El verano por fin se instaló en Barcelona este mes. Llegó tarde y con buenos modales, sin el calor castigador que abrasó gran parte del norte de Europa, así que lo que tuvimos fue simplemente un junio caluroso normal: tardes largas, terrazas llenas y el Mundial puesto en la pantalla de un bar sí y otro también. Es un buen telón de fondo para escribir, y también uno muy apropiado, porque la noticia más grande de Frizbit este mes también llega desde el otro lado del Atlántico. Más sobre eso hacia el final.
Junio tuvo dos corrientes que iban en direcciones opuestas, y lo interesante fue verlas a la vez. Por un lado, la fontanería de la economía de agentes se estandarizó en silencio. El Model Context Protocol y el Universal Commerce Protocol aparecieron casi en todas partes: Salesforce, HubSpot, Pinterest y Shopify lo integraron en sus productos principales, así que los agentes ya pueden leer tus datos y actuar sobre ellos sin una sola integración a medida. Por el otro lado, el mismo mes, los gobiernos empezaron a accionar interruptores. Estados Unidos obligó brevemente a Anthropic a apagar sus dos modelos más nuevos, y Europa publicó el manual de instrucciones sobre cómo debes etiquetar el contenido generado por AI a partir de agosto. La industria se está cableando y vallando al mismo tiempo.
Si quieres una pequeña señal de lo extraño que es este momento, piensa en que hasta el propio modelo Fable de Anthropic estuvo retirado unas semanas y solo volvió ayer, el 1 de julio. La habilidad útil este mes es sostener ambas corrientes en la cabeza a la vez: conecta estos agentes a tu stack rápido, y lee las reglas que se están escribiendo a su alrededor igual de rápido. Una sin la otra es la manera de que te pillen a contrapié.
🔍 Novedades en Search Marketing
Google añade informes de rendimiento en la búsqueda con AI a Search Console
Google lanzó nuevos informes en Search Console que muestran con qué frecuencia tus páginas aparecen dentro de las experiencias generativas de AI, incluyendo AI Overviews, AI Mode y las funciones de AI en Discover. En su lanzamiento muestran impresiones, páginas, países y dispositivos, pero todavía no datos de clics ni de CTR, y de momento están llegando a un conjunto limitado de sitios.
💡 Por qué importa: Desde que AI Mode superó los mil millones de usuarios, algo que cubrí el mes pasado, la respuesta honesta a «¿estamos apareciendo en las respuestas de AI?» había sido encogerse de hombros. Esto convierte ese gesto en un número. Es la primera vista nativa y de origen propio de tu presencia en la búsqueda generativa, y significa que la visibilidad en AI por fin se puede medir en lugar de adivinar.
🚀 Conclusión práctica: Entra en el informe en cuanto tu propiedad tenga acceso y establece una línea base de dónde apareces hoy, por mercado y por tipo de página. No puedes mejorar una superficie que nunca estuviste midiendo, y las marcas que empiecen ahora tendrán meses de datos de tendencia antes de que el resto del mercado despierte.
Fuente: Google Search Central Blog
El core update de mayo de 2026 terminó de desplegarse
Google confirmó que su broad core update de mayo de 2026 se completó el 2 de junio, unos doce días después de haber comenzado. Fue el segundo core update del año, y la mayoría de los profesionales sintió que golpeó más fuerte que el de marzo, con volatilidad real en los rankings de muchos sitios.
💡 Por qué importa: Los core updates siguen moviendo tráfico orgánico a gran escala, y este cayó justo cuando los AI Overviews siguen llevándose clics de la parte alta de la página. Eso hace el diagnóstico más complicado que antes, porque una caída de tráfico puede ser el update, o puede ser simplemente que el modelo responde a la consulta y el clic nunca llega a producirse.
🚀 Conclusión práctica: Resiste el impulso de reescribirlo todo de golpe. Espera a que se asiente el polvo, luego segmenta tus pérdidas por tipo de consulta y separa las caídas reales de ranking de los clics que ahora está absorbiendo la AI. Pon tu esfuerzo en las páginas donde ofreces algo que un resumen no puede copiar: datos originales, un punto de vista real, experiencia de primera mano.
