Cómo un Equipo Logró un Aumento del 80 % en Leads Empresariales Aprovechando AEO
Comenzar con IA: Los líderes de marketing encuentran dificultades para iniciar proyectos de IA debido a la abundancia de opciones y la incertidumbre sobre los primeros pasos.
Mejoras de Alto Impacto: CroMetrics emplea pequeñas mejoras en IA de alto impacto para resolver retos en los flujos de trabajo, en lugar de buscar estrategias perfectas.
Optimización de Búsqueda con IA: CroMetrics optimiza contenido para LLMs y observa un aumento de referencias empresariales desde plataformas impulsadas por IA como ChatGPT.
Equilibrio Humano-IA: La IA apoya la investigación y el desarrollo inicial en CroMetrics, pero la supervisión humana garantiza calidad y coherencia de marca.
Identificar la Fricción: Los líderes deben priorizar la reducción de puntos de fricción en los flujos de trabajo para ganar eficiencia antes de implementar capacidades de IA más amplias.
La mayoría de los líderes de marketing saben que deberían hacer algo con la IA. El problema no es la falta de conciencia. Es no saber por dónde empezar.
“Veo que líderes y organizaciones están casi tan abrumados por la IA que se vuelve paralizante”, dice Gwen Hammes, codirectora ejecutiva de Cro Metrics, una agencia de marketing digital que trabaja con marcas como Bombas, Starz e Intuit. Su consejo es empezar en pequeño.
Hammes se refiere a esto como la regla del “1% mejor cada día”, una mentalidad basada en el progreso constante e incremental en lugar de perseguir un plan integral antes de tomar cualquier acción. En vez de buscar una estrategia perfecta para la IA, Cro Metrics se centra en mejoras pequeñas pero de alto impacto y en resolver puntos de fricción en los flujos de trabajo.
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Cuando la IA Se Convierte en Tu Canal de Adquisición
El año pasado, Cro Metrics se enfrentaba a la misma pregunta que todo equipo de marketing estaba haciendo: ¿cómo hacer un buen trabajo de búsqueda cuando la búsqueda está cambiando de manera fundamental?
El tráfico de Google estaba disminuyendo y los LLM estaban respondiendo directamente preguntas en interfaces de chat. El comportamiento de cero clics empezó a ser la norma y el antiguo manual de SEO dejó de funcionar tan bien.
Incorporamos AEO/GEO en nuestra oferta de SEO técnico y comenzamos probándolo primero en nuestro propio negocio.
Hammes explica que su intención era optimizar el contenido no solo para los motores de búsqueda, sino para los propios LLM.
El equipo integró Answer Engine Optimization (AEO) y Generative Engine Optimization (GEO) en su enfoque de SEO técnico y lo probaron primero en su propio negocio antes de ofrecerlo a sus clientes.
Ella describe su trabajo en Cro Metrics, diciendo "nuestro trabajo abarca viajes de cliente complejos, ecosistemas multicanal y programas de crecimiento a nivel empresarial donde la estrategia, la ejecución y los datos deben funcionar como un solo sistema."
El trabajo se centró en hacer que el contenido sea más interpretable para los sistemas de IA usando datos estructurados, resúmenes claros y una sólida atribución del autor. Todas estas son señales que ayudan a los LLM a entender y citar el contenido con confianza.
De la Filosofía al Proceso
Las tácticas son suficientemente sencillas. Comenzando con datos estructurados, TLDRs y una detallada atribución de autor, vieron impulso. "Muchas empresas están diciendo, bueno, ¿cómo optimizamos nuestro sitio para personas, así como para los bots y los LLM", señala. Lo que su equipo vio como resultado no es nada menos que impresionante.
«Vimos un aumento del 80% en el tráfico de referencia impulsado por IA junto con aumentos medibles en la visibilidad de búsquedas y tráfico directo, traducidos en inbound calificado y oportunidad de pipeline.»
Para ponerlo en contexto, la mayoría de las organizaciones aún consideran el AEO como algo para el futuro, que revisarán cuando los fundamentos de SEO estén consolidados. Cro Metrics lo trató como una ventaja competitiva en el presente, y los datos de tráfico reflejan ese momento.
