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AI Act para empresas: ¿qué tienes que hacer para evitar multas?

Iúri Ferreira — Thu, 17 Sep 2026 10:24:45 +0000

La Inteligencia Artificial ya se encarga de escribir emails, crear imágenes, resumir reuniones, recomendar productos y responder a clientes en muchas empresas. Y la mayoría empezó a utilizarla antes de tener tiempo para definir normas internas.

Mientras tanto, llegó el AI Act.

Y, con él, titulares sobre multas de 35 millones de euros, nuevas obligaciones y sistemas de alto riesgo. Para una empresa, es fácil llegar a la conclusión de que será necesario contratar abogados, certificar todas las herramientas y crear otra montaña de documentación.

En la mayoría de los casos, no será así.

Si utilizas IA para apoyar tareas de marketing, como escribir una campaña, crear una imagen o generar ideas para las redes sociales, las obligaciones suelen ser relativamente sencillas. Lo esencial es saber qué herramientas utilizas, asegurarte de que las personas saben usarlas y ser transparente cuando el contenido o la interacción puedan engañar a alguien.

Vamos a explicarte el AI Act en cinco minutos, sin dramas y sin términos complejos.

¿Qué es el AI Act?

El AI Act es el reglamento de la Unión Europea que establece normas para el desarrollo y el uso de sistemas de Inteligencia Artificial.

La lógica es sencilla y lineal: cuanto mayor sea el riesgo para las personas, mayores serán las obligaciones.

No es la tecnología, por sí sola, la que determina el riesgo. Es, sobre todo, la forma en que se utiliza.

Usar IA para sugerir asuntos de email no tiene el mismo impacto que utilizarla para decidir quién consigue un empleo, un préstamo o acceso a un servicio esencial.

Por eso, el AI Act organiza los usos de la IA por niveles de riesgo.

1. Riesgo inaceptable

Incluye prácticas prohibidas, como determinadas formas de manipulación, explotación de vulnerabilidades, clasificación social y algunos usos del reconocimiento biométrico o de emociones.

2. Alto riesgo

Incluye sistemas que pueden afectar significativamente a la vida o a los derechos de las personas, especialmente en ámbitos como la contratación, la educación, el crédito, la salud, la justicia y las infraestructuras críticas.

3. Riesgo limitado

Abarca situaciones en las que las personas deben saber que están interactuando con una IA o que determinado contenido ha sido generado o manipulado artificialmente.

4. Riesgo reducido

Aquí se encuentran gran parte de los usos cotidianos de la IA en marketing, productividad y creación de contenidos.

“Para la mayoría de las empresas, el AI Act no significa dejar de usar IA. Significa utilizarla con cierto control, transparencia y sentido común.”

Daniel Alves Head of Innovation & Research

¿El AI Act se aplica a mi negocio?

Probablemente sí, si tu empresa utiliza sistemas de IA en su actividad.

Esto incluye herramientas independientes, como asistentes de escritura y generadores de imágenes, pero también funcionalidades de IA integradas en plataformas de marketing, CRM, atención al cliente, productividad o análisis de datos.

En la mayoría de los casos, tu empresa será una usuaria profesional de la tecnología. El reglamento denomina a este papel «responsable del despliegue», aunque también es frecuente encontrar el término inglés deployer.

Estar sujeto al reglamento no significa, automáticamente, tener que registrar las herramientas, solicitar una licencia o pagar una certificación.

En el uso habitual de IA en marketing, el trabajo empieza con preguntas mucho más sencillas:

¿Qué herramientas se están utilizando?
¿Para qué finalidades se utilizan?
¿Hay una persona que revise los resultados?
¿Se introducen datos personales, confidenciales o estratégicos?
¿El público puede darse cuenta de cuándo está hablando con una IA?
¿Algún sistema influye en decisiones importantes sobre personas?

Si tu empresa puede responder a estas preguntas, ya está más preparada que muchas organizaciones.Se a empresa consegue responder a estas perguntas, já está mais preparada do que muitas organizações.

Mi empresa utiliza IA en marketing. ¿Qué tengo que hacer realmente?

No necesitas empezar por un proyecto de cumplimiento normativo de decenas de páginas. Empieza por cinco medidas prácticas.

1. Saber dónde se está utilizando la IA

Crea un inventario sencillo de las herramientas de IA que utiliza el equipo.

Registra el nombre de la herramienta, su finalidad, quién la utiliza, qué datos recibe, si existe revisión humana y quién es responsable de ese uso.

No tiene que ser un documento complejo. Una hoja de cálculo bien mantenida puede ser suficiente para empezar.

Al final del artículo encontrarás un formulario para recibir un Kit de herramientas de E-goi sobre el AI Act que incluirá una plantilla para ese inventario

El mayor riesgo no está en la herramienta que la empresa conoce, sino en aquella que alguien empezó a utilizar sin decírselo a nadie.

2. Dar orientaciones básicas al equipo

Desde febrero de 2025, las organizaciones que proporcionan o utilizan sistemas de IA deben adoptar medidas para fomentar la alfabetización en IA de las personas que trabajan con estas herramientas.

Esto no obliga a obtener una certificación, realizar un curso específico ni crear un puesto de responsable de IA. ¡Tranquilo!

La propia Comisión Europea aclara que no existe un único formato de formación. Las medidas deben adaptarse a las herramientas, a las personas y a los riesgos implicados.

Para un equipo de marketing, unas orientaciones internas pueden abordar temas como:

No introducir nunca información confidencial sin autorización.
Comprobar hechos, cifras y fuentes.
Revisar siempre el contenido antes de publicarlo.
Comprobar posibles sesgos o lenguaje discriminatorio.
Respetar los derechos de autor, de imagen y la protección de datos.
Saber cuándo es necesario identificar contenido sintético.

El objetivo no es convertir a todos los colaboradores en expertos jurídicos, sino evitar que utilicen la IA como si nunca se equivocara.

3. Mantener la revisión humana

Si una IA ayuda a escribir un email, un artículo o una publicación, debe haber alguien responsable del resultado final. Y no puede ser otra IA…

La revisión humana no puede limitarse a pulsar «aprobar». La persona responsable debe tener conocimientos suficientes para detectar errores, afirmaciones inventadas, promesas engañosas o contenidos inadecuados.

La IA puede acelerar la primera versión, pero la responsabilidad sobre la versión publicada sigue siendo de la empresa.

4. Ser transparente quando necessário

Las normas de transparencia del AI Act empezaron a aplicarse, en términos generales, en agosto de 2026.

Si una persona está interactuando directamente con un sistema de IA, debe ser informada de ello, salvo cuando resulte evidente por el contexto.

En un chatbot, puede bastar con una frase sencilla:

Hola, soy el asistente virtual de [Empresa] y utilizo Inteligencia Artificial para responder a tus preguntas.

En el caso de imágenes, audio o vídeo manipulados mediante IA, la obligación de identificación para quien publica está especialmente asociada a contenidos que representen a personas, objetos, lugares o acontecimientos reales y que puedan confundirse con algo auténtico.

Un contenido visual claramente ilustrativo o fantástico no presenta el mismo riesgo que un vídeo realista de una persona diciendo algo que nunca dijo o de un canguro sujetando una tarjeta de embarque.

El marcado técnico incorporado en el archivo corresponde, por regla general, a quien proporciona el sistema generador. La empresa que publica debe preocuparse principalmente por ofrecer una identificación clara y visible cuando el contenido pueda inducir al público a error.

5. Entender cuándo el caso ha dejado de ser solo marketing

Utilizar IA para mejorar el asunto de un email es una cosa. Utilizar IA para evaluar candidatos, inferir las emociones de trabajadores, determinar el acceso a crédito o tomar decisiones con un impacto significativo sobre las personas es otra.

Si la herramienta influye en contratación, crédito, seguros, educación, salud o acceso a servicios esenciales, no des por hecho que se trata de un uso de bajo riesgo.

En ese momento, debes involucrar a las áreas jurídica, de protección de datos, recursos humanos o compliance y buscar asesoramiento especializado.

¿El AI Act sustituye al RGPD?

¡No! El AI Act y el RGPD coexisten.

El AI Act regula los riesgos asociados a los sistemas de Inteligencia Artificial, mientras que el RGPD sigue regulando el uso de datos personales.

Una campaña puede cumplir el AI Act y, aun así, infringir el RGPD. Por ejemplo, si utiliza datos personales sin una base jurídica, envía comunicaciones sin respetar las normas aplicables o crea perfiles de clientes de forma ilegítima.

Antes de introducir datos en una herramienta de IA, pregúntate:

¿Estos datos identifican a una persona?
¿Tengo legitimidad para utilizarlos de esta forma?
¿Sé dónde se tratan y almacenan?
¿Realmente necesito enviar estos datos para obtener el resultado?
¿Podría eliminar nombres, contactos u otros elementos identificativos?

Si ya aplicabas buenas prácticas de protección de datos, no estás empezando desde cero.

¿Y las famosas multas de 35 millones de euros?

Sí, el AI Act contempla multas que pueden alcanzar los 35 millones de euros o el 7 % del volumen de negocio mundial anual en el caso de infracciones relacionadas con prácticas prohibidas.

Otras infracciones, incluidas determinadas obligaciones de transparencia, pueden alcanzar los 15 millones de euros o el 3 % del volumen de negocio.

Pero estas cantidades son límites máximos, no una tabla automática de precios.