Fuente: Search Engine Land
El regulador británico obliga a Google a dejar que los editores se excluyan de los resúmenes de AI
En lo que se está llamando una primicia mundial, la Competition and Markets Authority del Reino Unido ordenó a Google permitir que los editores rechacen el permiso para que su contenido alimente respuestas generadas por AI sin que por ello se les degrade en la búsqueda normal. La norma cubre AI Overviews, AI Mode, Gemini y Vertex AI, separa los derechos de visualización de los de entrenamiento, y exige que los controles principales para editores estén operativos en diciembre de 2026.
💡 Por qué importa: Esta es la primera grieta real en el trato de lo tomas o lo dejas que la búsqueda con AI ha ofrecido hasta ahora a los propietarios de contenido. Les entrega una palanca que no tenían, y los reguladores de otros mercados copiarán la plantilla. Si produces contenido que los motores de AI cosechan en silencio, tu posición negociadora acaba de mejorar.
🚀 Conclusión práctica: Vigila la aparición de estos controles en Search Console y decide tu postura de forma deliberada en lugar de por defecto. Para la mayoría de las marcas la jugada inteligente sigue siendo ser citable y aparecer citado, no invisible, pero ahora eso es una elección real que puedes tomar.
Fuente: UK Competition and Markets Authority (GOV.UK)
Google amplía Smart Bidding Exploration y añade un Promotion Mode
Google extendió Smart Bidding Exploration a las campañas de Performance Max sin feeds de productos y a Shopping, y lanzó una beta de Promotion Mode que te permite relajar temporalmente tu objetivo de ROAS y añadir presupuesto durante los periodos de mayor demanda. Google reporta promedios de un 18% más de categorías de consultas únicas que convierten y un 19% más de conversiones gracias a la función de exploración, y un cambio aparte para campañas limitadas por presupuesto se activa automáticamente el 17 de agosto.
💡 Por qué importa: Promotion Mode es el más útil de los dos para la mayoría de nosotros. Cada temporada alta, los performance marketers luchan contra sus propios objetivos de eficiencia cuando deberían estar aprovechando la demanda, y esto por fin te da una forma autorizada de hacerlo dentro de la plataforma en lugar de apañártelas por fuera.
🚀 Conclusión práctica: Mapea ya tu calendario promocional para lo que queda de año y planifica dónde activarás Promotion Mode. Pruébalo en una sola campaña durante tu próxima rebaja para confiar en su comportamiento antes de que lleguen los grandes momentos del Q4.
Fuente: Search Engine Land
⚙️ Novedades en Marketing Technology
Shopify convierte el comercio agéntico en el estándar por defecto de cada tienda
La Spring ’26 Edition de Shopify aterrizó con más de 150 novedades, la mayoría apuntando a una sola idea: tu catálogo debería poder comprarse a través de asistentes de AI. El Universal Commerce Protocol, desarrollado junto a Google, está ahora activado por defecto en cada tienda, así que los agentes dentro de ChatGPT, Copilot y el AI Mode de Google pueden leer tus productos y construir carritos usando tus propias reglas de checkout y descuentos. Shopify dice que las búsquedas con AI impulsadas por su Catalog estructurado convierten al doble de tasa que los datos scrapeados.
💡 Por qué importa: Cuando avisé por primera vez sobre UCP en enero, sonaba a anuncio de organismo de estándares que podías ignorar tranquilamente durante un año. Que Shopify lo active por defecto es lo que lo vuelve real. Si vendes online, tu escaparate es ahora una API sobre la que los agentes compran en nombre de un cliente, y eso cambia lo que significa siquiera «ser encontrable».
🚀 Conclusión práctica: Trata tu feed de productos como antes tratabas tu homepage. Títulos limpios, atributos precisos, datos estructurados y disponibilidad honesta son ahora la materia prima que un agente usa para decidir si te mete en el carrito. Catálogo desordenado, tienda invisible.
Fuente: Shopify
Salesforce lanza Agentforce Marketing
En Connections 2026, Salesforce presentó Agentforce Marketing, un conjunto de agentes que construyen pipeline, generan contenido y ejecutan campañas mientras el marketer fija la estrategia. Las piezas incluyen un Marketing Goals Agent y un Content Agent, un Brand Center que almacena la voz de tu marca para que cada activo creado por agentes se mantenga fiel a ella, y la gestión de campañas expuesta como herramientas MCP para que puedas pedir un segmento o lanzar un journey directamente desde Slack.
