Cómo responder si la IA tergiversa su marca

Introducción

En 2025, la reputación de tu marca ya no reside en tu sitio web, en los resultados de búsqueda de Google o en las redes sociales. Reside en las respuestas generadas por la inteligencia artificial.

ChatGPT, Gemini, Copilot, Perplexity, Claude y Apple Intelligence ahora:

✔ resumiendo su empresa

✔ comparándola con la competencia

✔ recomiendan (o no recomiendan) su producto

✔ interpretando sus características

✔ describiendo sus precios

✔ evaluar su fiabilidad

Pero los sistemas de IA son imperfectos.

Interpretan erróneamente. Tienen alucinaciones. Se basan en datos obsoletos. Fusionan entidades. Confunden a los competidores. Generan hechos inventados. Crean impresiones negativas falsas.

Esta guía describe el proceso exacto que toda marca debe seguir cuando la IA la representa de forma errónea, incluyendo cómo diagnosticar el problema, solucionar las causas fundamentales, enviar correcciones, reconstruir las señales de confianza y evitar futuras representaciones erróneas.

Este es el manual para la recuperación de la reputación de LLM.

1. Por qué la tergiversación de la IA es ahora un riesgo crítico para la misión

La tergiversación impulsada por la IA puede:

• ✔ Dañar las ventas

Si la IA incluye incorrectamente a un competidor como la «mejor opción».

• ✔ Suprime la visibilidad

Si la ubicación de su categoría es incorrecta o no aparece.

• ✔ Engañar a los clientes

Si las características, los precios o las capacidades son falsas.

• ✔ Perjudicar la confianza en la marca

Si la IA le asocia con información negativa o falsa.

• ✔ Crear exposición legal

Si la IA afirma que usted infringe la normativa o ha cometido violaciones de datos.

• ✔ Diluir su posición en el mercado

Si la IA mezcla su marca con empresas que suenan similar.

¿Y lo peor de todo?

Los usuarios creen más en las respuestas de la IA que en su sitio web.

Si la IA se equivoca con tu marca, la realidad sale perdiendo.

2. Los 7 tipos de tergiversación de la IA (sepa a cuál se enfrenta)

Antes de responder, identifica el tipo de error.

1. Alucinación de características

La IA inventa características que no tienes (u omite las que sí tienes).

2. Inexactitud en los precios

La IA proporciona precios obsoletos o erróneos.

3. Sesgo hacia la competencia

La IA muestra primero a los competidores o los describe con mayor precisión.

4. Clasificación errónea

La IA coloca incorrectamente su marca en:

• la industria equivocada

• la categoría de software incorrecta

• Segmento de clientes inadecuado

5. Distorsión del sentimiento

La IA exagera o inventa comentarios negativos.

6. Errores históricos

La IA hace referencia a:

• propiedad obsoleta

• marca antigua

• productos descatalogados

• capturas de pantalla antiguas

7. Confusión de identidad

La IA confunde tu marca con:

• herramientas con nombres similares

• productos antiguos

• términos genéricos

• complementos

Esta es una de las tergiversaciones más perjudiciales, ya que rompe la estabilidad de la entidad.

3. Paso 1: Documentar la tergiversación (el paquete de pruebas)

Antes de tomar medidas, recopile:

✔ la respuesta completa de la IA

✔ la marca de tiempo

✔ la plataforma (ChatGPT, Gemini, Copilot, etc.)

✔ la indicación utilizada

✔ cualquier captura de pantalla

✔ URL citadas

✔ afirmaciones incorrectas resaltadas

✔ afirmaciones correctas escritas con claridad

Estas pruebas son esenciales para:

✔ enviar correcciones

✔ el cumplimiento legal

✔ realizar un seguimiento de los problemas recurrentes

✔ diagnosticar las causas fundamentales

✔ mantener registros internos

Cree un sencillo «registro de tergiversaciones de IA» para que varios miembros del equipo puedan contribuir.

4. Paso 2: Diagnosticar la causa raíz (la matriz de desencadenantes)

Las tergiversaciones de la IA siempre tienen una causa raíz identificable.

Utilice esta matriz para diagnosticar qué es lo que realmente falla.

Si la IA utiliza información obsoleta → Su sitio web o perfiles externos están desactualizados.

Solución: Actualice todo el contenido + Schema + Wikidata + directorios.

Si la IA inventa características → Sus datos estructurados están incompletos o son ambiguos.

