Índice
Cómo Base aumentó el tráfico global de IA en 48,6% con Chatbeat
Los resultados de un vistazo
- 1 Mayor visibilidad general de la IA: Puntuación de marca 50% → 65% en ~2 meses.
- 2 Mejor colocación en las respuestas de IA: posición media 8 → 5; posición mediana 6 → 3.
- 3 Salto competitivo: pasó de #4 a #2 entre los competidores
- 4 Visibilidad de la IA → tráfico real: las sesiones de sitios web desde Gemini aumentan un 12×; desde Copilot aumentan un 60×.
- 5 Tráfico global de IA: 48,6% de aumento
Principales conclusiones
-
La base abordó la visibilidad de la IA como un canal de crecimiento y una prueba de marca
El objetivo era ser la plataforma que los modelos de IA trataran como una autoridad, no sólo como un nombre que aparece de vez en cuando.
-
El trabajo comenzó con una auditoría de referencia y un seguimiento continuo
Lo hicieron para responder a las preguntas fundamentales: ¿aparece Base en las respuestas de AI, qué páginas se citan y cómo se compara con la competencia?.
-
El contenido se optimizó para la “autoridad citable"."
¿Cómo? Con páginas originales más profundas, formatos amigables para las listas (clasificaciones/comparaciones), referencias externas creíbles y estructura FAQ + esquema para facilitar la extracción.
-
El impacto apareció donde importa
Una mayor visibilidad de la IA, un claro aumento de la competitividad y un crecimiento del tráfico de las plataformas de IA, sin depender de métricas meramente superficiales.
Sobre la base
Base es una plataforma de gestión de ventas de comercio electrónico en la que confían más de 30.000 empresas para potenciar sus operaciones globales. Diseñado para equipos que venden a través de múltiples canales, centraliza el procesamiento de pedidos, la gestión de productos, los listados del mercado, el envío y la automatización en una única interfaz.
La plataforma optimiza aún más los flujos de trabajo con herramientas especializadas para análisis, WMS, PIM, repricing e IA, al tiempo que ofrece un amplio ecosistema de Más de 1.700 integraciones - incluidos los principales mercados, tiendas en línea, programas de contabilidad y transportistas.
Destacado en este estudio de caso:
Karina Kondraciuk - Especialista sénior en SEO en Base. Dirige la estrategia de visibilidad orgánica de la marca, aprovechando su amplia experiencia en SEO en los sectores del comercio electrónico y los servicios. En la actualidad, conecta la optimización técnica con la estrategia de contenidos, ampliando el alcance de la marca en la búsqueda de IA a través de la Optimización Generativa de Motores (GEO).
Desafío
Cuando la IA empezó a dominar la conversación, el equipo de Base la trató como una nuevo canal de captación de clientes - pero la motivación no era sólo el rendimiento.
También tenían un objetivo muy “de marca”: demostrar que los modelos de IA los ven como una autoridad y en realidad utilizar sus contenidos como fuente de confianza.
Empezaron a trabajar en la visibilidad de la IA en Mayo de 2025, con dos retos fundamentales en mente:
- Comprender la intención del usuario de IA: lo que la gente realmente preguntar en las herramientas de IA - y para qué preguntas quiere Base ser la respuesta por defecto.
- Deje de operar en la oscuridad: Sin datos concretos, es casi imposible saber si las actualizaciones de contenido y las mejoras del sitio web están cambiando realmente la visibilidad en las respuestas del modelo.
Estrategia
1. Supervisar y diagnosticar - “¿Somos visibles para los LLM en absoluto?”
Partían de una base, no de suposiciones:
- Verificado si el sitio es accesible a los LLM y si el contenido es realmente visible
- Comprobado si aparecen en las respuestas de AI y en las fuentes, y cómo se compara con la competencia.
Dónde encaja Chatbeat: un cuadro de mandos + la vista Fuentes para confirmar: ¿aparecemos nosotros, quién aparece en su lugar, y las métricas tienden al alza?.
2. Mapa de indicaciones: desde preguntas generales hasta ramas orientadas al producto
El reto inicial era doble: lo que realmente preguntan los usuarios y qué preguntas quieren ganar. Su proceso:
- Empezó con preguntas de categorías amplias como “¿Qué sistema de gestión del comercio electrónico debo elegir?”
