En un mundo digital donde las conversaciones con inteligencias artificiales como ChatGPT, Gemini y Claude están reemplazando rápidamente a las búsquedas tradicionales, ser visible para los algoritmos se ha convertido en el nuevo campo de batalla para las marcas. Consciente de este cambio sísmico, Adobe ha presentado Adobe LLM Optimizer, una innovadora herramienta empresarial anunciada el pasado 16 de junio de 2025 en el prestigioso festival Cannes Lions. Su objetivo es proporcionar a las empresas las capacidades necesarias para comprender, medir e influir en cómo aparecen en estos nuevos ecosistemas conversacionales.
Esta nueva aplicación busca dar respuesta a una de las preguntas más acuciantes del marketing moderno: ¿cómo pueden las marcas destacar cuando los consumidores ya no buscan en Google, sino que preguntan a una IA? La solución de Adobe promete no solo ofrecer visibilidad sobre este nuevo terreno, sino también herramientas para conquistarlo.
Un cambio de paradigma impulsado por los datos
La urgencia detrás del lanzamiento de Adobe LLM Optimizer no es teórica, sino que se sustenta en cifras contundentes. Según datos de Adobe Analytics citados en un reportaje de VentureBeat, el tráfico web procedente de fuentes de IA hacia sitios de comercio minorista en Estados Unidos se ha disparado un 3.500% entre julio de 2024 y mayo de 2025. En el mismo periodo, el sector de los viajes ha experimentado un pico del 3.200%. Estas cifras demuestran que la adopción de la IA generativa no es una tendencia futura, sino una realidad presente que está redefiniendo el tráfico online.
«La adopción de los servicios de chat impulsados por GenAI es asombrosa, con un crecimiento interanual masivo», declaró Haresh Kumar, director sénior de estrategia y marketing de producto para Adobe Experience Manager, a VentureBeat. «Está cambiando fundamentalmente la forma en que los consumidores interactúan, buscan y encuentran información».
Este sentimiento es compartido por otros directivos de la compañía. «Las interfaces de IA generativa se están convirtiendo en herramientas de referencia para la forma en que los clientes descubren, interactúan y toman decisiones de compra», añadió Loni Stark, vicepresidenta de estrategia y producto de Adobe Experience Cloud. «Con Adobe LLM Optimizer, permitimos a las marcas navegar con confianza en este nuevo panorama, asegurando que destaquen y ganen en los momentos que importan».
Nace el GEO: la optimización para motores de generación
Durante décadas, el santo grial del marketing digital ha sido el SEO (Search Engine Optimization), el arte de optimizar una web para aparecer en los primeros puestos de los motores de búsqueda. Sin embargo, según Kumar, estamos entrando en una nueva era que requiere un enfoque completamente diferente.
«El SEO ya no va solo de palabras clave y backlinks», explicó. «En la era de la IA generativa, estamos entrando en un nuevo paradigma: la GEO (Generation Engine Optimization) u Optimización para Motores de Generación, donde la relevancia se juzga de forma diferente».
En este nuevo escenario, el objetivo no es solo complacer a un algoritmo que rastrea e indexa páginas, sino a un modelo de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés) que lee, comprende, sintetiza y genera respuestas coherentes a partir de la información que consume. Esto exige nuevas métricas, nuevas estrategias y, sobre todo, nuevas herramientas para influir en esa «generación» de respuestas.
¿Cómo funciona Adobe LLM Optimizer? Un enfoque en tres pasos
Para abordar este desafío, Adobe LLM Optimizer se basa en un marco de tres pilares diseñados para automatizar y simplificar el proceso de optimización para la IA. Haresh Kumar lo resumió como un sistema que ayuda a las marcas a «auto-identificar, auto-sugerir y auto-optimizar».
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Auto-Identificar (Auto Identify): El primer paso es la visibilidad. El sistema rastrea las «huellas dactilares» del contenido de una marca para detectar si está siendo utilizado por los principales modelos de IA y cómo aparece en las respuestas a las consultas relevantes de los usuarios. Esto permite a los especialistas en marketing saber si su contenido está siquiera en el radar de estas nuevas herramientas.
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Auto-Sugerir (Auto Suggest): Una vez identificado el rendimiento, la herramienta utiliza los propios modelos de IA de Adobe, entrenados específicamente para interfaces generativas, para recomendar mejoras. Estas sugerencias pueden ser de carácter técnico, como corregir errores en los metadatos, o de contenido, como mejorar la autoridad y el contexto de las páginas de preguntas frecuentes (FAQ).
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Auto-Optimizar (Auto Optimize): Saber qué arreglar es solo la mitad de la batalla. La ejecución suele requerir tiempo y recursos de desarrollo. LLM Optimizer agiliza este proceso al permitir a los usuarios aplicar muchos de los cambios recomendados directamente desde la plataforma, reduciendo la dependencia de los equipos técnicos.
Identificar y cubrir las lagunas de visibilidad para ganar relevancia
Uno de los mayores beneficios prácticos de la herramienta es su capacidad para mostrar a los equipos de marketing dónde existen «lagunas» de visibilidad, es decir, preguntas de los usuarios para las que la marca debería ser una fuente de respuesta pero no lo es.
«El objetivo es ayudar a las marcas a entender las brechas, dónde no están apareciendo en las respuestas de la IA, y qué soluciones pueden hacerlas más visibles», afirmó Kumar a VentureBeat. Para facilitar la toma de decisiones, la aplicación calcula el valor de tráfico proyectado para cada cambio sugerido, permitiendo a los equipos priorizar las acciones con mayor impacto potencial.
La herramienta también responde a una duda común en el sector. «Las marcas a menudo preguntan: ‘¿Realmente necesito preocuparme por este nuevo cuadro de chat con IA?'», añadió Kumar. «La respuesta es sí, porque el tráfico se está desplazando hacia allí. Si no estás optimizando para ello, te estás quedando fuera».
Un ejemplo concreto de optimización es centrarse en formatos de contenido que los LLM prefieren por su estructura. «Las páginas de preguntas frecuentes (FAQ) tienden a funcionar excepcionalmente bien en la indexación de los LLM», señaló Kumar. «Proporcionan respuestas directas y autorizadas que los LLM prefieren al generar sus propias respuestas». La plataforma de Adobe no solo recomienda crear este tipo de contenido, sino que también ayuda a generarlo manteniendo la voz y el estilo de la marca.
Análisis continuo, disponibilidad e integración
Para mantenerse al día en un entorno tan dinámico, Adobe LLM Optimizer utiliza una combinación de modelos de análisis «push» y «pull». Esto significa que el sistema actualiza continuamente su análisis cada vez que se publica contenido nuevo o cuando un modelo de IA accede a él, ofreciendo información casi en tiempo real.
Actualmente, el producto monitoriza el rendimiento en varios de los modelos más importantes del mercado, incluyendo ChatGPT, Claude y Gemini, y Adobe planea expandir la cobertura a medida que surjan nuevos actores relevantes.
Adobe LLM Optimizer ya está disponible, bien como un producto independiente o como una integración nativa con Adobe Experience Manager Sites. Aunque la compañía no ha revelado los precios, sí ha confirmado que se trata de una oferta de producto separada que requiere una suscripción voluntaria y una actualización de los acuerdos contractuales. «Los clientes deben optar por él en función de su preparación y estrategia de IA», concluyó Kumar.
Con esta nueva herramienta, Adobe se posiciona en la vanguardia de la próxima gran transformación digital, ofreciendo a las empresas una brújula para navegar el complejo pero prometedor futuro de la interacción generativa.
