Días 1-30: auditoría factual del sitio, schema, llms.txt, UTM, estructura de cuenta. Días 31-60: agente en solo lectura, comparación con reportes manuales, borrador de gobernanza. Días 61-90: escrituras de bajo riesgo, auditoría semanal, integración GEO + paid media.
Análisis profundo de fundador: interpretación operativa
Playbook 30/60/90 días para crecimiento agentivo no debe leerse como una noticia aislada. La señal real es un plan por etapas para pasar de readiness a crecimiento agentivo gobernado. Muchos equipos de growth responden con tácticas estrechas: un artículo, un dashboard, un experimento, una conexión nueva, unos cuantos keywords. En un mercado mediado por IA, eso no alcanza. La ventaja aparece cuando la señal se convierte en sistema operativo: evidencia oficial, estructura de contenido, reglas de paid media, analytics, CRM, feedback comercial, gobernanza y localización trabajan con los mismos hechos.
La primera consecuencia afecta al sitio web. Ya no es solo una vitrina; es la capa de evidencia que la IA usa para resolver identidad, límites del servicio, pruebas, lógica de precio, alcance de implementación y fit de mercado. Si el sitio contiene solo slogans, el modelo completa los huecos con páginas de terceros, snippets antiguos o comparaciones débiles. Así una marca puede ser mencionada sin ser recomendada. Por eso hacen falta párrafos citables, casos, FAQ, Schema, llms.txt y fechas claras de actualización.
La segunda consecuencia son las definiciones compartidas. Paid media optimiza conversiones, SEO visibilidad, contenido cobertura temática y ventas calidad del lead. Los agentes IA no respetan esas fronteras. Combinan señales. Si el anuncio, la página de servicio, el caso y los criterios de ventas describen realidades distintas, el modelo hereda esa confusión. Antes de automatizar, el equipo necesita una fuente común para audiencia, oferta, pruebas, objeciones y criterios de descalificación.
La tercera consecuencia es la gobernanza. Playbook 30/60/90 días para crecimiento agentivo aumenta el valor de la velocidad, pero también el costo de decisiones equivocadas. Una recomendación puede verse eficiente en el dashboard y ser mala para la marca, la ley o la entrega local. Human-in-the-loop no es una señal de atraso; es el patrón que permite capturar eficiencia sin perder derechos de decisión. Diagnóstico en solo lectura, modo recomendación, acciones acotadas y automatización gobernada son fases distintas.
Para audiencias hispanas en Estados Unidos, México, España y Latinoamérica, importan Google en español, WhatsApp, pagos, logística, soporte local, prueba social y diferencias reales de confianza entre países.
Convertir la señal en trabajo real
Empieza con una auditoría de hechos. Define qué afirmaciones quieres que la IA repita: a quién sirves, qué resuelves, qué mercados cubres, qué pruebas lo sostienen, qué no incluye el servicio y cuándo no eres la mejor opción. Esas afirmaciones deben aparecer de forma consistente en páginas de servicio, casos, FAQ, autores, datos estructurados y materiales comerciales. Si ventas necesita decirlo, el sitio debe poder probarlo.
Luego mapea la cadena de decisión. ¿Dónde entra la IA: descubrimiento, comparación, reporting, diagnóstico de campañas, recomendación de presupuesto, planificación de contenido o handoff a ventas? Para cada etapa define input, acción permitida, reviewer, métrica de éxito y modo de fallo. Así evitas tratar la IA como asistente genérico. Un buen workflow agentivo es estrecho, observable y conectado a reglas de negocio.
La medición debe ser un sistema de tendencias, no una captura de ranking. La medición de GEO y AI visibility sigue inmadura. El prompt sampling tiene ruido, las citas cambian por modelo y momento, y las plataformas no ofrecen logs completos. El enfoque práctico es monitorear escenarios recurrentes: si la marca se describe correctamente, si se citan las páginas correctas, si bajan los errores, si aumenta tráfico calificado y si ventas recibe leads con menos confusión.
Por último, la tesis debe entrar en la operación comercial. Playbook 30/60/90 días para crecimiento agentivo debe influir en contenido, gobernanza de paid media, acceso crawler, campos CRM, dashboards y localización. Si vive solo como insight editorial, no cambia resultados. Si entra en la revisión semanal, mejora cómo humanos e IA entienden la marca.