En el caso de las pymes, se aplica el menor de los dos límites, entre la cantidad fija y el porcentaje del volumen de negocio. Las autoridades también deben tener en cuenta el tamaño de la empresa, la gravedad y duración de la infracción, el número de personas afectadas, los daños causados, la intencionalidad, la negligencia y la cooperación de la organización.

Dicho de otra forma, una pyme que utiliza IA para preparar borradores de emails no se encuentra en el mismo escenario que una empresa que utiliza deliberadamente una práctica prohibida y perjudica a miles de personas.

El riesgo para una pyme informada, transparente y cuidadosa es bajo. El riesgo para una empresa que utiliza IA sin control en decisiones sensibles no debe ignorarse.

Cinco mitos sobre el AI Act que podemos dejar atrás

Mito 1: «Ahora es obligatorio registrar todas las herramientas de IA»

No para el uso habitual de herramientas de marketing y productividad.

Aun así, mantener un inventario interno es una buena práctica y ayuda a demostrar que la empresa conoce y controla el uso que hace de la IA.

Mito 2: «Todos los contenidos creados con IA tienen que llevar una etiqueta»

No necesariamente. Un texto revisado por una persona y publicado bajo responsabilidad editorial no está sujeto a la misma obligación de divulgación prevista para determinados contenidos destinados a informar al público sobre asuntos de interés público.

En cambio, un contenido visual o audiovisual realista, capaz de confundirse con un registro auténtico de personas, lugares o acontecimientos reales, merece especial atención y puede exigir identificación.

Mito 3: «Es necesario contratar a un abogado»

No para cada email o imagen creados con ayuda de IA.

Para el uso habitual en marketing, un inventario, algunas normas internas, una formación adecuada y la revisión humana pueden resolver gran parte de las necesidades.

Busca asesoramiento especializado cuando la IA influya en decisiones sobre personas o se utilice en un ámbito considerado de alto riesgo.

Mito 4: «Si la herramienta cumple la normativa, mi empresa también»

No automáticamente.

Quien proporciona la tecnología es responsable de las obligaciones que le correspondan. Quien utiliza y publica sigue siendo responsable de utilizar la herramienta de forma legítima, proteger los datos y cumplir las obligaciones de transparencia que dependan del contexto de uso.

El cumplimiento normativo del proveedor ayuda, pero no sustituye las decisiones de tu empresa.

Mito 5: «El AI Act impedirá que las empresas utilicen IA»

El objetivo no es prohibir la adopción de IA.

En realidad, un uso responsable puede hacer que la IA sea más útil. Los equipos que comprueban los resultados, protegen los datos y conocen las limitaciones de las herramientas cometen menos errores y obtienen más valor de la tecnología.

Las herramientas de IA pueden ayudarte en muchas tareas, pero el sentido común siempre correrá de tu cuenta.

¿Qué debes hacer esta misma semana?

Si quieres empezar sin convertir el AI Act en un proyecto interminable, haz lo siguiente:

Identifica las herramientas de IA que utiliza el equipo.
Registra sus finalidades y los datos que se introducen.
Define quién revisa y aprueba cada tipo de resultado.
Comparte unas normas básicas de uso con los colaboradores.
Confirma que los chatbots y los contenidos sintéticos realistas cuentan con la transparencia adecuada.
Señala los usos relacionados con contratación, crédito o decisiones sobre personas.
Revisa periódicamente el inventario, porque las herramientas y sus funcionalidades cambian rápidamente.

No esperes a tener una política perfecta para empezar. Una página clara que todo el equipo conoce es más útil que cincuenta páginas que nadie lee.

Estamos preparando un Kit de herramientas prácticas sobre el AI Act

Este artículo te ofrece lo esencial. Pero sabemos que pasar de la teoría a la práctica plantea otras dudas.

¿Cómo crear un inventario de IA? ¿Qué información debe incluir ese documento? ¿Cómo evaluar rápidamente una nueva herramienta? ¿Qué debe decir un chatbot? ¿Cuándo es necesario identificar una imagen?

E-goi está preparando un nuevo kit práctico sobre el AI Act pensado para empresas que quieren utilizar Inteligencia Artificial con confianza, sin complicar lo que puede ser sencillo.

El contenido se lanzará próximamente e incluirá herramientas gratuitas, como:

Checklist de cumplimiento para empresas.
Plantilla de inventario de herramientas de IA.
Guía para evaluar usos de IA en marketing.
Ejemplos de textos de transparencia.
Preguntas que debes plantearte antes de adoptar una nueva herramienta.

¿Quieres recibir el kit en cuanto esté disponible?

Déjanos tus datos en el formulario y te enviaremos el contenido de forma anticipada tras su lanzamiento:

Quiero recibir e l kit antes que nadie

Preguntas frecuentes

Utilizo IA para escribir emails y publicaciones. ¿Estoy sujeto al AI Act?

Sí. Debes saber qué herramientas se utilizan, asegurarte de que el equipo conoce los riesgos y mantener una revisión humana. El simple uso de IA para crear un borrador no implica licencias ni certificaciones.

¿Mi chatbot tiene que decir que es un robot?

Sí, salvo cuando resulte evidente para una persona razonablemente informada. La información debe mostrarse, como muy tarde, en la primera interacción.

¿Tengo que identificar técnicamente las imágenes que genero?

El marcado técnico y legible por máquinas es, por regla general, una obligación de quien proporciona el sistema generador. Quien publica debe identificar de forma clara los contenidos realistas que puedan confundirse con algo auténtico.

¿Tengo que revisar todos los contenidos antiguos?

No existe una respuesta universal para todo el archivo. Empieza por los contenidos nuevos y las campañas activas. Evalúa aquellos contenidos antiguos que sigan promocionándose, especialmente si incluyen imágenes, audio o vídeo realistas que puedan engañar al público.

Si utilizo únicamente funcionalidades de IA de E-goi, ¿cumplo automáticamente la normativa?

E-goi es responsable de las obligaciones que le correspondan como proveedor de sus funcionalidades. La empresa que utiliza la plataforma sigue siendo responsable de la finalidad, los datos utilizados, la revisión de los resultados y la transparencia necesaria en cada publicación.

¿Dónde puedo obtener información oficial?

Puedes consultar el AI Act Service Desk de la Unión Europea, su verificador de cumplimiento y la información de la Comisión Europea sobre alfabetización en IA.

Este artículo tiene carácter informativo y no sustituye el asesoramiento jurídico adaptado a la situación concreta de cada organización.

Iúri Ferreira

Leiriense, colecionador de moedas de 2€ e apaixonado por marketing. Trabalha nas áreas de CRM, automação e lifecycle marketing há 3 anos, sempre com o objetivo de criar comunicações mais relevantes e aproximar marcas e pessoas.

Cómo crear una herramienta de apoyo a respuestas en social listening

Martim Felix — Tue, 28 Jul 2026 07:25:00 +0000

Introducción

Durante mi trabajo con social listening en E-goi, me encontré con un problema recurrente: había muchas oportunidades de interacción, menciones, comparaciones y conversaciones relevantes. Pero pocas herramientas prácticas para responder de forma rápida y eficiente.

Y entonces surge la pregunta: ¿Qué es el social listening y cuál es su utilidad?

Bien, si tuviera que resumirlo en una frase, diría que es el proceso de monitorizar y analizar conversaciones en redes para entender qué piensa el público en general sobre una marca, sus competidores o el mercado. Sin embargo, a diferencia de la simple monitorización de métricas superficiales (como “me gusta” o comentarios), el social listening se centra en el sentimiento y el contexto detrás de las palabras, permitiendo que las empresas capten percepciones valiosas y espontáneas. Este tipo de información orienta la creación de contenidos más precisos, ayuda a anticipar crisis de reputación, identifica influencers orgánicos y contribuye a mejorar la experiencia del cliente.

Identificar estas oportunidades es relativamente sencillo. El verdadero desafío está en actuar sobre ellas de forma consistente y escalable, sin perder tiempo ni relevancia.

En la práctica, esto significa que muchas oportunidades acaban sin aprovecharse, ya sea por falta de tiempo, de organización o de un proceso estructurado.

Fue precisamente para resolver este problema que decidí crear una herramienta de apoyo a respuestas, utilizando Lovable.

En este artículo, explico cómo desarrollé esta solución y cómo puedes aplicar la misma lógica para mejorar tu enfoque de social listening.

El social listening se ha convertido en una pieza esencial para las marcas que quieren seguir lo que se dice sobre ellas y sobre su mercado.
Sin embargo, existe una brecha clara entre identificar oportunidades y actuar sobre ellas.

Encontrar un artículo, un post o una conversación relevante es solo el primer paso. La verdadera oportunidad está en la respuesta:

Participar en la conversación
Aportar valor
Posicionar la marca de forma estratégica

Sin un proceso definido, este trabajo se vuelve manual, lento y difícil de escalar, especialmente cuando el volumen de oportunidades empieza a crecer.

Cómo desarrollé la herramienta en Lovable

Para crear esta solución, recurrí a Lovable, una herramienta de inteligencia artificial que permite desarrollar pequeñas aplicaciones y automatizaciones mediante prompts, sin necesidad de programación.

El primer paso fue definir una estrategia para optimizar el uso de la plataforma. Lovable funciona con un sistema de créditos diarios (en este caso, 6 por día), donde cada acción de creación o modificación consume parte de esos créditos.

