Hagamos un ejercicio de imaginación y situémonos en una reunión informal en la que dan su opinión diferentes personas pertenecientes a un mismo sector. ¿Cómo podríamos llamar la atención? Una de las formas más eficaces sería gritar más fuerte que los demás. Quizá sea un ejemplo un poco rudo, pero hasta no hace tantos años, el SEO tenía algo que ver con esto. Es cierto que en los últimos años ha evolucionado bastante, pero ¿os acordáis de aquel tiempo en el que el posicionamiento pasaba por poner keywords a diestro y siniestro?
Los profesionales del marketing hemos vivido obsesionados durante años con las primeras posiciones en Google. Peleábamos por cada clic, por cada impresión. Pero el panorama se ha transformado bajo nuestros pies. Las búsquedas tradicionales han dado paso a las consultas que se resuelven sin necesidad de hacer clic en enlace alguno. Una proporción significativa de consultas informativas ya no genera tráfico porque los usuarios obtienen su respuesta directamente en los resúmenes generados por IA. Hemos escrito sobre ello, sobre las respuestas zero-clic.
Realmente el cambio ya está aquí. Según los datos recopilados por la consultora Sensor Tower en su informe State of Mobile Report 2026, ChatGPT ha alcanzado los 1.000 millones de usuarios mensuales, y Google despliega AI Overviews cada vez en más porcentaje de búsquedas. Cuando una parte tan importante del proceso de compra pasa por respuestas sintetizadas en lugar de por listas de enlaces, está claro que las métricas clásicas empiezan a quedarse un poco anticuadas. El objetivo ahora es formar parte de la respuesta.
Ante esta situación, ha empezado a emerger una nueva métrica que pocos conocían hace apenas unos meses, el llamado Share of Model (SOM). Con ella se mide algo más sutil. Podríamos decir que es un nuevo termómetro de visibilidad en la era de la IA. Y tenemos que ponernos al día con ella.
¿Qué es el Share of Model y por qué está renovando la visibilidad?
El SOM mide con qué frecuencia, qué prominencia y lo positivamente que se posiciona una marca en las respuestas generadas por modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) en relación con sus competidores.
Es el equivalente en la era de la IA al Share of Voice tradicional. Mientras que este último rastreaba qué porción de la presencia publicitaria o de búsqueda orgánica poseía una marca en una categoría, el SOM mide qué porcentaje de las respuestas de un modelo de IA menciona a una marca cuando los usuarios buscan productos o servicios de la categoría.
En realidad, se trata de un concepto bastante reciente, introducido por primera vez en 2024 por Jack Smyth y Tom Roach, ejecutivos de la agencia Jellyfish, quienes lo plantearon como una forma de entender cómo las marcas están representadas dentro del conocimiento de un modelo.
¿Qué mide exactamente el SOM?
Vayamos un poco más al detalle, porque esto no va exclusivamente de contar menciones. La métrica se desglosa en tres dimensiones que los profesionales deben analizar por separado.
- Frecuencia de mención. Se refiere al porcentaje de consultas relevantes de una categoría en las que tu marca aparece mencionada.
- Prominencia, es decir dónde y cómo aparece la marca en la respuesta. Es evidente que ser la primera recomendación no es lo mismo que una mención pasajera enterrada al final de una lista.
- Favorabilidad. El sentimiento y los atributos que se asocian a la marca en la respuesta. No cabe duda que aparecer a menudo, pero siendo descrito de forma incorrecta o negativa, no es el objetivo.
Aproximadamente la mitad de los consumidores ya utiliza búsqueda potenciada por IA, y cuando una parte tan significativa del recorrido de compra pasa por respuestas sintetizadas, lo que medíamos antes ya no es lo principal. Más que nada porque con la IA no hay una posición número 1 a la que queramos llegar.
Además, el SOM se comporta de manera muy diferente a un ranking tradicional. Un ranking por palabra clave es estático, es decir o eres número uno o no lo eres. El SOM tiene un componente probabilístico. Esto significa que una marca puede aparecer en el 80% de las respuestas a “mejores zapatillas para correr por la montaña” y en solo el 20% de una consulta casi idéntica. Una marca no es visible en la IA en general, sino que lo es visible en modelos específicos, moldeada por los datos con los que cada uno fue entrenado.
