El consenso semántico según Fernando Maciá en el Mide Summit 2026

El pasado 19 de mayo, nuestro director Fernando Maciá participó como ponente en el MIDE Summit 2026, un evento organizado por MIDE en el Talent Garden de Madrid que reunió a expertos del sector para compartir cómo la irrupción de los chatbots de IA está transformando por completo la manera en que las personas buscan, descubren y consumen información.

La bienvenida corrió a cargo de Asier Barainca, consultor senior de analítica digital en LIN3S, y Ana Belén Leiño, SEO Project Manager de LIN3S. Al escenario también se subieron Natzir Turrado, Gianella Ligato y David Villarrubia.

Fernando presentó «Consenso semántico: cómo construir tu autoridad de marca más allá de tu web», una ponencia que abordó uno de los cambios más profundos que está viviendo el marketing digital: la construcción de autoridad de marca en la era de la búsqueda generativa.

Google sigue dominando, pero la IA suma una nueva capa

Fernando arrancó su presentación desmontando el mito de que la IA va a sustituir a Google. Los datos de Sparktoro muestran que Google mantiene una cuota del 92% de usuarios y aproximadamente 100 búsquedas por usuario al mes. Las herramientas de IA representan actualmente solo el 1,72% de los eventos de búsqueda. La IA suma, no sustituye.

Sin embargo, los usuarios prefieren las herramientas de IA sobre todo en las fases iniciales de su proceso de decisión de compra, mientras que en la comparación de opciones y selección final es donde los buscadores tradicionales ganan ventaja. Esto cambia radicalmente cómo las marcas deben plantear su estrategia de visibilidad.

La nueva short list: de Google a los LLMs

Fernando explicó cómo ha evolucionado el proceso de decisión del usuario. Antes, la short list de marcas se construía a través de múltiples canales: sitio web, blogs, publicidad, reviews, redes sociales, medios, análisis y boca a oreja. Ahora, los LLMs actúan como intermediarios que consultan todas esas fuentes y generan una lista corta de opciones.

La gran diferencia es que el 84% de las citas en respuestas de IA proceden de medios ganados, no de la web de la marca. Esto significa que tu marca ya no solo se construye donde tú la publicas, también donde otros la mencionan.

El SEO se ganaba dentro, la encontrabilidad se gana fuera

Una de las ideas que Fernando quiso transmitir es que, mientras que el SEO tradicional se ganaba esencialmente optimizando dentro del sitio web (autoridad temática, semántica y técnica), la encontrabilidad en IA se gana fuera. El 91% de las menciones en IA provienen de contenido de terceros, no del sitio web de la marca.

Fernando compartió datos reveladores sobre grandes marcas. Por ejemplo, en búsquedas de marca (branded prompts), Etsy aparece solo en el 17,1% de las respuestas generativas, Amazon en el 12,5%, Macy’s en el 11,2%, Sephora en el 7,4% y Sony en apenas el 2,1%. Incluso las grandes marcas tienen un reto enorme por delante.

Cómo funciona la IA: triangulación y query fan-out

La presentación profundizó en aspectos técnicos clave. Fernando explicó que el 88,6% de las consultas a ChatGPT generan exactamente dos sub-queries internas. La IA no se conforma con buscar una sola vez: divide el problema, busca desde múltiples ángulos y luego cruza resultados. Esto significa que no competimos por una keyword, sino por todos los ángulos desde los que se puede consultar en nuestra categoría.

Además, la IA triangula información de múltiples fuentes. En promedio, cada conversación incluye 6 citas únicas, con 4 citas por respuesta. El 66% de los turnos incluyen entre una y cuatro fuentes únicas. Si tres sitios dicen lo mismo sobre tu marca, para la IA es un hecho. Si solo lo dice tu web, es información «interesada».

Otro dato importante: las fuentes que cita la IA varían constantemente (solo el 2,37% de las URLs aparecen en los tres modelos analizados), pero las marcas recomendadas coinciden en un 35-55% independientemente de las fuentes citadas.

La construcción de presencia para la IA: tres capas

Fernando desglosó la estrategia en tres niveles:

1. Grafo de entidad: ¿la IA sabe qué eres? Requiere presencia en fuentes como LinkedIn, Crunchbase, Wikipedia y otras bases de conocimiento estructurado.

2. Grafo documental: ¿se habla de ti en los sitios que la IA consulta? Incluye medios de comunicación, Reddit, TripAdvisor y fuentes de autoridad en tu sector.

3. Asociación y entidades: ¿te conecta consistentemente con tu categoría? Los diferentes modelos de IA (ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude) deben asociar tu marca con los problemas que resuelves.

Digital PR: el objetivo ha cambiado

Fernando dedicó parte importante de su ponencia a explicar cómo el Digital PR debe evolucionar. Mientras el PR tradicional buscaba construir reputación corporativa influyendo en periodistas e inversores, el Digital PR actual debe construir huella digital coherente para captar clientes que consultan IA, influyendo en los LLMs como intermediarios.

El impacto ya es tanto la percepción (cómo se siente y se recuerda la marca), como la representación: cómo el modelo describe y recomienda tu marca. Los KPIs cambian de impresiones y share of voice a share of citation, sentiment, accuracy y consistencia entidad-atributo.

Y la velocidad es sorprendente. Un contenido en earned media puede ser citado por Perplexity en 1 a 7 días, por ChatGPT con búsqueda web en 3 a 14 días, por Bing Copilot en 7 a 14 días y por Google AI Overviews en 1 a 3 semanas.

Las cuatro decisiones del CMO

Fernando cerró su presentación con un framework práctico de cuatro pasos:

1. Define las entidades objetivo: crea un mapa de categorías, atributos y contextos con los que aspiras a que la IA relacione tu marca.

2. Audita tu citation graph actual: documenta qué marcas y fuentes están apareciendo para tus prompts críticos en cada modelo.

3. Alinea tu comunicación y Digital PR: identifica tu comunicación institucional, contenido comercial y contenido generado por usuarios. Los tres deben estar alineados.

4. Cambia tus KPIs: los indicadores de éxito deben ser share of citation, sentiment y exactitud de las respuestas, no solo impresiones o visitas.

Casos reales: Santander y Philips Hue

La presentación incluyó ejemplos concretos. En el caso de Santander, Fernando mostró las URLs con más citas en respuestas de IA, donde, además de su propio dominio, aparecían sitios como Rastreator, Finect, Economía Responsable, Banco de España y HelpMyCash. En el caso de Philips Hue, las fuentes más citadas que no eran de la propia empresa fueron TechRadar, Tom’s Guide, PCWorld, Wired y T3.

Estos ejemplos demuestran que las marcas necesitan estar presentes en los sitios que la IA consulta como fuentes autorizadas, no solo en su propia web.

Consenso semántico, no manipulación

Fernando fue claro en diferenciar la alineación de comunicación del LLM poisoning. No se puede confundir con manipular a la IA inyectando contenido falso. Es posicionar tu marca por lo que es, coordinando mensajes verdaderos a través de un consenso semántico entre canales como estrategia de marca sostenible que se refuerza con cada review honesta.

Construir autoridad donde la IA consulta

La participación de Human Level en el MIDE Summit reafirma nuestro enfoque: en un mundo donde el 84% de las citas en IA provienen de terceros, la autoridad de marca se construye fuera de tu web. Combinamos más de 20 años de experiencia en SEO con estrategias de Digital PR para ayudar a las empresas a ser encontrables allá donde sus clientes busquen, ya sea en Google, ChatGPT o Perplexity.

Si quieres ver la presentación completa de Fernando, la tienes disponible aquí.