Por eso, antes de empezar a desarrollar la herramienta, opté por utilizar el modo de conversación (chat), donde pude estructurar y refinar el prompt completo sin gastar créditos innecesarios.

Con el objetivo bien definido, “crear una herramienta de apoyo a la respuesta en social listening”, empecé por describir exactamente lo que quería:

Expliqué quién es mi empresa, el público objetivo (personas e ICP), presenté la guía de lenguaje (si tratamos de “tú”, qué tipo de tono adoptamos en la comunicación, etc.), di algunos ejemplos de respuestas que consideraba interesantes como punto de partida y toda la información que me pareció relevante para que entendiera cómo solemos comunicar.
Pedí un campo donde pudiera insertar el contenido del post encontrado
Una opción para seleccionar la red social (ej.: LinkedIn, Reddit, TikTok) para que adaptara la propuesta de copy según el tipo de red (límite de caracteres, etc.)
La posibilidad de definir el tipo de autor (a quién estoy respondiendo), por ejemplo si son clientes o potenciales, partners, proveedores, etc.
Un campo para identificar el sentimiento del contenido (positivo, negativo, neutro)
Y también la elección del tono de la respuesta (más profesional, técnico o cercano)

Este último punto resultó especialmente importante, ya que el estilo de comunicación varía bastante según la plataforma.

Por ejemplo, en TikTok suele funcionar mejor un enfoque más informal y cercano, mientras que en Reddit puede tener más sentido una respuesta más técnica y directa.

Naturalmente, la herramienta no quedó perfecta en el primer intento. Una de las ventajas de Lovable es precisamente permitir iteraciones constantes, ya que los créditos se renuevan diariamente.

A medida que fui utilizando la herramienta en un contexto real, fui identificando oportunidades de mejora. Una de las primeras necesidades fue añadir un campo de edición de la respuesta generada, permitiendo ajustar el texto antes de publicarlo, algo esencial cuando la sugerencia inicial no coincide exactamente con lo que queremos comunicar.

Más adelante, surgió otra mejora: en algunos casos tenía más sentido comentar no como marca, sino como usuario individual.

En lugar de depender solo de la edición manual de la respuesta, opté por evolucionar la propia herramienta. Volví a Lovable y añadí una nueva opción de selección que permite elegir entre:

Comentar como marca
Comentar como usuario individual

De este modo, antes de generar cualquier respuesta, la herramienta ya ajusta automáticamente el tono y el enfoque del comentario según el tipo de presencia seleccionado.

Ejemplos prácticos de uso

Alguien respondió a un post tuyo (positiva o negativamente) o comentó un post de terceros donde menciona tu marca. En lugar de usar una respuesta genérica que puede variar según la persona que responde, puedes usar la herramienta para generar una respuesta basada en el sentimiento, alineada con lo que se ha escrito y con un estándar de calidad definido por ti.

O imagina que encuentras un artículo o post donde se comparan varias empresas o servicios de tu mercado, pero tu marca no está incluida.

Este es un escenario típico de oportunidad en social listening.

Con la herramienta, basta con:

Insertar el contenido del post
Seleccionar la red social
Definir el tipo de autor
Ajustar el tono de la respuesta
Elegir si quieres comentar como marca o como usuario

A partir de ahí, la respuesta se genera automáticamente y puede ajustarse antes de su publicación, lo que permite reducir drásticamente el tiempo de respuesta y garantizar mayor consistencia en la comunicación sin perder relevancia.

Conclusión

El social listening no se limita a monitorizar, el verdadero valor está en la capacidad de actuar sobre las oportunidades identificadas.

Crear una herramienta de apoyo a respuestas permite transformar un proceso manual y poco escalable en un enfoque más estructurado, eficiente y estratégico. Además, garantiza que, independientemente de quién responda, exista coherencia y un estándar en las respuestas, respetando siempre el tono de la marca.

Con recursos accesibles y herramientas como Lovable, es posible desarrollar soluciones adaptadas a las necesidades de cada equipo, sin necesidad de conocimientos técnicos avanzados.

Al final, lo más importante no es solo encontrar oportunidades, sino saber aprovecharlas en el momento adecuado.

Si tienes alguna duda o quieres compartir el resultado final, ¡comenta aquí abajo!

Las Mejores Agencias de AI SEO para 2026

Iúri Ferreira — Tue, 14 Jul 2026 09:44:34 +0000

¿Qué distingue a una agencia de AI SEO de una que usa IA para producir contenido en serie?

La diferencia está en la arquitectura del trabajo, no en las herramientas. Una agencia que usa IA para escalar contenido genérico produce volumen; una agencia de AI SEO genuina usa IA para mejorar cada fase del proceso: investigación de palabras clave, análisis técnico, estructura de contenido, optimización on-page y monitorización del rendimiento, con decisión humana en cada punto crítico.

El problema de las agencias que venden “contenido generado por IA” es estructural. Google actualizó sus criterios de calidad en marzo de 2024 con el Helpful Content System, que penaliza explícitamente el contenido producido en escala sin demostrar experiencia real, autoridad temática o utilidad para el usuario. Agencias que ignoraron esta señal vieron cómo sus clientes perdieron entre un 30% y un 60% del tráfico orgánico en cuestión de semanas.

Una agencia de AI SEO madura opera de forma diferente. iPullRank, fundada por Mike King en Nueva York, es un ejemplo reconocido: su trabajo combina auditorías técnicas profundas con producción de contenido guiada por datos de intención, con revisión editorial humana en todas las piezas. El resultado no es velocidad por velocidad, sino escalabilidad con calidad controlada.

¿Cuáles son los criterios concretos para elegir una agencia de AI SEO en 2026?

Hay seis criterios que separan a las agencias con metodología sólida de aquellas que solo han reempaquetado sus servicios con lenguaje de IA:

1. Supervisión editorial humana documentada
¿La agencia tiene un proceso formal de revisión de contenido generado por IA? ¿Puede mostrar quién realiza esa revisión y bajo qué criterios?

2. SEO técnico como competencia central
Optimización de Core Web Vitals, rastreabilidad, estructura de datos y gestión de canonicals siguen siendo diferenciales reales. Las agencias que externalizan el SEO técnico y solo entregan contenido tienen un modelo incompleto.

3. Capacidad de GEO (Generative Engine Optimization)
En 2026, parte del tráfico orgánico ya proviene de respuestas generadas por modelos como ChatGPT, Gemini y Perplexity. Las agencias con metodología GEO estructurada, que crean contenido diseñado para ser citado por LLMs, tienen una ventaja real sobre las que solo optimizan para resultados tradicionales de Google.

4. Casos de estudio con métricas de negocio, no solo de tráfico
Rankings y visitas son métricas de vanidad si no están vinculadas a ingresos, leads cualificados o conversiones. Exige casos de estudio con datos de pipeline, no solo de posicionamiento.

5. Stack de herramientas transparente
Las agencias serias identifican las herramientas que utilizan (Ahrefs, Semrush, Frase, Clearscope, Surfer, NightOwl, AirOps, etc.) y explican cómo las combinan. La opacidad en este punto es una señal de alerta.

6. Modelo de contrato flexible
Las agencias que imponen contratos de 12 meses sin cláusulas de salida basadas en rendimiento tienen menos incentivo para entregar resultados a corto plazo.

¿Qué agencias destacan en 2026 y para qué tipo de empresa?

Ninguna agencia es la mejor para todos los casos. El perfil adecuado depende de la industria, el presupuesto y los objetivos. Las cinco agencias siguientes se eligen por metodología documentada, no por presencia de marketing.

Agencia	Especialización	Mejor para	GEO/LLM	Precios públicos
OutreachBloom	AI SEO + outbound B2B (cold email, LinkedIn, Reddit)	B2B SaaS y servicios que buscan pipeline directo y visibilidad en IA	Sí, ChatGPT, Claude, Gemini, AI Overviews	Personalizado, sin contrato anual
eSEOspace	AI SEO + GEO + AEO integrados, WordPress	Healthcare, biotech, B2B multisectorial, Fortune 500	Sí, framework propio de AI Search Visibility Score	No público
iPullRank	SEO enterprise, Relevance Engineering, AI Search Strategy	Marcas enterprise con arquitectura técnica compleja	Sí, servicio dedicado de AI Search Strategy	No público, perfil enterprise
Skale	SEO y GEO para SaaS B2B, AI Citation Outreach	Scale-ups SaaS con foco en pipeline y autoridad temática	Sí, GEO y AI Citation Outreach como servicios autónomos	No público
The Digital Elevator	SEO gestionado + AI Visibility + PR para B2B mid-market	Directores de marketing B2B, healthcare, B2B SaaS	Sí, programas de 30 días de AI Visibility desde $3.495	Sí, precios publicados en el sitio

1. OutreachBloom

A OutreachBloom é uma agência especializada em AISEO, construída com base numa convicção simples: a pesquisa por IA é hoje onde acontece a descoberta B2B, e as marcas ou são citadas ou são ignoradas. Com sede em Seattle, a agência trabalha a visibilidade das marcas dentro do ChatGPT, Claude, Gemini e Perplexity através de estratégias de criação de citações no Reddit, posicionamento de sinais de autoridade e conteúdos alinhados com o ICP, desenvolvidos em torno das perguntas que os compradores realmente fazem aos assistentes de IA.

