Cómo medir la visibilidad de tu marca en IA (ChatGPT, Perplexity AI Overviews y más): métricas, herramientas y guía práctica

Pero desde hace más de dos años tenemos un nuevo ente que debemos tener en cuenta: las plataformas de IA como ChatGPT, Gemini o Perplexity que son… algo distinto. Nuevos ecosistemas que se comportan con nuevas reglas.

Hasta cierto punto son una caja negra, pero una para la que cada vez más contamos con más herramientas con las que empezar a entender cuánto y cómo aparece nuestra marca, la de nuestros competidores, en qué contextos y qué tipo de respuestas está recibiendo nuestro público objetivo.

En esta guía vamos a explorar:

• Qué es la monitorización / visibilidad en IA, y qué diferencias y similitudes tiene con otras disciplinas con el análisis SEO o el Social Listening.
• Métricas clave y apartados que no deben faltar en tu análisis.
• Herramientas que puedes usar.
• Un esquema para que puedas empezar ya.

La oportunidad está ahí:

El tráfico de IA se ha multiplicado por 9,7 veces en el último año:

El 83% de ese tráfico es de ChatGPT:

En el caso de Ahrefs, sabemos que las personas que llegan de búsquedas con IA convierten 23 veces más que los visitantes de búsquedas orgánicas tradicionales en Ahrefs.

Aunque todavía no podemos decir que tengamos toda la información clara, sí podemos estar seguros de que cada vez más personas pasan una mayor proporción de su tiempo en plataformas de IA, para cosas que van desde aprender, a buscar información o a conseguir ayuda técnica:

Fuente: Cómo usan las personas ChatGPT, de OpenAI.

Los Chatbots como ChatGPT o Gemini ya son un punto de contacto más en el customer journey.

Y necesitamos entender mejor cómo aparece nuestra empresa en estos “resultados”.

Ahora, vamos a empezar por los fundamentos.

La visibilidad en IA es la proporción y frecuencia con la que una marca, producto o contenido aparece como resultado, referencia o fuente en interacciones de usuarios con plataformas de inteligencia artificial como ChatGPT, Claude, Perplexity o AI Overviews de Google.

Por cómo funcionan, esto presenta algunos retos:

• La atribución se complica más, mucho más. Puede que tu marca aparezca en conversaciones con ChatGPT, pero que no generen una visita directa o, incluso aunque lo hagan, que no puedas medirlo fácilmente.
• Los resultados son generativos. Y eso implica que tienen una parte de aleatoriedad. Puedes poner el mismo prompt y obtener resultados distintos, como habrás comprobado en más de una ocasión.
• Y muy personalizados. Además, tiene en cuenta lo que sabe de ti. Y la personalización en IA va mucho más allá de la que tenemos en los motores de búsqueda tradicionales.
• Son conversaciones multiturno e iterativas. Rara vez preguntamos algo y paramos. Las conversaciones pueden empezar con una petición sencilla, y desarrollarse hacia temas más complejos, o al revés.
• Las plataformas de IA no son precisamente transparentes. Nadie (excepto sus dueños) sabe qué se está escribiendo en ChatGPT o Claude. No tenemos un volumen fiable, ni sabemos qué se responde.

Vamos a poner un ejemplo:

Imagina que estás buscando hipoteca, puede que empieces preguntando a Gemini o ChatGPT cómo funcionan las hipotecas, o por cuánto deberías endeudarte en función de tus ingresos, para después pasar a preguntar por las mejores hipotecas en España.

Quizá ahí salga mencionada una hipoteca de BBVA, por decir algo, pero puede que días después busques “hipoteca BBVA” en Google o que vayas directamente a la página de BBVA y… Nadie sabrá que todo empezó en ChatGPT.

En este ejemplo ChatGPT ha sido un punto clave en el proceso de investigación comercial del usuario, pero no aparecería en ningún sitio.

El resumen es que no podemos analizar la visibilidad en IA como analizábamos el posicionamiento SEO, pero eso no quiere decir que no podamos hacer nada.