Pero lo que más sorprendió a Hammes fue el tipo de tráfico de referencia.
Estamos viendo referencias que vienen directamente de herramientas como ChatGPT y Claude. Y curiosamente, gran parte de ese tráfico proviene de grandes empresas.
Los compradores empresariales no solo están experimentando con los LLM. En cambio, los están usando para descubrir y evaluar proveedores. Así que, si tu contenido no está optimizado para la búsqueda con IA, eres invisible ante un segmento creciente de prospectos de alto valor.
Construyendo un Motor de Decisiones
El éxito con AEO refleja una filosofía más amplia en Cro Metrics, para que puedan usar IA donde genere apalancamiento, reservando a los humanos para donde el juicio sea importante.
La empresa construyó ImpactLens, un motor predictivo personalizado de priorización. "Lo usamos para evaluar señales de comportamiento, datos históricos de experimentación y variables específicas de cada cliente para predecir qué experimentos tienen mayor probabilidad de impulsar un crecimiento medible," explica Hammes. "Esto nos permite priorizar con mucha mayor precisión antes de comprometer recursos."
Pero existe un límite: su equipo no confía totalmente en la IA. En cambio, la IA sirve para indicar dónde enfocarse y qué puede funcionar, pero la estrategia, el liderazgo con el cliente, la creatividad y las decisiones finales pertenecen a las personas. Hammes sostiene que "el crecimiento todavía requiere contexto, juicio y pensamiento original."
Este es el patrón que escala desde la experimentación hasta la adopción productiva de la IA. La IA maneja el reconocimiento de patrones a escala. Los humanos se encargan de las partes que requieren contexto, gestión de relaciones y decisiones cuando los datos son ambiguos.
Donde la IA Sigue Quedándose Corta
Hammes señala que, cuando se trata de la claridad de marca, las personas también mantienen la responsabilidad de garantizar la calidad. Ella marca la diferencia al explicar que, para Cro Metrics, "la IA aún no ha alcanzado el nivel de fiabilidad necesario para la ejecución totalmente autónoma en la construcción de experimentos listos para producción o creatividad de alta calidad a un estándar adecuado para marcas empresariales". Sin embargo, hay áreas donde su equipo la está utilizando para avanzar enormemente.
La IA acelera significativamente la investigación, la síntesis y el desarrollo inicial, pero la supervisión humana sigue siendo esencial para asegurar la alta calidad y la integridad de la marca.
Para las agencias que trabajan con clientes empresariales, o empresas que apuntan a este grupo, la IA aún puede quedarse corta frente al estándar de calidad necesario para contenidos listos para producción o normas estrictas de marca. Es decir, el resultado todavía necesita una revisión humana antes de avanzar.
«Se trata del trabajo y del impacto, pero tiene mucho que ver con las relaciones. Siempre digo que, mientras haya clientes humanos al otro lado de la mesa, empresas como la nuestra siempre existirán.»
Los servicios profesionales funcionan sobre la confianza, sobre saber leer el ambiente, entender lo que realmente necesita un cliente frente a lo que dice necesitar, y tomar decisiones que los datos por sí solos no resuelven. Estas no son brechas que la IA probablemente cierre pronto, y la decisión inteligente es tratarlo como el diferenciador que es y no como una limitación a sortear.
Empieza por la Fricción
Para las organizaciones que intentan averiguar por dónde comenzar, Hammes sugiere que los líderes se concentren primero en la fricción. "Más allá de un sistema de marketing específico, los líderes deberían identificar los puntos de fricción recurrentes en los flujos de trabajo donde pequeñas ineficiencias se acumulan y consumen un tiempo desproporcionado," aconseja.
Cro Metrics encuestó a su propio equipo para identificar dónde la IA podría tener el mayor impacto. Las respuestas no fueron glamorosas. Se presentaron en forma de aprobaciones, revisiones de cumplimiento y desarrollo de contenido en etapas tempranas.
Uno de nuestros primeros objetivos era sencillo. Eliminar esos pequeños problemas que drenan la capacidad para que los equipos puedan dedicar más tiempo al pensamiento estratégico, la creatividad y el trabajo de mayor impacto que impulsa el crecimiento.
