AEO multimodelo en Microsoft 365 Copilot: playbook B2B para ganar citas con OpenAI y Anthropic

Contexto y oportunidad

El 24 de septiembre de 2025 Microsoft anunció la incorporación de modelos de Anthropic junto a los de OpenAI en Microsoft 365 Copilot. La selección de modelo está disponible en Researcher y en Copilot Studio para agentes personalizados, como describe el anuncio de model choice en Copilot. Esto convierte el posicionamiento de marca de AEO en un problema de orquestación multimodelo.

Para complementar esta guía, explora cómo activar memorias y experimentos en Claude en AEO de Memoria en Claude: guía práctica 2025 y cómo medir visibilidad sin SERP en Share of Answer sin SERP.

Objetivo del playbook

Maximizar la probabilidad de que ambos modelos citen tus activos correctos con claims consistentes y medibles, y que esas interacciones se traduzcan en impacto de pipeline.

1) Normaliza y etiqueta activos para recuperación consistente

Diseña un esquema mínimo común y úsalo de forma coherente en SharePoint, OneDrive y bibliotecas de conocimiento de Copilot Studio.

• Taxonomía mínima: Producto, Variante, Región o País, Industria, Versión de documento, Vigencia desde y hasta, Nivel de evidencia, Tipo de activo, Idioma, Sensibilidad, Estado.
• Metadatos en origen: Usa tipos de contenido de SharePoint con columnas obligatorias y metadatos administrados; aplica etiquetas de sensibilidad. En PDF incorpora XMP Title, Subject y Keywords. En Word y PowerPoint rellena Propiedades del documento y usa encabezados H1 a H3. Convierte FAQs en pares pregunta-respuesta individuales para mejorar el chunking y la citabilidad.
• Estructura y chunking: Secciones de 800 a 1200 tokens con encabezados claros, tablas con fila de encabezado y definiciones al inicio. Inserta un ID de claim por sección para rastrear citas, por ejemplo: CLM-PRD-ES-2025-09-001.
• Nomenclatura de archivo: producto-claim-clave-mercado-idioma-vAAAAMMDD.pdf para desambiguar versiones.
• Ingesta en Copilot Studio: Añade bibliotecas de SharePoint como fuentes de conocimiento y limita el acceso al conjunto curado por políticas de datos. Si es necesario, separa una biblioteca de Claims Regulados y otra de Comunicaciones de Marketing.

Consejo relacionado: refuerza señales de procedencia en activos públicos con el enfoque de licenciado con Content Signals cuando apliquen.

2) Instrumenta nuevas métricas

Define métricas que funcionen aunque el modelo activo cambie.

• Paridad de Cita Multimodelo (PCM): Porcentaje de consultas en las que los dos modelos citan el mismo activo top 1 para la misma intención. Variante PCM@3 basada en la intersección de los tres primeros.
• Tasa de Cita por Activo (TCA): Citas de un activo por cada 100 impresiones de prompts relevantes, segmentada por modelo, agente, idioma y mercado. Utiliza campos como AccessedResources del Copilot audit log schema y complétalo con logs de tus agentes.
• Latencia de Investigación en Researcher (LIR): Tiempo medio desde la primera interacción hasta la respuesta completa. Objetivo inicial: p50 menor de 12 s y p95 menor de 30 s.
• Recolección: Habilita auditoría y exporta a tu lago de datos. En Copilot Studio añade telemetría que anote modelChoice y experimentId en cada hilo.

3) Orquesta políticas de fuentes y prompts de sistema en Copilot Studio

Minimiza desviaciones de claims regulados con controles de entrada y salida.