Sin embargo, sí tiene muchos puntos en común, el contenido donde expliquemos nuestro producto o servicio o las menciones en sitios de terceros (noticias y medios, comunidades como Reddit) tienen un gran peso a la hora de moldear las opiniones de los LLM:

La IA no es un canal de marketing completamente nuevo, se ha construido sobre el contenido existente y, cuando menciona fuentes, usa contenido que ya está publicado.

Pero, ¿cómo podemos medirlo, hacer seguimiento y entender cómo está impactando en nuestro negocio?

Veamos cómo empezar.

Antes de seguir, recuerda lo que comentábamos al principio: todavía estamos en las fases tempranas de este tipo de análisis, y existen ciertas limitaciones que tenemos que tener en cuenta.

Además, necesitarás una herramienta especializada en AEO, para hacer seguimiento en plataformas de IA. Más abajo te dejamos algunas.

A lo largo de este artículo, usaremos Brand Radar de Ahrefs.

Prepara las bases de tu análisis

Aquí es donde eliges los puntos críticos, desde lo que quieres conseguir, al que vas a analizar.

Determina tus objetivos. ¿Qué quieres aprender? ¿Quieres entender la visibilidad general de tu marca? ¿Mejorar en algún punto concreto? ¿Entender con qué competidores tienes un mayor solapamiento?

Determina tu universo de análisis. Cuando sepas qué quieres conseguir, tendrás que delimitar lo que vas a analizar. Hay 3 entidades clave:

• Tu marca. Puede ser tu marca o un producto concreto.
• Competidores. Con qué otras empresas o productos te quieres comparar.
• Mercado o nicho. Si quieres hacer foco en algo más concreto.

Hay algunas otras cosas que te pueden ayudar a afinar el resultado, como centrarte en un país concreto.

En el caso de Brand Radar, empezar un análisis se parece a esto:

Ahora, vamos a ver algunos apartados que puedes tener en cuenta.

Visibilidad en IA

Empezaría analizando la visibilidad de mi marca (o el producto elegido) en términos generales.

• Probablemente, me centraría en mercados concretos, para conseguir información más relevante.
• Tiene sentido añadir distintas formas de visualizar la información y aportar más contexto. Desarrollo esto en más detalle en el apartado de métricas.
• Me gusta añadir, si es posible, datos de la cuota de mercado para poner la información en contexto.

Vamos a ver uno de los ejemplos que ya vienen por defecto en Brand Radar, comparando Tesla, con BYD, Rivian y Lucid:

Y esto me lleva al siguiente punto.

Comparativa con la competencia

Probablemente quieras comparar tu marca con la de tus competidores. Simplemente recuerda:

• Puede que tengas que añadir distintas formas de escribir cada nombre.
• Puedes comparar a nivel de productos concretos, no solo de marca. En el análisis de visibilidad IA de marcas de coches, analizamos modelos concretos, no solo marcas (es decir, Sandero o Yaris, no solo Dacia y Toyota).

Aquí puede que quieras centrarte en una ubicación concreta (por ejemplo, España, México o Estados Unidos).

Y, en muchos casos, querrás algo más de detalle: un mercado o nicho concreto.

Cuando analizamos la visibilidad en IA de bancos españoles, hicimos foco en mercados más concretos, como la cuenta nómina, hipotecas o productos de inversión:

Análisis temático y de conversaciones

Aquí podemos profundizar aplicando filtros, para detectar conversaciones más relevantes:

• Comparativas.
• Áreas concretas.
• Funcionalidades de producto.
• …

Dominios, páginas más citadas…

Ahora que ya tenemos una idea más profunda de la visibilidad de nuestra marca y la de nuestros competidores, podríamos analizar cuáles son las páginas y dominios más citados: es decir, las fuentes que están usando distintas plataformas de IA para ofrecer sus recomendaciones.

Propuestas de mejora y seguimiento

Y… Está muy bien analizar, pero también detectaremos cosas a mejorar y deberíamos incluir sugerencias o acciones que puedan mejorar nuestra visibilidad en LLM.