Checklist práctica
- Reescribir la ficha de marca: audiencia, oferta, prueba, exclusiones, mercados, precio y soporte.
- Añadir respuestas citables en páginas de servicio, no solo copy abstracto.
- Alinear nombres de campañas, UTM, conversiones y CRM con las mismas definiciones de mercado.
- Crear FAQ y casos localizados por mercado prioritario, no traducir una página genérica.
- Combinar CitationGraph, logs y prompt sampling manual; un score solo no es verdad.
- Definir permisos, aprobaciones, umbrales, rollback y escalación antes de permitir acciones de escritura.
La conclusión de fundador es clara: Playbook 30/60/90 días para crecimiento agentivo no es una tarea más de marketing. Es hacer que la empresa sea legible para IA, que las decisiones sean auditables y que el crecimiento se repita entre mercados.
Segunda ampliación: decisiones, controles y evidencia
La lectura para dirección de "Playbook 30/60/90 días para crecimiento agentivo | Gravity" es que El playbook 30/60/90 convierte la publicidad agentic en un programa operativo por fases. Esto no debe gestionarse como una prueba de herramienta, sino como una decisión operativa. La primera decisión es la propiedad. Marketing puede impulsar el tema, pero la capa de evidencia involucra ventas, legal, customer success, analítica, product marketing y equipos regionales. Si esos grupos no acuerdan qué hechos públicos debe repetir la IA, los modelos recibirán señales contradictorias y explicarán la marca de forma inestable.
La segunda decisión es la calidad de la evidencia. Una marca debe separar las afirmaciones duraderas de los mensajes de campaña. Las afirmaciones duraderas incluyen límites del servicio, perfiles de comprador, alcance de implementación, lógica de precio, mercados cubiertos, compromisos de soporte, postura de seguridad y pruebas de clientes o partners. La campaña puede cambiar cada trimestre; la capa de evidencia no debería oscilar con la misma velocidad. En agentic advertising, una frase antigua puede seguir apareciendo en respuestas de IA durante mucho tiempo.
La tercera decisión es la medición. No basta con preguntar si subió el tráfico. Hay que evaluar si los sistemas de IA identifican la empresa, explican bien la categoría, comparan alternativas correctas, citan las páginas adecuadas y conservan los matices de riesgo. Una muestra mensual de prompts ayuda, pero no es suficiente. La práctica más sólida combina acceso de crawlers, monitoreo de citas, análisis de logs, rutas de conversión y revisión humana de preguntas con intención de compra.
La cuarta decisión es el control. Si la gobernanza de agentes, la evidencia de paid media y el control de cuentas se manejan sin puntos de aprobación, el resultado será automatización excesiva o bloqueo completo. Un modelo práctico define pruebas de solo lectura, recomendaciones sin ejecución, permisos de escritura limitados, topes de presupuesto, reglas de rollback, registros de auditoría y responsables claros. También separa cambios de bajo riesgo, como metadatos, FAQ o Schema, de cambios sensibles, como promesas comerciales, claims regulados o decisiones de inversión en medios.
En español hay otro matiz: España, México, Colombia, Chile y otros mercados no formulan la confianza de la misma manera. Cambian los términos de compra, los canales de referencia, las objeciones legales, la sensibilidad al precio y las pruebas que un comité considera suficientes. Por eso una página traducida desde inglés rara vez alcanza. Cada mercado prioritario necesita respuestas locales, casos locales cuando existan y un vocabulario que coincida con la forma real de investigar proveedores.
El siguiente paso práctico es un sprint de evidencia de dos semanas. Elige diez preguntas que aparezcan en ventas, soporte, búsquedas internas, partners y comparaciones competitivas. Para cada una, define la respuesta oficial, la página que debe sostenerla, el Schema o metadato correspondiente y la prueba que la hace creíble. Luego prueba las mismas preguntas en sistemas de IA y compara las respuestas con el mapa oficial. Las brechas mostrarán si el problema es visibilidad, arquitectura de contenido o gobernanza.
FAQ
Q: ¿Por qué 30/60/90 días?
A: Marco incremental: fundamentos → validación → ejecución gobernada.