Cómo PLEO multiplicó por 10 su tráfico procedente de la IA en seis meses

Sobre la empresa

Sector: fintech B2B / gestión de gastos
Tamaño de la empresa: ~1000 empleados
Descripción: PLEO es una plataforma integral de gestión del gasto que ofrece a las empresas tarjetas virtuales y físicas, procesamiento automático de facturas y visibilidad de los gastos en tiempo real. Cuando los motores de IA se convirtieron en uno de los principales canales con los que los equipos de finanzas descubren y evalúan software, entender cómo aparecía PLEO en esas respuestas pasó a influir directamente en el pipeline.

El reto

Durante años, Google fue la principal fuente de tráfico orgánico de PLEO. La estrategia SEO funcionaba, la maquinaria de contenidos estaba en marcha y los resultados eran previsibles. Pero a lo largo de 2024 algo cambió: el tráfico de Google empezó a caer. Primero sin hacer ruido; después, de forma innegable.

Al mismo tiempo, el equipo detectó otra señal que iba en la dirección contraria. El tráfico procedente de ChatGPT y Perplexity crecía mes a mes. El mensaje era difícil de ignorar: los compradores ya no buscaban solo en Google. Preguntaban a los motores de IA qué herramienta de gestión de gastos usar, y PLEO necesitaba saber cómo aparecía en esas respuestas.

El problema era que PLEO no tenía una forma fiable de averiguarlo. Los intentos anteriores de monitorizar la visibilidad en IA se basaban en scripts de Python hechos a medida y en llamadas directas a la API, pero, como descubrió enseguida Alfredo, responsable de SEO, las respuestas de la API se comportan de forma muy distinta a lo que ve un usuario real cuando pregunta a ChatGPT o a Perplexity en el navegador. Los datos no eran fiables, las herramientas fallaban constantemente y las conclusiones eran demasiado superficiales como para actuar en consecuencia.

Sin una visión clara de su visibilidad en IA, el equipo se enfrentaba a un riesgo que no paraba de crecer. No sabían cómo describían los LLM a PLEO. ¿La presentaban como una opción asequible o como una cara? ¿Como una solución para empresas medianas o solo para grandes empresas? Mientras tanto, competidores con mucho músculo financiero, como Ramp y Revolut Business, estaban invirtiendo activamente en este terreno. Cada semana sin claridad era una semana en la que esos competidores podían adueñarse de los prompts más importantes para el crecimiento de PLEO.

La solución

PLEO adoptó Omnia para aportar estructura y fiabilidad a su trabajo de visibilidad en IA.

El primer paso fue crear una biblioteca de prompts. En lugar de adivinar qué consultas importaban, el equipo de SEO extrajo búsquedas long tail de Google Search Console y aplicó expresiones regulares (regex) para identificar las preguntas que los usuarios reales ya estaban haciendo. Así el equipo partió de una base sólida: prompts basados en el comportamiento de búsqueda real, no en suposiciones.

A partir de ahí, el equipo configuró un seguimiento continuo de los prompts y categorías clave para el posicionamiento de PLEO, como la gestión de gastos, las tarjetas virtuales, las integraciones contables y el cumplimiento de las políticas de gasto. Cada semana, el equipo de SEO revisaba el panel para monitorizar el share of voice, los patrones de citas y los cambios de visibilidad, y usaba esos datos directamente en los informes internos para la vicepresidencia de marketing.

Uno de los primeros descubrimientos, y de los más valiosos, llegó con la exportación de citas. Por primera vez, el equipo podía ver exactamente de qué fuentes externas se nutrían los LLM al generar respuestas que mencionaban a PLEO. Esa visibilidad les dio una imagen más clara de cómo percibían la marca los motores de IA y de en qué puntos podían influir en el relato.

En el plano del contenido, PLEO siguió las recomendaciones estructurales para implementar schema de FAQ y datos estructurados directamente en su blog, basado en HubSpot, sin depender del equipo de desarrollo. Recomendaciones que antes exigían experimentar a mano o abrir tickets a desarrollo ahora las podía aplicar rápidamente el equipo de SEO por su cuenta.

El equipo también compartió los paneles de Omnia con el equipo de contenidos para cambiar su forma de enfocar la redacción. En lugar de optimizar solo para la calidad editorial y el apoyo a ventas, los redactores empezaron a entender cómo extraen y muestran el contenido los LLM y a incorporar esa perspectiva a su trabajo.