Aquí, lo ideal, es fijar análisis con cierta periodicidad: mensual, trimestral o semestral.

Vamos a ver algunas métricas y puntos clave que debería tener cualquier análisis.

Índice de Presencia IA (comparativa con competidores)

• Qué es y para qué lo podemos usar: Porcentaje de impresiones de marca sobre el total de impresiones para respuestas que mencionan cualquier marca rastreada. Para múltiples plataformas, se calcula como un promedio ponderado del índice de presencia (SOV) por cada plataforma, ponderado por las impresiones totales de cada plataforma.
• Otras métricas relacionadas: Cuota de Conversación o Share of Voice, que se usan tanto en SEO como en Social Listening. O Share of Traffic Voice.
• Cómo medirlo: necesitarás una herramienta especializada que haga seguimiento en búsquedas con IA y chatbots como ChatGPT. Brand Radar es un ejemplo.
• Pros: fácil de entender.
• Contras: no incorpora un elemento cualitativo. Puedes tener una altísima visibilidad, pero que sea negativa. Y necesitas alguna herramienta (aunque puedas hacer un poco de seguimiento casero, será muy limitado).

Vamos a ver un ejemplo.

Supongamos que queremos comprar CrossFit con Hyrox:

El índice de Presencia IA da una clara ventaja a CrossFit, pero si revisamos un poco más los datos vemos que en ChatGPT, Perplexity y Copilot la ventaja es muy clara (superando el 95% en los tres casos), mientras que en las AI Overviews de Google la cosa está mucho más igualada (58,9% y 43% respectivamente).

También podríamos ver la evolución en el tiempo:

O los temas principales:

Hay un tema que me llama la atención…

¿Quiénes son Gonzalo y Makoke?

No sé, pero parece que el tal Gonzalo le da al CrossFit:

Vamos a ver cómo podemos profundizar y analizar usando como base la visibilidad en IA.

Los nombres de estos ratios y fórmulas son creaciones propias (con la ayuda de ChatGPT), se basan en ratios ya existentes en otras disciplinas, y aportan un mayor contexto a las métricas que podríamos usar por defecto.

DPIA: Diferencia de Presencia IA (Índice de Presencia IA menos cuota de mercado)

• Qué es y para qué lo podemos usar: es la diferencia el Índice de Presencia IA y la cuota de mercado (porcentaje de las ventas de una empresa sobre el total de ventas de ese sector o producto).
• Cómo medirlo: restando a la cuota de mercado el índice de Presencia IA. Es decir, si tienes un 15% de cuota de mercado y un 19% de conversación, tendrías un +4% de DPIA, lo que podríamos llamar sobrepresencia o sobrerrepresentación en IA.
• Otras métricas relacionadas: lo más parecido sería el “exceso de cuota de conversación”, la diferencia entre tu cuota de mercado y cuota de conversación.
• Pros: incorpora más información, nos da pistas de si estamos por debajo o por encima de lo esperado.
• Contras: en muchos mercados, calcular la cuota de mercado (sobre todo si somos una agencia externa) puede ser más difícil de lo que parece. Además, igual que en el caso del Índice de Presencia IA no tendremos información cualitativa.

Veamos algún ejemplo.

Hace poco analizamos la visibilidad de bancos españoles en plataformas de IA:

Pero, ¿es justo comparar a un gigante como Banco Santander con un banco de nicho como MyInvestor o un neobanco como Revolut?

Lo mejor es enriquecer la información con datos de cuota de mercado:

Y ahí ya resulta llamativo ver como bancos con cuotas de mercado por debajo del 1% (como Openbank. Revolut, MyInvestor o N26) brillan, con una visibilidad muy por encima de sus ventas.

Haciendo una resta, tenemos nuestro DPIA (Diferencia de Presencia IA), y resulta mucho más fácil de ver:

Pero, como decíamos hace un momento, esta métrica tiene algún punto débil. Cuando trabajamos con marcas más pequeñas, aunque su visibilidad en IA exceda con creces su cuota de mercado, la diferencia no deja de ser pequeña.

