Durante décadas hemos organizado el marketing alrededor de dos modelos: B2C, cuando vendemos a consumidores, y B2B, cuando vendemos a empresas. Pero esta dualidad, como casi todo, comienza a evolucionar con la aparición de la IA, en un momento donde empieza a abrirse un tercer modelo: B2A, business to agent.
¿Qué entendemos exactamente por B2A? En una frase, diríamos que entendemos por business to agent a un modelo de marketing centrado en preparar una marca para los sistemas de IA que cada vez influyen más, median o ayudan a tomar decisiones en nombre de los consumidores. Siempre hemos querido que una persona nos descubra, nos considere y nos elija. Pero ahora, entre esa persona y nuestra marca, puede haber un agente que investiga, compara y le dice por dónde empezar.
Y ese agente se está convirtiendo en un prescriptor con una capacidad de influencia nunca antes vista.
¿Por qué la IA se ha convertido en un nuevo prescriptor para las marcas?
Prescriptores ha habido siempre. Medios, expertos, celebrities, influencers, clientes satisfechos, ese amigo experto al que todos preguntan antes de comprar tecnología… La diferencia de modelos de prescripción tradicional con los agentes de IA es que estos pueden aparecer justo en el momento en que alguien necesita una recomendación y adaptar la respuesta a lo que esa persona le acaba de contar. Un cambio sustancial que lleva a otro nivel la capacidad de prescripción: más allá de su credibilidad e influencia, los agentes de IA tienen la capacidad de estar en el momento y lugar adecuados para empujar una decisión de compra.
Además, los agentes de IA no construyen sus respuestas en el vacío, sino que disponen del contexto más amplio sobre su potencial cliente. Según la plataforma y la consulta, pueden encontrar información de la propia marca, fichas de producto, reseñas, comparativas y publicaciones de terceros. De este modo, una parte clave de la prescripción tradicional pasa así a formar parte del material con el que la IA entiende y presenta las opciones.
Si nos ponemos en la piel de las marcas, estamos ante un auténtico terremoto con capacidad de cambiar por completo las reglas de juego. Imagina que eres dueño de una firma de moda. Has invertido años en construir producto, reputación, distribución y una determinada percepción entre tus clientes. Hoy en día, ese trabajo se valida o no en un instante concreto, un momento en que un potencial cliente hace la pregunta que lo cambia todo: «¿Qué opción me conviene para este caso concreto?». En unos segundos, un asistente puede reducir un mercado entero a tres o cuatro posibilidades. Estar o no estar en esa primera selección puede cambiar la historia de tu negocio. Y también importa cómo te describe, con quién te compara y qué razones da para recomendarte.
Dicho esto, en Wardem no somos demasiado amigos de los mensajes apocalípticos o del blanco y negro. Aunque todo evoluciona a gran velocidad, la IA todavía no es un único jurado que decide qué marcas «merecen» visibilidad. De momento, la entendemos como una herramienta que convierte toda la información disponible sobre tu negocio en algo que debes mirar con otros ojos. Que no cunda el pánico… todavía.
Visibilidad en IA y búsquedas sin clic: ¿por qué cambia la captación digital?
Los datos empiezan a mostrar el tamaño de esta oportunidad. En una encuesta publicada por Capgemini en enero de este mismo año, realizada en doce países, el 25 % de los consumidores había utilizado herramientas de IA generativa para comprar durante 2025. Una cuarta parte ya había incorporado estas herramientas a algún momento de su proceso de compra.
Al mismo tiempo, una parte creciente de las búsquedas se resuelve sin visita a una web, el fenómeno zero-click. Pew Research analizó búsquedas de Google en Estados Unidos y observó que, cuando aparecía un resumen generado por IA, los usuarios hacían clic en un resultado convencional solamente en el 8 % de las visitas. Cuando no aparecía, lo hacían en el 15 %. Los enlaces incluidos dentro del propio resumen recibían clics en el 1 % de las visitas a esas páginas. Son datos de un mercado y un tipo de búsqueda concretos, pero muestran cómo puede adelantarse la respuesta al clic y evidencian un gran cambio en los patrones de comportamiento.
