Generación de demanda, contenido, SEO, AEO y atribución: cómo los equipos de marketing B2B en Latinoamérica atraen y convierten en un mundo de motores de respuesta.
SAS lanzó una solución para que marketing construya, despliegue y escale modelos de machine learning sin depender de equipos de ciencia de datos saturados, con flujos guiados y gobernanza incluida.
Google puso a disposición dos modelos generativos: Nano Banana 2 Lite, su modelo de imágenes más rápido y barato (US$0,034 por imagen), y Gemini Omni Flash, para generar y editar video por conversación a US$0,10 por segundo.
Un análisis de Semrush junto a Kevin Indig sobre 100 prompts y 20 recorridos de compra encontró que ChatGPT en modo razonamiento profundo cita marcas distintas que en modo rápido: solo el 25,6% de los dominios citados se repite y las respuestas usan casi el doble de fuentes.
Una encuesta de The Harris Poll para Madison Logic entre más de 300 decisores de marketing en Estados Unidos encontró que el 84% dice centrarse en demostrar retorno, pero el 48% reconoce que todavía adivina qué actividades mueven las decisiones de compra.
El estudio 2026 State of AI Discovery de Previsible analizó 6,77 millones de sesiones de búsqueda con IA en 166 sitios durante 19 meses. Su hallazgo central: Google, vía AI Overviews y AI Mode, genera más tráfico influido por IA que todos los asistentes LLM juntos, mientras ChatGPT concentra 92,4% del tráfico de referencia entre los LLM independientes.
Audyence y Demandbase conectaron por primera vez sus plataformas: los segmentos de cuentas de Demandbase se sincronizan al marketplace de costo por lead de Audyence y activan campañas en minutos, hasta 43 veces más rápido que el método manual.
ActiveCampaign lanzó Active Intelligence 2.8: su IA ahora recuerda la voz de marca, los colores, el logo y las prioridades estratégicas entre sesiones, para que cada borrador ya se vea como lo haría tu equipo.
Google actualizó su política de spam para incluir la manipulación de las respuestas generativas de su buscador. Una investigación de Cornell Tech muestra lo fácil que es «envenenar» esas respuestas con texto plantado y lo difícil que es detectarlo.
El AI Visibility Index 2026 de Semrush analizó 126 millones de prompts de búsqueda con IA y encontró que solo 36 de más de 1.200 marcas se mantienen visibles en todas las plataformas todos los meses. El estudio revela por qué mención y citación no son lo mismo y por qué 45% de los marketeros no puede medir su visibilidad en IA.
Profound presentó Aim, un agente que trabaja en segundo plano y transforma las señales de la búsqueda con IA (menciones, citaciones, sentimiento, benchmarks) en oportunidades priorizadas y en trabajo de marketing coordinado, sin dejar de mantener al equipo en control.
Un estudio de la Universidad de Helsinki analizó 31.812 asuntos de email enviados 4.600 millones de veces y encontró que las "power words" como gratis o exclusivo bajan la tasa de apertura. Qué testear en su lugar.
Un benchmark de Walker Sands sobre 828 empresas B2B y más de 45 millones de búsquedas revela que la marca mediana se cita en apenas el 3% de los AI Overviews donde ya rankea. La visibilidad orgánica no se traduce en visibilidad dentro de la respuesta de la IA.