Acerca de la empresa

Sector: Fintech B2B / gestión de gastos
Tamaño de la empresa: ~1.000 empleados
Descripción: PLEO es una plataforma integral de gestión de gastos que ofrece a las empresas tarjetas virtuales y físicas, procesamiento automatizado de facturas y visibilidad de los gastos en tiempo real. A medida que los motores de IA se convirtieron en el principal canal de descubrimiento para los equipos financieros que evaluaban software, comprender cómo aparecía PLEO en esos resultados se convirtió en una vía directa hacia el carrito de ventas.

El reto

Durante años, Google fue la principal fuente de tráfico orgánico de PLEO. La SEO funcionaba, el motor de contenidos funcionaba y los resultados eran predecibles. Pero, a lo largo de 2024, algo cambió: el tráfico procedente de Google empezó a descender. Al principio de forma discreta, pero luego de manera inequívoca.

Al mismo tiempo, el equipo observó una tendencia diferente que iba en sentido contrario. El tráfico procedente de ChatGPT Perplexity mes tras mes. El mensaje era difícil de ignorar: los compradores ya no buscaban únicamente en Google. Consultaban a los motores de IA qué herramienta de gestión de gastos debían utilizar, y PLEO necesitaba saber qué papel desempeñaba en esas respuestas.

El problema era que PLEO no disponía de ningún método fiable para averiguarlo. Los intentos anteriores de supervisar la visibilidad de la IA se basaban en scripts personalizados de Python y llamadas directas a la API, pero, como Alfredo, el SEO , descubrió rápidamente, las respuestas de la API se comportan de forma muy diferente a la experiencia real que tiene un usuario al consultar ChatGPT Perplexity un navegador. Los datos no eran fiables, las herramientas fallaban constantemente y la información obtenida era demasiado escasa como para poder actuar en consecuencia.

Sin una visión clara de la visibilidad de la IA, el equipo se enfrentaba a un riesgo cada vez mayor. No sabían cómo LLMs PLEO. ¿ Lo posicionaban como una opción asequible o como algo caro? ¿Como una solución adecuada para empresas medianas o solo para grandes corporaciones? Mientras tanto, competidores con una sólida financiación, como Ramp y Revolut Business, estaban invirtiendo activamente en este ámbito. Cada semana que pasaba sin claridad era una semana en la que esos competidores podían hacerse con el control prompts el crecimiento de PLEO.

La solución

PLEO adoptó Omnia dotar de estructura y fiabilidad a su labor de visibilidad en materia de IA.

El primer paso fue crear una prompt . En lugar de adivinar qué consultas eran relevantes, el SEO extrajo búsquedas de cola larga de Google Search Console y utilizó patrones de expresiones regulares para identificar las preguntas que los usuarios reales ya estaban formulando. Esto proporcionó al equipo un punto de partida sólido: prompts en el comportamiento real de búsqueda, y no en suposiciones.

A partir de ahí, el equipo estableció un seguimiento continuo de las prompts clave prompts categorías relevantes para el posicionamiento de PLEO, entre las que se incluyen la gestión de gastos, las tarjetas virtuales, las integraciones contables y el cumplimiento de las políticas de gasto. Cada semana, el SEO revisaba el panel de control para supervisar cuota de voz, los patrones de menciones y los cambios en la visibilidad, y utilizaba esos datos directamente en los informes internos dirigidos al vicepresidente de Marketing.

Uno de los primeros hallazgos más valiosos se obtuvo gracias a la citas . Por primera vez, el equipo pudo ver exactamente de qué fuentes externas LLMs al generar respuestas en las que se mencionaba a PLEO. Esa visibilidad permitió obtener una visión más clara de cómo percibían la marca los motores de IA y de cómo se podía moldear el discurso.

En cuanto al contenido, PLEO utilizó información estructural para implementar el esquema de preguntas frecuentes y los datos estructurados directamente en su blog basado en HubSpot, sin necesidad de recurrir al equipo técnico. La información que antes requería experimentación manual o solicitudes de asistencia técnica ahora podía ser gestionada rápidamente por el SEO por sí solo.

El equipo también compartió Omnia con el equipo de contenidos para cambiar su forma de enfocar la redacción. En lugar de centrarse exclusivamente en la calidad editorial y el apoyo a las ventas, los redactores empezaron a comprender cómo LLMs y presentan el contenido, y comenzaron a incorporar ese enfoque a su trabajo.

Los resultados

Aumento de 10 veces en el tráfico generado por la IA

PLEO pasó de recibir unas 1.800 visitas mensuales procedentes de ChatGPT Perplexity abril a casi 18.000 en enero, lo que supone multiplicar por diez esa cifra en menos de diez meses. El crecimiento se aceleró a partir de agosto, cuando el equipo adoptó Omnia incorporó la visibilidad en la IA como parte fundamental de su SEO .