O que diferencia a OutreachBloom das agências tradicionais de SEO é o foco e a metodologia. A maioria das ofertas de AI SEO são programas de SEO tradicionais com uma camada generativa adicionada por cima. A OutreachBloom foi criada desde o primeiro dia à volta do AISEO (AI Search Engine Optimization), com um modelo centrado em fazer com que as marcas sejam citadas pelos motores de IA, em vez de apenas aparecerem nos links orgânicos tradicionais.

Os principais serviços de AISEO incluem:

Programas de AISEO focados em aumentar a visibilidade no ChatGPT, Claude, Gemini e Perplexity
Criação de citações no Reddit orientadas para pesquisas com intenção de compra
Posicionamento de sinais de autoridade em publicações third-party de confiança
Conteúdo alinhado com o ICP e otimizado para pesquisa por IA
Serviço opcional de cold email outreach “done-for-you” para aumentar o impacto no pipeline comercial

A OutreachBloom trabalha principalmente com empresas B2B SaaS, serviços profissionais e healthcare tech. Os contratos funcionam numa lógica month-to-month, sem fidelizações de 6 ou 12 meses, algo pouco comum na categoria de AI SEO.

2. eSEOspace

Fundada em 2019, a eSEOspace construiu uma metodologia que parte da premissa de que SEO tradicional e AI search são a mesma disciplina com camadas diferentes, não produtos separados. O instrumento central é um AI Search Visibility Score proprietário que avalia quatro dimensões: qualidade de schema, otimização de entidades, cobertura semântica e presença de citações em plataformas de IA. Serve empresas em healthcare, biotech, automotive, construção e governo, incluindo clientes Fortune 500. Os números publicados são 1.284 websites lançados, 150+ avaliações de cinco estrelas e uma taxa de retenção de 95 a 98%. Melhor para: organizações em sectores regulados ou com arquitecturas de site complexas que precisam de metodologia GEO integrada com SEO técnico aprofundado.

3. iPullRank

Fundada por Mike King, a iPullRank trabalha com algumas das maiores marcas do mercado norte-americano, Target, Adidas, American Express, MLB, Warner Music Group, Wall Street Journal, e posiciona o seu trabalho como «Relevance Engineering», não SEO tradicional. Os serviços dividem-se em seis áreas: Relevance Engineering, AI Search Strategy, Content Strategy & Marketing, Technical SEO, Generative AI e Content Engineering. O programa de AI Search Strategy é um serviço autónomo dedicado a optimizar presença nos novos motores de pesquisa generativos. A agência reporta mais de $4 mil milhões em resultados gerados para clientes. Melhor para: empresas enterprise ou mid-market com site de grande dimensão, necessidades técnicas complexas e orçamento SEO acima dos $10.000/mês.

4. Skale

A proposta da Skale é construir «organic growth engines for SaaS brands», motores de crescimento orgânico, não apenas posicionamento de keywords. O portfólio de serviços inclui GEO (Generative Engine Optimization), AI Citation Outreach, um serviço explicitamente desenhado para garantir citações em motores generativos, SaaS SEO, link building e produção de conteúdo. Os casos de estudo publicados incluem dobrar demos qualificados para uma empresa de fintech de capital privado e transformar uma plataforma DeFi em referência de autoridade no tema Hyperliquid em 90 dias. Melhor para: scale-ups SaaS B2B que precisam de ligar SEO e GEO directamente a métricas de pipeline, não a tráfego.

5. The Digital Elevator

Ao contrário das outras agências desta lista, a The Digital Elevator publica preços no site, o que por si só é um sinal de operação transparente. Os programas de AI Visibility começam nos $3.495 (programas de 30 dias), o SEO gerido parte de $3.500/mês e o link building editorial começa nos $1.500/mês. A agência serve directores de marketing B2B em healthcare, biotech, medtech, SaaS, e operações multi-localização como grupos dentários e spas médicos. Oferece ainda um relatório gratuito de AI Visibility, uma auditoria de presença da marca nos principais LLMs, como ponto de entrada sem compromisso. Melhor para: directors de marketing B2B mid-market que precisam de um plano claro de SEO e AI visibility com execução integrada e preços previsíveis.

Como se diferencia uma agência com metodologia GEO genuína de uma que apenas menciona ChatGPT no site?

A distinção é técnica e verificável. Uma agência com metodologia GEO real produz conteúdo estruturado para ser citado por LLMs: respostas directas a perguntas específicas, atributos de entidade explícitos, marcação de esquema adequada e cobertura temática em profundidade que um modelo de linguagem possa indexar como autoridade.

Agências sem metodologia real usam «GEO» como buzzword sem mudança operacional. Os sinais de alerta incluem: ausência de auditorias de citação em LLMs, incapacidade de mostrar exemplos de conteúdo do cliente que aparece em respostas do ChatGPT ou Perplexity, e ausência de rastreamento de citation share como KPI.

Um indicador concreto da maturidade da metodologia é a estratégia de off-site citation building. A OutreachBloom, por exemplo, inclui o Reddit como componente central do seu serviço de AI SEO, e a razão é operacionalmente sólida: o Reddit é a fonte mais citada em respostas geradas por LLMs, surgindo em 40,1% das respostas de IA, segundo dados da própria plataforma. Tanto a Google como a OpenAI têm acordos de licenciamento de dados com o Reddit. Uma agência que ignora este canal está a ignorar um dos vectores de citação com maior peso nas respostas do ChatGPT e do Perplexity.

Segundo dados da SparkToro publicados em 2024, cerca de 5,9 mil milhões de pesquisas diárias no Google já geram um AI Overview em mercados como os EUA, o que representa uma fatia crescente do tráfego que nunca chega ao click. Agências que não têm resposta operacional para este cenário já estão a deixar os clientes mal posicionados para os próximos 18 meses.

Quanto custa uma agência de AI SEO e como se justifica o investimento?

Os retainers variam entre $1.500/mês para agências focadas em startups com serviço parcialmente automatizado e $25.000+/mês para serviços enterprise com SEO técnico, produção de conteúdo e GEO integrados. A maioria das agências de qualidade comprovada situa-se entre $4.000 e $12.000/mês.

A forma correcta de avaliar o ROI não é comparar o custo da agência com o custo de publicidade equivalente , essa comparação ignora o valor acumulado do tráfego orgânico ao longo do tempo. O modelo correcto é calcular o custo por lead orgânico qualificado contra o custo por lead pago, ao longo de 12 meses. Empresas B2B SaaS com bom trabalho de SEO orgânico reportam consistentemente custo por lead orgânico entre 3x e 6x inferior ao custo por lead pago, segundo dados publicados pela Siege Media em 2024.

Nivel de servicio	Retainer típico	Qué incluye	Para quién tiene sentido
Entry	$1.500–$3.000/mes	Contenido con supervisión parcial, SEO on-page básico, sin SEO técnico profundo	Startups en fase inicial con presupuesto limitado
Mid-market	$4.000–$8.000/mes	Contenido + SEO técnico + reporting de performance + estrategia continua	Pymes en crecimiento con sitio consolidado
Growth	$8.000–$15.000/mes	Contenido + SEO técnico + GEO + link building + análisis de pipeline	Scale-ups con funnel de marketing ya validado
Enterprise	$15.000+/mes	Servicio completo con equipo dedicado, estrategia multi-dominio, SEO técnico avanzado y PR	Empresas grandes con presencia internacional o multi-mercado

Conclusión

La decisión de contratar una agencia de AI SEO en 2026 no es una decisión sobre tecnología, sino sobre modelo de crecimiento. El SEO orgánico con una metodología de IA bien ejecutada acumula autoridad con el tiempo, reduce el coste por lead cualificado y garantiza presencia en los canales donde los compradores cada vez más inician su proceso de decisión: no solo en Google, sino también en las respuestas de ChatGPT, Gemini y Perplexity.

El criterio de selección más importante no es el precio ni el volumen de contenido prometido. Es la capacidad de la agencia para vincular el trabajo de SEO y GEO a resultados de negocio medibles: leads, demos, pipeline y revenue, y de mostrar con transparencia cómo se construye ese camino. Las agencias que consiguen hacerlo en 2026 siguen siendo una minoría. Las cinco descritas en este artículo están entre ellas.

Para equipos de marketing que están evaluando opciones, el paso más útil antes de cualquier conversación comercial es auditar la presencia actual de la marca en los principales LLMs. The Digital Elevator ofrece este informe de forma gratuita. OutreachBloom realiza el mismo diagnóstico como parte de su proceso de onboarding. Saber dónde se está hoy es el único punto de partida racional para decidir con quién crecer.

Iúri Ferreira

Herramienta de IA gratuita para crear imágenes vectoriales: Guía Práctica

Marcelo Caruana — Thu, 04 Dec 2025 07:00:00 +0000

La creación de imágenes por Inteligencia Artificial (IA) es un tema muy discutido y una realidad para muchas empresas que necesitan una solución rápida, gratuita y sin «copyright». En 2025, este proceso se volvió aún más sencillo y sofisticado. Con el avance de modelos como DALL·E 3, tanto profesionales como entusiastas que quieren sumarse a las “trends” pueden generar imágenes de alta calidad de forma gratuita.