Los anunciantes deben entender las implicaciones inmediatas que el fenómeno zero-click tiene en sus estrategias de captación: tu marca puede participar en una decisión sin que esa persona haya entrado todavía en tu web. Puede aparecer citada en una AI Overview, formar parte de una comparativa de ChatGPT o ser mencionada cuando alguien pregunta por las mejores soluciones para su situación. Todo esto, en positivo, porque también existe la otra cara de la moneda: puede quedarse fuera de todas esas conversaciones.
Por eso, además de medir visitas, posiciones o conversiones, empieza a ser necesario medir la visibilidad en IA: en qué preguntas apareces, qué dice la IA de ti y qué marcas ocupan el espacio que podrías ocupar tú. Plataformas como Relev se presentan como el mejor aliado de cara a sacar partido a esta nueva realidad.
GEO y anuncios en IA: ¿cómo pueden ganar visibilidad las marcas?
La primera respuesta es el GEO, la optimización de la presencia de una marca en respuestas generadas por IA. O, en otras palabras, el equivalente al SEO tradicional en entornos de IA. Supone entender qué preguntas hacen nuestros potenciales clientes, revisar las respuestas que reciben y trabajar la información y las fuentes que ayudan a que nuestra marca sea tenida en cuenta.
Aquí entran muchas prácticas que ya conocíamos: una web clara, contenidos que resuelvan dudas reales, páginas de producto completas, reputación y menciones en terceros. El SEO sigue siendo parte de esa base, y estamos seguros de que siempre será así. Google confirma que sus prácticas fundamentales de SEO también son relevantes para aparecer en sus funciones de IA, a pesar de que cada vez veamos más artículos de puro clickbait que pronostican el fin del SEO tradicional.
El gran cambio es, en realidad, la necesidad de mirar el conjunto con una pregunta nueva: si un asistente tuviera que explicar por qué mi marca es la respuesta adecuada para una necesidad concreta, ¿encontraría información suficiente y fiable para hacerlo? O, en otras palabras, ¿le estoy contando a la IA lo que necesita para poder recomendarme?
En ecommerce, la respuesta llega hasta el catálogo. Precios, características, disponibilidad o condiciones de compra deben estar bien explicados y actualizados. ChatGPT ya utiliza datos de producto facilitados por comercios en sus experiencias de descubrimiento y comparación. La información que antes ayudaba a una persona a comprar también ayuda a un sistema a presentar correctamente las opciones.
La segunda vía es, como siempre, complementar el trabajo orgánico con una buena estrategia de paid, en este caso a través de anuncios en entornos de IA. Desde el pasado mes de agosto, ChatGPT ya permite anunciarse en España mientras las personas exploran y comparan opciones. Es una nueva oportunidad para estar presente en momentos de intención muy definidos y acelerar los plazos del posicionamiento orgánico. Como sucede en el entorno tradicional de Google, los anuncios aparecen identificados y separados de las respuestas; por ello, la estrategia publicitaria y la presencia orgánica en recomendaciones deben trabajarse y medirse como dos realidades que conviven y se complementan, no como un todo único.
En realidad, la lógica de fondo es bastante simple: nuestros clientes están empezando a tomar decisiones en espacios que hace muy poco no formaban parte de la estrategia de captación. El journey tradicional se ha ampliado (y complicado), por lo que las marcas que quieran seguir siendo relevantes deben hacer el esfuerzo para ser competitivas en esta nueva realidad.
¿Cómo cambia el proceso de compra con ChatGPT y los asistentes de IA?
Para responder a esta pregunta utilizaremos un ejemplo concreto. Volviendo a la moda, imaginamos a una chica que necesita un vestido para una boda. Hasta hace poco, seguramente habría buscado «vestidos de invitada» en Google, abierto siete pestañas de la primera página de resultados, mirado Instagram, comparado modelos y precios, vuelto a Google para leer alguna opinión sobre la marca y empezado de nuevo cuando descubriera que su talla estaba agotada. Un journey repleto de saltos y posibilidades de perder a un potencial cliente.
La experiencia actualizada es completamente diferente. Ahora puede contarle a ChatGPT algo mucho más preciso: «Tengo una boda de tarde en junio en Sevilla. Mi presupuesto son 180 euros, prefiero algo que pueda volver a ponerme y necesito recibirlo antes del viernes». El asistente puede pedirle algún detalle más, mostrarle opciones y explicarle cuáles encajan mejor con lo que busca. En ese momento ya hay marcas que forman parte de su selección y otras que ni siquiera han entrado en la conversación.
