15 julio 2026
¿Qué se puede aprender de Media & Search tras casi 10 años en el sector? Iván Hernández se bautizó en la empresa en el área de contenido donde adquirió una visión 360º del sector. Después de formar parte de diversos proyectos, decidió dar el salto a Media & Search con una idea clara: entender el camino del consumidor para saber qué ofrecerle en cada momento.
Desde Google hasta la llegada de la IA, Iván Hernández ha vivido en primera línea la evolución de las estrategias de Media & Search. Y en esta entrevista, nos comparte su visión actual del área, con las oportunidades y retos que la nueva realidad digital conlleva.
Q: En los últimos años, el área de Medios & Search ha evolucionado de forma significativa. ¿Qué transformación dirías que está marcando hoy la agenda de los directores de marketing y cómo está cambiando su forma de entender el crecimiento?
A: Diría que un punto que lleva siéndolo mucho tiempo es la atribución. Cada vez es más compleja, ya no tanto por los modelos, sino por el ocultismo de las plataformas y el gran abanico de medios que aparecen. En este ecosistema tan complejo, además, aparecen los LLMs, que son todavía más complejos. Sin duda están influyendo en cómo el usuario toma decisiones e interactúa con las marcas.
Q: En ese contexto de transformación, cada vez se habla más de Generative Engine Optimization (GEO). ¿Por qué crees que estamos ante un cambio de paradigma en la forma en que las marcas construyen su visibilidad digital? ¿Qué cambia respecto al modelo tradicional basado en SEO?
A: El principal cambio es que ya no hay una gran plataforma, sino que nos enfrentamos a un ecosistema fragmentado; debido a la alta saturación de las plataformas más antiguas, como Google y Meta.
En SEO estábamos acostumbrados a trabajar para una sola plataforma como Google. Creábamos una estrategia ahí y la aplicábamos a otros buscadores. En medios, estábamos acostumbrados a trabajar en duopolios digitales (Google y Meta) y toda nuestra estrategia estaba enfocada en ellos. El gran problema es que en medios pagados el retorno es más directo, y en LLMs sufrimos una gran incertidumbre donde, a día de hoy, lo que vemos principalmente es una caída de tráfico orgánico.
Además, el ecosistema ha cambiado y se ha fragmentado. En consecuencia, en SEO surgen los LLMs. Donde nos encontramos plataformas muy diferentes entre sí, como ChatGPT, Gemini, Perplexity o Claude. Cada una tiene sus propias normas para guiar al usuario. Esto genera que las personas con alta responsabilidad dentro de las corporaciones tengan que pensar en estrategias completamente diferentes, cuando antes con una misma estrategia podías dominar el mercado.
Q: En los informes sectoriales de GEO que hemos elaborado en Good Rebels observamos diferencias muy significativas entre marcas de un mismo mercado. ¿Qué hallazgos os han sorprendido más y qué nos dicen sobre cómo están evolucionando las búsquedas impulsadas por IA?
A: Destacaría dos fundamentales. El primero es entender que los LLMs son, en esencia, sistemas de probabilidad potenciados por sistemas de consulta en tiempo real (RAG). Esto cambia por completo el enfoque tradicional de los proyectos de posicionamiento, donde optimizábamos para una lista de factores técnicos cerrados. Ahora nos enfrentamos a modelos probabilísticos que, cuando necesitan precisión o frescura, recurren a la búsqueda en Internet. Esto nos abre una ventana de oportunidad directa: podemos influir en la probabilidad de que el modelo nos mencione si somos capaces de alimentar esa capa de búsqueda en tiempo real, lo que eleva la necesidad de generar contenido actual de manera constante.
El segundo punto es cómo los LLMs están redefiniendo la autoridad de las fuentes, un concepto que se asemeja mucho al SEO tradicional. En lugar de buscar enlaces masivos de alta autoridad genérica, ahora observamos que los modelos otorgan un peso tan alto a ciertas fuentes específicas que apenas necesitan consultar otros sitios para validar una información. Si la IA encuentra lo que busca en una fuente de máxima confianza para su algoritmo, detiene la búsqueda. Esto abre una vía estratégica fascinante para las marcas: debemos identificar y priorizar esas fuentes hiper-relevantes para aumentar la probabilidad de ser mencionados. Todo esto ocurre en un escenario crítico donde, según datos de Cloudflare en julio de 2026, los bots de LLMs ya representan el 57.1% de las solicitudes de contenido HTML, superando por primera vez a la actividad humana (42.9%).
Q: A pesar de las diferencias entre industrias, ¿habéis identificado patrones comunes que se repitan en todos los sectores? ¿Qué tienen en común las marcas que consiguen mayor visibilidad en los motores generativos?
