Cómo cambia el branding cuando la IA es tu cliente

Hoy en día, muchas interacciones de marca ocurren a través de interfaces no humanas, como motores de búsqueda, asistentes de voz e IA generativa. Estos sistemas no “sienten” tu marca de la misma manera que lo hace una persona. En cambio, la procesan, interpretando el significado a partir de datos estructurados, un tono consistente y relevancia legible por máquinas. Las máquinas ahora pueden traducir tu marca antes de que esta llegue a tu audiencia.

Los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) priorizan la coherencia y la consistencia, analizando el sentimiento y los metadatos. Si bien la identidad visual sigue siendo importante, las máquinas consumen principalmente la estructura, el mensaje y el significado dentro de tu contenido.

Esto está redefiniendo la capacidad de descubrimiento, porque a medida que la IA responde directamente a más consultas, la visibilidad de tu marca depende de cómo interprete. Si tu contenido carece de estructura, consistencia y riqueza semántica, tu marca no será referenciada, independientemente de lo hermosa o pulida que se vea. Esto significa que tienes que tratar el lenguaje como infraestructura, diseñada particularmente para lxs gatekeepers de la IA.

Debido a que los prompts de lxs usuarixs a menudo proporcionan un contexto completo, la IA puede comprender situaciones específicas y adaptar las respuestas individualmente. Lo que significa que los LLMs y las plataformas de búsqueda de IA ofrecen una oportunidad masiva para que las marcas se conecten con las audiencias en el momento preciso y adecuado.

Construir contenido primero para las máquinas y luego para lxs humanxs requiere una comprensión de cómo la IA procesa la información. Esto implica utilizar Schema.org para estructurar el contenido web y gestionar las definiciones de marca en los gráficos de conocimiento. También significa ir más allá de las palabras clave para centrarse en “entidades”, o referencias consistentes y claras para tu marca, productos e ideas. Esto previene la confusión y ayuda a la IA a comprender las relaciones.

Para asociar tu marca con un tema, tu contenido online debe vincularlos con frecuencia. Escribe de forma directa y concisa, añadiendo contexto. La repetición estratégica de términos clave ayuda a la comprensión de la IA. Todo el contenido debe ser preciso, verificable y estar vinculado a fuentes confiables.

Dado que los sistemas LLM pueden almacenar contenido en fragmentos, las secciones deben ser independientes, y el HTML semántico es crucial para identificar el propósito. Las preguntas frecuentes y los encabezados formulados como preguntas también mejoran la comprensión del LLM.

Tu guía tradicional de tono de voz necesita una actualización tanto para lxs creadorxs humanxs como para los modelos de IA:

• Dentro de los pilares de tu marca, especifica palabras clave, frases, estructuras de oraciones y rangos de sentimiento aceptables.
• Crea un glosario de terminología de marca, reglas detalladas de gramática y puntuación, y voz preferida (al igual que tu profesor/a de inglés, la mayoría de los LLMs prefieren la voz activa frente a la pasiva).
• Proporciona plantillas optimizadas para marcado de esquema y extracción de entidades para varios tipos de contenido.
• Establece directrices para etiquetar contenido existente para la formación de IA, definiendo métricas para evaluar el contenido generado por IA según los estándares de la marca, y estableciendo ciclos de feedback para el refinamiento continuo del modelo.

Tu guía de tono de voz ya no pertenece únicamente a lxs copywriters. Ahora, también es para los LLMs. La IA generativa analizará el lenguaje de tu sitio web y sintetizará la historia de tu marca para usuarixs que quizás nunca visiten tu sitio. Por lo tanto, depende de ti diseñar cómo se percibe tu marca a través de cada entrada.

En resumen: el branding ahora se trata de instrucción, no solo de expresión.

El branding semántico es esencial, pero no necesita (y no debería) sacrificar la conexión humana.

Mantener la creatividad y la personalidad de la marca en medio de reglas semánticas estrictas puede ser un desafío. Corres el riesgo de que el contenido se vuelva excesivamente formulista, carezca de matices emocionales o no resuene de verdad. Hacerlo bien requiere encontrar un delicado equilibrio que asegure que la escritura “consciente del algoritmo” mejore, en lugar de restringir, la expresión de la marca.

Este enfoque doble de claridad semántica para las máquinas y resonancia emocional para lxs humanxs es sobre integración, no sacrificio. El objetivo no es escribir para las máquinas, sino asegurar que las máquinas entiendan lo que escribimos para lxs humanxs.

El branding, en última instancia, construye relaciones con las personas. Si bien las máquinas filtran, el contenido de marca tiene como objetivo involucrar, informar y persuadir a las audiencias humanas. Esto significa seguir creando narrativas convincentes y evocar emociones genuinas. La optimización semántica ayuda a la IA a encontrar, comprender y expandir el alcance del contenido, pero la validación humana sigue siendo el objetivo final.

Lxs usuarixs que hacen clic desde los chatbots a los sitios web de marca demuestran una alta intención. Este momento crítico exige una transición fluida de la claridad entendida por la máquina a la conexión sentida por lxs humanxs.

La oportunidad de generar conversiones es inmensa y se basa en tu capacidad de presentar mensajes de marca precisos, emocionalmente impactantes y consistentes. Esto requiere una revisión continua por parte de escritorxs y diseñadorxs expertxs, asegurando que el contenido optimizado para IA sea técnicamente sólido, profundamente convincente y esté alineado con los deseos humanos.

He pasado la mayor parte de mi carrera como diseñador, donde la identidad visual y la psicología humana eran primordiales. Parece un poco irónico cómo los mismos elementos visuales que defendí se están volviendo menos centrales en un mundo que prioriza la IA.

Los LLMs no “ven” el diseño visual. Extraen un sentimiento rudimentario y a menudo obvio de señales como la tipografía y el color a través de metadatos o descripciones asociados. Esto presenta una oportunidad intrigante, aunque sutil, para manipular estratégicamente cómo los LLMs retratan tu marca, guiando sutilmente su interpretación sin comprensión visual directa.

Jeff Bezos dijo célebremente: “Tu marca es lo que la gente dice de ti cuando no estás en la sala”.

Eso sigue siendo cierto, pero ahora se trata de diseñar esa conversación con una inteligencia no humana, asegurando que comprenda y “vea” tu marca lo suficientemente bien como para hablar por ella.

En una era donde la IA cura lo que vemos y recomienda lo que compramos, las marcas exitosas optimizarán tanto para la psicología humana como para el aprendizaje automático. Y eso significa diseñar para los modelos que deciden lo que la gente ve, asegurándonos a la vez de que nuestro mensaje humano traspase el ruido digital.