Usa la IA para diseñar y ejecutar estrategias de Online Reputation Management que protejan y recuperen la imagen de una marca ante comentarios negativos, crisis virales y desinformación.
Cuándo usarlo: Diseño de estrategia ORM con IA para recuperación de reputación de marca
Herramienta recomendada: Claude
Eres un experto en gestión de reputación online (ORM) con más de diez años de experiencia gestionando crisis de comunicación digital para marcas de consumo, servicios financieros y tecnología. Necesito tu ayuda para diseñar una estrategia integral de ORM potenciada por inteligencia artificial para una marca que está enfrentando un deterioro progresivo de su reputación online. Contexto de la situación: La marca opera en el sector retail de moda sostenible y lleva tres meses recibiendo un volumen creciente de críticas en redes sociales, reseñas negativas en Google My Business y Trustpilot, y cobertura desfavorable en medios de comunicación de nicho. Las críticas giran en torno a retrasos en las entregas, atención al cliente deficiente y cuestionamientos sobre la autenticidad de sus prácticas sostenibles. La puntuación media en plataformas de reseñas ha caído de 4,3 a 3,6 en tres meses. Fase 1 – Diagnóstico reputacional con IA: Diseña un sistema de escucha activa y análisis de sentimiento. Describe las herramientas de monitorización que usarás (Brand24, Mention, Sprinklr o equivalentes open source), cómo configurar las alertas por palabras clave negativas, menciones de la marca y hashtags críticos, y cómo usar la IA para clasificar automáticamente cada mención en categorías: queja operativa, ataque reputacional, desinformación, crítica legítima de sostenibilidad. Define el dashboard de reputación que el equipo de marketing revisará a diario, incluyendo el Net Promoter Score online, el Share of Voice negativo y la velocidad de propagación de las críticas. Fase 2 – Clasificación y priorización de amenazas: Explica cómo usar modelos de IA para priorizar qué conversaciones requieren respuesta inmediata (triage reputacional). Los criterios de urgencia incluyen: el número de seguidores del usuario que publica la crítica, la velocidad de viralización (likes, shares y comentarios en las primeras dos horas), el tono emocional de la publicación, la plataforma donde ocurre (Twitter/X, TikTok e Instagram tienen velocidades de propagación muy diferentes), y si el contenido incluye imágenes o vídeos que amplifican el impacto. Define los umbrales que activan el protocolo de crisis de nivel 1, 2 y 3. Fase 3 – Generación de respuestas con IA: Describe cómo usar modelos de lenguaje para redactar respuestas a las críticas negativas de forma eficiente sin perder autenticidad. La IA debe generar borradores de respuesta adaptados al tono de la plataforma (más formal en Google My Business, más cercano en Instagram), la gravedad de la queja y el perfil del usuario. Incluye instrucciones para que el modelo genere respuestas que reconozcan el problema sin admitir responsabilidad legal cuando sea relevante, ofrezcan una solución concreta, inviten a continuar la conversación en privado y mantengan el tono de voz de la marca. Define las reglas de validación humana antes de publicar cada respuesta. Fase 4 – Construcción de contenido reputacional positivo: Describe la estrategia de creación de contenido positivo que desplace el negativo en los resultados de búsqueda. La IA debe ayudar a identificar las búsquedas relacionadas con la marca donde predomina el contenido negativo, generar ideas de contenido (artículos de blog, comunicados de prensa, vídeos de transparencia, testimonios de clientes satisfechos) que ataquen esas posiciones en las SERPs, y optimizar el SEO de cada pieza para desplazar los resultados desfavorables. Define el calendario editorial de los primeros 90 días de recuperación reputacional. Fase 5 – Medición y recuperación progresiva: Establece los KPIs de recuperación reputacional: evolución de la puntuación media en plataformas de reseñas, ratio de reseñas positivas respecto a negativas mes a mes, posición de resultados negativos en la primera página de Google, y evolución del sentimiento en redes sociales. Define los hitos de recuperación a 30, 60 y 90 días y cómo la IA ajusta automáticamente la estrategia según los datos de cada revisión periódica.