A: El denominador común más claro es que, a día de hoy, el posicionamiento en GEO es un reflejo del SEO tradicional. En todos los sectores analizados (sea banca, seguros, hoteles o telco) las marcas con más visibilidad en la IA son aquellas que ya dominaban el mercado y los buscadores antes de la llegada de los LLMs. Esto tiene una explicación muy sencilla: el mercado GEO aún está madurando y todavía no hay marcas intentando ‘hackear’ activamente los modelos o descifrando qué palancas tocar para adelantar a sus competidores por la derecha.
Sin embargo, el verdadero factor diferencial está en el ‘menú de fuentes’ de cada modelo, y aquí es donde se rompe la uniformidad. Mientras que Gemini se apoya masivamente en YouTube como su fuente de cabecera, ChatGPT se comporta de forma muy distinta según el sector: a veces ignora las citas externas y recurre exclusivamente a su base de conocimiento interna para construir la respuesta. La gran lección común es que el punto de partida es el SEO de siempre, pero la ventaja competitiva real dependerá de entender cómo entrena y dónde busca cada LLM.
Q: Tras analizar distintos sectores y el comportamiento de las marcas en entornos de búsqueda generativa, ¿cuáles dirías que son las principales claves que cualquier profesional del marketing debería entender para adaptar su estrategia a esta nueva realidad?
A: La primera es priorizar. Estamos en un momento en el que hay muchos modelos LLMs, por tanto muchas posibilidades de intentar posicionarse mejor. Además, a día de hoy hay muy poca información. En consecuencia, las estrategias que implementemos a nivel de posicionamiento o generación de contenidos, pueden o no tener un retorno directo en esas métricas. Al mismo tiempo, todavía hay mucha incertidumbre respecto a los aspectos técnicos que influyen en el posicionamiento en LLMs.
En segundo lugar, me centraría en ser agnóstico a nivel tecnológico. Hay muchas herramientas que ofrecen analizar la visibilidad en LLMs de tu marca. Pero, muchas de estas herramientas analizan la visibilidad con un grado de personalización bajo.
Por lo que lo importante no es solo la herramienta que usamos, sino el análisis que estamos realizando, las métricas obtenidas y sobre todo, el plan de acción derivado del análisis.
Por último, si al SEO tradicional no le hemos exigido un ROI directo, creo que al GEO todavía menos. Estamos en ecosistemas muy poco transparentes para las marcas y los usuarios. Sería muy idílico asumir que seremos capaces de vincular una acción de GEO a un incremento de nuestro ROI. Por eso intentaría ir más por modelos de incrementalidad que por modelos de atribución directa, como citabilidad, cobertura, lift de mención, etc. Exigir al GEO las métricas adecuadas.
Q: En las conversaciones que mantenéis con clientes, ¿cuáles son los principales pain points que surgen cuando se aborda el GEO? ¿Qué dudas o barreras encontráis con más frecuencia y qué errores están cometiendo muchas organizaciones en esta primera fase de adopción?
A: No me atrevería a decir ninguno porque la realidad es que todavía a día de hoy hay muchas incógnitas sobre lo que es el GEO o cómo podemos influir en el posicionamiento en LLMs.
Dicho esto, el mayor pain point es la incertidumbre. Al marketing cada vez más, y no es nuevo, se le exige responsabilidad sobre la P&L. Y si ya nos cuesta luchar en medios con la eterna lucha en cómo afecta el branding al performance, pues en GEO se eleva a la enésima esta lucha.
Querer invertir en branding y no tener un retorno directo genera una pérdida de trazabilidad sobre resultados en la P&L, por lo puede que le acabe destinando más presupuesto a performance. Sin embargo, en el medio-largo plazo sabemos que tiene un efecto negativo, en cuanto a que no seremos capaces de escalar sin elevar nuestra inversión. Y creo que, precisamente por esto y por la gran incertidumbre que hay, muchas marcas prefieren seguir trabajando el SEO como siempre, porque en cierto modo tiene efecto sobre el GEO. Por lo menos hasta que haya más certezas y entiendan que el GEO también tiene sus particularidades propias.
Q: En este nuevo contexto, en el que la IA selecciona y sintetiza la información que muestra a los usuarios, ¿qué papel adquieren la reputación de marca, el branding y la comunicación? ¿Crees que su peso será cada vez mayor en la estrategia de visibilidad digital?
A: Creo que su peso ya es descomunal, pero todavía no es evidente para nosotros. Pensemos que los modelos son entrenados con información, que en gran parte es pública y, por tanto, está en Internet. E históricamente, la manera de cualquier medio de otorgar más o menos credibilidad a un tipo de información es mediante la fuente que emite dicho mensaje.
Ahora mismo, ante la gran cantidad de información no basta con acumular menciones; lo que de verdad importa es la autoridad de la fuente. Estamos dando mucho peso a analizar volúmenes de fuentes que citan los medios, y no tanto a la autoridad que tienen. Y es la autoridad la que construye una narrativa, medios de relevancia, un trabajo de branding y posicionamiento.
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