Es lo que pasa con MyInvestor, por ejemplo. Ahora vamos a ver un ratio que nos ayuda a solventar esto.

IRIA: Índice Relativo de Impacto en IA (división del Índice de Presencia IA por la Cuota de mercado)

• Qué es y para qué lo podemos usar: es otra forma de ver el peso relativo de una marca en IA en función de su cuota de mercado.
• Cómo medirlo: dividimos el Índice de Presencia IA por la Cuota de mercado.Valores por debajo de 1 nos indican infrarrepresentación y, por encima de 1, sobrerrepresentación. Un IRIA de 3 quiere decir que esa marca en concreto aparece 3 veces más de lo esperado por su cuota de ventas, mientras que un IRIA de 0,33 nos dice lo contrario.
• Otras métricas relacionadas: sería el equivalente a dividir la cuota de conversación entre la cuota de mercado.
• Pros: beneficia a las marcas pequeñas. Si una marca tiene tiene un 1% de cuota de mercado y un 2% de Índice de Presencia en IA, su DPIA (la diferencia) será solo de un 1% y parecerá “poco” en comparación con marcas más grandes. Sin embargo, está consiguiendo duplicar su presencia relativa.
• Contras: no tendremos información cualitativa. Y puede perjudicar a las marcas grandes.

Aquí tienes un ejemplo, con marcas de coches en España:

Un resumen: 3 métricas de visibilidad en IA en contexto

Con estas 3 métricas podemos hacernos una idea de:

• Qué cuota de visibilidad IA tiene nuestra marca, comparada con la de los competidores.
• Si está por encima o debajo de lo que podríamos esperar, en función del espacio de mercado que ocupa.

Vamos a verlo resumido en una tabla:

Y un ejemplo con datos de consolas:

Fuente: cuota de mercado de Vgchartz. Índice de Presencia IA: Brand Radar (finales de octubre de 2025).

De un vistazo podemos ver:

• Switch 2 destaca, con un Índice Relativo de Impacto en IA (IRIA) superior a 4. Tiene sentido, ya que es la más nueva y las ventas no reflejan el interés que despierta, pero parece una buena señal de cara a ventas futuras.
• Switch 1, la líder en ventas, está infrarrepresentada (algo normal, porque ya lleva unos 8 años en el mercado).
• En PlayStation 5 y Xbox Series X&S podemos ver que ambas tienen más presencia que cuota.

España, que tradicionalmente ha sido considerada “territorio PlayStation”, refleja esto, con un peso muy superior de la consola de Sony:

Los datos del Índice de Presencia en IA suman más de 100, porque no son excluyentes (normalmente existirá cierto grado de solapamiento entre las distintas marcas, ya que puede aparecer más de una en las respuestas).

Conocer la visibilidad de tu marca en plataformas de IA está muy bien, pero probablemente también quieras saber cómo se posiciona en momentos clave (decisión de compra, comparativas) o entender qué respuestas están dando ChatGPT o Copilot a determinadas preguntas, entender con qué marcas de la competencia te solapas, a qué atributos se te asocia…

En breve veremos algunos ejemplos de esto.

Ranking y posiciones relativas

Esto no es una métrica en sí, pero una forma sencilla en la que podemos analizar y visualizar los datos es viendo qué puesto ocupa cada marca en un ranking.

Así, podríamos ver fácilmente qué posiciones ocupa cada marca en lo que nos interese.

Por ejemplo, en esta tabla comparativa vemos el puesto relativo de bancos españoles en función de su cuota de mercado y de la posición que ocupa en las distintas plataformas de IA:

Añadiendo un formato condicional, conseguimos ver fácilmente qué bancos están por debajo o por encima en cada una de las dimensiones.

Revisando las respuestas de IA

Como hicimos en el ejemplo de CrossFit y Hyrox, vamos a ver de qué temas se habla cuando metemos a las consolas de nueva generación en la ecuación (esta vez dejamos a Switch 1 fuera).

