Cómo 202 Digital Reputation ha creado un servicio de reputación escalable sobre LLM Pulse

Para quién es esto: agencias de reputación, relaciones públicas y comunicación que quieren ofrecer la gestión de la reputación online en las respuestas de IA como un servicio repetible, y no como una serie de auditorías puntuales.

En resumen

202 Digital Reputation es uno de los partners más antiguos y más activos de LLM Pulse. Han construido una línea de negocio de gestión de reputación online sobre la plataforma: la usan para identificar las fuentes negativas que citan los modelos de IA, diseñar planes de limpieza para las marcas que tienen como clientes y convertir ese trabajo en un servicio repetible. Su feedback del día a día también ha dado forma a funcionalidades que hoy llegan a todos los clientes de LLM Pulse; la más visible es el sentimiento editable.

Sobre 202 Digital Reputation

202 Digital Reputation es una agencia especializada, centrada en exclusiva en la gestión de la reputación online: monitorizar, defender y limpiar cómo se retrata a una marca o a una persona en la web abierta.

La búsqueda con IA ha ampliado ese trabajo. Ya no basta con gestionar lo que aparece en Google. Ahora las agencias tienen que gestionar lo que ChatGPT, Perplexity y Gemini dicen de un cliente cuando alguien pregunta.

El problema: trabajo de reputación sin un marcador

Los proyectos de reputación siempre han tenido el mismo punto débil. Un equipo puede ver que una respuesta sobre su cliente es incorrecta o injusta, pero demostrar qué fuentes la provocan, decidir qué corregir primero y mostrarle al cliente que la limpieza ha funcionado son problemas distintos.

En la búsqueda con IA esto se complica. La respuesta cambia según el modelo, la citación que hay detrás suele ser invisible para el cliente y una sola página desactualizada puede seguir reapareciendo meses después de que todo el mundo haya olvidado que existe.

Cómo usan LLM Pulse

Paso 1: identificar las fuentes

El primer paso de cualquier proyecto es averiguar qué citan los modelos de IA sobre una marca y por qué la respuesta sale como sale. Para eso, 202 se apoya en tres partes del producto:

• El panel de Citaciones, que lista todas las URL que un modelo de IA ha citado sobre la marca, ordenadas por frecuencia e impacto ponderado.
• El Seguimiento del sentimiento, para ver la polaridad y los temas que hay detrás de cada mención, incluidas las fuentes que impulsan la negatividad.
• El Análisis de modelos de IA, para detectar divergencias propias de cada modelo. Perplexity puede estar bien mientras ChatGPT sigue sacando un informe de un incidente de 2018.

En el primer sprint de un proyecto, 202 ya tiene una lista de las fuentes que están haciendo el daño y un plan priorizado para abordarlas.

Paso 2: construir el plan de limpieza

Limpiar la reputación es un conjunto de tácticas, no un único movimiento. 202 actualiza las fuentes citadas cuando puede influir en quien las publica, sustituye el contenido desactualizado por alternativas más recientes y con más autoridad que los modelos preferirán, hace relaciones públicas y contacto con medios para desplazar las citaciones negativas, y produce contenido alineado con la marca para que a un LLM le resulte fácil recoger las narrativas adecuadas.

LLM Pulse es el marcador de todo ese trabajo. Cada acción se mide frente a los prompts que importan a la marca, semana a semana y modelo a modelo.

Paso 3: corregir las clasificaciones que importan

Clasificar el sentimiento es difícil. El procesamiento del lenguaje natural genérico acierta la mayoría de las veces, pero un proyecto de reputación necesita precisión, porque una sola mención mal clasificada puede llevar un plan de acción en la dirección equivocada.

En su trabajo diario, 202 encontraba una y otra vez casos en los que una etiqueta automática no era del todo correcta, y pidió una forma de corregirla sin perder el rastro. De ahí salió el sentimiento editable: los analistas cambian la clasificación, la edición se distingue de forma visible de la señal original y se conservan las dos versiones para auditoría.

Esa función está ahora disponible para todos los clientes de LLM Pulse.

Paso 4: llevar al producto lo que aprenden

El sentimiento editable es lo más visible que ha moldeado 202, pero no es lo único. Usar el producto a diario en trabajos de reputación de alto riesgo ha influido en la granularidad y la edición de los temas de sentimiento, en la agrupación de citaciones y los controles a nivel de fuente, en la vista de fuentes que se usa para auditorías de estilo forense y en los flujos de informes que leen los responsables del lado de la marca.

Por qué este modelo les funciona

• Especialización. La reputación es su único foco, no un servicio más entre muchos.
• Nativos en IA desde el principio. Muchas agencias de reputación todavía se están adaptando a la búsqueda con IA. 202 trabaja en ella desde el primer día.
• Un mismo método de trabajo para cada cuenta. Con LLM Pulse como columna vertebral, pueden asumir más cuentas sin perder profundidad en ninguna: el mismo método, el mismo panel y el mismo criterio de cuándo algo está terminado.

Han ido ampliando su cuenta de LLM Pulse de forma constante y hoy gestionan la reputación de una larga lista de marcas en varios países.

¿Quieres trabajar con 202?

Si tu marca necesita un trabajo serio de reputación online, sobre todo en cómo te presenta la búsqueda con IA, 202 Digital Reputation es un buen punto de partida.

Y si prefieres llevar el trabajo de reputación en casa con la misma configuración que usan en sus proyectos con clientes, empieza una prueba gratuita o habla con nosotros.