En los últimos meses, una verdadera fiebre (¡algo pesada!) se apoderó de las redes: generar imágenes en estilos icónicos como los de las películas de Studio Ghibli, crear muñecos tipo Action Figures en blísteres o incluso con el estilo de las animaciones de Pixar (aquí tienes un artículo interesante en portugués con algunos de esos prompts). Estas tendencias demuestran claramente la creatividad casi infinita que permite la IA.

Incluso los diseñadores, a veces, buscan herramientas de IA para crear una base inicial para sus trabajos, casi como un desbloqueador creativo para luego crear el concepto de manera más profunda.

Para quienes conocen y siguen a E-goi, saben que utilizamos un lenguaje gráfico muy propio, con ilustraciones hechas a medida por nuestros super artistas del equipo de Diseño.

Sin embargo, con el avance de las soluciones de IA, hemos estudiado muchas formas de aprovechar estas herramientas de manera complementaria. Para así, hacer nuestro trabajo más eficiente, sin perder nuestra identidad.

Un desafío que sentimos en nuestras pruebas al usar Mid Journey, DALL-E (entre otros), es en el uso de estas herramientas para la creación de ilustraciones, ya sea porque siguen un estilo muy diferente al que pretendemos, o porque no usan nuestra paleta de colores.

Otro obstáculo que encontramos, fue el hecho de que no generan imágenes vectoriales, lo que dificulta su edición. Además, existe la cuestión de las resoluciones o tamaños diferentes de los predefinidos por las herramientas.

Y es ahí donde surge Recraft, una herramienta de IA gratis para crear imágenes vectoriales, y este artículo que comparte la experiencia de su utilización

Principales diferencias de Recraft respecto a otros generadores de IA gratis para crear imágenes

El objetivo de este artículo no es hacer una revisión de Recraft ni hacer una comparación exhaustiva con otros generadores de imágenes. Por eso, me centraré en el tema «ilustraciones» y en las ventajas, en mi opinión, de esta herramienta en relación con las demás.

Destaco 4 puntos principales:

Creación de imágenes vectoriales
Creación de «Brand Style» a través de la importación de imágenes de referencia
Definición de una paleta de colores (algo tan simple, pero que marca toda la diferencia)
Flexibilidad en la definición del tamaño/proporción de la imagen generada

Paso a paso para crear la primera ilustración

Para esta guía explicaré, paso a paso, cómo creé la ilustración principal de este artículo

1 ) El primer paso para usar la herramienta de IA gratis para crear imágenes es, naturalmente, la creación de una cuenta gratuita en el software, que es algo bastante simple y se puede hacer utilizando una cuenta de Google.

2 ) A continuación, creamos nuestro primer proyecto y seleccionamos qué tipo de imagen vamos a generar: «Raster Image» o «Vector Image». Como pretendo una imagen en SVG, seleccionaré la opción «Vector Image».

3 ) A continuación presentaré a la herramienta cuál será el estilo deseado. Para eso, importaré algunos ejemplos de ilustraciones de E-goi.

3.1 ) Hago clic en «Vector Art»:

3.2 ) Luego en «Create Brand Style»:

3.3 ) Y envío mis referencias para que el software entienda lo que pretendo:

4 ) Hecho esto, ahora definiré la paleta de colores que pretendo utilizar en la ilustración. Para eso, hago clic en «Add palette». A continuación, puedo optar por importar una imagen y dejar que el software detecte los colores o puedo añadir los códigos de los colores individualmente. Yo creé la mía manualmente:

5 ) Para finalizar, solo basta con describir lo que pretendemos (prompt) de forma clara, seleccionar la proporción de la imagen y el nivel de detalle de la ilustración. Para este ejemplo escribí (en portugués) algo tan simple como “Robot creando ilustraciones en un ordenador”. Seleccioné la proporción “2:1”, nivel de detalle “Alto” y los primeros resultados fueron estos abajo (siempre crea 2 versiones para elegir).

6 ) Si estamos satisfechos con la imagen generada, hacemos clic en “export”, seleccionamos el formato (elegí SVG) y la resolución deseada.

¡Y ya está! Claramente me llevó más tiempo escribir este paso a paso que generar la imagen deseada.

¿Vale la pena usar herramientas de IA gratis para crear imágenes vectoriales?

Mi respuesta es: depende

Sé que es una respuesta aburrida y ambigua, pero puedo explicar el porqué.

Si tu empresa tiene recursos (humanos o financieros) para crear esa ilustración con un buen diseñador, si esa imagen es importante y tendrá gran visibilidad, entonces sigue con el “creativo humano”, porque el resultado final será siempre mejor.

Pero si no tienes gran poder de inversión o si esa ilustración es para un uso restringido o sin gran visibilidad (ej. para una presentación de PowerPoint), entonces utiliza estos consejos arriba y sigue con IA sin miedo de ser feliz.

Conclusión

Mientras escribo esta guía, las herramientas de IA gratis para crear imágenes siguen evolucionando, lo que destaca la importancia de adaptarse a esta tecnología en constante cambio.

Por eso, es obvio que este es un camino sin retorno y aquellos que no se adapten a esta realidad, van a morir en la playa.

Pero es importante darnos cuenta de que usar un generador de imagen por IA no nos convierte en “Diseñadores”, así como usar un robot de cocina no nos convierte en “Chefs”.

Por otro lado, un buen chef que utiliza un robot para acelerar su producción no se convierte en un profesional peor comparado con aquel que hace todo manualmente.

En realidad, sucede lo contrario: la optimización de procesos, reduce costos y proporciona más tiempo para dedicarse a lo que es más importante, como supervisar la calidad, desarrollar recetas o hacer lo que más le gusta.

Herramientas como Recraft generan resultados satisfactorios en pocos minutos y, por lo tanto, son una excelente opción para el día a día.

Por eso, es importante aprovechar la ola y usar ese tiempo ahorrado en el desarrollo de tu negocio o para estar con la familia y amigos

Y entonces, ¿qué tal usar esa herramienta de IA gratis para crear imágenes? ¿Conoces otras herramientas similares? Comparte tu experiencia en los comentarios.

Y, claro, si quieres descubrir otras soluciones de IA para tu negocio, E-goi es especialista en el tema. Habla con uno de mis colegas y ve cómo ahorrar tiempo, optimizar procesos y aprovechar la inteligencia artificial a tu favor. Ponte en contacto.

Marcelo Caruana

Marketing Manager

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Por qué el SEO ya no es suficiente: lo que aprendí con el GEO

Daiana Braimis — Wed, 05 Nov 2025 07:00:00 +0000

En los últimos días leí un estudio que me hizo reflexionar seriamente sobre el futuro del marketing digital. Se llama “The Complete Guide to Generative Engine Optimization (GEO)” de Peec AI, y explica cómo los motores de búsqueda basados en IA —como ChatGPT, Perplexity, Claude o incluso el bloque “IA Overview” de Google— están redefiniendo la forma en que buscamos y encontramos información.

Y la conclusión es sencilla: el SEO ya no es suficiente.

Por eso, decidí compartir en este artículo los aprendizajes que he acumulado como gestora de marketing y cómo he ido adaptando las estrategias a esta nueva era.

Qué ha cambiado en el comportamiento de búsqueda

Si antes Google ya respondía muchas consultas sin enviar tráfico a los sitios web, con “IA Overview” las herramientas de inteligencia artificial llevan esta tendencia aún más lejos: cada vez menos usuarios acceden a los sitios tradicionales.

En el estudio encontré dos cifras interesantes:

Actualmente, en Google, alrededor del 60% de las búsquedas terminan sin clic.
En motores de IA, ese número puede llegar al 95%.

Es decir, las personas hacen preguntas y reciben las respuestas sin visitar ninguna página web. Pero eso no significa que el juego haya terminado. Solo significa que la forma de jugar ha cambiado.

Qué es, en realidad, el GEO

El Generative Engine Optimization (GEO) es el “SEO de la nueva era”.

La lógica es simple: si las personas no llegan a tu sitio directamente, debes asegurarte de que tu marca sea citada o utilizada como fuente cuando la IA construye la respuesta.

Y aquí entra un concepto particularmente interesante mencionado en el estudio: el RAG (Retrieval-Augmented Generation).

En términos simples: cuando haces una pregunta a ChatGPT o Perplexity, la IA no se limita a lo que ya sabe; busca información en tiempo real en sitios web, redes sociales, bases de datos o Wikipedia, y luego construye su respuesta.

La cuestión crítica es: ¿dónde está tu marca cuando la IA busca esa información?

La nueva geografía digital: dónde debes estar presente

Mientras leía el estudio, tomé algunas notas que transformé en conclusiones prácticas para nosotros, los gestores de marketing:

Plataformas de autoridad

Wikipedia (la fuente más citada por las IAs)
Crunchbase (para información de empresas)
LinkedIn (para experiencia profesional)
GitHub (para tecnología)

Comunidades y foros

Reddit (conversaciones auténticas)
Quora (preguntas y respuestas especializadas)
Stack Overflow (conocimiento técnico)

Plataformas de reseñas y comparativas

G2, Capterra (software B2B)
Trustpilot (reseñas de consumidores)
Sitios de comparación de precios o productos

Medios y contenido

YouTube (contenido en vídeo)
Medium (artículos de thought leadership)
Medios de comunicación y blogs especializados

Los 4 pilares de la estrategia GEO

1. Omnipresencia estratégica

No basta con tener un sitio web espectacular o un artículo del blog perfectamente optimizado para SEO. Se necesita una presencia distribuida y consistente en múltiples plataformas de donde la IA obtiene información.

