Con el auge de los asistentes conversacionales y los motores de búsqueda impulsados por modelos de lenguaje como ChatGPT, Claude o Gemini, se está produciendo una transformación en la manera en que los consumidores descubren, evalúan e interactúan con las marcas. Adobe anticipa esta mutación con el lanzamiento de LLM Optimizer, una solución diseñada para permitir a las empresas medir, mejorar y gestionar su presencia en los entornos de búsqueda optimizados por IA.
La búsqueda clásica está cediendo progresivamente el paso a las interacciones con los LLMs, modificando profundamente las lógicas de adquisición de tráfico para las marcas. Los insights de Adobe Analytics, basados en transacciones en línea reales, muestran un aumento del 3200 % en el tráfico hacia los sitios de viaje y del 3500 % hacia los sitios de retail estadounidenses entre julio de 2024 y mayo de 2025 provenientes de fuentes de IA generativa.
Loni Stark, vicepresidenta de estrategia y productos en Adobe Experience Cloud, asegura:
"Las interfaces alimentadas por IA generativa se imponen como puntos de contacto clave a lo largo del recorrido del cliente, desde el descubrimiento hasta el compromiso y la decisión de compra. Con Adobe LLM Optimizer, permitimos a las marcas abordar este nuevo entorno con confianza, asegurándonos de que se destaquen y aprovechen los momentos decisivos".
LLM Optimizer permite:
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Mapear la visibilidad de la marca en las respuestas generativas;
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Identificar oportunidades de contenido que permitan aparecer en las recomendaciones de IA;
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Optimizar el rendimiento comercial proveniente de estas nuevas fuentes de tráfico.
Su funcionamiento se articula alrededor de tres pilares:
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Monitoreo del tráfico y la visibilidad en entornos de IA: la herramienta detecta los contenidos utilizados por los asistentes conversacionales para formular sus respuestas, ofreciendo así a las marcas una visión en tiempo real de su presencia en estas interfaces. Una funcionalidad de benchmarking permite medir esta visibilidad frente a la competencia, especialmente en consultas estratégicas de alto valor añadido;
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Recomendaciones activables orientadas al rendimiento: más allá del diagnóstico, LLM Optimizer sugiere acciones concretas: enriquecer una FAQ, valorar una página de producto, o reforzar la presencia en plataformas de terceros como Wikipedia. El motor de recomendaciones se basa en el análisis de los atributos destacados por los modelos de lenguaje (estructura, claridad, fiabilidad...) y vincula cada recomendación a indicadores clave de negocio (tráfico, compromiso, conversión);
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Implementación rápida mediante integraciones CMS o API: pensado para equipos de SEO, contenido o marketing digital, LLM Optimizer se integra con Adobe Experience Manager Sites pero también puede funcionar de manera autónoma. Soporta protocolos emergentes como Agent-to-Agent (A2A) o Model Context Protocol (MCP), lo que facilita su adopción en entornos técnicos variados.
Esta capacidad para actuar sobre los contenidos propios (sitios, FAQ) y ganados (Wikipedia, foros, bases de conocimiento) ofrece una nueva forma de optimización: proactiva, contextualizada y ajustada a los algoritmos de síntesis.