Estée Lauder quiere estar presente en una nueva vitrina digital: las respuestas de la inteligencia artificial. La compañía anunció una alianza global con Profound para entender cómo aparecen sus marcas en plataformas como ChatGPT, Gemini y otros asistentes de IA cuando los consumidores preguntan qué maquillaje, perfume, crema o producto de belleza deberían comprar.
La forma de comprar belleza está cambiando rápidamente. Hasta hace poco, una persona buscaba en Google “mejor base para piel grasa”, revisaba reseñas, comparaba precios y entraba a tiendas online. Hoy, cada vez más usuarios formulan la pregunta directamente a una inteligencia artificial: “¿qué perfume me recomiendas para una cita?”, “¿qué base dura todo el día?” o “¿qué crema sirve para piel sensible?”.
Ese cambio aparentemente simple puede alterar por completo el negocio de la belleza. Si un asistente de IA responde con tres o cinco marcas recomendadas, las empresas que no aparezcan en esa respuesta podrían perder visibilidad, tráfico y ventas. Por eso, The Estée Lauder Companies está dando un paso estratégico: trabajar para que sus marcas sean comprendidas, descritas y recomendadas correctamente por los sistemas de IA generativa.
La compañía se asoció con Profound, una plataforma especializada en marketing para inteligencia artificial, con el objetivo de medir cómo se representa su portafolio en los nuevos motores de respuesta. La meta no es solo aparecer más, sino aparecer con precisión: que los modelos entiendan ingredientes, beneficios, usos, tono de marca, categorías y diferencias entre productos.
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Empresa
The Estée Lauder Companies busca liderar la belleza de prestigio en descubrimiento por IA.
Socio tecnológico
Profound medirá cómo aparecen las marcas en plataformas de IA generativa.
Objetivo
Mejorar visibilidad, precisión y recomendaciones en ChatGPT, Gemini y otros asistentes.
¿Qué está haciendo Estée Lauder?
The Estée Lauder Companies anunció una alianza global con Profound para observar cómo sus marcas aparecen en las respuestas de herramientas de inteligencia artificial. Esto incluye plataformas donde los consumidores no solo buscan información, sino también recomendaciones personalizadas antes de comprar.
La estrategia permitirá a la empresa saber si sus productos son mencionados cuando alguien pregunta por una base de maquillaje, un perfume floral, una crema antiedad, un labial de larga duración o una rutina de cuidado facial. También le permitirá detectar si la IA describe mal un producto, omite un beneficio relevante o recomienda a competidores en categorías donde sus marcas tienen presencia fuerte.
El portafolio de Estée Lauder incluye nombres de enorme peso en belleza, maquillaje, fragancias, cuidado de la piel y cabello, como Estée Lauder, Clinique, M·A·C, La Mer, Jo Malone London, Tom Ford, Le Labo, Too Faced, The Ordinary, Bobbi Brown Cosmetics, Aveda y Dr.Jart+, entre otros.
La clave: Estée Lauder ya no solo compite por aparecer en una tienda, en Google o en redes sociales; ahora también quiere aparecer en las respuestas que da la inteligencia artificial cuando alguien pide consejo de belleza.
Del SEO al GEO: la nueva batalla por ser recomendado
Durante años, las marcas invirtieron en SEO para aparecer en los primeros resultados de Google. El objetivo era claro: lograr que el usuario hiciera clic en una página, leyera el contenido y comprara. Pero los asistentes de IA cambian esa dinámica.
Cuando una persona pregunta a una IA “¿cuál es el mejor perfume para regalar?” o “¿qué base funciona para piel madura?”, muchas veces no recibe una lista de enlaces tradicionales. Recibe una respuesta sintetizada, con pocas opciones, argumentos y recomendaciones directas. Eso significa que la IA puede convertirse en el nuevo intermediario entre el consumidor y la compra.
Por eso aparece el concepto de GEO, o Generative Engine Optimization. En términos simples, es la optimización de contenido para que los motores generativos entiendan mejor una marca, sus productos, sus atributos y cuándo deberían ser recomendados.
Ejemplo sencillo: antes una marca quería estar primera en Google; ahora también quiere que ChatGPT, Gemini o Perplexity la mencionen correctamente cuando un consumidor pide una recomendación concreta.
¿Por qué esto importa tanto en maquillaje y perfumes?
La belleza es una categoría profundamente personal. Una recomendación de maquillaje depende del tipo de piel, tono, edad, sensibilidad, estilo, presupuesto, ocasión y preferencias. En perfumes, la decisión es todavía más subjetiva: una persona puede pedir algo floral, limpio, elegante, sensual, juvenil, amaderado, fresco o parecido a otro aroma que ya conoce.
