Visibilidad en IA
Medimos si los sistemas de IA mencionan tu marca cuando alguien les pregunta por lo que vendes, y trabajamos el contenido para que empiecen a hacerlo.
Un buscador devuelve diez resultados y el usuario elige. Una IA devuelve una respuesta y cita dos o tres fuentes. Aparecer deja de ser una cuestión de posición y pasa a ser binaria, y eso cambia cómo hay que escribir y estructurar el contenido.
Planteamos a ChatGPT, Perplexity, Gemini y Claude las consultas que haría un cliente de tu sector y comprobamos si la marca aparece. La medición es recurrente, porque un mismo prompt no devuelve la misma respuesta dos días seguidos. De ahí salen las acciones: qué marcas ocupan ese espacio, qué fuentes las respaldan y qué le falta a tu contenido para entrar en la respuesta.
Visibilidad en IA
4 áreas
¿Te mencionan las IAs cuando alguien pregunta por lo que vendes?
Medimos un conjunto de consultas de tu sector en varios modelos y de forma recurrente: si apareces, en qué lugar de la respuesta y con qué frecuencia.
Punto de partida¿Qué dicen de ti y a quién creen que te diriges?
Cómo resume un LLM tu propuesta, qué audiencia te atribuye y qué casos de uso te asocia. Cuando no coincide con lo que vendes, el problema está en tu contenido.
Cómo te describen¿Quién aparece en tu lugar?
Qué marcas se llevan las respuestas que tú no ocupas y qué fuentes las sostienen. Ahí está el mapa de lo que hay que construir.
Quién ocupa tu sitio¿Pueden leerte los rastreadores de IA, y les sirve lo que encuentran?
Revisamos el acceso de GPTBot, OAI-SearchBot y Googlebot, y reescribimos el contenido con datos concretos, entidades claras y respuestas directas, que es lo que un LLM cita.
Lo accionableLa primera medición termina en un informe como este: cuántas veces te recupera el modelo cuando nadie te nombra, qué sabe de ti cuando te pregunta por tu nombre, con qué tono habla de ti y quién ocupa tu sitio. Las mismas preguntas se repiten cada mes, y lo que importa es cómo se mueven.
Informe de partida · Inteligencia artificial · Medición
ChatGPT
El punto de partida en ChatGPT
30 preguntas de visibilidad, conocimiento de marca y sentimiento · primera medición
Recuperado
No aparece en ninguna de las 10 preguntas generales
Conocimiento de marca
Seguridad del modelo al responder sobre la marca
Sentimiento
Tono de las respuestas sobre la marca
Sentimiento por tema
Quién aparece en las preguntas generales
Reparto entre las cinco más citadas
Tu marca: 0 menciones. De aquí sale el mapa de lo que hay que construir.
Primera medición. Las preguntas se repiten cada mes para seguir la evolución.
Visibilidad en IA
Partimos de las consultas con las que alguien llegaría a ti, no de un listado de keywords. Lo que se evalúa es la respuesta completa del modelo, no una posición en una lista.
El mismo prompt da respuestas distintas de un día para otro. Una auditoría puntual no dice nada: se mide de forma recurrente y se trabaja sobre la tendencia.
Comprobar que los rastreadores de IA pueden leer tu web se resuelve rápido. Lo que cuesta, y lo que decide, es tener contenido que merezca ser citado.
Nadie controla lo que responde un modelo ni puede garantizar una mención. Lo que sí se puede es medir dónde estás, saber quién ocupa tu sitio y trabajar las razones por las que te citarían.
Marcas de sus respectivos titulares. Las nombramos porque son los modelos en los que medimos; no implica relación con ninguno de ellos.
El trabajo
Nadie controla lo que responde un modelo. Lo que sí se puede es medir, saber quién ocupa tu sitio y trabajar lo que está en tu mano. Estos son los frentes, en el orden en que se abren.
01
Medir
Dónde estás, y quién ocupa tu sitio
Las consultas con las que alguien llegaría a tu negocio, planteadas a los cuatro modelos de forma recurrente: si apareces, en qué lugar, con qué descripción y qué fuentes sostienen la respuesta.
Qué competidores salen en cada consulta y qué fuentes los sostienen. Casi siempre es un puñado de páginas: directorios, comparativas o medios de sector.
Qué propuesta te atribuye, a qué audiencia y qué casos de uso. Cuando no coincide con lo que vendes, el problema está en tu contenido.