💡 Por qué importa: El CRM más grande del mercado está ahora lanzando agentes que ejecutan campañas de principio a fin, y lo hace a través de MCP, el mismo tejido conectivo sobre el que escribí en febrero. El trabajo del marketer pasa de operar la herramienta a informar, aprobar y fijar los límites dentro de los que trabajan los agentes.
🚀 Conclusión práctica: El Brand Center es la parte que hay que tomarse en serio. Si los agentes van a producir tu contenido en volumen, la calidad de tu voz de marca documentada se convierte en un input directo de la calidad del resultado. Escríbela como es debido, porque unas directrices de marca vagas producen ahora campañas vagas a escala.
Fuente: Salesforce
Databricks entra en la MarTech con CustomerLake, un CDP agéntico
Databricks lanzó CustomerLake, una customer data platform construida de forma nativa sobre su lakehouse, marcando su entrada formal en la MarTech. Más allá de la habitual resolución de identidad y creación de audiencias, impulsa las «infinity campaigns», bucles de engagement continuos y dirigidos por agentes pensados para reemplazar los envíos puntuales de campañas, y llegó en private preview con nombres como HP, Circle K y AB InBev.
💡 Por qué importa: Que un gigante de la infraestructura de datos se meta de lleno en el espacio de los CDP te dice dónde está la pelea de verdad: en la capa de datos del cliente, no en la herramienta de campañas que se sienta encima. La idea del «bucle siempre activo en lugar de un envío» también desafía en silencio toda la forma dirigida por calendario en la que la mayoría de los equipos sigue planificando el lifecycle marketing.
🚀 Conclusión práctica: Si tus datos de cliente todavía viven en silos que tu herramienta de campañas no puede alcanzar, esa brecha está a punto de costarte más que antes. Sube en tu roadmap el trabajo poco glamuroso de consolidar y limpiar tus datos first-party, porque cada función agéntica que vas a querer después depende de ello.
Fuente: Databricks
Adobe amplía su Creative Agent por Photoshop y Premiere
Adobe amplió su asistente creativo agéntico para que puedas describir un resultado y dejar que el agente ejecute una producción de varios pasos por Firefly, Photoshop, Premiere, Illustrator, InDesign y Frame.io. Las nuevas capacidades incluyen generación de brand-kits, vídeo de formato corto y storyboard a vídeo, y Adobe también está exponiendo estas herramientas dentro de asistentes de terceros como ChatGPT, Claude, Copilot y Gemini.
💡 Por qué importa: La producción creativa ha sido durante años el cuello de botella más obstinado del flujo de trabajo del marketing. Un agente que puede llevar un brief a través de varias apps hasta un activo terminado comprime la distancia entre la idea y la campaña, y hacerlo dentro de las herramientas en las que los diseñadores ya confían importa más que otro generador independiente.
🚀 Conclusión práctica: Apunta el agente primero a tu trabajo de mayor volumen y menor artesanía: redimensionar, versionar, variantes de formato, cortes rápidos para social. Libera a tus creativos de verdad para las ideas que todavía necesitan una persona, y mide las horas que recuperas antes de decidir hasta dónde llevarlo.
Fuente: Adobe
El servidor MCP de HubSpot ya puede crear y publicar landing pages
HubSpot amplió su servidor MCP remoto para que los asistentes de AI conectados puedan crear, editar y publicar landing pages, cambiando textos, titulares y CTAs, reordenando secciones, gestionando la incrustación de formularios y dándole a publicar. También amplió el content analytics para cubrir todos los activos web independientes en lugar de solo las páginas ligadas a campañas, cerrando uno de los meses de mayores lanzamientos de HubSpot.
💡 Por qué importa: Para los muchos equipos pequeños que viven dentro de HubSpot, esto elimina un cuello de botella real entre «deberíamos testear una página para esto» y una página en vivo. Es también más prueba de que MCP se está convirtiendo en la forma estándar en que tu stack habla con los asistentes que ya usas, en lugar de una novedad.
