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El sector bancario peruano compite en dos frentes simultáneos: Google (tráfico y captación directa) y LLMs como ChatGPT (visibilidad y preferencia en respuestas asistidas). Hoy, la cuota de voz en Google se concentra en cinco marcas (BBVA, Scotiabank, Banco Falabella, BCP y Banco de la Nación), mientras que en LLMs el share se diluye en “Otros” (medios, regulador y la App Store). ¿La lectura? Hay demanda capturable si combinamos comparativas BOFU, transparencia radical y activos citables (FAQs con fuentes oficiales).
En mi caso, lanzando una tarjeta de crédito en Perú con 1% de cashback, comprobé que poner las condiciones en “letra grande” elevó el CTR a “Solicitar” y redujo objeciones en el chat. Ese aprendizaje lo extiendo aquí como táctica transversal.
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Google vs. ChatGPT: quién se lleva la mención
Hallazgos clave
- BBVA roza paridad entre Google y ChatGPT (−1.1 pp), síntoma de buen trabajo en marca y contenidos citables.
- Scotiabank cede share en LLMs (−6.4 pp), espacio que ocupan medios y stores (ej. apps).
- “Otros” se dispara en LLMs (+32.6 pp), señal de que comparadores, SBS y prensa responden dudas frecuentes mejor que varias marcas.
Qué haría hoy
- Publicar FAQs por producto con citas a SBS y condiciones explícitas.
- Crear una landing de la app con tutorial “cómo abrir/solicitar en 5 minutos” y changelog.
- Producir guías “cómo hacer X” por cada intención transaccional (p. ej., aumentar línea, cancelar seguro, activar tarjeta para compras online).
Cuando lideré el lanzamiento de una fintech en EE. UU. (Inter&Co.) con estrategia de landing masivas, las páginas tipo “cómo” capturaron la mitad del tráfico orgánico no‑marca en 90 días. Ese patrón funciona igual aquí.
Quién gana hoy en Google (y por qué)
- BBVA (20.9%) domina consultas transaccionales (tarjetas, préstamos) con CTAs arriba del pliegue y buen interlinking.
- Scotiabank (11.8%) mantiene cobertura sólida en cuentas y tarjetas.
- Banco Falabella (9.9%) capitaliza su mensaje de Costo CERO y la sinergia retail.
- BCP (8.8%) apalanca marca y red física.
- Banco de la Nación (6.4%) destaca en trámites y consultas locales.
Acciones inmediatas (CRO + SEO)
- CTAs de acción: sustituir “Conoce más” por “Solicitar ahora / Abrir cuenta”.
- Bloque “Sin letras chiquitas” en el hero (tasas, costos, tiempos).
- Comparativas BOFU: mejores tarjetas para viajeros/estudiantes, cuenta sin comisiones, con
ItemListy tablas claras.
Al lanzar la tarjeta con cashback 1%, testear el cambio de CTA a verbo directo + beneficios en una sola línea nos dio +15% CTR en botón. Es un quick win replicable.
Por qué los LLMs no te citan (y cómo lograrlo)
Problema: ChatGPT y otros modelos prefieren fuentes neutrales (SBS, prensa, App Store) cuando la información propia es difusa o no verificable.
Solución en 3 capas
- E‑E‑A‑T aplicado: páginas con autores identificables, referencias a SBS, capturas de la app y testimonios verificables.
- FAQPage + FinancialProduct (schema): marcar dudas frecuentes y atributos de producto para respuestas ricas.
- Earned media: datos propios (tasas promedio, tiempos de aprobación) compartibles con prensa.
En la fintech de EE. UU. un press kit con métricas simples (tiempos y costos) bastó para ganar 3 menciones orgánicas y, después, el LLM empezó a citarnos. La clave es ponérselo fácil al periodista… y al modelo.
Oportunidades tácticas priorizadas (ICE)
- Comparador de tarjetas (ICE 8.3):
/tarjetas/credito/comparadorcon FAQs,ItemListy atributos normalizados (TCEA/TREA, comisiones, seguros). - Respuestas asistidas a reseñas (ICE 8.0): 10 plantillas para colas, cajeros, fallos de app; tono empático + link a tutorial.
- Lead scoring para préstamos (ICE 6.4): reglas “caliente/tibio” y handoff a WhatsApp con guiones.
- Guiones de WhatsApp (ICE 6.3): 3 variantes por score; cierre en <24h.
Cuando probé scoring + WhatsApp en el lanzamiento local, el tiempo a contacto cayó y subieron los cierres en leads “calientes”. No es magia: es velocidad + relevancia.