Una nueva señal competitiva

El equipo analiza ahora la visibilidad directa frente a Ramp, Revolut Business y otros competidores clave en prompts de alta intención. Ganar una prompt antes dominaban Revolut o Ramp se considera un hito significativo, digno de ser compartido con toda la empresa.

Informes más rápidos y fiables

Los informes semanales sobre la visibilidad de la IA dirigidos a la dirección pasaron de ser un proceso fragmentado y manual a un flujo de trabajo coherente y respaldado por datos. Omnia se incorporan ahora directamente a los informes dirigidos a los vicepresidentes, lo que convierte la búsqueda mediante IA en un pilar cuantificable de la estrategia orgánica.

Mejoras estructurales sin depender de la ingeniería

El SEO implementó directamente a través de HubSpot información útil sobre el esquema de preguntas frecuentes y los datos estructurados, lo que permitió eliminar un obstáculo habitual y acelerar el tiempo necesario para obtener resultados.

En los seis meses siguientes a la adopción de un enfoque estructurado para la visibilidad en la IA, PLEO convirtió un punto ciego emergente en un canal de crecimiento cuantificable. Omnia el sistema en el que el equipo confía para comprender cómo describen los motores de IA a PLEO, hacer un seguimiento del posicionamiento frente a la competencia en tiempo real y ajustar las decisiones sobre el contenido a lo que realmente impulsa las respuestas generadas por la IA.

La estrategia

1. Basar prompt en datos de búsqueda reales

En lugar de crear una prompt desde cero, PLEO extrajo consultas de cola larga de Google Search Console utilizando filtros de expresiones regulares para identificar las preguntas que los usuarios ya estaban formulando. Esto permitió basar el trabajo de monitorización en la intención real de los usuarios y proporcionó al equipo un punto de partida sólido para realizar un seguimiento prompts las prompts para la empresa.

2. Primero, hacer un seguimiento del tráfico; después, evaluar la visibilidad

El equipo desarrolló un flujo de trabajo que parte de los datos de tráfico de Amplitude, filtrándolos por fuente UTM para aislar las sesiones procedentes de ChatGPT, Perplexity y otras LLM . Cuando el tráfico desciende o se dispara, eso sirve de señal para investigar qué ha cambiado en Omnia: cuota de voz, fuentes de citas o visibilidad en prompts específicas. Este enfoque descendente garantiza que los esfuerzos se dirijan hacia donde tienen un impacto real en el negocio, y no solo hacia lo que resulta interesante.

3. Los datos estructurados como una herramienta de gran impacto que requiere poco esfuerzo

El sitio web de PLEO funciona con Prismic (y con HubSpot para el blog), lo que significa que la mayoría de los cambios estructurales requieren la intervención del equipo de ingeniería. El equipo encontró una solución práctica: seguir las recomendaciones Omnia para implementar el esquema de preguntas frecuentes y los datos estructurados directamente en HubSpot, sin necesidad de abrir ni una sola incidencia de ingeniería. Para un SEO reducido, esto supuso una diferencia significativa en la rapidez de ejecución.

4. Incorporar al equipo de contenidos al panorama de la visibilidad de la IA

Uno de los cambios más duraderos fue de carácter cultural. El SEO guió al equipo de contenidos a través de los Omnia , mostrándoles cómo aparecía PLEO en las respuestas generadas por IA y de qué fuentes de citas LLMs . Para un equipo acostumbrado a redactar pensando en la calidad editorial y la alineación con los objetivos de ventas, conocer directamente la perspectiva de la IA cambió su forma de abordar la estructura, el enfoque y la cobertura de temas.

Testimonio de un cliente

«En cuanto exporté todas las citas, por fin comprendí dónde aparecía PLEO, cómo se nos describía y qué podíamos cambiar. Antes de eso, no teníamos ni idea».

Alfredo, SEO , PLEO

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¿Qué viene ahora?

El objetivo de PLEO para los próximos meses es mantener el ritmo de seguimiento semanal que ha impulsado los resultados hasta ahora, analizar prompt , compartir las conclusiones con la agencia que se encarga de la optimización de contenidos y seguir actuando con rapidez ante los cambios en la visibilidad de la IA. A medida que el descubrimiento impulsado por la IA se convierte en una parte cada vez más importante del proceso de compra para los equipos financieros, el equipo considera que la visibilidad de la IA no es un experimento, sino un componente fundamental de la estrategia de crecimiento orgánico.

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