🚀 Conclusión práctica: Pruébalo primero en una página de bajo riesgo, una campaña pequeña o un test interno, y observa qué acierta y qué falla. Si produce una página limpia de forma fiable, has recomprado tiempo; si le cuesta, acabas de encontrar exactamente dónde están desordenados tus templates y tu modelo de contenido.
Fuente: HubSpot
📱 Novedades en Social Media Marketing
Threads supera los 500 millones de usuarios mensuales
Meta anunció que Threads ha superado los 500 millones de usuarios activos mensuales, unos tres años después de su lanzamiento, y está ya cerca de X en actividad diaria. Para celebrarlo, Meta sacó Communities de la beta, añadió nuevos controles de comunidad y lanzó «Your Algo», un ajuste que permite a los usuarios afinar su propio feed.
💡 Por qué importa: Threads es ahora lo bastante grande como para tratarlo como un canal de distribución real y no como un experimento secundario, especialmente para marcas y founders que construyen en público. El ajuste de feed controlado por el usuario es la parte que merece la pena vigilar, porque cuando las audiencias pueden afinar su propio algoritmo, los juegos de puro alcance se vuelven más difíciles y ser genuinamente digno de seguir importa más.
🚀 Conclusión práctica: Si tu marca o tu founder tienen alguna presencia en Threads, dedícale un mes entero de publicación constante y lee el engagement con honestidad antes de juzgar el canal. El contenido que empieza por el texto y se apoya en la conversación todavía viaja aquí de una manera en la que ya no lo hace en las redes más antiguas.
Fuente: Meta Newsroom
Instagram abre los anuncios post-view de Reels a todos los anunciantes
Instagram puso su emplazamiento publicitario post-view de Reels a disposición de todos los anunciantes a nivel global a través de las herramientas de Reels ya existentes en Campaign Manager. El formato muestra un anuncio después de que termine un Reel orgánico, con una cuenta atrás de cinco segundos y un botón de saltar que devuelve al espectador al clip original, y solo se ejecuta en Reels orgánicos de más de 60 segundos.
💡 Por qué importa: Esto es inventario genuinamente nuevo en la superficie más vista que tiene Instagram, y el inventario nuevo siempre tiene una ventana temprana antes de que la competencia suba los costes con sus pujas. Recompensa a las marcas que aparecen y testean antes de que existan las presentaciones de best practices para ello.
🚀 Conclusión práctica: Reserva un pequeño presupuesto de test y construye unos cuantos anuncios nativos de Reels específicamente para este hueco, diseñados para ganarse los dos primeros segundos tras el final de un clip orgánico. Júzgalo por el alcance incremental y el coste por resultado, no por benchmarks prestados de los emplazamientos del feed.
Fuente: Social Media Today
Pinterest lanza herramientas publicitarias de AI y una app de compras «Ask Pinterest»
Coincidiendo con Cannes Lions, Pinterest presentó un conjunto de herramientas de AI para anunciantes, incluyendo un Business Assistant dentro de Ads Manager en beta cerrada en Estados Unidos, un servidor MCP de Pinterest y nuevas funciones creativas de Performance+. También reveló una app independiente «Ask Pinterest» para testear una compra conversacional y agéntica.
💡 Por qué importa: Pinterest es tráfico de alta intención y orientado a la compra que muchas marcas de e-commerce infravaloran en silencio. Un servidor MCP más una app de compras agéntica lo colocan en la misma carrera que los gigantes, y para el catálogo adecuado a menudo es un lugar más barato y tranquilo para convertir que el feed.
🚀 Conclusión práctica: Si tus productos son visuales y de compra meditada, hogar, moda, belleza, comida, revisa Pinterest este trimestre con ojos nuevos. Pon en orden tu catálogo y tu configuración de Performance+ ahora para estar listo cuando se abran las funciones de compra agéntica.
Fuente: Social Media Today
Snapchat despliega la creación de anuncios con AI
Snapchat lanzó un conjunto de funciones publicitarias con AI encabezado por un chatbot dentro de Ads Manager que permite a los anunciantes describir un objetivo y recibir una configuración de campaña guiada y recomendaciones. También mejoró los Dynamic Product Ads con nuevos modelos de recomendación y añadió herramientas creativas como el escalado inteligente y la conversión de imagen a vídeo, con una red de emparejamiento de creadores prometida para más adelante este año.