Después llega a la web de una de ellas. Allí, un asistente propio puede ayudarla a encontrar su talla, confirmar el plazo de entrega y afinar la selección según los vestidos que va consultando durante esa visita. Puede enseñarle tres opciones útiles en vez de obligarla a recorrer decenas de fichas de producto en varias tiendas diferentes. Y ella decide cuál le gusta, cuál puede sentarle bien y cuál compra.
Es clave detenernos a analizar los dos momentos. Primero, la IA externa influye en qué marcas considera. Después, la experiencia de la marca ayuda a convertir esa oportunidad en una compra. La conversación de ChatGPT y la de la tienda son experiencias distintas; cada una necesita su propia información y una función clara dentro del recorrido.
En este punto llega la pregunta habitual en esta conversación: ¿qué modelo es mejor? Nuestra respuesta sigue siendo la misma: ninguno. Son dos modelos que se complementan a la perfección, permitiendo a las marcas estar presentes en distintos momentos de un journey que se ha enriquecido con la popularización de la IA. El reto para ellas está en ser relevantes en dos entornos todavía lo suficientemente atractivos como para trabajar estrategias específicas para llegar a distintos tipos de usuarios.
¿Por dónde empezar a trabajar el modelo B2A?
Hablar de B2A está bien, cada vez son más los expertos que se suben a la conversación. Sin embargo, en Wardem creemos que lo verdaderamente interesante es traducir esta nueva realidad a un plan de crecimiento con varias palancas:
1. La estrategia GEO. Identificar las preguntas que llevan a descubrir, comparar y elegir nuestros productos o servicios. Analizar qué responden ChatGPT, Gemini, Perplexity o las AI Overviews, qué competidores aparecen y qué fuentes sustentan esas respuestas. A partir de ahí, priorizar los cambios en contenido, producto, presencia externa y base técnica.
2. Información preparada para ser utilizada. Revisar si la web explica con claridad qué ofrecemos, para quién, en qué casos tiene sentido y con qué condiciones. En ecommerce, esto incluye fichas y datos de catálogo fiables. En servicios, casos, metodología, resultados y respuestas a las dudas que aparecen antes de contratar. Todo ello tiene que ser útil primero para la persona que está tomando la decisión.
3. Tecnología habilitadora para medirlo. Una auditoría puntual es útil para generar una foto estática del proyecto digital, pero no sirve para entender lo que sucede a partir de ella. Por eso, para ser efectivos en la estrategia B2A, el papel de plataformas como Relev es fundamental. Nuestra tecnología propietaria monitoriza la visibilidad de una marca y sus competidores en los principales entornos de IA. Permite detectar en qué conversaciones aparecemos, dónde perdemos terreno y analizar el rendimiento de las acciones que ponemos en marcha.
4. Relación con el negocio. Medir menciones está bien como punto de partida, pero la verdadera diferencia está en la capacidad para entender la contribución de los entornos de IA al negocio. Analizar el rol de canales, el tipo y la calidad del tráfico generado, su intención y comportamiento de navegación, las oportunidades que crea y cuáles acaban convirtiéndose en ventas. Para ello, el marketing digital debe ser visto como una disciplina al servicio del crecimiento, en un ecosistema donde todo nace de la comprensión y la estrategia de negocio.
El modelo B2A ha llegado para quedarse, pero no para terminar con todo lo que conocíamos hasta ahora, como ya pronostican algunos medios. Aunque los canales cambien, las personas seguiremos siendo humanos, que sentimos y disfrutamos cuando una marca es capaz de enamorarnos. Siempre necesitaremos productos capaces de conectar con nosotros; el reto ahora es lograr que creativos y constructores de marca tengan en cuenta el protagonismo creciente de los sistemas que nos ayudan a elegir.
Las marcas que están dando esos pasos ya tratan a la IA como una segunda audiencia. Y, sobre todo, se están poniendo en situación de ser seleccionadas, recomendadas y elegidas en un recorrido de compra que ya está tomando forma.