Acción práctica: audita dónde se menciona tu marca online e identifica los vacíos críticos.

2. Contenido estructurado para máquinas

La IA adora la información bien organizada:

FAQs con preguntas reales de tus clientes
Listas numeradas y bullet points
Tablas comparativas
Jerarquía clara (H1, H2, H3)
Schema markup y datos estructurados

Acción práctica: reescribe tus contenidos más importantes en un formato machine-friendly.

3. Autoridad, no solo keywords

El posicionamiento por palabras clave está perdiendo relevancia. Lo que importa ahora es la credibilidad:

Backlinks de calidad (aún más importantes)
Menciones en publicaciones de referencia
Citas académicas o científicas
Presencia activa en comunidades relevantes

Acción práctica: céntrate en construir autoridad real en tu sector, no solo tráfico.

4. Medición en la era GEO

El Google Analytics tradicional ya no es suficiente. Ahora se necesita:

Monitorizar menciones (herramientas como Brand24 o Mention)
Tracking de tráfico de IA (segmentos GA4 para ChatGPT, Perplexity, etc.)
Citation tracking: cuántas veces eres citado como fuente
Brand lift: reconocimiento de marca vs. tráfico directo

La prueba decisiva: busca tu propia marca

Aquí tienes un ejercicio que recomiendo encarecidamente:

Entra en ChatGPT, Copilot o Perplexity
Haz preguntas sobre tu sector o nicho
Observa cuántas veces aparece tu marca
Analiza qué fuentes utiliza la IA

Si no apareces ninguna vez en las 10 búsquedas más relevantes, tienes un problema serio.

La oportunidad oculta

Esto es lo que muchos no entienden: menos tráfico puede significar mejor tráfico.

Cuando alguien finalmente llega a tu sitio tras una recomendación de la IA, esa persona:

Ya tiene contexto sobre lo que hace tu marca
Ha sido “precalificada” por la propia IA
Llega con una intención más clara

Es la diferencia entre recibir 1.000 visitantes aleatorios o 100 visitantes altamente cualificados.

Conclusión

Después de leer este estudio, me queda claro que, hoy en día, quien quiera ser referenciado por las IAs necesita estar presente y activo allí donde estas buscan información (redes sociales, sitios comparativos, medios digitales, portales de reseñas, etc.).

Si en el pasado el desafío era aparecer en la primera página de Google, hoy el reto es ser la respuesta de la IA.
Y sinceramente, veo aquí una oportunidad increíble: menos tráfico masivo y disperso, más visitantes cualificados que llegan con una intención clara.

Claro que adaptar estrategias lleva trabajo, pero quien empiece ahora ganará una enorme ventaja cuando este cambio se consolide.

¿Ya has probado a buscar tu negocio en una IA? ¿Qué resultados has obtenido? Compártelo en los comentarios, estoy realmente curiosa por conocer tus experiencias.

Daiana Braimis

Daiana Braimis é Performance Marketing Manager na E-goi e apaixonada por estratégias que transformam dados e canais digitais em vendas reais. Nos últimos anos, especializou-se em automação, CRM e estratégias omnicanal para empresas que querem crescer de forma inteligente. Gosta de transformar complexidade em simplicidade e ajudar marcas a criarem relações duradouras com os seus clientes.

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Benchmarking en Google Analytics 4: ventaja competitiva para tu negocio

Catarina Azevedo — Wed, 09 Jul 2025 07:00:00 +0000

Una cosa es segura: mirar solo nuestros propios datos puede ser un viaje de ego.
“¡Tuvimos 30.000 sesiones este mes!” — Ok, interesante. Pero… ¿y el resto del mercado? ¿Está con 50.000? ¿5.000?

Aquí es donde entra el Benchmarking en Google Analytics 4 (GA4), una funcionalidad nueva que ya está disponible en tu cuenta y que nos permite comparar el rendimiento de nuestro site con otras empresas similares. Y no, no es brujería — es análisis de datos inteligente.

¿Qué es el Benchmarking en Google Analytics 4?

Es una funcionalidad que permite comparar el rendimiento de tu site con el mercado, basándose en:

Categoría del sector
Región geográfica
Volumen de tráfico

En lugar de quedarnos adivinando si lo estamos haciendo bien o mal, GA4 muestra la media del mercado. También indica el intervalo entre los percentiles 25 y 75 y muestra exactamente dónde estás tú. Así puedes ver de forma clara en qué destacas y dónde estás perdiendo oportunidades.

Recomendado: La guía completa para filtrar el tráfico de IA en Google Analytics

¿Cómo utilizar el Benchmarking en Google Analytics 4?

Sigue estos pasos rápidos:

Ve a la página de inicio de GA4.
En la tarjeta de visión general, selecciona la métrica que quieres analizar.
Haz clic para expandir la sección de Benchmarking.
Elige la métrica que quieres comparar.

¡Listo! A partir de ahí, GA4 te muestra:

Línea sólida: tu rendimiento
Línea discontinua: la mediana del grupo de comparación
Área sombreada: intervalo entre los percentiles 25 y 75

¿Qué puedo comparar?

Algunos datos interesantes que puedes (y deberías) analizar:

Tasa de nuevos usuarios
Duración media de la sesión
Tasa de engagement
Visualizaciones por sesión
Tasa de rebote
Usuarios activos (DAU/WAU/MAU)
Ingresos medios por usuario (ARPU)

Estas son solo algunas de las métricas posibles, pero GA4 da para mucho más — y la cosa se pone aún más interesante cuando empiezas a cruzar métricas con campañas.

Personalizar el grupo de comparación

No todos los mercados son iguales — comparar un e-commerce de joyería con una app de reparto es simplemente absurdo. Por eso, GA4 te permite personalizar:

Categoría del sector
Ubicación geográfica
Volumen de tráfico

Ejemplo real:
Si tu empresa recibe tráfico desde España y Portugal, GA4 lo compara con negocios similares en esos países. Si tienes 30.000 usuarios/mes, te agrupa con empresas que tienen un tráfico en ese mismo rango (por ejemplo, de 10k a 50k).

Nota importante: no se puede elegir empresas específicas (Google protege la identidad de los demás). Solo tienes acceso a datos agregados — y eso es más que suficiente para obtener una buena visión general del mercado.

¿Por qué es tan útil el benchmarking en GA4?

Como PPC Manager, esto es oro puro.

Puedo ver si mis campañas realmente están trayendo tráfico más cualificado (por ejemplo, con mayor tiempo medio de sesión) o si simplemente estamos echando agua en un cubo con agujeros.

Y no solo eso… también puedo alinear la estrategia de contenido basándome en métricas donde el mercado está rindiendo mejor.

Ejemplo:
Si el mercado tiene una tasa de rebote del 35 % y la mía es del 60 %, es una señal clara de que algo en mi site no está funcionando bien.

Datos y más datos (porque esto no va solo de sensaciones)

Según la propia Google, el Benchmarking ayuda a las empresas a tomar decisiones más informadas, basadas en datos reales del sector.

Un estudio de Deloitte reveló que las empresas que utilizan benchmarking tienen un 45 % más de probabilidades de reportar un crecimiento más rápido frente a su competencia.

Y según MarketingProfs, el 67 % de los profesionales del marketing que usan benchmarking se sienten más seguros en sus decisiones estratégicas.

Conclusión

El Benchmarking en Google Analytics 4 es como un espejo con rayos X: nos muestra más que nuestra imagen — nos revela dónde estamos brillando y dónde necesitamos una revisión estratégica urgente.

Si eres como yo y necesitas argumentos sólidos para justificar decisiones, activa esta funcionalidad ya.

Es simple, gratuita y brutalmente útil.

La guía completa para filtrar el tráfico de IA en Google Analytics 4

Catarina Azevedo — Thu, 24 Apr 2025 07:00:00 +0000

En el contexto del marketing digital, es fundamental obtener insights detallados sobre el tráfico que llega a tu sitio web. Si parte de ese tráfico proviene de herramientas de Inteligencia Artificial (como ChatGPT, Google Gemini, OpenAI, entre otras), puede ser útil filtrar esos orígenes en Google Analytics 4 (GA4) para comprender mejor el impacto de estas herramientas en tu negocio.

En este artículo, te mostraré cómo utilizar expresiones regulares (regex) en GA4 para segmentar el tráfico procedente de herramientas de IA. Con esta guía paso a paso, podrás aplicar filtros eficaces y analizar con mayor precisión el comportamiento de los usuarios que llegan desde estas fuentes.

¿Qué es el Regex?

Antes de empezar, es importante comprender qué es una expresión regular (regex) y cómo puede ayudarte a analizar el tráfico procedente de herramientas de IA.

Una expresión regular es una secuencia de caracteres que define un patrón de búsqueda. En el caso de GA4, puedes utilizar regex para identificar y filtrar orígenes y medios de sesión que contengan términos específicos como «openai», «chatgpt», «gpt», entre otros.

Paso a paso para filtrar el tráfico de IA en Google Analytics 4

1: Accede a tu cuenta en GA4

Abre tu cuenta de Google Analytics 4 y selecciona la propiedad que deseas analizar.
Desde el menú lateral, selecciona Informes (Reports) y luego ve a Adquisición > Adquisición de tráfico (Acquisition > Traffic Acquisition).