💡 Por qué importa: Todas las plataformas corren por bajar el nivel de habilidad necesario para lanzar anuncios, y Snapchat lo necesita más que la mayoría para mantenerse en el conjunto de consideración. Para las marcas con una audiencia genuinamente joven, una configuración más fácil junto a unos product ads más potentes abarata testear el canal sin un comprador dedicado.
🚀 Conclusión práctica: Si tus clientes tienden a ser menores de 25, haz aquí un pequeño test estructurado en lugar de descartar Snapchat. Apóyate en los nuevos Dynamic Product Ads y en la configuración con AI para mantener el esfuerzo bajo, y exígele el mismo listón de coste por resultado que a tus otros canales.
Fuente: Social Media Today
YouTube rehace el reproductor de Shorts: fuera los dislikes, dentro la velocidad 2x
YouTube reformó el reproductor de Shorts, eliminando el botón de dislike, cambiando el pulgar del like por un corazón y añadiendo una velocidad de reproducción 2x que se activa manteniendo pulsado. Un nuevo modo Clear Screen oculta la interfaz, y el feedback se está reconduciendo hacia «No me interesa» y «No recomendar este canal». Los recuentos de dislikes dejan de actualizarse para los Shorts en Studio, mientras que los vídeos de formato largo conservan los suyos.
💡 Por qué importa: Cambiar las señales de feedback y dejar que la gente vea al doble de velocidad altera la física de la superficie de vídeo corto más vista que existe. Un consumo más rápido y unas señales negativas más suaves significan que el primer instante de un Short de marca pesa aún más que antes.
🚀 Conclusión práctica: Rehaz tus Shorts para clavar el gancho en los dos primeros segundos y que sigan siendo legibles a velocidad 2x, con el mensaje clave visible incluso cuando la interfaz esté oculta. Da por hecho que hay menos paciencia y menos feedback negativo explícito, y deja que el visionado completo, no los likes, sea tu lectura de lo que está funcionando.
Fuente: TechCrunch
🔒 GPTs, Tecnología Emergente y Datos y Privacidad
Anthropic lanza Claude Fable 5 y Claude Mythos 5
Anthropic lanzó Claude Fable 5, su modelo más capaz de amplia disponibilidad, junto al más potente Claude Mythos 5, que reservó para socios verificados ante un mayor riesgo cibernético y biológico. Fable 5 registra resultados de última generación en programación, visión e investigación, viene con una ventana de contexto de 1M de tokens, recurre a Opus 4.8 cuando se activan los clasificadores de seguridad, y cuesta menos de la mitad del precio de la anterior Mythos Preview.
💡 Por qué importa: Este es el modelo que ahora impulsa los asistentes que los marketers tocan cada día. Allá por abril, Anthropic mostró Mythos y eligió deliberadamente no lanzarlo, y el mes pasado conté que estaba a solo unas semanas. En junio llegó. Un gran salto de capacidad a mitad de precio significa que el coste de automatizar contenido, investigación y análisis ha vuelto a bajar.
🚀 Conclusión práctica: No claves tus flujos de trabajo a las peculiaridades de un solo modelo. Los líderes se van adelantando unos a otros en un reloj muy corto, así que construye tus procesos de AI, para contenido, soporte o análisis, de forma que puedas cambiar el modelo de debajo a medida que caen los precios y saltan las capacidades. Este mes volvió a demostrar lo rápido que ocurre.
Fuente: Anthropic
OpenAI presenta en preview la familia GPT-5.6, encabezada por Sol
OpenAI abrió una preview limitada de GPT-5.6, una familia de tres modelos: el buque insignia Sol, el equilibrado Terra y el económico Luna. Sol es el modelo más potente de OpenAI hasta la fecha, con mejoras en programación, biología y ciberseguridad, mientras que Terra iguala aproximadamente a GPT-5.5 a la mitad del coste. Por preocupaciones de ciberseguridad, OpenAI primero abrió el acceso a solo unos 20 socios aprobados por el gobierno.