Ese tipo de preguntas encaja muy bien con los asistentes de IA, porque el usuario puede describir su necesidad en lenguaje natural. En lugar de buscar palabras clave exactas, puede decir: “quiero un perfume para oficina que no sea invasivo” o “necesito una base que no se cuartee con calor”.
Para una empresa como Estée Lauder, el desafío es lograr que la IA tenga información suficiente, clara y confiable para relacionar esas preguntas con sus productos adecuados. Si la información está mal estructurada o es ambigua, la IA puede no recomendar la marca, o peor aún, puede describirla de forma incorrecta.
Preguntas que hoy pueden influir en una compra
Maquillaje: “¿qué base dura todo el día sin verse pesada?”.
Perfume: “¿qué fragancia elegante puedo regalar a una mujer de 35 años?”.
Cuidado facial: “¿qué sérum ayuda con líneas finas y piel apagada?”.
Comparación: “¿qué diferencia hay entre The Ordinary, Clinique y La Mer?”.
Qué hará Profound por Estée Lauder
Profound ayudará a Estée Lauder a monitorear cómo sus marcas aparecen en las respuestas de las plataformas de inteligencia artificial. Esto incluye identificar cuándo una marca es recomendada, cómo se describe, qué fuentes sustentan esa respuesta y qué información podría estar incompleta o desactualizada.
La plataforma también permitirá detectar oportunidades de mejora. Por ejemplo, si un asistente de IA no entiende bien los beneficios de una crema, no reconoce una línea de fragancias o confunde el perfil de un producto, la empresa podrá ajustar sus contenidos digitales para hacerlos más claros y accesibles para los modelos de lenguaje.
La compañía planea optimizar páginas de producto, blogs, canales de YouTube y contenidos de marca a escala. El objetivo será que información como ingredientes, claims, beneficios, usos recomendados y diferenciadores de producto sea más fácil de interpretar tanto por consumidores como por sistemas de IA.
Lectura estratégica: la visibilidad en IA no depende solo de tener una marca famosa; depende de que los modelos puedan entender con precisión qué ofrece cada producto y para quién es útil.
No se trata solo de aparecer, sino de aparecer bien
Una de las claves de esta alianza es la precisión. Para una marca de belleza de prestigio, ser mencionada de forma incorrecta puede ser tan problemático como no aparecer. Un error en ingredientes, tipo de piel, beneficios, intensidad de una fragancia o modo de uso puede afectar la confianza del consumidor.
Esto es especialmente sensible en categorías como cuidado facial, donde los usuarios preguntan por problemas concretos: manchas, resequedad, piel sensible, textura, líneas finas, acné o envejecimiento. Si la IA recomienda un producto sin contexto suficiente, la experiencia puede ser decepcionante.
En perfumes ocurre algo parecido. Una fragancia puede tener notas florales, cítricas, amaderadas o gourmand, pero su percepción depende de intensidad, ocasión, clima y gusto personal. La IA debe entender ese lenguaje sensorial para recomendar mejor.
Advertencia para marcas: en la era de la IA, una descripción confusa, incompleta o contradictoria puede hacer que un producto pierda espacio frente a competidores mejor explicados.
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La belleza entra en la era de los asistentes de compra
Los asistentes de IA están dejando de ser simples herramientas para responder preguntas generales. Cada vez se acercan más a la función de asesores de compra. Pueden comparar productos, resumir reseñas, explicar ingredientes, sugerir opciones por presupuesto y adaptar recomendaciones al perfil del usuario.
Para el consumidor, esto puede ser útil porque reduce el exceso de información. En belleza, donde hay miles de productos similares, una respuesta clara puede ahorrar tiempo y ayudar a tomar mejores decisiones.
Para las marcas, el cambio es profundo. Ya no basta con invertir en publicidad visual o en posicionamiento dentro de tiendas. También será necesario construir una presencia digital que los modelos de IA puedan interpretar de manera correcta, verificable y consistente.
| Antes | Ahora | Impacto para las marcas |
|---|---|---|
| Búsqueda tradicional | El usuario revisaba enlaces, reseñas y tiendas. | Importaba aparecer en Google, marketplaces y redes sociales. |
| Búsqueda con IA | El usuario pregunta y recibe una recomendación resumida. | Importa que la IA entienda, cite y recomiende la marca. |
| Competencia | La batalla era por clics y posiciones. | La batalla será por formar parte de la respuesta final. |
Jo Malone London ya había probado el camino
La alianza con Profound no aparece de la nada. Estée Lauder ya venía experimentando con inteligencia artificial aplicada a la belleza. Uno de los ejemplos más relevantes es el AI Scent Advisor de Jo Malone London, una experiencia digital creada para ayudar a los usuarios a descubrir fragancias mediante una conversación.