Portfolio de keywords y clústeres recomendados
Top por Valor Ads (estimado)
| Keyword | Intención | Volumen | CPC | Notas |
|---|---|---|---|---|
| tarjeta de crédito | Transaccional | 74,000 | 0.98$ | Comparativas + guía de solicitud. |
| préstamos personales | Transaccional | 54,000 | 1.22$ | Calculadora + simulador simple. |
| banca por internet | Informacional | 46,000 | 0.39$ | Guía + video/app. |
| cuenta de ahorros | Transaccional | 29,000 | 0.55$ | “Sin comisiones” y requisitos. |
| tarjeta débito | Transaccional | 22,000 | 0.57$ | Activación, límites, comisiones. |
Clústeres
- Tarjetas: pilar
/tarjetas/mejores+ satélites por perfil (viajeros, estudiantes, compras online). - Préstamos: pilar +
/prestamos/calculadora, requisitos, tiempos, costos reales. - Cuentas: “abrir en 5 minutos”, sin comisiones, con app.
Matriz de oportunidad (CPC × Dificultad)
Estrategia
- Grandes apuestas: préstamos personales, tarjeta de crédito, abrir cuenta bancaria (CPC ≥ p75).
- Tráfico fácil: cuenta sin comisiones, banca por internet (dif. ≤ p50).
- Combinar 1 gran apuesta + 2 de tráfico fácil por sprint para equilibrar riesgo/retorno.
En campañas de tarjeta, equilibrar un hub de intención alta con 2 guías informacionales nos dio volumen sostenible y mejores señales de marca.
Recomendaciones para Dirección (lista accionable)
- “Tarjetas de crédito 2025: mejores para viajeros” →
/tarjetas/mejores-viajeros→ Meta: Top‑10 + MQL. - “Abrir cuenta en 5 minutos (con app)” →
/cuentas/abrir-online→ Meta: CTR a onboarding. - FAQ reguladas con citas SBS →
/ayuda/preguntas-frecuentes→ Meta: apariciones en LLM. - Calculadora de préstamos personales →
/prestamos/calculadora→ Meta: registros calificados. - Play de reseñas → 100% respuestas ≤48h + 10 Q&A por sede → Meta: rating ≥4.3.
- Landing “Sin letras chiquitas” en productos clave → Meta: +10% CVR.
KPIs para los primeros 90 días
| KPI | Baseline | Meta 90d | Trigger | Fuente |
|---|---|---|---|---|
| SoV Transaccional | 15.0% | 20.0% | <18% 2 semanas → Investigar | GSC/Rankings |
| URLs BOFU Top‑3 | 2 | 5 | −2 w/w → Defender | Herr. ranking |
| CVR Lead→MQL | 1.5% | 2.0% | <1.7% → Revisar UX | GA/CRM |
| Rating GBP | 3.6 ⭐ | 4.1 ⭐ | <4.0 → Campaña reseñas | Google Business |
| Respuesta reseñas ≤48h | 50% | 95% | <90% → Más recursos | Plataforma reseñas |
Social y educación (lo que funciona)
- Reels/Shorts educativos con ganchos tipo “3 cosas que nadie te cuenta sobre tu tarjeta”.
- Cadencia 2‑3 videos/semana; objetivo de ≥25% de finalización y ≥4% de engagement.
- Temas: cero comisiones, activar tarjeta para compras online, límites y seguridad.
En el lanzamiento de la tarjeta, los videos cortos resolviendo objeciones (cashback, comisiones, tiempos) redujeron tickets y subieron las solicitudes completadas.
Plan local: reseñas y Q&A
- Responder 100% de reseñas en ≤48h con plantillas y enlaces útiles.
- Publicar 10 Q&A por sede: horarios, requisitos, comisiones, procesos rápidos.
- Incluir CTA a la app como antídoto a las colas.
Hicimos esto en Perú y notamos menos llamadas y más clics a /app: cuando la respuesta está clara, el cliente no espera.
Conclusión
Si hubiera que priorizar tres movimientos para la banca peruana hoy serían:
- Comparativas BOFU con
ItemListy condiciones en “letra grande”. - FAQPage citables (SBS/medios) por producto + schema
FinancialProduct. - App como centro de verdad (tutorial + changelog) para ganar menciones en LLMs.
Con eso, más CTAs de acción y un play operativo de reseñas, es factible mover la aguja en 90 días.
FAQs
¿Cómo mido si ChatGPT empieza a citar mi marca?
Lleva un registro quincenal de prompts fijos y anota menciones + enlaces. Si sube el % de respuestas que te citan en 4‑8 semanas, vas bien.
¿Qué comparativa publicar primero?
“Mejores tarjetas de crédito para viajeros 2025”; demanda estable y clara intención transaccional.
¿Hace falta calculadora para préstamos?
Sí: la fricción baja cuando el usuario ve un monto/tasa estimada antes de pasar sus datos.