Solución: publique páginas claras con las características del producto y bloques de datos objetivos.

Si la IA favorece a la competencia → Su autoridad y el consenso de los backlinks son débiles.

Solución: refuerza la autoridad externa y el refuerzo de la entidad.

Si la IA confunde el nombre de su marca → Tiene fragmentación de entidades.

Solución: consolide las variaciones de la marca en toda la web.

Si la IA mezcla varias marcas → Tus identificadores únicos son débiles.

Solución: mejora las etiquetas Schema, Wikidata y de desambiguación.

Si la IA indica precios erróneos → Sus páginas de precios carecen de claridad o señales de actualidad.

Solución: Limpie la estructura de precios y añada marcas de tiempo actualizadas.

Si la IA representa erróneamente la opinión → Las reseñas negativas antiguas tienen un peso excesivo.

Solución: refuerza las reseñas nuevas y los perfiles positivos externos.

Este diagnóstico le indica qué debe corregir antes de enviar las correcciones.

5. Paso 3: Corrige la fuente de verdad en todas las superficies (el protocolo de higiene de la fuente)

Los LLM utilizan cientos de superficies de datos, no solo su sitio web.

Debe actualizar:

1. Su sitio web

✔ Página de inicio

✔ páginas de características

✔ página de precios

✔ la página «Acerca de»

✔ Documentación

✔ Preguntas frecuentes

✔ Entradas de blog

✔ Subpáginas obsoletas

2. Datos estructurados

✔ Esquema de organización

✔ Esquema de aplicación de software

✔ Esquema de producto

✔ Esquema de reseñas

✔ Esquema de página de preguntas frecuentes

✔ Descriptores de desambiguación

3. Wikidata (una de las fuentes LLM más sólidas)

✔ Descripción de la marca

✔ Alias

✔ Fundadores

✔ Categorías

✔ Lista de productos

✔ Enlaces «sameAs»

✔ identificadores

✔ relaciones entre entidades

4. Listados de empresas

✔ G2

✔ Capterra

✔ Trustpilot

✔ Crunchbase

✔ LinkedIn

✔ SaaSworthy

✔ Software Advice

Cada uno de ellos alimenta los LLM de forma diferente.

5. Menciones en la prensa y directorios

Actualización:

✔ Artículos de relaciones públicas

✔ Listas de características

✔ Descripciones de categorías

✔ Antiguas colaboraciones

6. Perfil de backlinks

Los backlinks de alta autoridad crean consenso en torno a la entidad, lo que reduce las alucinaciones.

Uso:

✔ Ranktracker Backlink Checker

✔ Monitor de backlinks

Al limpiar todas las fuentes de verdad, reduces el riesgo de tergiversación de la IA en un 80-90 % incluso antes de enviar las correcciones.

6. Paso 4: Envía solicitudes de corrección a las principales plataformas de IA

Estos son los canales de corrección oficiales que debe utilizar.

1. OpenAI (búsqueda en ChatGPT + respuestas de ChatGPT)

✔ «Formulario de corrección del modelo»

✔ Campo «Comentarios sobre la búsqueda»

✔ Envío de datos basados en URL

✔ Informes de alucinaciones

2. Google Gemini / Descripciones generales de IA

✔ «Comentarios» → «Esto es incorrecto»

✔ Formulario de calidad de búsqueda de Google

✔ Solicitudes de eliminación legal (si es perjudicial)

✔ Corrección de fuentes para citas de resúmenes de IA

3. Microsoft Copilot / Bing

✔ Portal de corrección de Copilot

✔ Herramientas para webmasters de Bing

✔ «Informar de una respuesta inexacta»

4. Perplejidad

✔ Denuncias por «fuentes incorrectas»

✔ Informes de «resumen engañoso»

✔ Solicitudes de corrección del conjunto de datos RAG

5. Claude antropico

✔ Comentarios sobre alucinaciones

✔ Vías de corrección de seguridad

✔ Correcciones empresariales

6. Sistemas basados en Meta LLaMA

✔ Retroalimentación de mejora del modelo

✔ Envío de correcciones API

7. Inteligencia de Apple

✔ Asistente de comentarios

✔ Flujo de correcciones de Siri

Al enviar correcciones, incluya siempre:

✔ El resultado erróneo exacto

✔ la versión corregida

✔ URLs fiables

✔ bloques estructurados y basados en hechos

✔ la definición canónica de la marca

✔ Esquema relevante

✔ ID de Wikidata relevantes

Las empresas de IA dan prioridad a las presentaciones estructuradas, claras y basadas en hechos.

