas a gobernar respuestas.
La nueva ventaja competitiva no es el contenido; es confianza
La búsqueda tradicional recompensaba los sitios web autorizados, relevantes y técnicamente accesibles. Los sistemas de IA funcionan de manera diferente.
Cuando un cliente pregunta: “¿Qué colchón es mejor para alguien que duerme de lado y tiene calor?” o “¿Qué SUV es mejor para remolcar un remolque de viaje?” La IA no busca la página con la mejor optimización de palabras clave. Está reuniendo una respuesta a partir de la evidencia que tiene disponible.
Cada recomendación representa una decisión de confianza. La IA evalúa información estructurada, atributos de productos, relaciones, reseñas, documentación, información de ubicación, referencias de expertos y muchas otras señales antes de decidir qué marcas merecen ser incluidas.
Esto crea un cambio importante en la estrategia. Las organizaciones ya no compiten simplemente para ser encontradas. Están compitiendo para proporcionar la evidencia de mayor confianza. Esa confianza no se puede fabricar mediante indicaciones inteligentes ni una optimización agresiva. Debe ganarse a través de la calidad de la información.
La mayoría de las organizaciones tienen datos de productos. Pocos tienen datos de decisión
Una de las lecciones más valiosas del trabajo reciente implicó desarrollar conocimiento de productos listos para IA para un minorista de productos de consumo. Como muchas empresas, ya contaban con amplia información sobre sus productos. Sus páginas contenían precios, dimensiones, materiales, garantías, disponibilidad y los atributos estándar necesarios para el comercio electrónico. El esquema del producto reflejaba con precisión gran parte de esta información, lo que hacía sencillo exponerla a través de protocolos emergentes como MCP y UCP.
Desde un punto de vista técnico, la implementación se consideró exitosa. Sin embargo, desde la perspectiva del cliente todavía faltaba algo importante. Los consumidores rara vez comienzan su proceso de compra preguntando sobre el número de espirales o la altura del colchón. En cambio, hacen preguntas que reflejan su proceso de decisión.
Quieren saber si el colchón duerme fresco, si es adecuado para quienes duermen de lado, si alivia la presión en los hombros, si hay financiación disponible, si se ofrece entrega en su zona y, quizás lo más importante, cómo se compara con los productos de la competencia que ya están considerando.
Esas respuestas suelen existir en algún lugar dentro de la organización y, por lo general, se distribuyen en varias páginas y configuradores de productos. Pueden aparecer en materiales de capacitación internos, conversaciones de atención al cliente, literatura de ventas, guías de compra o la experiencia de los asociados de la tienda. Desafortunadamente, rara vez se organizan en un cuerpo de conocimiento estructurado y autorizado que los sistemas de IA puedan consumir con confianza.
El resultado es que la IA con frecuencia depende de minoristas intermedios, sitios de reseñas y sitios web de comparación que ya han organizado esta información en torno al proceso de decisión del cliente.
Irónicamente, muchas marcas se vuelven menos autoritarias sobre sus propios productos que las empresas que los venden.
Los clientes ya te están diciendo lo que falta
Hace varios años, presenté un modelo que mostraba cómo una empresa generaba 6,8 millones de dólares extrayendo consultas relacionadas con los ingresos a partir de búsquedas internas en el sitio. Ese principio se ha vuelto aún más valioso en la era de la IA. Cada búsqueda interna representa un cliente que intenta responder una pregunta. Podemos encontrar patrones similares en los configuradores de características y funciones integrados en nuestro sitio web.
Cuando miles de visitantes buscan (el mejor colchón para el dolor de espalda), (lavavajillas silencioso), (hotel que admite mascotas) o (SUV con asientos en la tercera fila), están revelando la información que necesitan para tomar una decisión. De manera similar, si seleccionan varias funciones en el configurador, también le informan los puntos débiles y las funciones.
Las organizaciones suelen tratar estas búsquedas como oportunidades de contenido, pero creo que primero deberían verse como lagunas de conocimiento.
Si los clientes hacen repetidamente una pregunta que su información estructurada no puede responder, el problema no es necesariamente que necesite otro artículo. Puede indicar que su organización nunca ha modelado formalmente ese conocimiento o tiene poco o ningún contexto para su respuesta.
En ese proyecto de modelado de búsqueda de sitios, una consulta tenía más de 100.000 solicitudes sobre la conversión de un pase de un solo día a un pase de varios días. El equipo de marketing insistió en que estaban respondiendo esa pregunta. Lo cual, de hecho, en las preguntas frecuentes de la pregunta, la respuesta fue muy clara y sencilla como el día, y tres letras: Sí. ¿Por qué no incluir un enlace a la página donde pueden hacerlo, o cualquier detalle sobre el proceso de hacerlo en línea o en el parque?
La comprensión cambió fundamentalmente la discusión. El problema no fue si la organización respondió a la pregunta, porque lo hizo. El problema fue que la respuesta puso fin al viaje del cliente en lugar de hacerlo avanzar. Al conectar esa pregunta directamente con el proceso de actualización, la organización creó una nueva oportunidad de ingresos precisamente cuando la intención del cliente era mayor.
Esta distinción es importante porque se espera cada vez más que la IA responda las preguntas de los clientes directamente en lugar de simplemente dirigirlos a otra página web.