02
Lo técnico
Se arregla en días
Que GPTBot, OAI-SearchBot y Googlebot puedan leer la web, que el contenido esté en el HTML y no detrás de JavaScript, y que no haya bloqueos heredados. Se arregla en días, y es parte del servicio de SEO y GEO. Ver la página →
Quién eres, qué haces y dónde, dicho igual allí donde los modelos lo buscan. Lo que permite que te reconozcan como la misma marca en todas partes.
Si quieres que te citen, tienen que poder leerte; si tu negocio es vender el contenido en sí, la decisión puede ser la contraria. Se explica cada opción y se ejecuta la que elijas.
03
El contenido
Es el trabajo
Respuestas directas a preguntas reales, cifras y fechas verificables, entidades claras y texto que se sostiene fuera de su página. Es el trabajo de verdad.
Estar en los directorios, comparativas y medios que los modelos ya usan como referencia en tu categoría.
04
Volver a medir
Mes a mes
El mismo conjunto de consultas, mes a mes, para ver si se mueve. La serie en el tiempo es el dato; una auditoría de un día es una anécdota.
Un buscador devuelve diez resultados y el usuario elige entre ellos; un LLM, el modelo de lenguaje que hay detrás de ChatGPT o de Perplexity, devuelve una sola respuesta y cita dos o tres fuentes. Aparecer deja de ser una cuestión de posición y pasa a ser binaria: o estás en la respuesta o no existes para esa consulta.
Partimos de las consultas con las que alguien llegaría a tu negocio y se las planteamos a ChatGPT, Perplexity, Gemini y Claude. De cada respuesta registramos si apareces, en qué lugar, con qué descripción y qué fuentes la sostienen.
Comprobar que GPTBot, OAI-SearchBot y Googlebot pueden leer tu web, que el contenido está en el HTML y no detrás de JavaScript, y que no hay bloqueos heredados en el archivo de robots, se arregla en días. Es condición necesaria, y mucha gente la confunde con el trabajo completo.
Nadie controla lo que responde un modelo y nadie puede garantizar una mención. Quien lo prometa, o no sabe cómo funciona esto, o cuenta con que no lo compruebes.
Antes de empezar
Lo que más nos preguntan antes de empezar a trabajar. Si la tuya no está, nos la haces directamente.
¿Otra pregunta? EscríbenosSEO y GEO prepara la web: que Google te posicione y que la IA pueda leerla y entenderla. Visibilidad en IA mide si de verdad te nombran: planteamos a los modelos las consultas de tus clientes, registramos quién aparece y con qué fuentes, y trabajamos para entrar en esas respuestas, donde muchas veces no hay clic. Lo que se mide deja de ser el puesto y pasa a ser la frecuencia de aparición. Se refuerzan: el contenido que responde bien a una pregunta sirve para los dos.
Repitiendo. Un mismo prompt da respuestas distintas de un día para otro porque los modelos muestrean y porque las fuentes que consultan cambian. Por eso medimos un conjunto de consultas de forma recurrente y trabajamos sobre la frecuencia de aparición a lo largo del tiempo, no sobre una captura de pantalla de un martes.
No, y desconfía de quien te lo garantice. No hay inventario que comprar ni posición que reservar. Lo que te damos es la medición de dónde estás, el mapa de quién ocupa tu sitio y con qué fuentes, el trabajo sobre lo que sí está en tu mano, y la medición repetida para comprobar si se mueve.
Más que en buscadores, porque además de publicar el contenido tienen que pasar dos cosas: que los rastreadores lo recojan y que las fuentes que los modelos consultan lo recojan a su vez. Lo razonable es plantearlo a meses y medir desde el primer mes, para ver el movimiento aunque todavía no haya resultado.
Depende de lo que persigas, y es una decisión de negocio antes que técnica. Si quieres que te citen, tienen que poder leerte: bloquear GPTBot y aspirar a la vez a aparecer en ChatGPT es contradictorio. Si tu modelo de negocio es vender el contenido en sí, la decisión puede ser la contraria. Te explicamos qué implica cada opción y ejecutamos la que elijas.
Sirve, y a veces mejor. En consultas locales y de nicho hay muchas menos fuentes compitiendo, así que la barrera para entrar en una respuesta es más baja que en una categoría saturada. Lo que hace falta es que la información de la empresa sea consistente y verificable allí donde los modelos la van a buscar.
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