¿Por qué LEBAM es diferente a otros protocolos AEO?

LEBAM es la única metodología AEO multi-motor diseñada 100% en español nativo. Mide en 5 motores simultáneamente (ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews, Copilot, Gemini) con 70 prompts fijos, generando un score reproducible 0-100 que cualquier empresa puede verificar de forma independiente.

¿Qué son los 4 pilares LEBAM?

Entidad (¿la IA sabe quién eres?), Extractabilidad (¿puede extraer respuestas directas de tu web?), Evidencia (¿hay menciones externas que te citen?), Consenso (¿múltiples motores te mencionan?). Cada pilar representa un nivel diferente de visibilidad en IA.

¿Quién creó LEBAM?

Ricardo Mansilla Plaza, fundador de Nexux Intelligence. La metodología se basa en investigación académica revisada por pares: GEO-Bench (KDD 2024), GEO-16, AutoGEO (ICLR 2026), y fue validada con casos reales de remediación documentados en el libro 'Invisible para la IA'.

LEBAM: la metodología reproducible de AEO que cambió el juego en España

Conozca LEBAM (Leading Evaluation of Brand AI Mentions), la primera metodología española multi-motor para medir visibilidad en IA. Basada en investigación académica, con 70 prompts fijos y 4 pilares de diagnóstico: Entidad, Extractabilidad, Evidencia y Consenso.

El problema que LEBAM resuelve

Hasta 2026, no había una forma estándar de medir la visibilidad de una empresa en los motores de respuesta IA. El SEO tiene Rankings de Google. El SEM tiene Quality Score. El marketing digital tiene CAC/LTV.

Pero el AEO no tenía nada. Solo intuiciones.

Empresas pagaban por “consultoría AEO” sin saber qué estaban midiendo, si mejoraba o si era un gasto sin retorno. Los consultores usaban métodos distintos, con criterios opacos, sin reproducibilidad. Nadie podía verificar de forma independiente si el trabajo valía la pena.

LEBAM nació para resolver esto.

¿Qué es LEBAM exactamente?

LEBAM (Leading Evaluation of Brand AI Mentions) es una metodología cuantitativa que mide cuánto, cómo y dónde aparece una marca en los motores de respuesta IA.

No se basa en opiniones. Se basa en:

70 prompts fijos en español que representan búsquedas reales de clientes
5 motores medidos simultáneamente para evitar sesgos de un solo canal
Un score reproducible 0-100 que cualquier empresa puede verificar
4 pilares de diagnóstico que desglosan dónde está el problema

Los 4 pilares LEBAM

Pilar	Pregunta	Peso
Entidad	¿Sabe la IA quién eres?	25%
Extractabilidad	¿Puede la IA extraer respuestas directas de tu web?	25%
Evidencia	¿Hay menciones externas que te citen?	25%
Consenso	¿Te mencionan múltiples motores simultáneamente?	25%

Cada pilar representa una barrera distinta a la visibilidad:

Falla Entidad → la IA te confunde con competidores o no te conoce en absoluto
Falla Extractabilidad → tienes web pero sin respuestas directas a preguntas frecuentes
Falla Evidencia → nadie habla de ti en fuentes que la IA cita
Falla Consenso → apareces en un motor pero no en los otros (vulnerabilidad)

La investigación académica detrás de LEBAM

LEBAM no es un invento arbitrario. Se basa en papers peer-reviewed de los últimos 2 años:

GEO-Bench (KDD 2024, Meta Research) — demostró que los factores que determinan citación en IA son diferentes a los del SEO tradicional
GEO-16 — investigación sobre geografía y locales en respuestas generativas
AutoGEO (ICLR 2026, Tier A) — prueba que cada motor tiene preferencias específicas. Lo que aumenta mención en Perplexity no es idéntico a ChatGPT o Google AIO

Implicación directa para LEBAM: medir un solo motor y extrapolar es metodológicamente incorrecto. Por eso LEBAM mide 5 simultáneamente.

Cómo se calcula el LEBAM Score

Fase 1: Selección de 70 prompts

Los 70 prompts se distribuyen en:

20 búsquedas brand-aware (“mejores [sector] en Madrid”)
20 búsquedas competitivas (“alternativas a [competidor]”)
20 búsquedas educativas (“¿qué es [concepto] en [sector]?”)
10 búsquedas de opinión (“empresas más fiables para [servicio]”)

Cada prompt es formulado en español natural, como lo escribiría un cliente real.

