En la era de la inteligencia artificial, muchos emprendedores han sentido la presión de adquirir plataformas que prometen visibilidad y análisis precisos sobre las consultas de los consumidores. Sin embargo, surge una inquietud: ¿realmente estas herramientas proporcionan una imagen clara de lo que los compradores están buscando, o simplemente son muestras modeladas de datos poco confiables? Este artículo explora los desafíos y las mejores prácticas en la medición de visibilidad de las marcas en un entorno donde la consistencia y la precisión son vitales.
La naturaleza de las plataformas de visibilidad
El problema fundamental al que se enfrentan las plataformas de visibilidad es que ninguna de ellas puede ofrecer un stream completo de consultas de compradores. La mayoría de los informes de visibilidad se basan en modelos, lo cual significa que son interpretaciones y no registros exactos de lo que los consumidores realmente preguntan. Este vacío puede llevar a los emprendedores a decisiones basadas en datos que no reflejan la realidad del mercado.
Afortunadamente, algunas empresas son transparentes acerca de sus metodologías. Por ejemplo, plataformas como Otterly y Ahrefs documentan cómo utilizan datos de herramientas de búsqueda y métodos de investigación de palabras clave para generar sus informes. Este nivel de claridad es vital, ya que permite a los fundadores evaluar de manera crítica la herramienta en lugar de aceptar ciegamente los resultados.
Desafíos con los datos modelados
Es esencial comprender que los puntajes de visibilidad generados por IA representan datos modelados y no son respuestas definitivas. Un estudio reciente que involucró a 600 voluntarios que realizaron las mismas consultas en diversos sistemas de IA encontró que los resultados variaban drásticamente entre ejecuciones. Este tipo de inconsistencia sugiere que un solo puntaje o clasificación no debe ser considerado como una medida confiable.
Por lo tanto, contar con un panel de preguntas modelado no es obsoleto, pero debe ser tratado como una representación de la demanda modelada en vez de un reflejo directo del comportamiento del consumidor. Para superar esta limitación, los fundadores deben construir su propio conjunto de preguntas a partir de datos de primera mano, como las que se recogen en llamadas de ventas o tickets de soporte. Este enfoque permite establecer una base más sólida para la evaluación de visibilidad.
Construyendo un panel de preguntas eficaz
Para los emprendedores, el principal desafío radica en saber cómo extraer información valiosa de sus interacciones con los clientes. Es crucial contar con un panel que no solo represente preguntas frecuentes, sino que abarque diferentes decisiones que un comprador podría considerar. Esto incluye cuestiones de descubrimiento, comparación, riesgos y costos, entre otros.
Los pasos para establecer un panel de preguntas sólido incluyen:
- Recoger preguntas reales: Comienza con un conjunto de diez preguntas recurrentes de los compradores. Para obtener una lectura más amplia, expande el panel a al menos 50 preguntas únicas que cubran distintos tipos de intención.
- Ejecutar preguntas repetidamente: Realiza al menos cinco pruebas de cada pregunta en diferentes motores de búsqueda para entender la variabilidad de los resultados.
- Registrar la lista de referencias: Es fundamental no solo quedarse con la respuesta, sino también documentar todas las fuentes referenciadas en las respuestas obtenidas.
- Analizar cada fuente: Evalúa qué tipo de clientes dice que sirves, qué problema afirma que solucionas y en qué categoría te clasifica.
La importancia de la consistencia en los datos
Asegurar que la información sea coherente a través de fuentes independientes es vital. Si la descripción de la empresa varía entre su sitio web y las plataformas de evaluación, eso puede crear problemas de gobernanza de la evidencia antes de que surja un problema relacionado con la IA. La verificación y la consistencia en los mensajes son pasos iniciales imprescindibles para construir una estrategia sólida de visibilidad.
En resumen, los fundadores deben dejar de depender de plataformas externas para definir la intención del comprador. Al tener el control del panel de preguntas y comprender cómo se realizan las observaciones, se puede convertir una plataforma de visibilidad en una herramienta que se pueda auditar, en lugar de un puntaje en el que se debe confiar ciegamente. Este enfoque no solo protege el presupuesto, sino que también mantiene la credibilidad en la interpretación de datos dentro de un mercado en constante cambio.