Además, nos centraremos en España:

Antes, podemos echar un vistazo a la evolución temporal, en cada una de las plataformas:

Al bucear en el informe de Respuestas de IA tenemos un gráfico como este:

En el que podemos ver:

• Menciones: número de resultados que mencionan la entidad al menos una vez. Es decir, cuando nuestra marca (en este ejemplo, Switch 2) aparece mencionada en una respuesta.
• Citas: número de resultados que enlazan a la entidad al menos una vez. Igual, pero que tengan enlaces.
• Impresiones: menciones ponderadas por volumen de búsqueda de Google para estimar la exposición potencial. Aunque no sepamos el volumen de búsquedas (ni nosotros ni nadie) en ChatGPT u otras plataformas de IA, podemos usar esto como aproximación.
• Índice de Presencia de IA: ya lo hemos contado, pero, como recordatorio, es el porcentaje de impresiones de marca sobre el total de impresiones para respuestas que mencionan cualquier marca rastreada.

El gráfico de barras de la derecha nos muestra, por orden, cuál es la marca más mencionada (y podemos ver cuando sale mencionada en exclusiva o con otros competidores, o cuando salen los competidores sin que salga esa marca).

Podemos ordenar los resultados por relevancia o volumen:

La mayor parte de conversaciones y temas tienen que ver con juegos (como GTA 6, Cyberpunk o Final Fantasy).

Aquí podríamos pasar algunas horas analizando los resultados, lo que dice de la IA de nuestra marca y mucho más, pero tenemos que seguir con otras funciones.

Temas y comparativas

Si quieres seguir profundizando, puedes ir a ver los temas y aplicar filtros.

Una de mis técnicas favoritas es filtrar en busca de comparativas. Para este ejemplo lo mantendré sencillo, filtrando las consultas que incluyan “vs”:

Así llegamos a algunas comparativas, donde, a simple vista, vemos que se tiende a comparar sobre todo Xbox con PlayStation 5, pero también la Switch con PlayStation 5, distintas versiones de cada consola (Xboox One frente a las Series X o S) y otros temas:

También podríamos usar otras expresiones, como filtrar por “mejor”, lo que nos da algunas consultas relevantes como esta:

Otro punto que considero esencial cuando queremos profundizar en el análisis es hacer zoom en atributos concretos, que pueden ser temas como el precio, ciertos aspectos del servicio o producto (atención al cliente, servicio postventa o facilidad de uso).

Por ejemplo, si trabajamos en una aseguradora de salud, como Sanitas, podríamos averiguar cómo son las recomendaciones que salen en AI Overviews o ChatGPT en consultas relacionadas con nuestra marca o la de algunos de nuestros competidores.

En primer lugar añadiríamos nuestra marca y la de algunos competidores relevantes (en este caso, Adeslas y Asisa) y después podríamos añadir un filtro para encontrar consultas relacionadas con precio:

Así podríamos encontrar temas como estos:

O detectar consultas y respuestas que te podría gustar optimizar:

Podrías exportar todas estas consultas, con sus respuestas, para un análisis y clasificación más detallada.

En este caso, yo prestaría especial atención a las páginas que sirven de fuente para las respuestas de IA.

Herramientas para medir la visibilidad de tu marca en IA

Hay ya decenas de herramientas en el mercado con las que puedes analizar tu visibilidad en IA.

En general, tenemos 2 tipos de funcionamiento:

• Prompt tracking: creas una biblioteca de prompts y la herramienta hace un seguimiento de lo que se recibe al preguntar a distintos LLM.
• Bases de datos de palabras clave: se usa como base las palabras clave y otras preguntas de los usuarios.

Ambos enfoques tienen sus ventajas e inconvenientes, pero, en general, con el segundo enfoque (que es el que usamos en Brand Radar) tienes una mayor cobertura (hablamos de 110.000 millones de palabras clave, mientras que en el primer escenario, llegas a unos pocos miles).

Vamos a ver algunas herramientas, en este post de Louise Linehan (en inglés) puedes encontrar más:

Brand Radar, de Ahrefs

Es la herramienta que hemos usado en este artículo.

Brand Radar es una herramienta diseñada para medir la presencia de marcas en respuestas generadas por IA.

