La forma en que los clientes descubren productos e información está en constante evolución. Los motores de búsqueda, las redes sociales y los marketplaces como Amazon e eBay moldearon históricamente cómo las marcas ganaban visibilidad. Pero ahora los modelos de lenguaje grande impulsados por IA añaden una nueva capa al ecosistema, y según Forrester más de la mitad de los adultos en línea ya han utilizado IA generativa para encontrar respuestas a preguntas. Esta dinámica no solo amplía el alcance de la información, sino que también transforma la naturaleza de la interacción entre consumidores y marcas.

Gracias a los LLM, las personas pueden ir más allá de la búsqueda tradicional para realizar preguntas y comparar opciones a través de conversaciones naturales, a menudo antes de visitar un sitio web. ¿Qué deben saber las empresas para adaptarse a esa influencia creciente?

Discovery se está volviendo conversacional
Durante mucho tiempo, las palabras clave dieron forma a la discovery digital. Los clientes escribían consultas cortas en un motor de búsqueda y recibían una lista de enlaces. Ahora, los LLM han cambiado esa dinámica, permitiendo que las personas resuelvan sus necesidades de forma más detallada y natural. En lugar de buscar simplemente “las mejores zapatillas para correr”, los consumidores pueden preguntar qué productos necesitan para un entrenamiento de maratón, si ciertos modelos se adaptan a un tipo de pisada específico, cómo se comparan con alternativas y dónde comprarlos.

Esto cambia el papel de la interfaz de búsqueda. En lugar de revisar una página de resultados por sí mismos, los usuarios aceptan cada vez más que la IA reduzca el campo antes de decidir a dónde ir a continuación.

Los consumidores ya utilizan herramientas de IA para investigaciones prácticas y decisiones de compra. Prompts informativos (39%) y transaccionales (37%) representan más de tres cuartos del uso de LLM. Además, la IA no actúa solo como un directorio neutral de opciones: el 70% de las respuestas de LLM sitúa a una única marca como la recomendación principal. Cada vez más, las personas reciben una recomendación curada en lugar de una página de resultados para comparar.

La intención comienza a formarse antes de que los consumidores lleguen a la web abierta
Los LLM no solo impactan la discovery, sino también dónde se desarrolla la investigación y la intención de compra. Tradicionalmente, las organizaciones dependían de consultas de búsqueda, clics y comportamiento de navegación para entender las búsquedas de los usuarios. La IA conversacional introduce una señal adicional: las preguntas que las personas formulan incluso antes de saber qué buscar.

Considere a un comprador que compara ingredientes para el cuidado de la piel, un viajero que planifica un itinerario familiar o un comprador empresarial que evalúa proveedores de software. Todas estas conversaciones revelan más contexto que las simples consultas por palabras clave. Según Gartner, los consumidores usan IA para investigar y comparar productos, pero solo el 11% estaría dispuesto a permitir que la IA tome decisiones de compra en su nombre.

Así, aunque la transacción final pueda ocurrir en el sitio, la app o la tienda física, la investigación y la toma de decisiones comienzan mucho antes, dentro de una conversación con IA. Además, las trayectorias influidas por IA suelen alcanzar su punto de conversión más alto tras cinco o seis prompts, con un 75–85% de esas trayectorias convirtiéndose en un plazo de dos semanas. Los consumidores utilizan la IA para acotar opciones, validar suposiciones y ganar confianza antes de moverse hacia la web abierta.

Esto tiene implicaciones para cómo las organizaciones entienden la demanda y, sobre todo, cómo hablan con los consumidores que la impulsan. En primer lugar, podría significar menos tráfico directo hacia sus sitios, pero los usuarios que aterrizan allí tras una conversación de IA suelen llegar con una comprensión más clara del producto y una mayor propensión a comprar. En segundo lugar, cambia la naturaleza de las señales que las organizaciones pueden aprender: los datos de búsqueda tradicionales son breves y transaccionales, mientras que las conversaciones con IA son más largas, exploratorias, emotivas y revelan lo que la gente quiere entender antes de comprar. Analizar tanto las preguntas de los consumidores como las respuestas que reciben ofrece una imagen más rica de cómo se moldean las decisiones de compra.

Modelos diferentes, retratos distintos del consumidor
No es solo el tipo de datos lo que cambia, sino su consistencia. Diferentes LLMs se basan en distintas fuentes, ponderan la información y las señales de formas diferentes. Una marca que aparece con frecuencia en uno puede apenas registrarse en otro; de hecho, las recomendaciones de marca pueden variar hasta 27 puntos de porcentaje entre ChatGPT, Gemini, Claude y Perplexity. Pero gran parte de lo que se comercializa como insight de consumidor basado en IA no se sustenta en un comportamiento real. A menudo, se construye tomando los términos de búsqueda más relevantes, alimentándolos a un modelo y tomando la salida como proxy de lo que los consumidores piensan o quieren. Este enfoque, centrado en el modelo (AEO o GEO), comprende el modelo pero no al consumidor.

Un enfoque más útil parte de un comportamiento real del consumidor: observar qué preguntas hacen las personas, cómo las formulan y qué intentan resolver, observándolo directamente y no inferido a partir de la salida de un modelo.

Definir el éxito en un paisaje de IA
A medida que la IA se convierte en otra capa de descubrimiento, las organizaciones deberán ampliar la forma en que miden el rendimiento digital. Las clasificaciones en buscadores, el tráfico del sitio web y las tasas de conversión siguen siendo importantes, pero no cuentan toda la historia.

La forma en que los consumidores investigan y deciden se ha vuelto más compleja, desarrollándose a lo largo de búsquedas, redes sociales, marketplaces y ahora conversaciones de IA, a menudo antes de que una marca vea una visita al sitio. Comprender ese cambio significa ir más allá de cómo se comporta un modelo para comprender cómo piensan, preguntan y eligen las personas. Para que las empresas tengan éxito en esta nueva era, la clave no es solo contar con el mayor conjunto de datos, sino con aquel que ofrezca la visión más completa de la intención del consumidor y lo que revela sobre las oportunidades por delante.

Este artículo forma parte de TechRadar Pro Perspectives, una iniciativa para presentar las ideas de las mentes más brillantes de la industria tecnológica. Las opiniones expresadas son del autor y no necesariamente reflejan a TechRadar Pro o Future plc. Si te interesa contribuir, puedes obtener más información a través del enlace de envío de historias de TechRadar Pro.

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