• Políticas de conocimiento: Restringe conectores a bibliotecas aprobadas y filtra endpoints permitidos. Mantén separación entre fuentes reguladas y no reguladas por entorno.
• Scope estricto de respuestas: Cuando el caso lo requiera, configura respuestas solo con la base aprobada y rehúsa si no hay evidencia suficiente.
• Moderación y cumplimiento: Asegura que los mensajes de sistema obliguen a citar y a no inferir más allá de las fuentes. Si no existe soporte en fuentes, responde que no está disponible.
• Plantilla de prompt de sistema para claims regulados:
  • Rol: actúa como experto de producto y compliance de la empresa X para mercado Y.
  • Fuentes: usa solo documentos con etiqueta Regulados=true y cita el assetId exacto y la vigencia.
  • Estilo: responde en español claro y cita al final de cada párrafo con [assetId].
  • Reglas: si no hay fuente aprobada, indica que no hay base para afirmar el claim. Nunca mezcles contenido regulado con no regulado. Indica idioma y país de aplicabilidad.
  • Telemetría: devuelve en metadatos modelChoice, experimentId y lista de AccessedResources.

4) Ejecuta pruebas A B en Teams y SharePoint con telemetría de Microsoft Graph

Estructura un experimento controlado para atribuir impacto en pipeline.

• Diseño experimental: Tres factores con asignación aleatoria por grupo de trabajo o equipo de ventas.
  1. Modelo activo en Researcher: OpenAI vs Anthropic.
  2. Variante de contenido: Baseline vs Normalizado PCM.
  3. Prompt de sistema: General vs Regulados estricto.
• Asignación: Usa grupos dinámicos para separar cohortes y audiencias de publicación en SharePoint. En Teams, diferencia por equipos o canales. Controla spillover limitando permisos de bibliotecas.
• Implementación en M365:
  • Teams: mide adopción con informes de actividad de Microsoft Graph por usuario y por equipo.
  • SharePoint: usa analytics de archivos y visitas por página y cruza con AccessedResources en respuestas de Copilot.
  • Copilot: consulta los reportes de uso y el panel de tendencias para adopción hasta 180 días.
• Métricas de resultado de negocio:
  • Velocidad de contenidos: reducción de LIR y tiempo a documento final en Word o PowerPoint.
  • Calidad de cita: PCM y TCA por campaña y mercado.
  • Engagement: respuestas aceptadas y documentos compartidos desde Teams o SharePoint.
  • Atribución a pipeline: vincula activos con IDs de oportunidad en CRM y aplica diferencia en diferencias entre cohortes.
• Gobernanza y privacidad: Retén logs según políticas y revisa conversaciones sensibles cuando Data Security Posture Management lo permita.

Checklist de 30 días

• Día 1 a 5: Audita bibliotecas, define taxonomía y nomenclatura, crea tipos de contenido y etiquetas de sensibilidad, y activa auditoría.
• Día 6 a 10: Ingresa activos regulados en una biblioteca dedicada, configura políticas de conocimiento en Copilot Studio y crea plantillas de prompts.
• Día 11 a 15: Habilita la opción de Claude en Researcher y Copilot Studio si tu tenant aplica y prepara cohortes A B.
• Día 16 a 25: Ejecuta pruebas piloto, recolecta PCM, TCA y LIR, y ajusta chunking y títulos.
• Día 26 a 30: Activa el experimento A B a escala y publica un panel en Power BI con datos de auditoría, Graph y uso de Copilot.

Resultados esperados

• Mayor probabilidad de cita correcta sin importar el modelo activo.
• Disminución de la latencia de investigación y mejora en la adopción de Copilot.
• Reducción de riesgos de claims no conformes al centralizar fuentes y reforzar prompts.

Notas clave de la compatibilidad multimodelo

• La elección de modelo en Researcher y Copilot Studio es de opt in y puede alternarse por usuario o agente. Revisa los términos de procesamiento y privacidad del proveedor de modelo en el anuncio de model choice en Copilot.
• Ajusta políticas de datos y avisos de privacidad en consecuencia y asegúrate de que la medición de PCM y TCA se apoye en el Copilot audit log schema.