Alexandre Tordjman de Equativ: La tercera generación del contexto

La forma en que los consumidores buscan información está cambiando más rápido que las herramientas de las marcas. Las consultas dejaron de ser palabras clave y el consumidor mexicano ya se movió; la visibilidad dentro de la IA sigue pendiente. Para Alexandre Tordjman, managing director Latam de Equativ, este cambio obliga a entender mejor el contexto y la intención de cada búsqueda, y a medir qué lugar ocupan las marcas en las respuestas generadas por inteligencia artificial.

Quien trabaja en medios digitales aprendió a pensar en fragmentos. “Tenis para correr baratos”. “Auto 7 pasajeros”. “Crédito hipotecario tasa”. Tres, cuatro palabras. Sobre ese vocabulario la industria armó todo: keyword planner, segmento contextual, blocklist, listas de términos aprobadas por el cliente.

Ese vocabulario se está acabando. Y no es culpa de la inteligencia artificial. Es del usuario.

El Local Visibility Index 2026, de SOCi, midió las preguntas que la gente le hace a los modelos de lenguaje: 23 palabras en promedio. En la búsqueda tradicional el promedio sigue rondando las cuatro. Las 19 palabras de diferencia no son adorno. Son contexto. Y Google lo confirma en casa: según Sebastián Valverde, director general de Google México, las consultas en AI Mode llegan a ser 13 veces más largas.

Cuatro palabras describen un producto. Veintitrés describen a una persona.

México no ve esto de lejos. El Retail Report 2026 de Adyen señala que 42% de los compradores mexicanos ya usa asistentes de IA en alguna etapa de su compra, frente a 15% un año antes. El consumidor se movió tres veces más rápido que la industria que le vende.

Nada de esto mató a la web abierta, el Estudio de Venta Online 2026 de la AMVO encontró que 66% investiga en internet antes de comprar en tienda física. Y Google reconoce que los clics que salen de páginas con respuesta generada por IA son de mayor calidad: la duda superficial ya se resolvió antes.

O sea: el inventario de la web abierta acaba de volverse más valioso, y buena parte del mercado lo sigue segmentando con la lógica de 2019.

El contextual clásico emparejaba palabra con palabra; su segunda generación aprendió a leer el significado de la página. Un salto grande, pero responde una sola pregunta: ¿de qué habla este contenido? La que importa ahora es otra. ¿Qué duda trajo a esta persona hasta aquí? Un contenido sobre crédito con garantía hipotecaria puede atender a quien quiere salir de una deuda más cara o a quien teme poner su departamento en garantía: misma página, dos ofertas opuestas.

La tercera generación necesita tres capas donde había una: qué dice la página, qué pregunta responde y cuál será la siguiente duda de quien la lee. Y la capa predictiva no sale de dentro de la página. Hay que ver al usuario, no la pantalla. La misma persona que ve una serie en CTV después de cenar lee noticias en el celular en la fila del banco, oye podcast en el tráfico y el sábado pasa al mercado, al gym y a un restaurante. El contextual tradicional ve un cuadro de esa secuencia y cree que vio la película.

Ese cambio de punto de partida, y no una versión nueva del mismo clasificador, es lo que en Equativ llamamos Contextual 3.0. Ver al usuario en 360 grados cambia la pregunta que la tecnología alcanza a responder: ya no “¿esta página va con la marca?”, sino “¿quién suele estar aquí y qué va a querer saber después?”.

Hay un segundo punto ciego, más incómodo: la marca no sabe en cuáles de esas preguntas aparece. Es lo que el mercado llama GEO, Generative Engine Optimization. Cuando alguien pregunta a un asistente cuál es el mejor banco en México, la respuesta recomienda nombres, cita fuentes y asigna un tono a cada marca. Nada de eso pasa por subasta, casi nada se mide y no hay página de resultados donde revisar la posición: hay una sola respuesta. Diagnosticarlo ya es parte del trabajo, y significa medir dónde aparece la marca, dónde aparece el competidor en su lugar y con qué sentimiento la describen.

Pero un diagnóstico de GEO por sí solo es un reporte. Lo que habilita es medios. Una parte ocurre dentro del asistente, en los formatos que las plataformas de IA empezaron a abrir. La otra es más interesante: si la respuesta cita un artículo, ese artículo se vuelve posición estratégica, y quien llegó ahí desde un asistente es el usuario más calificado de la cadena. Se le puede hablar ahí y volver a encontrarlo en otros contextos.

Posicionarse era el problema de hace diez años. Ser la respuesta correcta a la pregunta correcta es el problema de ahora, y no se resuelve con palabras clave.

Por:
Alexandre Tordjman
Managing Director Latam
Equativ

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