Supervisa y optimiza el tiempo en pantalla de tu marca en las respuestas de IA para potenciar la autoridad, el recuerdo y la cuota de demanda de búsqueda conversacional.
La Puntuación de Visibilidad de IA cuantifica con qué frecuencia y qué tan prominente se muestra el contenido de una marca dentro de las respuestas de IA generativa (por ejemplo, en ChatGPT o Bard) para un conjunto definido de consultas, combinando factores como la frecuencia de citación, la posición dentro de la respuesta y la claridad de la atribución.
AI Visibility Score mide con qué frecuencia—y con qué prominencia—tu marca o dominio aparece dentro de las respuestas generadas por sistemas de IA generativa (ChatGPT, Bard, Claude, etc.) para un conjunto de consultas predefinido. El indicador combina tres componentes: frecuencia de citación (cuántas veces se te menciona en las respuestas), peso posicional (si tu nombre aparece al inicio, en medio o al final de la respuesta) y claridad de atribución (presencia de una URL, nombre de marca o crédito de autor). El resultado numérico permite a los equipos seguir y comparar su visibilidad en contenido generado por IA del mismo modo que el SEO tradicional realiza el seguimiento de los rankings en las SERP.
Los motores generativos actúan cada vez más como una “capa de respuestas” que los usuarios consultan antes de—o en lugar de—hacer clic en los resultados de búsqueda. Una puntuación alta de visibilidad en IA se traduce en:
Un pipeline de Visibilidad en IA suele seguir estos pasos:
Durante un lanzamiento de producto, una empresa SaaS observó un salto en su AI Visibility Score de 42 a 71 tras publicar una guía de API detallada. La guía se citaba en las dos primeras frases de las respuestas de ChatGPT a “cómo integrar datos de CRM”. Por el contrario, una marca de electrónica de consumo vio cómo su puntuación caía cuando Bard empezó a favorecer un vídeo de desmontaje más reciente de un rival; actualizar su propia documentación devolvió la visibilidad.
En primer lugar, el AI Visibility Score estima la probabilidad de que una marca o página sea citada o resumida por motores generativos (ChatGPT, Gemini, Perplexity) más allá de su posición en una lista de enlaces azules; el resultado es un cuadro de respuesta, no una página de resultados. En segundo término, la puntuación pondera la profundidad semántica, la autoridad de la fuente y la frecuencia de citación en varios LLM (modelos de lenguaje de gran tamaño), mientras que la posición media en la SERP depende del algoritmo de clasificación de un único buscador. Estas diferencias son relevantes porque ganar un clic en un enlace azul no garantiza la inclusión en una respuesta generada por IA, y viceversa; por ello, los especialistas en marketing deben optimizar para ser referenciados dentro de las respuestas, no solo para aparecer en la primera página.
1) Añade un resumen conciso y lleno de datos en la parte superior con el nombre del producto, las especificaciones clave y los casos de uso. Los LLM (modelos de lenguaje de gran tamaño) favorecen los pasajes que presentan hechos claros y estructurados que puedan citar textualmente. 2) Incorpora FAQs marcadas con schema que reflejen las preguntas más comunes de los usuarios (p. ej., «¿Cómo calibro X?»). Un formato de preguntas y respuestas estructurado se alinea con el formato prompt-respuesta que generan los LLM y aumenta las probabilidades de recuperación. 3) Cita fuentes de terceros —estándares del sector, reseñas independientes— y enlázalas con la atribución adecuada. La corroboración externa transmite autoridad y hace que el modelo se sienta más seguro al referenciar tu página.
Los datos indican un fuerte reconocimiento cuando los usuarios mencionan explícitamente tu marca, pero una presencia débil en conversaciones informativas más amplias donde los nuevos clientes descubren soluciones. La acción de mayor impacto es crear o actualizar contenido en la parte superior del embudo que responda en profundidad a la consulta sin marca —piensa en tablas comparativas, guías paso a paso y citas de expertos— para que los LLM dispongan de material de alta calidad, neutral respecto a la marca, que puedan incorporar en sus respuestas.
Supervisa tres métricas durante las próximas 4–6 semanas: (1) sesiones de referencia provenientes de interfaces de chat con IA que incluyen la fuente del enlace (p. ej., Perplexity, Bing Copilot); (2) incremento del volumen de búsquedas de marca o visitas directas etiquetadas con parámetros UTM de answer-box; y (3) conversiones posteriores o ingresos asistidos atribuibles a esas sesiones. Grafica los cambios en la puntuación de visibilidad frente a estos KPIs; una tendencia ascendente correlacionada en el tráfico y las conversiones originadas por IA confirmará que la puntuación más alta está generando resultados tangibles.
✅ Better approach: Correlaciona los cambios en la puntuación con resultados reales: haz seguimiento de la cuota de impresiones, la presencia en el answer box y los clics de cada pieza de contenido. Si la puntuación aumenta pero las métricas de visibilidad se mantienen estables, profundiza en los pesos de la puntuación para identificar qué señales están sobrevaloradas y ajusta el contenido o la lógica de puntuación en consecuencia.
✅ Better approach: Estandariza las entradas antes de puntuar: aplica una plantilla con jerarquía H1-H3, marcado FAQ, URLs canónicas y bloques de citas. Valida con un linter que señale schema faltante o HTML malformado y vuelve a ejecutar la evaluación de visibilidad para que la puntuación refleje contenido bien estructurado.
✅ Better approach: Prueba los prompts y ajustes en una matriz: varía la intención de búsqueda, la longitud de la consulta y el motor (SGE, Bing Chat, Perplexity). Registra cómo se desplaza la puntuación por variante y prioriza las optimizaciones que mejoren la puntuación mediana entre distintas intenciones en lugar de un solo escenario limitado.
✅ Better approach: Almacena cada ejecución de scoring con una versión semántica (versión del contenido + versión del modelo) en un repositorio o base de datos. Registra los parámetros del modelo, la marca de tiempo del conjunto de datos y cualquier ajuste del prompt. Esto permite a los analistas comparar en igualdad de condiciones y revertir cuando una caída de la puntuación se deba a una actualización del modelo en lugar de a la degradación del contenido.
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