El reto era complejo: traducir palabras cotidianas sobre emociones, recuerdos, ocasiones o preferencias sensoriales en recomendaciones de perfume. La herramienta usa IA para interpretar lo que el cliente busca y conectarlo con atributos olfativos de la marca.
Este antecedente muestra que Estée Lauder no está viendo la IA solo como una moda publicitaria. La está usando para resolver problemas reales del comercio de belleza, especialmente en categorías difíciles de vender online como las fragancias, donde el usuario no puede oler el producto antes de comprar.
Dato clave: vender perfumes por internet es difícil porque falta la experiencia sensorial. La IA intenta compensar parte de esa ausencia mediante lenguaje, preferencias y recomendaciones guiadas.
También hay una estrategia interna de innovación
Estée Lauder también ha trabajado con Microsoft en un ecosistema de IA generativa orientado a detectar tendencias, crear activos de marketing, apoyar investigación y acelerar respuestas a cambios del mercado. Esto es importante porque la belleza se mueve a enorme velocidad: un ingrediente, un acabado de maquillaje o una estética viral pueden cambiar la demanda en semanas.
La IA permite observar señales de redes sociales, comportamiento de consumidores, datos de mercado y tendencias emergentes con mayor rapidez. Para una empresa con decenas de marcas globales, ese tipo de inteligencia puede ayudar a decidir qué producto impulsar, qué mensaje usar y qué necesidad atender.
La nueva alianza con Profound complementa esa estrategia. Mientras una parte de la IA ayuda a entender tendencias y crear contenido, otra ayuda a medir si ese contenido está siendo entendido por los motores de respuesta que empiezan a influir en las compras.
Dónde puede usar IA Estée Lauder
Descubrimiento: aparecer en respuestas de ChatGPT, Gemini y otros asistentes.
Recomendación: ayudar al usuario a elegir maquillaje, perfume o cuidado facial.
Marketing: adaptar contenidos, descripciones y campañas.
Innovación: detectar tendencias de ingredientes, estética y consumo.
Experiencia digital: llevar consultas de tienda física al comercio online.
Qué significa esto para el consumidor
Para el consumidor, esta tendencia puede traer recomendaciones más útiles. Si una IA entiende mejor los productos, sus ingredientes y usos, puede responder con mayor precisión a necesidades específicas. Esto puede beneficiar a personas que no saben por dónde empezar o que se sienten abrumadas por la cantidad de opciones.
Sin embargo, también abre preguntas importantes. ¿La IA recomendará el mejor producto o el producto mejor optimizado para aparecer en sus respuestas? ¿Cómo distinguirá el usuario entre una recomendación neutral, una respuesta influida por contenidos de marca o una sugerencia basada en datos incompletos?
Por eso, la transparencia será clave. Las marcas tienen derecho a mejorar la calidad de su información, pero los consumidores también deben saber que las respuestas de IA no sustituyen completamente la experiencia personal, la prueba del producto, la orientación dermatológica o la comparación independiente.
Consejo para compradores: usa la IA como apoyo, pero revisa ingredientes, reseñas, tipo de piel, política de devolución y fuentes confiables antes de comprar maquillaje, perfumes o productos de cuidado facial.
El riesgo: una nueva forma de influencia invisible
La llegada del GEO puede convertirse en una herramienta legítima para mejorar información, pero también puede abrir una nueva competencia por influir en las respuestas de la IA. En vez de luchar por el primer lugar de Google, las marcas lucharán por ser incluidas en la respuesta final de un asistente.
Esto puede beneficiar a empresas con más recursos, mejores equipos de contenido y mayor capacidad tecnológica. Las marcas pequeñas, aunque tengan buenos productos, podrían quedar en desventaja si no logran que la IA las entienda, cite o recomiende.
También puede cambiar el valor de las reseñas, los medios especializados, los creadores de contenido y los expertos. Si los modelos de IA se apoyan en fuentes externas, las marcas querrán asegurarse de que esas fuentes contengan información clara, positiva y verificable.
Lectura crítica: la próxima gran batalla del marketing digital no será solo por tráfico, sino por confianza algorítmica: lograr que la IA considere una marca relevante, clara y recomendable.