Esto es lo opuesto a la estrategia de IA que la mayoría de las organizaciones persiguen. En vez de empezar por las capacidades, preguntando qué puede hacer la IA, comienza por los puntos problemáticos, preguntando en qué se está perdiendo el tiempo y dónde no ves el retorno de la inversión.
Aquí es donde muchos esfuerzos de adopción de IA se descarrilan. Los líderes empiezan por la capacidad, observando lo que puede hacer una herramienta, pero tienen dificultades para conectar eso con una necesidad de negocio tangible para cada departamento.
No necesitas la aprobación de la dirección para probar la IA en la aceleración de revisiones de cumplimiento ni un presupuesto extra para usar ChatGPT en la síntesis de un primer borrador. Si ya existe la necesidad, sólo tienes que encontrar la herramienta adecuada para ella.
Ingenio sobre mejores prácticas
La comodidad de Hammes con la experimentación proviene de una etapa anterior de su carrera, trabajando con equipos en México que operaban sin manuales establecidos. Recuerda cómo, "había tal nivel de ingenio y de que todo el mundo se unía para encontrar la forma y lograrlo". En vez de eso, el equipo estaba obsesivamente concentrado en el objetivo y la dirección general.
«Nada realmente me asusta ni me sobrepasa. Tal vez porque he tenido esa experiencia, pero también porque, tras más de 20 años en esta industria, has visto y pasado por mucho y siempre sabes que al final del día, lo lograremos. Hay una solución para todo y la perseverancia es real.»
La mentalidad de constructor es especialmente valiosa ahora. Todavía no existen mejores prácticas establecidas para la IA, solo experimentos; algunos exitosos, la mayoría no. Las organizaciones que esperan el manual estarán años por detrás de aquellas dispuestas a probar e iterar.
El mandato de la microacción
La experiencia de Hammes en Cro Metrics ofrece un modelo a seguir para las organizaciones que se sienten atascadas en medio del revuelo por la IA.
Primero, comienza con la fricción, no con la estrategia (pista: puedes encuestar a tu equipo para descubrirla). El consejo que ofrece a los líderes que se sienten abrumados es mantener las cosas simples y empezar poco a poco.
¿Cuáles son esas pequeñas microacciones? Y lo que encuentras es que rápidamente comienzan a sumar. Lo peor es no hacer nada, quedarse paralizado y perpetuar el problema que tienes.
Después, prueba contigo mismo antes de implementarlo con los clientes. Busca tu propia marca en ChatGPT, Perplexity y Claude. Hazlo más de una vez y realiza varias consultas diferentes para ver dónde aparece tu marca.
Luego, busca directamente el nombre de tu empresa. Continúa buscando los problemas que resuelves, la categoría en la que compites y las preguntas específicas que tus clientes suelen hacer antes de comprar. Documenta tus hallazgos con capturas de pantalla.
Buscas un patrón, no solo presencia.
Verás si apareces en el contexto adecuado o si tu empresa se presenta de formas que estén alineadas con tu posicionamiento real. La huella de búsqueda orgánica que has construido durante años puede no coincidir casi nada con la manera en que los LLM actualmente representan tu categoría.
La brecha entre dónde apareces y dónde quieres estar es tu punto de partida para el AEO. También es una manera más rápida de justificar la inversión en contenido de lo que pueden ofrecerte la mayoría de los modelos de atribución.
La filosofía del 1% mejor funciona porque elimina la presión de tener una estrategia de IA completa antes de empezar. No necesitas saber dónde estarás en un año. Solo necesitas saber qué vas a intentar hoy.
"Creo firmemente en mejorar un 1% cada día," dice Hammes. Da el primer paso."
El aumento del 80% en oportunidades comerciales que vio su equipo no provino de una estrategia rígida de IA, ni sucedió de la noche a la mañana. Surgió dando un paso, midiendo el resultado y dando el siguiente.
Esto no solo es un buen consejo para adoptar la IA. Es un buen consejo para cualquier cosa que valga la pena hacer.
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