Metodología GEO: cómo medimos la visibilidad en IA
En Elevatec Techlearn, agencia de inteligencia artificial y CTO externo, medimos la visibilidad en IA haciendo a ChatGPT, Gemini, Perplexity y Claude las mismas preguntas que haría un cliente, por API y con la búsqueda web activada. Cada respuesta puntúa según dónde apareces: 100 si sales primero, 80 si sales segundo, 65 si sales tercero, 45 si sales más abajo o solo como fuente citada y 0 si no sales. Repetimos la misma medición cada 6 a 8 semanas para ver qué ha cambiado.
1. Las preguntas: las que haría tu cliente
Todo empieza por escribir las preguntas que un cliente real le haría a un asistente antes de elegir. No son palabras clave sueltas. Son frases como "¿qué clínica dental me recomiendas en Valencia?" o "busco una agencia que implante GoHighLevel en España". Las escribimos por sector, por ciudad y en el idioma de cada mercado.
Ese banco de preguntas queda fijo. Es lo que permite comparar una medición con la siguiente: si cambiáramos las preguntas, no sabríamos si has mejorado tú o si hemos preguntado otra cosa. En la auditoría gratis usamos un banco corto; en un diagnóstico completo, en nuestros casos, ha ido de 30 a 211 preguntas.
2. Cómo las lanzamos
Hacemos cada pregunta a los cuatro motores a través de su API, con la búsqueda web activada, y guardamos la respuesta completa y las fuentes que cita. Usar la API tiene una ventaja: la consulta sale limpia, sin el historial ni las preferencias de una cuenta personal, y se puede repetir igual dentro de dos meses.
Tiene también un límite que conviene decir. Lo que devuelve la API con búsqueda web se parece mucho a lo que ve un usuario en la aplicación, pero no es idéntico: la aplicación puede usar otro modelo por defecto, la ubicación del usuario o su historial. Por eso hablamos de una medición comparable en el tiempo, no de una foto exacta de lo que verá cada persona.
3. Cómo puntuamos
Cada respuesta recibe una puntuación según el lugar en el que aparece la marca:
| Dónde aparece la marca | Puntos | Qué significa |
|---|---|---|
| Primera recomendación | 100 | La IA te propone antes que a nadie. |
| Segunda | 80 | Estás en la respuesta, justo detrás del primero. |
| Tercera | 65 | Sigues dentro del grupo que la gente suele leer. |
| Más abajo, o solo como fuente citada | 45 | Te nombra o te usa como fuente, pero no te recomienda en los primeros puestos. |
| No aparece | 0 | Para esa pregunta, no existes. |
La nota de cada motor es la media de sus preguntas, y la nota global, la media de los motores. Además de la cifra apuntamos cómo te describe cada IA, a quién recomienda en tu lugar, qué fuentes usa y si te confunde con otra empresa.
4. Qué cambiamos en tu web
- La entidad. Nombre completo, a qué te dedicas, dónde estás y quién está detrás, igual en toda la web, con una descripción que te separe de empresas con un nombre parecido.
- Datos estructurados. Organization con sus perfiles externos, Service, FAQPage, BreadcrumbList y Article, en los dos idiomas si la web los tiene.
- llms.txt. Un resumen en texto plano para los modelos, con los datos clave de la empresa y las páginas importantes.
- Contenido citable. Páginas que responden a una pregunta concreta y empiezan con una respuesta directa, con precios, plazos y límites cuando los hay.
- Acceso de los rastreadores. HTML que se lee sin ejecutar JavaScript, un robots.txt que no bloquee a los bots de IA y un sitemap al día.
- Autoría. Quién escribe y con qué experiencia, enlazado a perfiles que se puedan comprobar.
5. Qué cambiamos fuera de tu web
- Perfiles y directorios. Ficha de empresa en Google, LinkedIn y los directorios de tu sector, con los mismos datos que la web.
- Reseñas reales. Ayudamos a pedirlas a clientes de verdad, en el momento adecuado. No compramos reseñas ni las escribimos.
- Menciones de terceros. Medios, asociaciones o webs de partners que hablen de ti con tu nombre completo y un enlace.
- Coherencia. Mismo nombre, dirección y teléfono en todas partes. Los modelos desconfían de una empresa que aparece con datos distintos en cada sitio.
El método aplicado: clínicas en España
Hemos aplicado esta metodología en un piloto con 78 clínicas de implantes dentales y medicina estética de Madrid, Valencia y Málaga. Los resultados, el detalle del método y sus límites están en el estudio piloto de visibilidad en IA de clínicas.
Cómo puedes usar este método
La auditoría de visibilidad en IA gratis aplica este método con un banco corto de preguntas de tu ciudad y tu sector. La auditoría GEO con plan de acción cuesta 490 € (590 USD en Estados Unidos) y añade a la medición un plan de acción. Un diagnóstico completo, con banco a medida, varios mercados y seguimiento, se presupuesta cerrado tras un diagnóstico gratuito. Todo está en precios orientativos.
Lo que no podemos prometer
No controlamos lo que responde una IA y nadie puede garantizarte salir el primero. Los modelos cambian de versión, de fuentes y de criterio sin avisar, y cada uno vuelve a rastrear tu web a su ritmo. Lo que sí podemos hacer es corregir lo que depende de ti, medirlo siempre con las mismas preguntas y enseñarte la evolución.
Tampoco hacemos atajos que puedan volverse en tu contra: reseñas falsas, textos escondidos para los bots o menciones pagadas que se presentan como opiniones. Más contexto en qué es el GEO y en cómo conseguir que ChatGPT recomiende tu empresa.
Preguntas frecuentes
Nosotros lo hacemos con un banco fijo de preguntas de cliente que lanzamos por API, con búsqueda web, a los cuatro motores. Cada respuesta puntúa 100, 80 o 65 si la marca sale primera, segunda o tercera, 45 si sale más abajo o solo como fuente y 0 si no sale.
Porque la consulta sale limpia, sin el historial de una cuenta personal, y se puede repetir igual en la siguiente medición. El resultado se parece mucho al de la aplicación, pero no es idéntico, y así lo explicamos en cada informe.
Que la IA te nombra o te usa como fuente, pero no te recomienda entre los tres primeros. Es mejor que no aparecer, porque el modelo ya te conoce, y suele ser el punto de partida para subir.
Cada 6 a 8 semanas, con exactamente las mismas preguntas. Menos tiempo no deja margen a que los motores vuelvan a rastrear la web; más tiempo hace difícil saber qué cambio ha tenido efecto.
No. Nadie controla lo que responde un modelo. Corregimos lo que depende de ti, dentro y fuera de tu web, y medimos el efecto con las mismas preguntas.
En la web, la entidad, los datos estructurados, el llms.txt, el contenido citable, el acceso de los rastreadores y la autoría. Fuera de ella, perfiles y directorios, reseñas reales, menciones de terceros y datos coherentes en todas partes.
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