Cómo funciona la calificación de visibilidad en IA
Tu calificación de visibilidad en IA es un solo número de 0 a 100 que te dice qué tan bien los motores de IA muestran tu marca. No es una caja negra: se construye a partir de seis dimensiones de diagnóstico, medidas en varios motores y prompts para que el resultado refleje la realidad y no un golpe de suerte.
Las seis dimensiones
La calificación combina seis dimensiones, y cada una mide una razón distinta por la que un motor de IA podría mencionarte — o pasarte por alto. Juntas convierten una pregunta difusa ("¿les gusta mi marca a los motores de IA?") en un desglose concreto y mejorable.
Accesibilidad técnica
Si los rastreadores de IA pueden realmente llegar, leer y entender el contenido de tu sitio.
Citabilidad del contenido
Qué tan fácil es para un modelo citar tus páginas como una fuente clara y confiable.
Profundidad y autoridad
La sustancia y la experiencia detrás de tu contenido: las señales que hacen que un modelo confíe en ti.
Ecosistema digital
Tu presencia en el resto de la web que consultan los motores de IA, desde reseñas hasta menciones externas.
Visibilidad multimodelo
Si apareces de forma consistente en ChatGPT, Gemini, Perplexity y más.
Posicionamiento competitivo
Con qué frecuencia apareces frente a tus competidores para las mismas preguntas de compra.
Mención → Cita → Recomendación
Detrás del número hay una escalera sencilla de profundidad de visibilidad. Una mención significa que el modelo nombra tu marca. Una cita significa que señala tu contenido como fuente. Una recomendación significa que te sugiere activamente como la respuesta.
Cada escalón vale más, porque cada uno te acerca a ser la opción sobre la que un comprador actúa. Tu calificación premia la profundidad, no solo la presencia — así que subir de menciones a recomendaciones es justo lo que mueve el número.
Varios motores, varios prompts
Las respuestas de IA varían. Haz la misma pregunta dos veces y un modelo puede expresarse distinto o nombrar marcas diferentes. Una calificación basada en una sola pregunta sería ruido, no señal.
Por eso probamos en varios motores y con varios prompts, y luego agregamos los resultados. Ese control de varianza es lo que hace que la calificación sea estable y confiable: refleja cómo apareces en promedio ante preguntas reales de compra, no una única respuesta afortunada o desafortunada.