Conclusiones que dejó el 2025
Andrés Kloster
28/11/2025
Hola, ¿cómo estás?
Se termina noviembre y, para mí, es el mes ideal para sacar conclusiones del año: te da suficiente distancia para mirar en retrospectiva, pero sin la vorágine de diciembre. Así que, en este mood, quiero compartirte tres reflexiones que me deja este año, y que van a ser clave para pensar las estrategias de 2026.
Los LLMs serán el próximo canal de distribución masivo
Todavía no pasó, pero va a pasar: los LLMs (ChatGPT, Gemini, Perplexity, etc.) se van a convertir en un canal de distribución masiva.
Aunque hoy la escala es baja, ya empezamos a ver tráfico proveniente de estos sitios web, con tasas de conversión que en algunos casos rozan el 50%. Pero lo importante no es el volumen actual sino la pendiente: si mantienen este ritmo, serán un canal relevante para todas las industrias.
Y no lo digo desde la futurología, sino desde la observación de un patrón histórico que se repitió siempre que surgió un nuevo canal de distribución: surge el canal → aparecen muchos jugadores → llega la adopción masiva → cambia el comportamiento del usuario → gana un jugador que se queda con la mayor parte del mercado.
Pensemos en los buscadores. Primero surgieron, después vino la atomización: Yahoo, AltaVista, MSN Search, Google. La adopción llegó cuando buscar se volvió más eficiente que navegar directorios. El cambio de hábito apareció cuando la gente dejó de “entrar a internet” y empezó directamente por el buscador. Y el ganador fue Google, porque resolvió el problema mejor y a escala.
Con los LLMs estamos en un punto equivalente, pero con un matiz importante: estamos terminando la fase de adopción masiva y entrando en la de cambio de hábito. Antes los usábamos como complemento; ahora empiezan a reemplazar pasos que antes hacíamos en otros canales.
La diferencia frente a otros momentos históricos en los que surgieron nuevos canales es que hoy no partimos de cero. Cuando nacieron los buscadores, tuvimos que aprender qué era posicionar. Cuando nacieron las redes sociales, tuvimos que aprender qué era distribuir contenido ahí. Con los LLMs no tenemos que inventar nada, porque ya sabemos que las respuestas que dan las encuentran en los motores de búsqueda tradicionales. Por eso, si querés que una IA te cite y te recomiende, tenés que aparecer en los motores de búsqueda, o sea, hacer SEO.
Y lo interesante es que hacer SEO hoy tiene doble retorno: te mantiene visible en los buscadores (un canal que no va a morir) y te posiciona en los LLMs (el canal que viene). Es una de las pocas veces en marketing donde la misma inversión sirve para el presente y para el futuro.
SEO y Paid tienen que trabajar juntos
Durante años se pensó SEO por un lado y Paid por el otro, como si fueran dos caminos separados. Pero cuando mirás cómo realmente buscan, comparan y deciden los usuarios, la conclusión es simple: funcionan mucho mejor cuando operan como un único sistema. SEO construye intención y presencia sostenida; Paid acelera, amplifica y permite testear hipótesis rápido. Separados rinden menos; integrados se potencian.
Por eso en Eleven decidimos este semestre sumar Paid Media a nuestro ecosistema. No para “abrir un área nueva”, sino porque cada vez es más evidente que tener ambos canales en un solo equipo permite compartir aprendizajes, optimizar mensajes y hacer que cada acción empuje en la misma dirección. Si querés profundizar sobre este tema, te invito a mirar este podcast que publicamos ayer.
La IA como driver real, pero bien usada
Hace unos días, una marca de alfajores de Argentina mostró su nueva caja navideña y las redes explotaron de comentarios positivos felicitando a la marca por no haberla diseñado con IA. Vi varios posts en LinkedIn diciendo que “la gente odia la IA”, y me parece una lectura equivocada. La gente no odia la IA: odia cuando la IA no aporta nada. Cuando reemplaza criterio en vez de potenciarlo. Cuando se nota que está puesta porque había que ponerla.
