Metodología

Cómo medimos tu visibilidad en IA

El sector del AEO está lleno de cuadros de mando bonitos que nadie puede verificar. Esta página explica exactamente qué hacemos, con qué herramientas y dónde están los límites. Sin esto, cualquier puntuación es un acto de fe — y no vendemos fe.

1. Los motores que medimos

Hoy medimos los dos motores de respuesta de mayor crecimiento, ambos con evidencia reproducible:

Motor	Cómo lo consultamos	Evidencia
Google AI Overviews	Mediante el motor de grounding con Búsqueda de Google — la misma base sobre la que Google construye los AI Overviews.	Respuesta y fuentes citadas, con fecha.
Perplexity	Lanzando la consulta contra la interfaz real de Perplexity, igual que un usuario.	Captura de pantalla de la respuesta real.

2. Los motores que auditamos internamente

Nuestras auditorías internas y de dogfooding cubren los 5 motores donde tus clientes buscan hoy. Los informes de cliente incluyen los dos motores con mayor reproducibilidad (Google AI Overviews y Perplexity) y estamos incorporando los tres restantes:

Motor	Estado en informes
Google AI Overviews	✅ Incluido desde el inicio
Perplexity	✅ Incluido desde el inicio
ChatGPT (con búsqueda web)	🔄 Incorporación en curso — requiere metodología de captura reproducible
Qwen	🔄 Incorporación en curso
Copilot de Windows	🔄 Incorporación en curso

Si un proveedor de AEO te muestra un número de "visibilidad en ChatGPT" sin explicar exactamente cómo lo capturó de forma reproducible, pregúntale cómo puedes verificarlo tú mismo.

3. Cómo elegimos las preguntas

Para cada cliente construimos un conjunto de consultas que reflejan cómo un comprador real buscaría su producto o servicio: "mejor [servicio] en [ciudad]", "alternativa a [competidor]", "qué empresa de [sector] recomendáis", etc. No inventamos preguntas a tu favor — usamos las que de verdad escribe tu cliente.

4. Qué significa la puntuación

La puntuación es el porcentaje de consultas en las que tú empresa aparece citada en cada motor, comparado con tus competidores. Es un indicador de posición relativa, no una nota absoluta. Un 0 no significa que tu web esté mal hecha: significa que, ahora mismo, los motores de IA no te conocen lo suficiente para recomendarte. Eso es exactamente lo que se trabaja después.

5. La limitación que nadie te cuenta

Los motores de IA no son deterministas. La misma pregunta puede dar respuestas distintas según el día, la ubicación o la versión del modelo. Por eso cada informe lleva la fecha de medición y la respuesta literal capturada. No prometemos "aparecerás siempre" — eso sería mentir. Medimos una tendencia a lo largo del tiempo, y trabajamos para moverla en la dirección correcta.

6. Protocolo ampliado para auditorias internas (dogfooding)

Para nuestros propios productos (nexux.es, nexux.pro) y para estudios propios citables, usamos un protocolo mas exigente que el informe estandar de cliente: en lugar de 10 consultas puntuales, lanzamos un set de 30-40 prompts realistas por producto, repetidos en 3 iteraciones separadas en el tiempo (para capturar la variabilidad de modelos no deterministas).

Esto no sustituye el criterio de aprobacion de un informe de cliente (visibilidad >=40% y presencia en al menos 2 motores) — es una capa de seguimiento adicional que usamos para:

• Citation Share: en que porcentaje del total de menciones del sector aparece la marca, frente a sus competidores directos.
• Share of Top Three: con que frecuencia la marca aparece entre las tres primeras opciones citadas por el motor, no solo "aparece o no".
• Consistencia entre iteraciones: si el resultado varia mucho entre las 3 pasadas, es señal de que la entidad aun no esta consolidada para ese motor.

El primer caso publicado con este protocolo es nuestro propio caso de estudio AEO: baseline en junio de 2026, re-auditoria con el mismo set de consultas en julio de 2026.

La metodologia completa —formula de score, los cuatro pilares, las 7 categorias de prompts y su fundamento academico con papers citados— esta documentada en el whitepaper tecnico LEBAM.

7. Reproducibilidad

Todo lo que te entregamos lo puedes comprobar tú mismo: abre Perplexity, escribe la misma pregunta y compara con nuestra captura. Si algo no cuadra, queremos saberlo. Un informe que no puedes verificar no vale nada.