Fase 2: Ejecución en 5 motores

Se lanza cada prompt en:

Google AI Overviews (vía Búsqueda)
Perplexity (interfaz real + API)
ChatGPT (via API con browse)
Microsoft Copilot
Gemini (Google AI API)

Se captura la respuesta completa, la fecha/hora, sin sesión para evitar sesgos de cookies.

Fase 3: Puntuación por pilar

Cada respuesta se analiza en los 4 pilares:

Entidad (0-25): ¿Aparece el nombre de la empresa?
  25 = Aparece en todas las respuestas
  15 = Aparece en 60% de respuestas
  5 = Aparece en <20% de respuestas
  0 = Nunca aparece

Extractabilidad (0-25): ¿Es cita directa de la web?
  25 = Multiples citas directas de web oficial
  15 = Algunas citas, pero genéricas
  5 = Mencionada pero no citada de web
  0 = No hay extractabilidad verificable

Evidencia (0-25): ¿Hay menciones externas?
  25 = >5 menciones en fuentes que IA indexa
  15 = 2-4 menciones
  5 = 1 mención débil
  0 = Sin evidencia externa

Consenso (0-25): ¿Multiple motor mention?
  25 = 5/5 motores la mencionan
  20 = 4/5 motores
  10 = 3/5 motores
  0 = 1-2 motores solo

Fase 4: Score final 0-100

Score = (Entidad + Extractabilidad + Evidencia + Consenso) / 4

Resultado: un número entre 0 y 100 que representa tu visibilidad real en IA.

Caso real: Nexux Intelligence (baseline junio 2026)

La propia agencia pasó por LEBAM con brutales resultados:

Score inicial: 23/100 (Tier D: prácticamente invisible)
Desglose:
- Entidad: 5/25 (la IA confundía “Nexux” con “Nexus” — ciberseguridad)
- Extractabilidad: 6/25 (sin respuestas directas en web)
- Evidencia: 3/25 (sin menciones externas en fuentes que indexa)
- Consenso: 9/25 (Perplexity mencionaba, pero ChatGPT y Google no)

Después de 4 meses de implementación LEBAM:

Score final: 13/100 (mejora visible pero aún Tier C)
Sin el beneficio de este protocolo, hubiera sido imposible diagnosticar exactamente dónde estaba fallando.

Todo documentado en el libro Invisible para la IA: Por qué ChatGPT no recomienda tu empresa (y cómo arreglarlo).

Por qué LEBAM cambia el AEO

Antes de LEBAM, el AEO era “prueba y error”. Cambias algo, esperas 6 semanas, ves si funciona. Sin datos claros.

Con LEBAM:

✅ Reproducible: otro consultant puede lanzar los mismos 70 prompts y verificar tu score
✅ Diagnostic: sabes exactamente qué pilar está fallando
✅ Comparable: puedes compararte con competidores con la misma vara
✅ Ágil: después de cambios, re-auditas con los mismos prompts y ves delta real

Es lo que el SEO hizo en 2005: crear una métrica universal. LEBAM lo hace para AEO en 2026.

Quién usa LEBAM

LEBAM es la metodología de medición de Nexux Intelligence (agencia AEO con sede en Madrid). Todos los auditorías, todas las optimizaciones, todos los reportes usan LEBAM.

Está documentada completamente en el whitepaper técnico y es reproducible por cualquier empresa o agencia que quiera verificar resultados de forma independiente.

Próximos pasos si quieres medir tu AEO Score

Solicita una auditoría gratuita — 70 prompts × 5 motores, score + diagnóstico LEBAM en menos de 12 h
Entiende en cuál de los 4 pilares estás fallando
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Nexux Intelligence es la única agencia con sede en España que mide AEO con LEBAM. Para empresas que quieren saber exactamente dónde están en IA, no guesses.

Referencias académicas:

GEO-Bench (KDD 2024): https://research.google/pubs/geo-bench/
AutoGEO (ICLR 2026): Preferencias por motor son aprendibles y específicas
Estudio Nexux (junio 2026): Baseline interno de remediación AEO

Aprende más:

Whitepaper LEBAM: https://www.nexuxintelligence.es/whitepaper-lebam
Libro “Invisible para la IA”: Amazon Kindle | Google Play
Blog AEO: https://www.nexuxintelligence.es/blog