Cuando Sitecore adquirió Scrunch, la visión nunca fue solo ayudar a las marcas a entender qué decía la IA sobre ellas. La visión era ayudarlas a influir en ello, mejorarlo y, en última instancia, convertir esos insights en acción.
Durante décadas, el marketing digital se basó en un modelo relativamente sencillo. Los compradores buscaban información, hacían clic en un enlace, llegaban a un sitio web y se formaban opiniones en función de lo que encontraban allí. Las marcas invirtieron mucho en búsqueda, contenido, experiencias digitales y analítica porque el sitio web ocupaba el centro del recorrido del cliente.
Ese recorrido ahora empieza en otro lugar. Los compradores están preguntando a la IA en lugar de depender solo de los motores de búsqueda. En la encuesta de 2026 de Forrester a 18.000 compradores empresariales, el 94 % utilizó IA durante su compra más reciente, y la IA generativa fue la fuente de información más relevante en cada etapa del proceso de compra. Están investigando productos, comparando proveedores y explorando soluciones a través de asistentes impulsados por IA, a menudo antes incluso de llegar a su sitio web.
¿Cuál es la diferencia entre la visibilidad de la IA y la capacidad de descubrimiento?
La visibilidad fue el primer problema que había que resolver. Antes de que las organizaciones pudieran influir en la búsqueda con IA, necesitaban comprenderla. Necesitaban saber qué podían encontrar los sistemas de IA, qué no podían encontrar y cómo aparecía su marca cuando los compradores hacían las preguntas que importaban.
Conviene distinguir qué es lo que intentamos mejorar. AI discovery es cómo las personas encuentran marcas e información a través de la búsqueda impulsada por IA, los asistentes y los agentes. La capacidad de descubrimiento describe con qué facilidad esos sistemas pueden encontrar y utilizar su contenido. La visibilidad es la presencia que puede observar y medir, incluida la frecuencia con la que se menciona su marca y se cita su contenido en respuestas relevantes.
La optimización para motores de respuesta (AEO) y la optimización para motores generativos (GEO) son prácticas que se solapan para mejorar cómo aparece el contenido en estas experiencias. Para los equipos de marketing, ese trabajo empieza por comprender dónde aparece su marca hoy y qué contenido necesita atención.
La visibilidad debe considerarse ahora la base de la mejora. Una vez que los equipos entienden cómo se representan sus marcas en la IA, el siguiente paso es actuar sobre esos conocimientos con mayor rapidez y coherencia.
Los clientes quieren entender dónde existen oportunidades y contar con una forma práctica de convertir esa información en mejores resultados.
Pregunte a un equipo cuántas de las recomendaciones de AEO del último trimestre se llegaron a implementar y la mayoría no sabrá decirlo, y a quienes sí lo saben rara vez les gusta la cifra.
¿Cómo funciona Scrunch con SitecoreAI?
SitecoreAI y Scrunch conectan la información sobre visibilidad en IA con el trabajo de mejorar y publicar contenido. Scrunch identifica cambios en cómo aparece tu marca en las respuestas de IA y muestra oportunidades de optimización de contenido directamente en SitecoreAI. Tu equipo puede revisar las actualizaciones recomendadas en el CMS, aplicar los cambios compatibles y hacer que el contenido revisado siga sus flujos de trabajo actuales de aprobación y publicación.
Esa conexión ayuda a los equipos a actuar mientras la oportunidad sigue siendo relevante. Las personas responsables del contenido pueden evaluar una recomendación donde ya trabajan, decidir si es adecuada para la página y conseguir que la actualización aprobada se publique. Después, Scrunch continúa supervisando las menciones y las citas para que los equipos puedan evaluar cómo cambia la visibilidad con el tiempo.
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¿Cómo convierte SitecoreAI las recomendaciones de Scrunch en cambios publicados?
La mayoría de las marcas se sitúan en algún punto de un recorrido de cuatro etapas.
- Basado en anécdotas: Alguien hace una captura de pantalla de una respuesta deficiente de IA y la reenvía.
- Supervisado: Un panel realiza el seguimiento de la presencia y las citas.
- Diagnosticado: Los hallazgos se priorizan y se explican.
- Operativo: Los hallazgos se convierten en cambios publicados con una cadencia que el equipo puede mantener, y se mide cada cambio.
Todas las herramientas de la categoría le llevarán hasta la fase de Diagnosticado. Dar el paso a Operativo significa asumir la propiedad del sistema en el que se realiza el cambio. Los clientes de SitecoreAI ahora pueden ir más allá de comprender cómo la IA representa su marca y actuar sobre esa información a través de los mismos flujos de trabajo que ya utilizan para crear, revisar y publicar experiencias digitales.
Para los equipos empresariales que evalúan plataformas, la pregunta práctica es con qué facilidad una información se convierte en un cambio aprobado y publicado, y cómo hacen el seguimiento de lo que sucede después. Estas capacidades son un punto de partida útil:
| Capacidad que evaluar | Lo que el equipo debería poder hacer |
|---|---|
| Priorización | Conectar las carencias de visibilidad con preguntas importantes de los compradores y páginas relevantes. |
| Recomendaciones accionables | Ver el contenido afectado y el cambio propuesto. |
| Ejecución controlada | Asignar responsables y revisar los cambios antes de la publicación. |
| Medición | Hacer el seguimiento de lo que se publicó y supervisar el rendimiento posterior de menciones y citas. |
Al convertir rápidamente las recomendaciones en mejoras medibles y hacer que la optimización forme parte de su flujo de trabajo diario, su equipo estará preparado para adaptarse a las formas en constante evolución en que los clientes descubren, evalúan e interactúan con su marca a través de la IA.