5 estrategias para conseguir el Share of Model que tu marca necesita
Más allá de saber lo que es el SOM, lo importante es cómo mejorar esa métrica para que tu marca aparezca de forma prominente y favorable cuando los usuarios consultan a los asistentes de IA. Aún nos queda profundizar mucho en esta métrica y conocer mejor cómo es el comportamiento de la IA, pero existen estrategias que ya están funcionando para elevar tu Share of Model. Las vemos.
Publica contenido EEAT
La IA prioriza fuentes con alta autoridad. Los modelos de lenguaje están diseñados para extraer información de fuentes que perciben como creíbles, verificables y bien fundamentadas. Esto significa que tu contenido debe demostrar experiencia, autoridad y ser confiable, es decir lo que conocemos como los principios EEAT.
Se trata de publicar contenido que los LLM quieran citar. por lo que es recomendable incluir estadísticas, resultados de investigación, citas de expertos o datos con fechas concretas. Los sistemas de IA recompensan el contenido que es fácil de recuperar, fragmentar e integrar de manera confiable. Un artículo genérico con afirmaciones vagas tiene muchas menos probabilidades de ser citado que un estudio con datos específicos, gráficos y referencias claras.
Optimiza para ser citado, no para lograr clics
Las citas funcionan como una transferencia de confianza. El modelo selecciona tu página como fuente de información, utiliza tus hechos o definiciones para generar la respuesta. De esta forma, los usuarios ven repetidamente tu marca asociada con información veraz.
La diferencia entre una simple mención de marca y una cita de IA es muy importante. Una mención supone simplemente que aparece tu nombre mientras que una cita implica que el sistema asigna información específica a tu contenido. Debes rastrear ambas, pero dar mayor peso a las citas, especialmente si aparecen para consultas con una intención comercial elevada.
Para conseguir ser citado, es importante que estructures tu contenido con párrafos que respondan directamente a la pregunta probable del usuario, con datos, fechas y definiciones claras. Esto facilita que los sistemas de IA extraigan tu información y la integren en sus respuestas sintetizadas.
Aumenta tu presencia en plataformas de confianza
Los LLM otorgan en su entrenamiento un peso mayor a fuentes consideradas especialmente confiables. Pueden ser los artículos académicos, los informes de cada industria o las publicaciones en medios de autoridad. Todos ellos actúan como señales de validación que los modelos usan para verificar la información sobre una marca.
Esto significa que tu estrategia de visibilidad en IA debe incluir un componente de relaciones públicas digitales y presencia en medios. No basta con optimizar tu propio sitio web. Necesitas que tu marca sea mencionada y descrita con precisión en fuentes que los modelos consideran confiables.
Gestiona la reputación online de forma proactiva
La IA puede inventarse la información si no encuentra suficiente sobre tu marca, o puede priorizar el contenido negativo que esté disponible en la web. Por eso, la gestión de la reputación online es más importante que nunca. Es fundamental que te asegures de que la narrativa dominante sobre tu marca sea precisa, completa y favorable.
El contenido generado por usuarios, como son las reseñas, valoraciones, fotos o testimonios, actúa como una capa de verificación que los modelos aprovechan para confirmar el estado de una marca. Las marcas con un UGC completo tienden a tener mejor SOM porque los modelos perciben esa información como una señal de que la marca está activa y es relevante en la actualidad.
Crea contenido estructurado y fácil de procesar
La IA interpreta contexto, no solo palabras clave. Los modelos de lenguaje leen y comprenden el significado semántico de tu contenido, las conexiones entre conceptos y la estructura lógica de la información. Esto significa que el SEO tradicional basado en densidad de palabras clave está perdiendo relevancia frente a un enfoque más contextual y semántico.
Para optimizar para SOM, crea contenido estructurado, con tablas comparativas, preguntas frecuentes organizadas y bloques de definición claros. Este tipo de contenido es más fácil de procesar para los modelos y más probable de ser citado en respuestas sintetizadas.
Todo hace indicar que el SOM va a ser una métrica de la que vamos a hablar mucho y que será fundamental para medir la visibilidad en un entorno dominado por la IA. En Súmate podemos ayudarte a adaptar tu estrategia y mejorar la autoridad de tu marca para la IA. Contacta con nosotros y te diremos cómo hacerlo.