Los resultados

Tráfico procedente de la IA multiplicado por 10

PLEO pasó de unas ~1800 visitas mensuales desde ChatGPT y Perplexity en abril a casi ~18.000 en enero: diez veces más en menos de diez meses. El crecimiento se aceleró a partir de agosto, cuando el equipo adoptó Omnia e hizo de la visibilidad en IA una parte central de su estrategia SEO.

Un nuevo indicador competitivo

Ahora el equipo compara cara a cara su visibilidad con la de Ramp, Revolut Business y otros competidores clave en prompts de alta intención. Ganar un prompt que antes dominaban Revolut o Ramp se considera un hito importante, que merece la pena compartir con toda la empresa.

Informes más rápidos y fiables

Los informes semanales de visibilidad en IA para la dirección pasaron de ser un proceso manual y disperso a un flujo de trabajo coherente y respaldado por datos. Los datos de Omnia alimentan ahora directamente los informes para la alta dirección, y la búsqueda con IA se ha convertido en un pilar medible de la estrategia orgánica.

Mejoras estructurales sin depender de desarrollo

El equipo de SEO implementó directamente en HubSpot las recomendaciones prácticas sobre schema de FAQ y datos estructurados, lo que eliminó un cuello de botella habitual y acortó el tiempo hasta ver resultados.

En los seis meses siguientes a adoptar un enfoque estructurado de la visibilidad en IA, PLEO convirtió un punto ciego incipiente en un canal de crecimiento medible. Omnia se ha convertido en el sistema en el que se apoya el equipo para entender cómo describen a PLEO los motores de IA, seguir su posicionamiento competitivo en tiempo real y alinear sus decisiones de contenido con lo que de verdad determina las respuestas generadas por IA.

La estrategia

1. Elegir los prompts a partir de datos de búsqueda reales

En lugar de crear una lista de prompts desde cero, PLEO extrajo consultas long tail de Google Search Console con filtros de expresiones regulares para identificar las preguntas que los usuarios ya estaban haciendo. Así anclaron la monitorización en la intención real de los usuarios y obtuvieron un punto de partida bien fundamentado para hacer seguimiento de los prompts más importantes para el negocio.

2. Primero el tráfico, después el diagnóstico de la visibilidad

El equipo desarrolló un flujo de trabajo que empieza con los datos de tráfico en Amplitude, filtrando por fuente UTM para aislar las sesiones procedentes de ChatGPT, Perplexity y otras plataformas de LLM. Cuando el tráfico cae o se dispara, esa es la señal para investigar qué ha cambiado en Omnia: el share of voice, las fuentes citadas o la visibilidad en prompts concretos. Este enfoque de arriba abajo garantiza que el esfuerzo se dedique a lo que tiene un impacto real en el negocio, no a lo que simplemente resulta interesante.

3. Datos estructurados: poco esfuerzo, mucho impacto

La web de PLEO funciona con Prismic (y HubSpot para el blog), así que la mayoría de los cambios estructurales requieren la intervención del equipo de desarrollo. El equipo encontró una solución práctica: aplicar las recomendaciones de Omnia para implementar schema de FAQ y datos estructurados directamente en HubSpot, sin abrir ni un solo ticket a desarrollo. Para un equipo de SEO reducido, esto marcó una diferencia notable en la velocidad de ejecución.

4. Implicar al equipo de contenidos en la visibilidad en IA

Uno de los cambios más duraderos fue cultural. El responsable de SEO enseñó al equipo de contenidos los paneles de Omnia: cómo aparecía PLEO en las respuestas generadas por IA y qué fuentes citaban los LLM. Para un equipo formado para escribir pensando en la calidad editorial y en la alineación con ventas, ver directamente la perspectiva de la IA cambió su forma de abordar la estructura, el enfoque y la cobertura temática.

Testimonio del cliente

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

Alfredo, responsable de SEO, PLEO

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Próximos pasos

En los próximos meses, PLEO se centrará en mantener el ritmo semanal de monitorización que ha dado resultados hasta ahora: revisar el rendimiento de los prompts, compartir las conclusiones con la agencia que le ayuda a optimizar el contenido y seguir reaccionando rápido a los cambios en su visibilidad en IA. A medida que el descubrimiento a través de la IA gana peso en el proceso de compra de los equipos de finanzas, el equipo ya no ve la visibilidad en IA como un experimento, sino como un componente central de su estrategia de crecimiento orgánico.

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