Para saber si la IA recomienda tu marca, hazle las mismas preguntas que le harían tus clientes, en cada asistente y varias veces, y apunta qué responde y de qué fuentes lo saca. Con una hoja de cálculo y una tarde puedes tener una primera foto bastante fiable.
Merece la pena hacerlo antes de tocar nada. Sin ese punto de partida no sabrás si tu problema está en tu web, en lo que se dice de ti fuera de ella o en los datos que la IA tiene sobre tu empresa.
Elige bien las preguntas
Las preguntas tienen que sonar como las de un cliente real. La gente escribe a un asistente de IA frases completas, y a menudo con contexto sobre dónde está, cuánto quiere gastar o qué le preocupa.
Conviene mezclar cuatro tipos de preguntas.
- Preguntas de recomendación, como ¿qué empresa de reformas de cocina me recomiendas en Valencia?
- Comparaciones entre tu marca y tus competidores.
- Preguntas sobre el problema que resuelves, sin nombrar a nadie. Son las que mejor muestran quién es la referencia del sector.
- Preguntas sobre tu propia marca, por ejemplo qué sabe de ella o si es fiable. Sirven para comprobar si los datos que da sobre ti son correctos.
Con veinte o treinta preguntas bien elegidas ya se ven patrones. Las de recomendación y las de problema son las que más importan, porque es ahí donde la IA decide a quién mencionar.
Pregunta en cada asistente y en condiciones parecidas
Cada asistente responde a su manera, así que hay que preguntar en ChatGPT, Gemini, Claude y Perplexity, y en Google tanto en los AI Overviews como en el AI Mode. Para que los resultados se puedan comparar, sigue siempre las mismas reglas.
- Usa una sesión sin historial ni memoria, o una cuenta limpia. Si el asistente sabe que trabajas en tu empresa, sus respuestas no te sirven.
- Fíjate en si el asistente ha buscado en internet o ha respondido de memoria. Cuando busca, suele mostrar las fuentes.
- En Google, ten en cuenta la ubicación. Una búsqueda local cambia mucho según desde dónde se haga.
- Repite cada pregunta varias veces y en días distintos. Las respuestas varían, y lo que interesa es lo que se repite.
Qué apuntar de cada respuesta
Apunta lo mismo para cada pregunta y cada asistente. Basta con una tabla sencilla.
| Dato | Qué anotar |
|---|---|
| ¿Apareces? | Sí o no, y si apareces como recomendación o solo de pasada. |
| Posición | Si eres la primera marca que nombra, la tercera o la última de la lista. |
| Cómo te describe | Las palabras que usa para presentarte y si coinciden con lo que quieres transmitir. |
| Competidores | Qué otras marcas nombra y en qué orden. |
| Fuentes | Qué páginas cita o enlaza, y cuáles son tuyas. |
| Errores | Datos falsos o antiguos sobre tu empresa, como servicios, precios, ubicación o personas. |
Mira de dónde saca la información
Las fuentes son la parte más útil del análisis, porque te dicen dónde tienes que estar. Cuando un asistente busca en internet antes de responder, suele enlazar las páginas que ha usado, que pueden ser medios del sector, comparativas, directorios o webs de tus competidores.
Cuando responde de memoria, sin buscar, lo que dice sale de lo que aprendió durante su entrenamiento. Esas respuestas son más difíciles de cambiar y tardan más en moverse, porque dependen de cuándo se actualiza el modelo.
Cómo interpretar lo que encuentres
Con los datos delante suelen aparecer unos pocos escenarios, y cada uno pide un trabajo distinto.
- Si la IA te conoce cuando preguntas por tu marca pero no te recomienda, te falta presencia en las fuentes que consulta para recomendar. Es trabajo de menciones de marca.
- Si Google cita páginas de tu competencia en los AI Overviews y nunca las tuyas, tus contenidos no responden tan bien como los suyos a esas búsquedas. Ahí ayuda trabajar los AI Overviews.
- Si los asistentes no citan tu web ni siquiera en preguntas sobre tu marca, puede que no puedan leerla. Revisa la base técnica con lo que explicamos en qué es el SEO para IA.
- Si la IA te menciona con datos equivocados, hay que localizar de qué fuente salen y corregirlos allí.
Cuándo compensa una auditoría profesional
Hacerlo a mano funciona para una primera foto. Se complica cuando hay muchas preguntas, varios mercados o idiomas, o cuando quieres repetir el análisis cada cierto tiempo para ver si las acciones funcionan. Entonces conviene sistematizarlo, y es lo que hacemos en la auditoría de visibilidad en IA, con preguntas pactadas contigo, respuestas registradas con sus fuentes, comparación con tu competencia y un plan de acciones ordenado por impacto.
Preguntas frecuentes
¿Por qué cada vez me sale una respuesta distinta?
Los modelos de lenguaje no responden siempre igual, y además influyen la conversación previa, la ubicación y las fuentes que encuentran al buscar en ese momento. Por eso hay que repetir las preguntas y quedarse con lo que se mantiene.
¿Basta con preguntar qué sabe la IA de mi marca?
No. Esa pregunta solo te dice si te conoce y si sus datos son correctos. Lo que de verdad importa es si te nombra cuando alguien pregunta por tu sector sin mencionarte.
¿Cada cuánto conviene repetir el análisis?
Depende de cuánto trabajo estés haciendo. Si estás aplicando cambios, repetirlo cada pocos meses permite ver si funcionan. Si no, una o dos veces al año sirve para detectar si un competidor te ha adelantado.
¿Hay herramientas que lo hagan solas?
Sí, hay herramientas que lanzan preguntas de forma periódica y registran las respuestas. Bing Webmaster Tools, por ejemplo, tiene un informe que muestra cuántas veces Copilot y los resúmenes de IA de Bing citan tu web. Aun así, alguien tiene que elegir bien las preguntas y leer las respuestas con criterio.