Estudio de Burson revela la brecha entre visibilidad y credibilidad en la optimización para motores generativos (GEO)

La consultora global de comunicación Burson publicó The Credibility Paradox (La paradoja de la credibilidad), un informe que analiza cómo las distintas audiencias perciben —y creen— las respuestas que la inteligencia artificial genera sobre marcas y empresas. El estudio propone un giro en la conversación sobre Optimización para Motores Generativos (GEO): ya no se trata solo de aparecer en los resultados de la IA, sino de que esas respuestas resulten creíbles.

“En el mundo actual de cero clicks, los modelos de lenguaje son los nuevos guardianes de la reputación. Definen cómo se descubre y se evalúa una marca. Pero aparecer no es lo mismo que ser creíble”, explicó Corey duBrowa, CEO global de Burson.

Y agregó: “La IA sintetiza, resume y entrega información de forma directa. Aparecer en esas respuestas es necesario, pero no alcanza. Nuestro trabajo ya no es solo lograr visibilidad, sino construir un respaldo de evidencias tan sólido que lo que diga la inteligencia artificial resulte creíble para las audiencias que realmente importan. Este estudio es nuestra hoja de ruta para convertir esa paradoja en una ventaja competitiva”.

Para realizar este estudio, Burson se alió con Profound, una plataforma especializada en marketing con inteligencia artificial. Juntas analizaron miles de respuestas sobre reputación corporativa en siete de las principales plataformas de IA del mercado. La investigación abarcó 85 empresas, evaluadas en ocho dimensiones: innovación, creatividad, clima laboral, productos, desempeño financiero, gobernanza, ciudadanía corporativa y liderazgo. Cada respuesta recibió una puntuación de credibilidad segmentada en tres públicos: población general, líderes de opinión y tomadores de decisión. El análisis, que utilizó Decipher, una herramienta propia de Burson desarrollada junto a la firma de IA cognitiva Limbik, arrojó en total más de 55.000 evaluaciones de credibilidad.

Hallazgos clave

• La IA premia los hechos, no los discursos. Las afirmaciones respaldadas por datos concretos —sobre innovación, productos o clima laboral— resultaron sistemáticamente más creíbles que aquellas vinculadas a conceptos más abstractos como liderazgo, gobernanza o ciudadanía corporativa. El estudio confirma que la IA prioriza la corroboración independiente: cobertura periodística, reseñas de usuarios y conversación en redes pesan más que los mensajes institucionales.
• El clima laboral es un activo subestimado. Según la investigación, las respuestas sobre entorno de trabajo fueron las más creíbles para el público general. ¿Por qué? Los modelos de lenguaje se nutren de fuentes verificables: opiniones en plataformas de empleo como Glassdoor o LinkedIn, informes laborales y cobertura de prensa. Sin embargo, pocas empresas aprovechan este frente para construir reputación.
• El liderazgo es el Talón de Aquiles. Las menciones a CEOs y equipos directivos fueron, en todos los sectores analizados, las menos creíbles. Las excepciones —empresas de tecnología y aeroespacial— tenían algo en común: sus líderes estaban respaldados por datos de gobernanza, resultados financieros y validación externa, no solo por comunicados de prensa.
• La credibilidad varía según la audiencia. Una narrativa que parece sólida en una respuesta de IA puede no convencer por igual a clientes, inversores, empleados o reguladores. El estudio reveló que los tomadores de decisión consideran las respuestas un 10% más creíbles que el público general, y son más receptivos a argumentos basados en innovación y contexto de negocio. Conclusión: no existe una estrategia de GEO universal.

A partir de estos hallazgos, Burson ha desarrollado un marco de trabajo para ayudar a las empresas a construir y proteger su reputación en los entornos de inteligencia artificial. La propuesta integra cobertura orgánica, contenido propio y conversación en redes sociales en una estrategia unificada, en lugar de tratarlos como compartimentos separados. El objetivo: cultivar un ecosistema de voces independientes y creíbles que refuercen la narrativa de la compañía a lo largo del tiempo. El modelo también contempla las particularidades de cada mercado e idioma para gestionar la reputación en distintas regiones y culturas.

“Hasta ahora, el debate en torno al GEO se ha limitado a la presencia: asegurar que las marcas aparezcan en las respuestas de la IA. Pero la presencia sin credibilidad no genera valor reputacional; es solo exposición sin influencia”, señaló Rosina Barbastefano, Líder Regional de Insights, Datos e Inteligencia de Burson. Y concluyó: “Los datos de este nuevo estudio demuestran que lo que comenzó como un desafío de visibilidad hoy es la prueba decisiva de si la reputación ganada en el mundo real es legible, está respaldada y resulta creíble para los algoritmos. Este informe revela que la confianza de las audiencias depende de la calidad e independencia de las evidencias disponibles, consolidando definitivamente al GEO como el nuevo terreno en la gestión de la reputación”.

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