Desarrollar la soberanía de la marca requiere cuatro capacidades de conocimiento
La soberanía de la marca puede considerarse una iniciativa técnica, pero en realidad requiere una propiedad coordinada en marketing, productos, ingeniería, atención al cliente, asuntos legales, ventas y operaciones. Resolver la soberanía de la marca requiere cuatro capacidades.
1. Integridad del conocimiento
Las organizaciones deben asegurarse de capturar no sólo las especificaciones objetivas de sus productos y servicios, sino también la información basada en decisiones que los clientes utilizan para comparar, evaluar, validar y, en última instancia, tomar decisiones de compra. Las especificaciones explican qué es un producto; El conocimiento de la decisión explica por qué alguien debería elegirlo. La IA depende cada vez más de ambas formas de información para generar recomendaciones en las que los clientes confíen. Las organizaciones a menudo celebran las citas de IA sin preguntar primero si han publicado suficiente conocimiento sobre decisiones para merecer la cita. Antes de medir la visibilidad de la IA, deberían medir la cobertura de respuestas.
2. Conectividad del conocimiento
Los hechos se vuelven significativamente más valiosos cuando están conectados a través de relaciones significativas. Los productos deben conectarse con las ubicaciones, las ubicaciones con los servicios, los servicios con las políticas, las políticas con las experiencias de los clientes, y todas estas relaciones deben reforzarse entre sí dentro de un gráfico de conocimiento coherente. La IA no se limita a recuperar hechos aislados; razona a través de las relaciones. Cuanto más ricas y completas sean esas relaciones, mayor será la confianza que la IA podrá tener al recomendar su organización.
3. Preparación para responder
La información debe organizarse en torno a las preguntas que realmente hacen los clientes y no en torno a cómo los departamentos internos gestionan el contenido. La IA tiene éxito respondiendo preguntas, no navegando por organigramas o menús de sitios web. Reunir preguntas frecuentes, guías de compra, configuradores, documentación de soporte y árboles de decisión en un modelo de conocimiento unificado permite a las organizaciones responder preguntas cada vez más complejas de los clientes sin obligar a los usuarios a recopilar la información ellos mismos.
4. Gobernanza
Cada empresa tiene personas responsables del contenido, el análisis, los productos y las experiencias digitales. Muy pocos tienen a alguien responsable de garantizar que el conocimiento colectivo de la organización siga siendo completo, preciso, consistente y legible por máquina en cada punto de contacto con el cliente. A medida que la IA se convierta en la interfaz principal entre las empresas y los clientes, gobernar el conocimiento organizacional será tan importante como gobernar los datos financieros, el cumplimiento legal o los estándares de marca.
A medida que la IA se convierte en la interfaz principal entre las empresas y los clientes, esa responsabilidad se vuelve cada vez más estratégica.
Por qué las organizaciones necesitan que alguien sea dueño de las respuestas
Esto conduce a un papel que creo que muchas empresas acabarán estableciendo.
Que el título se convierta en “vicepresidente de respuestas”, “líder de gobernanza del conocimiento” o algo completamente diferente es menos importante que la responsabilidad subyacente.
Alguien debe ser dueño de la integridad del conocimiento de la organización para potenciar esas cuatro capacidades en todos los activos y no solo en las páginas web. Esta responsabilidad incluye identificar atributos de decisión faltantes, resolver información conflictiva entre departamentos, conectar entidades relacionadas, gobernar datos estructurados, monitorear las respuestas de la IA y garantizar que la organización siga siendo la fuente de información más autorizada sobre sí misma.
Este rol se asemeja a la descripción inicial del trabajo de los gerentes de crecimiento dentro de las organizaciones de productos. Los gerentes de crecimiento rara vez son dueños de todos los canales de marketing, pero coordinan esfuerzos entre departamentos para mejorar la adquisición y retención de clientes. Una función similar debe surgir para el conocimiento organizacional, donde continuamente se hacen una pregunta simple pero poderosa:
Si un sistema de IA necesitara recomendar nuestros productos hoy, ¿le habríamos proporcionado todos los datos que necesita para tomar la decisión correcta?
Medición de la soberanía de la marca
Uno de los desafíos de la soberanía de marca es que no se puede medir únicamente mediante clasificaciones. En cambio, las organizaciones deberían evaluar su preparación en varias dimensiones.
- ¿Exponemos la información que los clientes realmente necesitan para tomar decisiones?
- ¿Son esos hechos consistentes en todos los canales digitales?
- ¿Puede la IA comprender las relaciones entre nuestros productos, servicios, ubicaciones, políticas y experiencia?
- ¿Hemos capturado los atributos de comparación sobre los que los clientes preguntan habitualmente?
- ¿La evidencia más autorizada sobre nuestro negocio proviene de nosotros?
Estas preguntas proporcionan una evaluación más significativa que simplemente contar las propiedades del esquema o monitorear la visibilidad de la búsqueda. El objetivo no es simplemente maximizar la implementación técnica sino maximizar la confianza.
De la optimización de páginas a la gestión del conocimiento
Durante más de dos décadas, el marketing digital se ha centrado en hacer que las páginas web sean más fáciles de descubrir, pero la IA presenta un desafío diferente. Requiere que las organizaciones hagan que el conocimiento sea más fácil de entender.
Por eso creo que la soberanía de la marca representa más que otro marco de SEO. Es una disciplina empresarial centrada en garantizar que no exista mejor fuente de verdad sobre su organización que su propia organización.
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Imagen de portada: patpitchaya/Shutterstock