💡 Por qué importa: ChatGPT es la superficie de AI por defecto para cientos de millones de personas, muchas de las cuales la usan para investigar marcas y productos, así que cada salto de modelo cambia con qué seguridad habla de ti. Terra a mitad de coste es la historia más silenciosa: redefine lo que te puedes permitir ejecutar en volumen.
🚀 Conclusión práctica: Vuelve a pasar tu marca, tus productos clave y tu propio nombre por ChatGPT una vez que GPT-5.6 esté ampliamente disponible, y anota qué acierta o falla ahora. Cuando cambia el modelo por defecto, cambia también lo que a una gran parte de tu audiencia se le cuenta sobre ti, y el arreglo casi siempre pasa por mejorar las fuentes públicas de las que bebe.
Fuente: OpenAI
El gobierno de Estados Unidos apagó brevemente la frontera
Aquí está la otra cara de esa moneda. A mediados de junio el Departamento de Comercio de Estados Unidos obligó a Anthropic a apagar Fable 5 y Mythos 5 por temor a que los modelos pudieran acelerar los ciberataques, y luego rectificó parcialmente el 26 de junio, permitiendo que Mythos 5 llegara a más de 100 instituciones estadounidenses verificadas. OpenAI confirmó por separado que había restringido un modelo potente a petición del gobierno, insinuando un régimen de licencias emergente para la AI más capaz.
💡 Por qué importa: Por primera vez, los gobiernos están decidiendo quién puede usar los modelos más capaces, y un modelo del que dependía tu equipo puede ahora apagarse por política en lugar de por precio. Ese es un nuevo tipo de riesgo de dependencia asentado bajo todo el stack de AI.
🚀 Conclusión práctica: Mantén al menos un modelo alternativo creíble conectado a cualquier cosa crítica para el negocio, y ten claro cómo harías el failover si tu proveedor principal se apagara de repente. Los equipos que trataron la flexibilidad multi-modelo como buena higiene acaban de descubrir por qué importa.
Fuente: CNBC
Europa publica su manual para etiquetar el contenido generado por AI
La Comisión Europea publicó un Código de Buenas Prácticas para ayudar a proveedores y responsables del despliegue a cumplir con los deberes de transparencia del Artículo 50 del EU AI Act, que empiezan a aplicarse el 2 de agosto. Establece cómo marcar de forma legible por máquina el contenido generado por AI y cómo los usuarios profesionales deben etiquetar con claridad los deepfakes y el texto generado por AI en asuntos de interés público.
💡 Por qué importa: Allá por abril te dije que no te quedaras esperando a que la fecha límite de alto riesgo del AI Act se retrasara, y luego el mes pasado el paquete de simplificación sí empujó algunas obligaciones de alto riesgo hasta 2027. La trampa es que la fecha límite de transparencia del 2 de agosto no se movió, y es la parte que toca el marketing del día a día: creatividades publicitarias, textos y contenido social hechos con AI.
🚀 Conclusión práctica: Si usas AI para generar contenido de cara al lector en la UE, acuerda un estándar de etiquetado interno claro con tu equipo legal o DPO antes de agosto, usando este Código como plantilla. Ser temprano y transparente aquí es barato; equivocarse una vez que la norma esté en vigor no lo es.
Fuente: European Commission (Shaping Europe’s digital future)
Microsoft presenta sus modelos MAI propios para reducir su dependencia de OpenAI
En Build, Microsoft lanzó sus propios modelos MAI, encabezados por el modelo de programación MAI-Code-1-Flash y el modelo de razonamiento MAI-Thinking-1, mientras trabaja para depender menos de OpenAI. Microsoft dice que MAI-Code-1-Flash, entrenado con flujos de trabajo de producción de GitHub Copilot, resuelve problemas usando hasta un 60% menos de tokens, y los modelos se están desplegando dentro de Copilot en Visual Studio Code.
💡 Por qué importa: Que Microsoft construya sus propios modelos rompe la suposición de solo-OpenAI dentro de una de las mayores superficies de software del planeta. Para el resto de nosotros eso apunta hacia opciones de AI más baratas y variadas apareciendo en silencio dentro de las herramientas que ya pagamos, y más competencia en la capa de modelos es bueno para los precios.
