Auditoría completa
Marca + 3–5 productos prioritarios
4 sistemas de IA · 40–60 situaciones de compra
Plan completo de correcciones y nueva comprobación.
Visibilidad, representación y selección de producto
Auditoría de visibilidad en IA para ecommerce
¿Recomienda la IA tus productos cuando tus clientes preguntan qué comprar?
Probamos cómo ChatGPT, Gemini, Perplexity y otros sistemas relevantes encuentran y recomiendan tus productos en los momentos de compra que importan a tu negocio.
Diagnóstico gratuito
1 producto
3 sistemas de IA · 1 situación de compra
Qué encontramos y qué corregir primero.
Auditamos tu marca y tus productos
Tu marca puede aparecer en la IA, pero tus productos pueden quedarse fuera de las recomendaciones.
Una marca puede aparecer en una respuesta general y quedar fuera cuando el cliente pregunta qué producto comprar. En ese momento importan el precio, la disponibilidad, la entrega, los ingredientes, la idoneidad y las reivindicaciones.
La información puede faltar o contradecirse entre tu web, los feeds, los distribuidores y otras fuentes. Una puntuación de visibilidad de marca no muestra qué ocurrió con un producto concreto.
Probamos situaciones de compra concretas y comprobamos qué productos fueron seleccionados, omitidos o sustituidos y qué datos merece la pena revisar.
Qué hacemos diferente
Empezamos por tus objetivos comerciales y probamos los momentos de compra que realmente importan.
Empezamos por tu objetivo comercial: crecer en una categoría o un mercado, apoyar un lanzamiento o entender por qué se elige a un competidor. Después definimos los productos, clientes y situaciones de compra que merece la pena probar.
Objetivo comercial
Qué quieres mejorar o qué problema necesitas entender.
Cliente y mercado
Quién quieres alcanzar, dónde compra y qué necesita.
Producto y categoría
Qué productos, atributos y reivindicaciones deberían influir en la elección.
Momentos de compra
Convertimos esas prioridades en preguntas reales de descubrimiento, comparación y recomendación.
Plan de pruebas
Acordamos plataformas, idiomas, mercados, competidores, repeticiones y fuentes que vamos a verificar.
Repetimos las pruebas y contrastamos los hallazgos con datos de producto y fuentes verificables antes de recomendar cambios.
Qué comprobamos
Dónde se rompe la visibilidad de tus productos en la IA.
Un producto puede ser recomendado, quedar fuera, ser sustituido por un competidor, aparecer con una reserva o estar descrito de forma incorrecta. Cada resultado apunta a un problema distinto y exige una respuesta diferente.
Registramos el mercado, el idioma, el sistema y la situación de compra, las alternativas elegidas y si el resultado se repite.
La IA recomienda tu producto.
El producto entra en la selección como una opción adecuada para esa necesidad.
Podría encajar, pero no aparece.
La oportunidad existe, pero el producto queda fuera de las opciones presentadas.
La IA recomienda a un competidor.
Analizamos qué diferencias merece la pena investigar y verificar.
Aparece, pero con una reserva.
La respuesta introduce una advertencia o aconseja elegir otra opción.
La información no representa bien el producto.
Puede ser incorrecta, incompleta o afectar a su percepción.
Qué recibes
Recibes un plan claro para mejorar cómo se encuentran, se representan y se recomiendan tus productos.
Recibes un plan de acción y el Dosier de Evidencias: preguntas, respuestas, fuentes y verificaciones para revisar cada recomendación.
Mapa de Visibilidad y Selección
Dónde tus productos aparecen, se recomiendan, se omiten o se sustituyen.
Comparativa con competidores
A quién recomienda la IA en tu lugar, en qué momentos de compra y qué diferencias merece la pena investigar.
Análisis de representación
Dónde la información es correcta y dónde aparecen errores, reservas o advertencias.
Plan de ajustes priorizado
Qué cambiar primero, por qué importa y qué equipo debe intervenir.
Dosier de Evidencias
Preguntas, respuestas, fuentes y verificaciones que respaldan los principales hallazgos.
Nueva comprobación
Volvemos a probar los momentos de compra afectados para medir qué ha cambiado después de los ajustes.
No recibes otro panel de control. Sales sabiendo qué debe hacer tu equipo.
07
Dentro de una auditoría completa
Ejemplo de un hallazgo de auditoría.
Este ejemplo muestra cómo separamos lo observado en la respuesta de IA de lo verificado sobre el producto y priorizamos qué revisar.
El producto quedó fuera.
La IA recomendó al Competidor X y no incluyó tu producto.
El producto sí encajaba.
Cumplía cuatro de los cinco requisitos de la consulta.
Información inconsistente.
La reivindicación «sin perfume» no aparecía de forma coherente en las fuentes prioritarias.
Corregir y volver a probar.
Alinear la información en las fuentes relevantes y repetir el mismo momento de compra.
Ejemplo basado en una auditoría realizada por Lex Agentica, no en un proyecto de cliente.