Tabla resumen de la alianza Estée Lauder-Profound
| Aspecto | Detalle | Importancia |
|---|---|---|
| Alianza | Estée Lauder Companies se asocia con Profound. | Busca medir y mejorar cómo aparecen sus marcas en IA generativa. |
| Plataformas objetivo | ChatGPT, Gemini y otros asistentes de IA. | Son nuevos canales de descubrimiento y recomendación de productos. |
| Contenido a optimizar | Páginas de producto, blogs, YouTube, ingredientes, claims y beneficios. | Hace que la información sea más comprensible para consumidores y modelos de IA. |
| Concepto clave | Generative Engine Optimization, o GEO. | Es la evolución del SEO hacia motores de respuesta con IA. |
| Impacto comercial | Las recomendaciones de IA pueden influir en decisiones de compra. | Aparecer o no aparecer puede afectar visibilidad, tráfico y ventas. |
Qué deben aprender otras marcas
El movimiento de Estée Lauder probablemente será observado por toda la industria. Si una de las compañías más importantes de belleza de prestigio decide invertir en visibilidad dentro de respuestas de IA, otras marcas tendrán que preguntarse si también están preparadas para ese cambio.
Las empresas deberán revisar si sus páginas explican claramente para quién es cada producto, qué problema resuelve, qué ingredientes contiene, qué beneficios ofrece, cómo se usa y qué evidencia respalda sus afirmaciones. La información vaga o puramente publicitaria puede ser menos útil para los modelos de IA.
La nueva regla será simple: si una marca quiere ser recomendada por una IA, debe ser entendible para una IA. Eso no significa escribir para robots y olvidar a las personas, sino crear contenido claro, específico, confiable y fácil de verificar.
Claves para competir en la era de la IA
Claridad: explicar beneficios reales sin frases ambiguas.
Consistencia: mantener la misma información en web, tiendas, videos y fichas de producto.
Autoridad: respaldar claims con fuentes, pruebas o explicaciones verificables.
Contexto: indicar para qué tipo de usuario, piel, ocasión o necesidad sirve cada producto.
Actualización: evitar que la IA trabaje con información vieja o incompleta.
Preguntas clave y respuestas
¿Estée Lauder pagará para aparecer en ChatGPT?
La alianza anunciada es con Profound, una plataforma que ayuda a monitorear y optimizar visibilidad en respuestas de IA. No significa necesariamente compra directa de recomendaciones dentro de ChatGPT.
¿Qué es GEO?
GEO significa Generative Engine Optimization. Es una estrategia para que los sistemas de IA generativa entiendan mejor una marca y puedan mostrarla correctamente en sus respuestas.
¿Por qué importa en belleza?
Porque muchas compras de maquillaje, perfumes y cuidado facial dependen de recomendaciones personalizadas. Si una IA se convierte en asesora de compra, aparecer en sus respuestas puede ser decisivo.
¿Qué gana el consumidor?
Puede recibir respuestas más claras y adaptadas a sus necesidades, siempre que la información usada por la IA sea confiable, completa y transparente.
Conclusión: la belleza ya compite por aparecer en las respuestas de la IA
La alianza entre Estée Lauder y Profound marca un cambio importante en el marketing de belleza. La empresa entiende que el descubrimiento de productos ya no ocurre únicamente en tiendas, buscadores, redes sociales o plataformas de comercio electrónico. Cada vez más, ocurre en conversaciones con inteligencia artificial.
Cuando una persona pregunta qué maquillaje comprar, qué perfume regalar o qué producto usar para su tipo de piel, la respuesta de la IA puede influir directamente en la decisión. Por eso, aparecer con precisión en esas respuestas puede convertirse en una ventaja competitiva tan importante como tener un buen posicionamiento en Google o una ubicación privilegiada en una tienda.
Estée Lauder está intentando adelantarse a esa transformación. Su apuesta por el GEO muestra que la próxima etapa del comercio digital estará marcada por modelos de lenguaje, asistentes personales y recomendaciones automatizadas. En esa nueva vitrina, las marcas que sean mejor comprendidas por la IA tendrán más posibilidades de ser elegidas por los consumidores.
Resumen final
Estée Lauder Companies se asoció con Profound para mejorar su visibilidad en plataformas de inteligencia artificial generativa.
La compañía busca entender cómo aparecen sus marcas en respuestas de ChatGPT, Gemini y otros asistentes.
La estrategia se basa en GEO, una evolución del SEO pensada para motores de respuesta con IA.
El objetivo es optimizar páginas de producto, blogs, videos, ingredientes, beneficios y claims para que la IA los entienda mejor.
El movimiento confirma que la belleza, el maquillaje y la perfumería ya compiten por aparecer en las recomendaciones de la inteligencia artificial.