- Los dividió en ramas temáticas
- Conjuntos de mensajes creados en torno a las funciones de sus productos, Así que el seguimiento se ajustó a lo que podían responder de forma creíble.
Dónde encaja Chatbeat: Las indicaciones sugeridas fueron un gran acelerador cuando resultaba difícil encontrar las indicaciones adecuadas.
3. Optimizar la “autoridad citable”: contenido, formatos y credibilidad.
Identificaron la mayor palanca como cómo se escriben los contenidos y facilitó la confianza y la reutilización de los modelos:
| Palanca de optimización | Lo que hicieron | Por qué es importante para la visibilidad del LLM |
|---|---|---|
|
1
Contenido profundo y original |
Páginas únicas y detalladas que responden a preguntas reales de los usuarios |
Aumenta la “densidad de autoridad” y proporciona a los modelos material más sólido para reutilizar y citar. |
|
2
Clasificaciones y comparaciones |
Se han añadido clasificaciones/comparaciones tras detectar que las preguntas supervisadas suelen provocar respuestas en forma de lista. |
Los LLM suelen responder en enumera - estos formatos se ajustan a la estructura de salida y se extraen más fácilmente |
|
3
Fuentes externas de confianza |
Afirmaciones respaldadas con referencias creíbles de terceros |
Mejora fiabilidad cuando los modelos evalúan en qué fuentes basarse |
|
4
FAQ + datos estructurados |
Despliegue de las secciones de preguntas frecuentes en la mayoría de las subpáginas (lenguaje natural, tono experto) e implantación de Esquema de las FAQ |
Facilita la extracción de respuestas y mejora la legibilidad mecánica de las preguntas y respuestas. |
|
5
llms.txt |
Implementado llms.txt destacando las funciones de los productos, las páginas clave y los contenidos seleccionados como “fuente preferente”; vio Géminis posiciones se vuelven más estables y consistentemente altas después. |
Ayuda a dirigir los modelos hacia las páginas adecuadas y puede reducir la volatilidad en las indicaciones centradas en los productos. |
Dónde encaja Chatbeat: la visibilidad + la supervisión de las fuentes se convirtieron en el bucle de retroalimentación para la iteración.
Resultados
1. Mayor visibilidad general de la IA
Base logró un claro aumento de la visibilidad de la IA en todos los modelos supervisados (a 26 de enero de 2026)
- Puntuación de la marca: 50% → 65% en ~2 meses
- Posición media en las respuestas del LLM: 8 → 5
- Posición mediana: 3 (frente a 6 en octubre)
2. Salto competitivo
La base pasó de un Posición #4 (antes de diciembre) a #2 entre los competidores en los últimos 30 días, convirtiendo la visibilidad de la IA en una ventaja competitiva real, no sólo en un progreso incremental.
3. Visibilidad → tráfico (sesiones reales, no métricas de vanidad).
El crecimiento no se limitó a las “puntuaciones” dentro de las herramientas, sino que se tradujo en visitas al sitio desde plataformas de IA:
- Géminis: 12× más sesiones (mayo → diciembre)
- Copiloto: 60× más sesiones (mayo → diciembre)
- Tráfico global de IA: 48,6% superior en el pico de noviembre frente a mayo
Para llevar a otras marcas
Preguntamos Karina qué pueden hacer otras marcas para replicar los resultados de Base. Este es su manual práctico:
- 1 Trátelo como SEO: es un maratón, no una campaña puntual. La constancia gana.
- 2 Empiece con la supervisión + un mapa de preguntas: sepa qué pregunta realmente la gente en las herramientas de IA y dónde quiere “introducir” las respuestas.
- 3 La autoridad proviene de la sustancia: contenido experto y original respaldado con preguntas frecuentes y fuentes externas de confianza (especialmente si no tiene su propia investigación que citar).
- 4 Redoblar la apuesta por formatos adaptados a los LLM: clasificaciones, comparaciones, listas de comprobación, definiciones, imágenes/infografías bien descritas y contenidos de vídeo (por ejemplo, YouTube).
No descuide los fundamentos del SEO: y la visibilidad de su IA tiende a aumentar con el crecimiento clásico del SEO.
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