Hoy en la mañana, mientras revisaba las métricas de una campaña B2B, me encontré con un panorama que se repite cada vez más: tráfico directo creciendo sin explicación clara, atribución rota, y UTMs que parecen haberse evaporado. Si lideras growth en una empresa tech, probablemente esto te suene familiar.
La realidad es que el discovery ya no ocurre solo en Google. Cada vez más usuarios descubren productos y servicios a través de LLMs como ChatGPT, Gemini o Perplexity. Y mientras esa transformación avanza, la analítica tradicional se queda atrás, incapaz de capturar la señal real de esos canales.
Recientemente tuve la oportunidad de escuchar una conversación fascinante en el podcast NotPaid Marketing de CMOHelper. Valentín Viola (Head de CMOHelper) y Martín Garay (Founder de CookingMetrics, especialista en Data & AI) abordaron un tema que todavía no todos están viendo, pero que ya está impactando decisiones estratégicas en muchos equipos de marketing.
El problema invisible: cuando el tráfico llega sin trazabilidad
La pregunta clave que plantearon es simple pero profunda: ¿Qué pasa con la analítica cuando el discovery ocurre en LLMs?
Lo que antes era un recorrido claro —usuario busca en Google, hace clic, llega a tu sitio con UTMs, convierte— hoy se está transformando en algo mucho más difuso. Cada vez más tráfico:
- ⚠️ Llega sin UTMs claros
- ⚠️ Se clasifica como «direct»
- ⚠️ Ensucia el orgánico
- ⚠️ Rompe la atribución tradicional
Y el problema no es solo técnico. Es estratégico.
Porque si no entiendes cómo cambia la señal, puedes empezar a tomar decisiones con datos incompletos. Podrías estar invirtiendo en canales que no están funcionando, o dejando de lado oportunidades reales que no estás midiendo correctamente.
Como menciona este análisis de Yoast sobre visibilidad en LLMs, la señal en modelos de lenguaje es fragmentada, opaca y cambia constantemente. No se comporta como la visibilidad tradicional en buscadores. Y eso hace que rastrear y entender la presencia de marca en contenido generado por IA sea mucho más complejo que medir rankings o tráfico convencional.
De SEO a GEO/AEO: repensando la visibilidad
En la conversación del podcast, uno de los puntos más interesantes fue cómo están surgiendo nuevos enfoques técnicos para recuperar señal en este entorno:
- GEO (Generative Engine Optimization): Optimizar contenido para que sea «citado» o referenciado por motores generativos como ChatGPT o Perplexity.
- AEO (Answer Engine Optimization): Crear contenido estructurado que responda preguntas específicas que los LLMs están entrenados para resolver.
La magia está en entender que «visibilidad» ya no siempre implica un clic. A veces tu marca aparece en la respuesta de un LLM, el usuario recibe el valor, pero nunca llega a tu sitio. ¿Eso es bueno? ¿Malo? Depende de tu estrategia.
Si tu objetivo es awareness y posicionamiento, podría ser positivo. Si necesitas conversión directa, es un desafío enorme. La clave está en definir qué métricas realmente importan en este nuevo contexto y ajustar la forma en que medimos el éxito.
«La trazabilidad se vuelve una caja negra. Y cuando eso pasa, lo que antes era ciencia se convierte en arte adivinatorio.»
Cómo adaptarte antes de que sea tarde
Si lideras growth, marketing o sos founder de una empresa tech, estos son algunos pasos prácticos que podés empezar a implementar hoy:
- Revisá tus fuentes de tráfico: Analizá cuánto de tu tráfico directo podría estar viniendo de LLMs. Buscá patrones en comportamiento, páginas de entrada y perfiles de usuario.
- Empezá a pensar en GEO/AEO: Optimizá contenido clave para que sea «citable» por motores generativos. Estructurá respuestas claras, directas y con autoridad.
- Invertí en señales alternativas: Si los UTMs ya no son confiables, explorá otras formas de medir impacto: encuestas post-conversión, análisis cualitativo, intent data.
- Mantené conversaciones con tu equipo de data: Este no es un tema solo de marketing. Necesitás alinear con analytics, producto y hasta ventas para entender el recorrido completo del cliente.
Lo más importante es no quedarte paralizado esperando que alguien más resuelva el problema. Este cambio de paradigma está ocurriendo ahora, y quienes se adapten primero van a tener una ventaja competitiva enorme sobre quienes sigan midiendo con herramientas del 2015.
Espero que este análisis te deje pensando tanto como a mí me dejó la conversación del podcast. Si estás liderando growth en una empresa B2B, te recomiendo que explores estos conceptos con tu equipo. La analítica está cambiando, y la forma en que tomamos decisiones también debería hacerlo.
¿Cómo estás midiendo el impacto de los nuevos canales de discovery en tu estrategia? Me encantaría conocer tu experiencia en los comentarios.