Con Brand Radar puedes:

• Evaluar la visibilidad de tu marca a través de plataformas de IA, demanda de búsqueda y señales web que impulsan las respuestas de IA.
• Obtener datos reales. Usamos preguntas reales y de otros usuarios de nuestra base de datos de 110.000 millones de palabras clave, a diferencia de competidores que se basan en indicaciones generadas por IA.
• Supervisar visibilidad en entidades como temas, productos, regiones y categorías.

Podrás ver las páginas más citadas por la IA, o los dominios (aquí puedes ver los 100 dominios más citados por AI Overviews en España), los temas clave y las respuestas que dan distintas plataformas, desde ChatGPT a Gemini o Perplexity.

Para mí, la diferencia clave está en la enorme base de prompts basados en preguntas reales de los usuarios y palabras clave usadas en buscadores. En el resto de herramientas tú eres (tú o con la ayuda de la IA) quien define los prompts a los que haces seguimiento.

Como decíamos al principio, nadie tiene acceso a los prompts reales que se escriben en ChatGPT o Gemini (excepto, claro, OpenAI o Google), pero probablemente tener una base de 110.000 millones de palabras clave sea más útil y representativo (además, podrás hacer análisis usando datos históricos, algo que no puedes hacer con otras herramientas).

Precio: desde 179€ al mes por índice, 654€ por todas las plataformas.

LLMPulse

LLMPulse es una herramienta nacida en España de la mano de Daniel Peris y Esteve Castells.

Actualmente rastrean ChatGPT, Perplexity Search, el Modo IA de Google y los AI Overviews de Google. Ofrecen Gemini, Meta AI, Claude, Grok y Microsoft Copilot bajo demanda. Están ampliando continuamente su cobertura para incluir más modelos; se puede contactar con ellos para solicitudes personalizadas.

Puedes:

• Hacer seguimiento de prompts (la función varía dependiendo del plan de pago).
• Análisis de menciones, visibilidad, sentimiento y otras funciones similares.
• Profundizar en las respuestas de la IA.

Precios: desde 49€ al mes (40 prompts) a 300€ (con 300 prompts, más competidores y algunas funciones más). También ofrecen planes personalizados.

Scrunch

Scrunch AI analiza cómo aparecen las marcas en plataformas de inteligencia artificial como ChatGPT o Perplexity, monitorizando su posicionamiento competitivo.

Ayuda a optimizar el contenido para IA mediante personas configurables, seguimiento de palabras clave y recomendaciones.

Funciona para ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity y Meta.

Quizá una de sus funciones más útiles sea la posibilidad de contar con resultados basados en perfiles de usuario, con lo que podemos ver cómo distintos tipos de usuario reciben mensajes generados por IA diferentes según su segmento.

Precios: entre 300$ y 500$, con distintas opciones de número de prompts, buyer persona y prompts predefinidos.

A lo largo de este artículo hemos visto:

• Qué es la visibilidad en IA y cómo puedes medirla.
• Cómo puedes empezar tu análisis.
• Métricas y ratios que te pueden ayudar a analizar la visibilidad de tu marca y competidores.
• Ejemplos y casos.

Como decía al principio, estamos en fases tempranas en este mundo, es el momento de aprender y experimentar.

Aquí te dejo algunos enlaces para que tires del hilo:

• Guía completa de visibilidad en IA para SEOs, marketers y dueños de sitios web.
• Lo qué realmente sabemos sobre la optimización para la búsqueda con LLM.
• Cómo monitorizar y ganar menciones de marca en las respuestas de IA.
• No puedes monitorizar la IA como la búsqueda tradicional. Qué hacer en su lugar.
• 10 maneras de usar Brand Radar para incrementar tu visibilidad.

Y si quieres ver algún análisis aplicado, te dejo estos dos:

• Presencia de la banca española en IA: qué bancos destacan en ChatGPT, Perplexity, Copilot y Google AI Overviews.
• Qué marcas de coches dominan las respuestas de ChatGPT, Perplexity y Google AI en España.

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