🚀 Conclusión práctica: Cuando tus proveedores añadan sus propios modelos, no te limites a aceptar el que viene por defecto. Compara coste y calidad en tus casos de uso reales, porque «menos tokens para el mismo resultado» se convierte directamente en margen en cuanto ejecutas AI a cualquier escala real.
Fuente: CNBC
🧰 Herramienta del Mes: Profound
Con Google reportando ya la presencia en la búsqueda con AI y mil millones de personas usando AI Mode, la pregunta obvia es cómo aparece tu marca de verdad cuando alguien le pregunta a un asistente en lugar de teclear una consulta. Profound está construido exactamente para eso: rastrea cómo apareces en ChatGPT, AI Overviews, Perplexity y el resto, qué prompts te sacan a la luz, qué dicen, y dónde los competidores te ganan la partida. Empecé a prestar atención a esta categoría tras demasiadas conversaciones en las que un founder daba por hecho que la respuesta de la AI sobre su marca estaba bien y no lo estaba en absoluto. El nuevo informe de Search Console de Google es un gran punto de partida gratuito, pero una herramienta dedicada como esta rellena las superficies que Google nunca te mostrará. Elijas lo que elijas, la conclusión es la misma: tu reputación la escriben ahora en parte los modelos, y al menos deberías estar leyendo lo que dicen.
🚀 Noticias de Frizbit
Dos noticias de Frizbit este mes, y estoy genuinamente contento con ambas. Primera, por fin lanzamos nuestro dashboard totalmente renovado, y ya está en vivo para todos los clientes. Reúne la analítica interactiva y el reporting en un solo lugar: el funnel de conversión completo, la salud de los suscriptores y una vista clara de los ingresos que Frizbit está generando de verdad para tu tienda. Lo construimos porque «confía en nosotros, está funcionando» no es suficiente. Deberías poder ver el impacto de un vistazo, y ahora puedes.
Segunda, y esta es la del otro lado del Atlántico que insinué al principio: tras meses de prueba de concepto y revisión de contrato, hemos firmado con AeroMexico. Son nuestro primer cliente aéreo en Norteamérica, y cerrar una aerolínea de ese tamaño es un hito real para nosotros. Todavía no puedo contar mucho más, pero por fin puedo decir el nombre, y tengo la esperanza de que sea el primero de varios. Si me hubieras dicho a principios de año que cerraríamos el año con una aerolínea de bandera norteamericana en la lista, lo habría aceptado encantado.
📅 Próximas Fechas
- 2 a 3 de julio: TECHSPO Tokyo (feria de Internet, AdTech y MarTech), Tokio
- 8 a 10 de julio: ANA Digital and Social Media Conference, Los Ángeles (streaming, comercio, AI, creator marketing)
- 16 de julio: DigiMarCon North Asia, Shanghái
- 19 de julio: MMA CMO and CEO Summit, Santa Bárbara
- 28 de julio: Creator Economy Live East, Nueva York (partnerships con influencers y creadores)
- Julio: se espera que Google Gemini 3.5 Pro llegue a disponibilidad general tras retrasarse desde junio
- Julio: el nuevo sistema de Violation Points de TikTok y la revisada TikTok Shop Store Rating entran en vigor para vendedores y creadores
- 2 de agosto: entran en vigor las obligaciones de transparencia del Artículo 50 del EU AI Act (los sistemas de AI deben revelar que son AI, el contenido generado por AI debe etiquetarse)
- Nota retail: Amazon movió el Prime Day al 23 a 26 de junio este año, así que la atención de julio se desplaza hacia la demanda de vuelta al cole
👋 Despedida
Junio fue el mes en que la economía de agentes creció un poco en ambas direcciones a la vez. Los estándares que permiten a los agentes enchufarse a todo se generalizaron, y las primeras reglas reales sobre quién puede ejecutar los modelos más potentes y cómo debes etiquetar su salida aparecieron en las mismas pocas semanas. Ninguna de las dos corrientes va a revertirse. Los equipos que lo hagan bien a partir de aquí se moverán rápido con la primera mientras se mantienen honestos con la segunda.
Como siempre, cuéntame qué te caló más fuerte este mes, y qué me dejé. Dale a responder, los leo todos.
Hasta el mes que viene,
Ata
Co-fundador y CEO, Frizbit, Barcelona
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