Punto de entrada
Diagnóstico Exprés de Visibilidad en IA
Detectamos un posible bloqueo en un momento de compra prioritario. Recibes el hallazgo, la evidencia que lo respalda y qué corregir primero.
Auditoría de Visibilidad y Selección en IA
Convierte la visibilidad en IA en una ventaja comercial
Descubre cuándo la IA elige tus productos, cuándo elige a un competidor y qué puede estar frenando tu selección. Te mostramos la evidencia, qué merece la pena corregir y qué hacer primero.
Empezar con un diagnóstico exprés
Investigación completa
Auditoría completa
Identificamos patrones que pueden estar reduciendo tus oportunidades de ser elegido. Recibes la evidencia, los factores que merece la pena corregir y un plan priorizado para actuar y volver a medir.
Visibilidad no es selección
Que la IA conozca tu marca no significa que vaya a elegirla.
Cuando alguien pregunta qué comprar, la IA compara opciones para esa necesidad concreta. Ahí cuentan el precio, la disponibilidad, la entrega, los ingredientes, el uso previsto, las reivindicaciones y otras características del producto.
Si esa información falta, está desactualizada o se contradice entre tu web, los feeds, los distribuidores y otras fuentes, un producto adecuado puede quedar fuera o ser sustituido por un competidor.
Por eso no medimos solo si apareces. Comprobamos si tus productos entran en la selección y qué puede estar reduciendo sus oportunidades de ser elegidos.
Partimos de tu negocio
Analizamos los momentos de compra que importan para tu negocio.
Primero acordamos qué quieres mejorar: vender más en una categoría, apoyar un lanzamiento, crecer en un mercado, llegar a un nuevo cliente o entender por qué un competidor está siendo elegido en tu lugar.
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.
La pregunta comercial define la prueba. No al revés.
Qué evaluamos
Tus productos pueden ser elegidos, omitidos, sustituidos, desaconsejados o mal descritos.
No todos los resultados tienen el mismo impacto. Saber qué ocurre te permite distinguir un problema de visibilidad de uno de información, confianza o comparación.
Para cada hallazgo registramos qué ocurrió, en qué mercado, idioma, plataforma y momento de compra, qué competidores aparecieron y si el comportamiento 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.
Estándar de evidencia
Buscamos patrones antes de recomendar cambios.
Las respuestas pueden cambiar entre sesiones, plataformas e idiomas. Por eso una captura aislada no basta.
Repetimos las pruebas, usamos sesiones limpias y contrastamos cada hallazgo con datos y fuentes reales antes de recomendar una acción.
Situaciones de compra realistas
Probamos necesidades, presupuestos, mercados y requisitos que reflejan decisiones de compra reales.
Pruebas múltiples
Buscamos patrones. No damos por válido un resultado porque haya ocurrido una vez.
Plataformas y mercados relevantes
Analizamos los sistemas, idiomas y países que importan para tu negocio.
Verificación experta
Comparamos lo que dice la IA con la información real del producto y las fuentes disponibles.
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Ejemplo de hallazgo
Cada hallazgo termina en una decisión: qué corregir y qué volver a probar.
Separamos lo observado de lo que podemos verificar. Después identificamos factores probables que merece la pena corregir y volver a probar.
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.
No afirmamos conocer el razonamiento interno del modelo. Identificamos factores que la evidencia permite investigar, corregir y volver a probar.
Dónde buscamos el problema
Buscamos qué está frenando la selección, dentro y fuera de tu web.
La IA puede contrastar información de distintas fuentes. Si esas versiones no coinciden, el producto puede quedar mal representado o perder fuerza frente a otras opciones.
No recomendamos publicar más contenido o conseguir más menciones por defecto. Recomendamos cambios cuando la evidencia indica que pueden ayudar a resolver un problema concreto.
Datos de producto
Precio, disponibilidad, entrega, atributos, ingredientes, reivindicaciones e información estructurada.
Contenido propio
Para quién es el producto, qué problema resuelve, qué lo diferencia y qué evidencia respalda sus reivindicaciones.
Fuentes externas
Distribuidores, reseñas, comparativas, medios y otras fuentes que pueden reforzar o contradecir la información de la marca.
Qué recibes
Recibes la evidencia, las prioridades y qué hacer después.
El Dosier de Evidencias reúne qué probamos, qué ocurrió y qué pudimos verificar. A partir de ahí priorizamos qué merece la pena corregir primero y quién debería intervenir.
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.
Diagnóstico exprés
Detecta un posible bloqueo en un momento de compra prioritario.
Es una forma rápida de comprobar si existe un problema concreto antes de plantear una auditoría completa.
Elegimos contigo un producto, categoría o mercado prioritario. Probamos una situación de compra, verificamos el resultado y te indicamos qué merece la pena corregir primero.
Un momento de compra. Un hallazgo verificado. Una prioridad clara.
No sustituye una auditoría completa.
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.
Después de la auditoría
Corregir es solo la mitad del trabajo. Después hay que comprobar si funcionó.
Tu equipo implementa los cambios prioritarios. Nosotros aclaramos los hallazgos, orientamos las prioridades y repetimos 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 y selección en IA?
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 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.