La diferencia entre IA bien usada y mal usada es enorme. Bien usada es cuando ayuda a personalizar, acelerar procesos, explorar más caminos y producir más con el mismo esfuerzo. Mal usada es cuando solo sirve para mostrar que uno “usó IA”, generando contenido genérico, intercambiable y sin valor. La herramienta la tenemos todos; lo que diferencia es el criterio. Entender cuándo suma, cuándo no y para qué.
Y donde esta diferencia se nota con más claridad es en Paid y en Contenidos para los sitios web.
IA bien y mal usada en Paid
La IA mal usada genera piezas rápidas, mal diseñadas y que no aportan valor. La IA bien usada nos permite testear muchos más mensajes en menos tiempo, siempre con un nivel mínimo de calidad, lo que llamamos “fast execution”. El foco es producir mucho volumen para identificar rápido qué mensaje realmente mueve la aguja.
El workflow es simple: lanzamos a competir muchos mensajes, medimos su rendimiento a partir de un KPI prefijado (por ejemplo, “Costo de Adquisición de clientes nuevos”) y tomamos decisiones. Si un mensaje no atrae usuarios o lo hace a un costo alto, se apaga. Si atrae usuarios a un costo bajo, se mantiene, se escala y hasta puede amplificarse a otros medios.
Así, cada dólar se optimiza al máximo. Esto lo estamos implementando con algunos clientes de Paid en Eleven y los resultados son realmente increibles.
IA bien y mal usada en Contenidos para web
En contenidos para web la IA mal usada se nota rápido: textos planos, sintaxis repetitiva, información genérica y artículos que podrían pertenecer a cualquier marca. Son piezas que cumplen con el requisito de “producir contenido”, pero no resuelven la intención del usuario. Y cuando el contenido no resuelve, no posiciona, no retiene y no genera confianza.
La IA bien usada, en cambio, parte de otra lógica: acelerar la investigación, generar mejores borradores, ampliar la cobertura temática y permitirnos validar más ideas en menos tiempo. Pero siempre con intervención humana al final. Es el criterio editorial el que convierte un texto generado en un contenido útil: ajustar enfoque, profundizar donde importa, agregar datos reales, sumar ejemplos propios y eliminar el tono genérico que traen los modelos.
El valor no está en que la IA escriba por nosotros, sino en que nos permita producir más análisis, más profundidad y más contenido pensado para resolver algo concreto. La velocidad la pone la IA; la intención, nosotros.
Noticias destacadas de noviembre
Te comparto las novedades más relevantes que dejó septiembre para quienes trabajamos en SEO y growth.
- Adobe adquiere Semrush. La integración apunta a unificar medición de marca entre canales propios, buscadores, LLMs y la web. Lee más acá.
- Google lanza el filtro de branded queries y anotaciones personalizadas en Search Console. Las nuevas funciones mejoran el análisis histórico y permiten separar tráfico branded vs. no branded. Lee más acá.
- Google integra Gemini 3 en AI Mode con nuevas capacidades generativas. Con AI que genera layouts dinámicos y modelos más avanzados, Search se sigue moviendo hacia respuestas generadas, desplazando clics y redefiniendo la visibilidad orgánica. Lee más acá.
- Las AI Overviews cambian su contenido cada dos días. Un estudio de Ahrefs muestra alta volatilidad en la forma de los AI Overviews, pero una estabilidad notable en el significado, lo que indica que Google mantiene un consenso semántico independientemente de las fuentes puntuales citadas. Lee más acá.
- Microsoft actualiza Copilot con mejores citas y una nueva experiencia de búsqueda AI. La mejora incorpora respuestas con mayor transparencia y una nueva experiencia de búsqueda experimenta. Lee más acá.
No te pierdas los episodios de Eleven Talks
Si te interesa seguir profundizando en estos temas, en Eleven tenemos un podcast llamado Eleven Talks. Son charlas de SEO y Growth entre expertos del equipo, donde compartimos experiencias reales y lo que aprendemos todos los días trabajando con distintas marcas. Te dejo la playlist completa en YouTube para que puedas explorarlo.
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