2: Añadir un filtro en el informe de tráfico

En el informe de Adquisición de tráfico (Traffic Acquisition), haz clic en el icono de embudo (en la parte superior de la página) para añadir un filtro.

En «Seleccionar dimensión» (Select dimension), elige la opción Origen/medio de la sesión (Session source/medium).

¿Por qué esta dimensión? Porque te permite filtrar el tráfico según el origen y el medio de las sesiones, siendo el punto ideal para aplicar expresiones regulares (regex) que identifiquen fuentes específicas, como herramientas de IA.

3: Elegir el tipo de coincidencia

En el filtro, en «Tipo de coincidencia» (Match type), selecciona la opción «coincide con regex» (matches regex).

Importancia de esta elección: La coincidencia por regex ofrece la flexibilidad de utilizar patrones de texto complejos para capturar orígenes específicos, algo que los filtros simples no permiten. Esto es esencial para identificar con precisión el tráfico procedente de herramientas de IA.

4: Pega la expresión regular (Regex)

Aquí tienes la regex que puedes utilizar para filtrar fuentes de tráfico de IA:

^.*\.openai.*|.*copilot.*|.*chatgpt.*|.*gemini.*|.*gpt.*|.*neeva.*|.*writesonic.*|.*nimble.*|.*perplexity.*|.*google.*bard.*|.*bard.*google.*|.*bard.*|.*edgeservices.*|.*bnngpt.*|.*gemini.*google.*$

Esta expresión regular filtra orígenes y medios de sesión que contienen palabras clave relacionadas con herramientas de IA, como openai, chatgpt, gpt, bard, entre otras.

5: Aplicar el filtro y visualizar los datos

Después de pegar la regex, haz clic en Aplicar (Apply).
GA4 aplicará ahora el filtro, permitiéndote visualizar los datos de tráfico originado por IA en los informes. Esto te permitirá realizar un análisis más detallado del comportamiento de los usuarios que provienen de esas fuentes.

6: Añadir las fuentes de IA una a una

Tras aplicar el filtro y visualizar los resultados del tráfico en el periodo seleccionado para el análisis, el siguiente paso es asociar cada fuente de IA para una investigación más profunda de los datos.

¿Cómo lo hacemos?

Junto a los resultados del origen del tráfico, haz clic en el + que aparece en el lado derecho.

En la pestaña que se abrirá al hacer clic en ese +, escribe en el buscador Origen/medio de la sesión (Session source/medium).

A continuación, aparecerán los resultados de las respectivas fuentes.

7: Analizar los datos

Con estos filtros aplicados, podrás observar cómo las herramientas de IA están influyendo en el comportamiento del usuario, incluyendo conversiones e interacción con tu sitio web.

Segmentos personalizados para un análisis más detallado

Aunque los informes estándar de GA4 permiten filtrar el tráfico con regex, también puedes utilizar la funcionalidad de Explorar (Explore) para realizar un análisis más profundo.

Crear segmentos personalizados de sesión con regex te permite aislar mejor el tráfico procedente de herramientas de IA y analizar las interacciones de forma más precisa.

Ejemplo de segmento personalizado:

Accede a Explorar (Explore) y crea una nueva exploración en blanco (Blank exploration).

Añade las Dimensiones (Dimensions) y Métricas (Metrics) que desees analizar en el lado izquierdo de la pantalla.

Ejemplo práctico:

Dimensión: Origen/Medio de la sesión
Métrica: Sesiones

A continuación, haz clic en Segmentos (Segments) en el lado izquierdo de la pantalla y luego en Crear nuevo segmento (Create a new segment) en la esquina superior derecha.

Una vez que se abra una nueva pestaña, haz clic en segmento de sesión (session segment).

Por último, en la nueva ventana, crea un Segmento de Sesión (Segment) con la condición «Origen/medio de la sesión coincide con regex» (Session source/medium matches regex), y pega la regex proporcionada.

Asigna un nombre al segmento, aplícalo y visualiza los datos segmentados, ajustando los informes según sea necesario.

Conclusión

Filtrar el tráfico de IA en Google Analytics 4 utilizando regex es una estrategia poderosa para comprender cómo las herramientas de Inteligencia Artificial están influyendo en el comportamiento de los usuarios en tu sitio web.

Ahora que sabes cómo utilizar la coincidencia por regex en GA4, aprovecha al máximo esos datos para maximizar el impacto de la IA en tu negocio.

Para más contenidos actualizados sobre marketing digital, sigue nuestro blog.

Conoce el Generative Engine Optimization, GEO – El hermano pequeño del SEO

Miguel Coelho — Thu, 17 Apr 2025 07:00:00 +0000

Recientemente, tuve la oportunidad de asistir a un seminario online organizado por la agencia brasileña liveSEO sobre «GEO en la práctica: optimizar para IA». Esta experiencia me inspiró a compartir contigo lo que aprendí sobre Generative Engine Optimization (GEO), un término que está ganando protagonismo en el glosario del marketing digital.

Por eso, en este artículo voy a compartir todo lo que he aprendido sobre este concepto y algunos insights que te ayudarán a posicionarte mejor dentro del universo de la inteligencia artificial.

¿Empezamos?

GEO vs SEO – ¿En qué se diferencian?

La gran diferencia está en la base de cada uno.

SEO tradicional

Imagina que estás creando un website para tu negocio. Para que Google lo posicione, primero tiene que rastrear el código, luego indexarlo y finalmente clasificarlo en los resultados de búsqueda.

GEO

Ahora imagina que haces una pregunta en ChatGPT. El sistema razona y genera una respuesta a partir de tu prompt. Antes, la IA consulta su base de datos o busca en tiempo real la mejor información disponible.

Es decir, los resultados pueden basarse en información en tiempo real o en bases de datos actualizadas de forma periódica.

Dato curioso: el modelo GPT-4o solo incluye datos actualizados hasta junio de 2024.

Tabla comparativa: SEO vs GEO

Para que queden bien claras las diferencias entre el SEO y el GEO, te dejo a continuación una tabla comparativa:

SEO Tradicional	Generative Engine Optimization
Foco en ranking en Google	Foco en ser citado por IA generativa
Prioriza autoridad de dominio	Prioriza relevancia y especialización
Actualizaciones periódicas	Contenido en tiempo real o sincronizado

Estadísticas clave

Ahora, para que comprendas la relevancia del GEO, comparto algunas estadísticas:

“El 75 % de los consumidores utilizarán búsquedas por IA el próximo año” – Gartner
“GEO puede aumentar hasta un 40 % la visibilidad en las respuestas generativas de las IA” – Universidad de Cornell
“GEO aumentó un 115 % la visibilidad de sitios posicionados en el 5.º lugar en la SERP” – Universidad de Cornell

La IA no elige en función de la autoridad o el posicionamiento, sino en función de la relevancia y la especialización, lo que puede suponer una ventaja para sitios web que no tienen clasificaciones tan altas. Esto significa que, si tu contenido es relevante, la IA puede seleccionarlo.

Con esto, resulta cada vez más evidente la importancia de aplicar el concepto de Generative Engine Optimization en tus contenidos, ¿no estás de acuerdo? Pero no te preocupes, aún profundizaré en este tema a lo largo del artículo.

Estrategias GEO – ¿Cómo optimizar para IA?

Como has visto, aplicar prácticas de GEO es esencial para destacar actualmente. Según la Universidad de Cornell, los factores clave son:

Uso de términos técnicos
Contenido claro y comprensible
Citas y fuentes
Datos estadísticos e infografías
SEO bien trabajado
Autoridad de dominio
Contenido actualizado y bien estructurado
Buena experiencia de usuario
Multimedia
Especialización temática o de nicho

¿El SEO ha muerto?

No. Es simplemente el comienzo de una nueva era.

GEO = Buenas prácticas de SEO + optimización específica para IA

Para optimizar con GEO, no debes dejar de lado el SEO tradicional. Aunque el posicionamiento sea más justo, el contenido optimizado sigue siendo imprescindible para que las IA seleccionen y citen tus contenidos.

Según Cornell, el 80 % de las búsquedas en IA son informativas, el 10 % transaccionales y el 10 % de navegación.

¿Y qué significa esto? Que, aunque las búsquedas no generen conversiones directas, la visibilidad y el branding aumentan notablemente, con incrementos entre el 28 % y el 41 %.

Preguntas frecuentes sobre Generative Engine Optimization

1. ¿GEO sustituirá al SEO?
No. GEO complementa el SEO tradicional con capas de optimización para IA generativa.

2. ¿Tengo que rehacer todo mi contenido?
No es necesario. Puedes adaptar artículos existentes añadiendo FAQs, datos estructurados, citas y estadísticas.

3. ¿Qué herramientas puedo utilizar?

Surfer SEO (análisis de contenido para IA)
MarketMuse (optimización semántica)
Clearscope (análisis de intención de búsqueda)

Conclusión

GEO representa un futuro prometedor, aunque aún incierto.

La inteligencia artificial todavía no domina la mayoría de las búsquedas, pero la forma de interactuar con los motores de búsqueda ya ha cambiado.

Las palabras clave son más largas, las intenciones de búsqueda más complejas y los algoritmos, cada vez más exigentes.

Estamos al inicio de una nueva maratón. Y, aunque no conozcamos aún todas las reglas, lo importante es mantenerse en forma para competir — y seguir optimizando en el camino.