7. Paso 5: Publicar «contenido correctivo» (correcciones compatibles con LLM)

Este contenido ayuda a los LLM a actualizar su memoria de modelo más rápidamente.

Publicar:

• ✔ Una página oficial con «Datos sobre la marca»

• ✔ Una página clara sobre «Qué hacemos»

• ✔ Páginas con descripción general de las características

• ✔ páginas con desglose de precios

• ✔ Preguntas frecuentes

• ✔ Páginas de comparación con la competencia

• ✔ Páginas de anclaje de entidades (para evitar ambigüedades)

Haga que cada página:

✔ objetiva

✔ estructurada

✔ con párrafos cortos

✔ con formato de preguntas y respuestas

✔ legible por máquina

✔ con enlaces internos

Estas páginas se convierten en las fuentes canónicas en las que se basan los LLM.

8. Paso 6: Reforzar las señales de entidad (la capa de refuerzo)

Los LLM clasifican y describen las entidades basándose en:

• ✔ Claridad

• ✔ Coherencia

• ✔ Actualidad

• ✔ autoridad

• ✔ consenso

Utilice las herramientas de Ranktracker para reforzar las señales:

Backlink Checker → valida el consenso externo.

Backlink Monitor → mantiene el crecimiento de la autoridad.

Buscador de palabras clave → crea grupos de contenido alineados con la intención.

Auditoría web → elimina los obstáculos estructurales.

Comprobador SERP → comprueba la ubicación de las categorías.

Redactor de artículos con IA → estructura el contenido para facilitar la lectura de LLM.

El refuerzo de entidades estabiliza su marca dentro de los LLM.

9. Paso 7: Supervisar continuamente las plataformas de IA (seguimiento de la reputación de LLM)

Cree un calendario de supervisión:

Semanal

✔ breve revisión de las principales plataformas (ChatGPT, Gemini, Copilot, Perplexity)

Mensual

✔ Auditoría completa de la marca en todos los modelos

✔ revisión de tergiversaciones

✔ Seguimiento de alucinaciones

Trimestral

✔ Auditoría de datos estructurados

✔ Actualizaciones de la frescura del contenido

✔ Mantenimiento de Wikidata

✔ Revisiones + limpieza de relaciones públicas

Anual

✔ Actualización de la ficha informativa de la marca

✔ Señales de reposicionamiento

✔ Actualización de listados globales

La coherencia evita que vuelvan a aparecer tergiversaciones.

10. Cuándo recurrir a los servicios jurídicos (poco frecuente, pero necesario)

Remita el caso si las plataformas de IA generan repetidamente:

• ❌ difamación

• ❌ acusaciones falsas de comportamiento ilegal

• ❌ violaciones de la privacidad inventadas

• ❌ violaciones de datos inventadas

• ❌ información errónea perjudicial

• ❌ inexactitudes de alto riesgo en YMYL

Los canales legales formales incluyen:

✔ «Derecho de rectificación» del RGPD

✔ Derechos de corrección de la Ley de IA de la UE

✔ Notificaciones DMCA

✔ Denuncias por difamación

✔ Denuncias de protección al consumidor

Utilice la escalada legal de forma responsable y solo en casos de tergiversación grave.

Reflexión final:

La tergiversación de la IA no es mala suerte, es un problema de datos que se puede solucionar

La IA tergiversa las marcas cuando:

✔ los datos son inconsistentes

✔ los datos están desactualizados

✔ las entidades están fragmentadas

✔ los competidores dominan la huella

✔ las señales estructuradas son débiles

✔ Las referencias externas son confusas

La solución no es «luchar contra la IA».

La solución es limpiar, aclarar y fortalecer la identidad de su marca de manera tan exhaustiva que los modelos de IA:

✔ no puedan malinterpretarte

✔ no puedan confundirte

✔ no puedan tener alucinaciones sobre ti

✔ no puedan tergiversarte

En la era de la búsqueda generativa, esto es gestión de la reputación. Es gestión de entidades. Es SEO. Es ingeniería de visibilidad de IA.

Lo llames como lo llames, la regla es sencilla:

Define tu marca para la IA, o la IA definirá tu marca por ti.