Hoy escucho muchas preguntas sobre la “visibilidad” de una marca en herramientas como ChatGPT, Perplexity o Gemini. Lo que muchos hacen primero es compartir pantallazos bonitos.
“Mira, ChatGPT me reconoce”
“Aparecimos en un AI Overview de Google”
“Perplexity nos ha citado en una de sus fuentes”
Es entretenido. Pero ver dos menciones no es lo mismo que monitorear resultados en LLMs.
No se trata de tener recuerdos digitales, sino de saber algo más concreto: si tu empresa tiene presencia estable, si la IA te describe bien, y si la fuente que cita es la tuya, no la de terceros. En OCTOPUS, hoy medimos visibilidad en modelos de lenguaje con la misma exigencia que lo hacemos en buscadores web. No improvisamos. Seguimos un método en 6 pasos que permite pasar del folklore a los datos, y de los datos a las decisiones.
1. El monitoreo de resultados LLMs empieza en la web
La mayoría piensa que el monitoreo inicia con un buen prompt o una tabla moderna en Looker Studio.
No es así.
El primer paso pide revisar tu propio sitio.
¿Tu marca, servicios y datos clave están claros y accesibles en una sola página?
Los modelos de lenguaje no van a inventar nada. Solo repiten lo que pueden encontrar. Si tu web es ambigua, tiene errores técnicos o no existe para los “bots”, la IA no va a montar una historia coherente sobre ti. Veremos descripciones mezcladas, ausencias, confusiones o, peor aún, citas a terceros que no controlas.
Pregúntate esto:
- ¿Defino con claridad lo que hago? Olvida el eslogan, piensa utilidad real.
- ¿Doy instrucciones precisas de contacto o acción?
- ¿Se entiende quién está detrás del sitio? Habla de personas, no de frases hechas.
- ¿Expongo algo que otras marcas no tengan? Tus diferenciales deben verse y leerse, sin rodeos.
Esto debe estar en HTML visible, sin depender de JavaScript, sliders, tabs ocultos o cosas que los bots no pueden leer. La IA navega como un explorador lento: si necesita esperar scripts, se va sin ver nada.
Sin claridad técnica ni estructura, olvídate de aparecer como fuente directa en respuestas de IA.
2. Comparar no es solo ver “rivales” en la web
No basta preguntarle a ChatGPT: “¿qué sabes de mi empresa?” y guardar la respuesta.
Hay que entender la verdadera competencia.
Existen 3 tipos de “enemigos” en modelos de lenguaje: los sustitutos directos (marcas similares que llenan tus huecos cuando no apareces), las grandes autoridades del sector (asociaciones, medios, directorios), y los homónimos o marcas que se llaman igual que tú. Cada uno puede sacar tu marca del mapa, generar confusión y quitarte cita. Incluso si tienes buenas posiciones en Google.
Pasa así:
- El modelo recomienda siempre a los líderes, aunque tú seas mejor.
- Tu nombre coincide con otros, y sales asociado a información ajena.
- No eres citado porque un directorio aparece primero en webs externas y la IA aprende ese patrón.
Por eso, nuestro análisis mapea a los sustitutos, analiza quién es visto como autoridad y busca posibles confusiones de nombre. Así no desperdicias esfuerzos en “pelear” con el rival equivocado, ni celebras un resultado sin fondo.
3. Los temas importan más que las palabras clave
Monitorizar resultados en modelos grandes pide dejar atrás el mundo de las keywords. Aquí lo que cuenta no es salir en “empresa de logística”, sino aparecer en territorios completos de conversación. Usamos el término “territorios” porque conectan problemas reales, servicios y contexto de país o ciudad. Ejemplos: cirugía cardiaca en Monterrey, abogados para startups en CDMX, crédito digital para PyMEs en México. Estos temas definen cuándo y cómo va a citarte la IA.
Si tu marca solo sale con su nombre propio pero no en contextos donde los usuarios buscan soluciones, la cita es anecdótica y frágil.
Separa cada variante:
- Léxicas: abogado, despacho, firma, bufete.
- Funcionales: financiamiento rápido, crédito empresarial, fondo de inversión.
- Por país o región: términos usados en México no valen igual en España o Colombia.
Así logras monitorear si apareces donde quieres vender, y no solo donde “tu nombre” funciona.
4. Los prompts correctos no mienten
Los prompts con los que monitoreas tu presencia determinan la calidad del dato.
Hay que separar los prompts “neutrales” (que no te mencionan) y los que sí incluyen tu empresa. Los primeros muestran si el modelo te recomienda cuando el usuario aún no te conoce. Los segundos comprueban si te entienden y te diferencian de otros. Además, cada territorio requiere prompts con intención distinta. Intención informativa, comparativa, selección de proveedor y guía de acción. Esto permite saber si eres visto como actor, experto, o si te ignoran por completo.
- No uses frases forzadas como “es bueno X empresa”.
- No mezcles respuestas de diferentes países o dialectos.
- Documenta cada cambio. Cambiar una palabra implica un escenario nuevo
Cada dato se apunta y revive con regularidad, para eliminar la ilusión y mantener consistencia en tu monitoreo de resultados en LLMs.
5. Monitorear significa elegir bien dónde y cuándo mirar
No todos los entornos son iguales. Una mención casual en ChatGPT no se compara con aparecer con enlace directo en Perplexity o en un AI Overview dentro de Google. Hay que monitorear separado:
- En chats conversacionales, ve si te describen bien y no confunden datos.
- En motores como Perplexity, mide si eres fuente citada (con enlace) o solo un objeto.
- En Google AI Overview, observa si apareces con regularidad, no solo por una semana.
Evita mezclar métricas, sopas de resultados y números inventados.
No existe el “índice global de visibilidad”. Cada canal cuenta su propia historia.
El monitoreo de resultados en LLMs solo sirve si repites mediciones en el tiempo y separas cada entorno. Si solo celebras los picos, nunca identificas la tendencia que realmente mueve tu negocio.
6. Lleva todo a un tablero y toma decisiones, no souvenirs
Medir es fácil. Convertir esa medición en estrategia real es el reto. Un buen tablero de LLMs pone estos KPIs sobre la mesa:
- Proporción de veces que apareces donde importa (presencia real, no anécdota)
- Exactitud de la información que muestran sobre ti
- Atribución directa (solo cuenta si hay enlace a tu web)
- Falsedades (cuántas veces inventan datos sobre tu empresa)
- Tiempo que tarda en corregirse un error o distorsión
Con esos cinco indicadores tomas decisiones: si falta presencia, refuerzas estructura. Si falta atribución, mejoras enlaces externos. Si hay lag en corrección, atacas la raíz técnica o de popularidad.
Eso convierte tus hallazgos en acciones reales, no en gráficas inofensivas para la próxima junta.
Lo importante…
Aquí no medimos para presumir “salí una vez” o “ya me citó tal IA”.
El objetivo es estar presente, exacto y citado en el mayor número de escenarios clave durante el año. Porque los modelos solo repiten lo que es fuerte y verificable. Si tu empresa no figura así, para la IA (y tu mercado) es invisible.
¿Quieres saber si lo que haces hoy lleva a la visibilidad real en IA? Aplica estos 6 pasos. No dejes que la moda dicte tu análisis. Consulta, mide, comprende y actúa, siempre con método.