No afirmamos conocer el razonamiento interno del modelo. Identificamos factores que la evidencia permite investigar, corregir y volver a probar.
Consulta la investigación de Lex Agentica sobre visibilidad y recomendación de productos en Europa.
Por qué Lex Agentica
Criterio senior, evidencia de producto y una perspectiva europea.
Pilar Berrío dirige la auditoría. Sus 25 años de experiencia en marketing y ecommerce incluyen trabajo senior en SEO. Conoce su trayectoria.
Combinamos herramientas propias, flujos de trabajo asistidos por IA y revisión senior para basar las recomendaciones en evidencia, no en una respuesta aislada ni en una puntuación automática.
SEO y criterio comercial
Valoramos cada hallazgo por su relevancia para el negocio, sin confundir una mención de marca con una recomendación de producto.
Método y herramientas propias
Probamos situaciones de compra relevantes, repetimos las pruebas y conservamos la evidencia para verificar y volver a probar.
Mercados europeos y gobernanza
Comparamos los mercados e idiomas incluidos en el alcance y señalamos lagunas en reivindicaciones o fuentes que pueden afectar a la confianza.
Auditoría completa
Entiende qué puede estar limitando la selección y qué corregir primero.
La auditoría busca patrones en los productos, mercados y momentos de compra que importan para tu negocio.
Antes de empezar acordamos productos, perfiles de cliente, plataformas, idiomas, competidores y alcance. Confirmamos metodología, entregables y coste antes de iniciar el trabajo.
Está pensada para marcas con un catálogo ecommerce activo y equipos capaces de actuar sobre cambios en ecommerce, marketing, contenido o datos de producto.
Diagnóstico gratuito de producto
Comprueba un producto antes de plantear una auditoría completa.
Probamos una situación de compra en tres sistemas de IA y te mostramos qué encontramos y qué corregir primero.
Elegimos contigo el producto y el mercado. Verificamos el resultado y te indicamos la primera corrección que merece una nueva prueba.
Un momento de compra. Un hallazgo verificado. Una prioridad clara.
No sustituye una auditoría completa.
Después de la auditoría
Corregir es solo la mitad del trabajo. Después hay que comprobar si funcionó.
Tu equipo aplica las prioridades. Lex Agentica repite las pruebas afectadas para comprobar qué cambió.
Priorizar y corregir
Tu equipo o tus colaboradores implementan los cambios prioritarios con la evidencia y el contexto necesarios para saber qué corregir primero y por qué.
Comprobar qué cambió
Repetimos las mismas situaciones de compra y comprobamos si ha cambiado la visibilidad, la representación o la selección.
Hacer seguimiento de lo que importa
Cuando aporta valor, hacemos seguimiento de las plataformas, mercados y momentos de compra que más importan para tus objetivos comerciales.
Preguntas frecuentes
Antes de decidir.
¿Qué es una auditoría de visibilidad en IA para ecommerce?
Analiza qué ocurre cuando un cliente pide a la IA una recomendación relacionada con tus productos. Comprobamos cuándo aparecen, cómo se describen, frente a qué competidores y qué puede estar limitando su selección.
¿En qué se diferencia de una herramienta automatizada?
Las herramientas son útiles para hacer seguimiento a escala. La auditoría sirve para investigar qué ocurre, verificar posibles factores y decidir qué cambiar.
Partimos de tus objetivos, repetimos situaciones de compra reales y verificamos la evidencia antes de recomendar una acción.
¿En qué se diferencia del SEO tradicional o del SEO para IA?
Va mucho más allá de medir rankings, menciones o citas. Analizamos qué ocurre cuando el cliente se acerca a una decisión de compra: si la IA recomienda tu producto, lo omite, lo sustituye, lo desaconseja o lo describe de forma incorrecta.
¿Qué sistemas de IA se analizan?
Depende de tu público y de tus mercados. Puede incluir ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude y otras plataformas relevantes para la pregunta que queremos investigar.
¿Se pueden comparar mercados e idiomas?
Sí. Definimos los mercados e idiomas relevantes en el alcance y comparamos los resultados en su contexto. Una respuesta en un idioma no representa automáticamente a otro mercado.
¿Se utiliza una lista estándar de prompts?
No. Las pruebas se diseñan a partir de tus productos, clientes, mercados y objetivos comerciales.
¿Cuánto cuesta?
No trabajamos con un paquete cerrado. El alcance depende de los productos, mercados, idiomas, plataformas y preguntas que haya que investigar. Confirmamos el coste antes de empezar.
¿La auditoría garantiza más ventas?
No. Identificamos problemas que pueden estar limitando la visibilidad y selección de tus productos, ayudamos a tu equipo a corregirlos y medimos cómo cambia el resultado.
No podemos garantizar que una recomendación produzca una venta ni que una plataforma seleccione un producto determinado.
¿Qué pasa después de la auditoría?
Tu equipo implementa los cambios prioritarios con nuestro apoyo. Después repetimos las pruebas afectadas y, cuando aporta valor, podemos hacer seguimiento de los mercados, plataformas y momentos de compra prioritarios.