Para saber cómo la Inteligencia Artificial está moldeando el SEO, te recomiendo la lectura de este artículo.

Las principales tendencias de Inteligencia Artificial para 2025

Manoela Nogueira — Thu, 26 Dec 2024 07:00:00 +0000

Todavía recuerdo cuando, en un día de trabajo, recibí un email con un ejemplo de artículo escrito por ChatGPT. Lo curioso es que no hace tanto de aquel día; solo han pasado unos pocos años. Desde entonces, he seguido de cerca la evolución de la inteligencia artificial y su transformación, no solo en el entorno laboral, sino también en nuestra vida cotidiana.

Hoy en día, la inteligencia artificial forma parte de mi rutina de trabajo, ya sea para optimizar artículos, desbloquear la creatividad cuando tengo un bloqueo o incluso corregir errores gramaticales. Como especialista en contenido y profesional del marketing, creo que la IA se ha convertido en una aliada indispensable para optimizar nuestra rutina laboral.

Sin embargo, la inteligencia artificial evoluciona a un ritmo vertiginoso, y para aprovecharla al máximo, es necesario estar al tanto de las tendencias y predicciones. Por eso, al acercarnos a un nuevo año, es natural que empiecen a surgir las tendencias para 2025.

No por casualidad, Statista publicó un estudio titulado «AI Trends & Predictions – Roadmap to 2025«, con insights esenciales para el próximo año. Decidí compartir algunos de los hallazgos más interesantes que descubrí al leer este informe y discutir cómo pueden afectar nuestro trabajo en el e-commerce y el marketing.

El panorama general de la IA en 2025

Antes de entrar en los detalles específicos sobre las tendencias de inteligencia artificial para 2025 en el ámbito del e-commerce y el marketing, es importante comprender el contexto actual.

El estudio de Statista revela un dato impactante: se prevé un crecimiento significativo en el mercado de TI, que pasará de 4,6 billones de dólares en 2024 a 5,5 billones de dólares en 2028. Esto demuestra claramente el papel cada vez más central que la tecnología, especialmente la IA, desempeñará en nuestras vidas y negocios.

Otro dato que llamó mi atención es que la IA generativa podría representar el 43 % del mercado total de IA para 2030. Esto significa que tecnologías capaces de crear contenido original, como textos, imágenes e incluso código, serán cada vez más prevalentes y sofisticadas.

Con este contexto, podemos avanzar hacia los datos específicos sobre e-commerce y marketing.

IA en el e-commerce

El e-commerce es uno de los sectores que más se beneficiará de los avances de la IA. En 2025, se espera que 2,9 mil millones de consumidores adquieran bienes de consumo online, lo que representa el 36 % de la población mundial. Este es un mercado enorme y en crecimiento que no podemos ignorar.

Lo que me emociona aún más es el impacto directo de la IA en este crecimiento. Se prevé que la IA contribuya con un 1,1 % (aproximadamente 31 mil millones de dólares) al crecimiento total del 14,5 % del sector de e-commerce en 2024. Esto demuestra que la IA no es solo una palabra de moda, sino una fuerza real que impulsa el crecimiento del sector.

Las tendencias de Inteligencia Artificial en e-commerce

A continuación, presento las principales tendencias de inteligencia artificial para 2025 en el mercado del e-commerce:

Optimización logística: La IA está revolucionando la gestión de inventarios y las operaciones de entrega, reduciendo retrasos, errores y aumentando la satisfacción del cliente.
Hiperpersonalización: Gracias a la IA, podemos ofrecer experiencias de compra altamente personalizadas, especialmente para la Generación Z. Imagina ofrecer recomendaciones de productos tan precisas que parecen leer la mente del cliente.
Seguridad mejorada: La lucha contra el fraude online cuenta con un aliado poderoso en las soluciones de IA, lo que protege nuestros negocios y aumenta la confianza de los consumidores.

IA en Publicidad y Marketing

En el ámbito de la publicidad y el marketing, el impacto de la IA es igualmente impresionante. El estudio de Statista prevé que el gasto global en publicidad superará el billón de dólares en 2024, con la IA añadiendo un 2,2 % al crecimiento total del mercado.

Las tendencias de Inteligencia Artificial en marketing

Dentro del marketing, encontramos un panorama diverso con algunos aspectos destacados:

Revolución en la búsqueda online: Las interfaces conversacionales y experiencias personalizadas están sustituyendo los métodos tradicionales de búsqueda, lo que exige repensar nuestras estrategias de SEO y marketing de contenido.
Auge de los influencers virtuales: Para 2025, habrá un aumento significativo en el uso de influencers virtuales creados por IA, que ofrecen ventajas como un alineamiento perfecto con la marca, menor coste y producción de contenido más rápida.
Marketing hiperpersonalizado en tiempo real: La IA está permitiendo crear campañas que conectan de manera más profunda y relevante con el público que nunca antes.

Conclusión

No es de ahora que enfrentamos cambios; incluso antes del auge de la inteligencia artificial, la tecnología ya transformaba gradualmente nuestra rutina laboral. Sin embargo, en los últimos años, el cambio ha sido más rápido e impactante.

Como profesionales del marketing y del e-commerce, debemos prepararnos para estas transformaciones. La IA ya no es el futuro: es el presente. Es fundamental adoptar estas tecnologías, aprender a utilizarlas eficazmente y mantener el enfoque en el elemento humano que hace únicas a nuestras marcas.

Las tendencias que he destacado aquí ofrecen una visión general de lo que será 2025; depende de nosotros aprovechar estas oportunidades. Si necesitas ayuda para implementar las tendencias de inteligencia artificial en tu e-commerce o equipo de marketing, en E-goi trabajamos a diario para traer más innovación a nuestras soluciones.

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Google AI Overview: Descubre la revolución en los resultados de búsqueda orgánica

Daiana Braimis — Thu, 21 Nov 2024 07:00:00 +0000

Google ha ampliado recientemente el «AI Overview» a más de 100 países, y más de mil millones de usuarios podrán experimentar esta alternativa en los resultados de búsqueda orgánica.

En este artículo, exploraré cómo Google AI Overview está revolucionando el futuro del SEO y su impacto.

¡Buena lectura!

¿Qué es el AI Overview?

El «AI Overview«, anteriormente conocido como “Search Generative Experience”, es un recurso de Inteligencia Artificial Generativa en la búsqueda de Google. Se trata de un resumen instantáneo generado por IA que proporciona información clave en función de las consultas de los usuarios.

Este bloque aparece encima de los resultados tradicionales de búsqueda orgánica y puede mostrarse antes o después de los anuncios de pago (Google Ads).

¿Cómo afecta esto a los negocios?

Google AI Overview está transformando la forma en que se presentan los resultados de búsqueda.

Al responder inmediatamente las preguntas principales de los usuarios al inicio de las búsquedas, puede reducirse la necesidad de visitar los sitios listados si la información que buscan ya está disponible en el bloque de IA, lo que podría disminuir el tráfico orgánico.

Sin embargo, en el resumen mostrado, se incluyen múltiples enlaces que pueden llevar al usuario a profundizar más sobre cada tema.

El desafío para las empresas será aparecer en el bloque de IA.

Relación con las primeras posiciones y el feedback del usuario

He notado una relación directa entre las primeras posiciones de los resultados orgánicos y las sugerencias del AI Overview.

Además, los usuarios pueden calificar el resumen como “perfecto, era lo que buscaba” o “este resultado no es bueno”, lo que influirá en el aprendizaje de la IA y, consecuentemente, en los resultados mostrados.

Por ello, es cada vez más importante crear artículos optimizados para los usuarios, priorizando su experiencia y respondiendo preguntas específicas con insights valiosos y relevantes.

La importancia del E-E-A-T

En este contexto, el concepto de E-E-A-T (Experiencia, Especialización, Autoridad y Confiabilidad) se está volviendo cada vez más relevante. Este criterio es utilizado por Google para evaluar contenidos en línea.

En los últimos años, Google ha reforzado mucho este concepto, y en el contexto del AI Overview, seguirá siendo crucial para el éxito del SEO en 2025.

Esto significa que es fundamental crear contenido enfocado en:

Experiencia: Escrito por personas con experiencia directa sobre el tema, que puedan ofrecer su opinión.
Especialización: Elaborado por expertos en el tema.
Autoridad: Publicado en dominios con autoridad en el área.
Confiabilidad: Que inspire confianza, respaldado por fuentes confiables o reseñas de clientes.

No es casualidad que algunos artículos de Pulse en LinkedIn estén comenzando a posicionarse mejor que los de grandes creadores de contenido.

¡Mirando hacia el futuro!

SemRush ya cuenta con un recurso para mostrar resultados a través del AI Overview, y es probable que pronto esté disponible también en Google Search Console.

Conclusión

Google AI Overview supone un cambio significativo en el panorama del SEO y la búsqueda orgánica. Para mantenerse competitivas, las empresas deben adaptar sus estrategias de contenido, enfocándose en la calidad, relevancia y experiencia del usuario.

Monitorear de cerca el desempeño de tu contenido en el AI Overview y seguir optimizando según el E-E-A-T será crucial para el éxito en SEO en los próximos años.

Mantente al tanto de las actualizaciones y comienza a ajustar tu estrategia de SEO ahora para estar a la vanguardia en esta nueva era de la búsqueda online.

Daiana Braimis

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IA e Innovación: Inteligencia Artificial en Marketing | E-goi

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