Un comprador le pregunta a ChatGPT, Gemini o Perplexity por la mejor opción en tu categoría. La respuesta suele nombrar de tres a cinco marcas. Si la tuya no está entre ellas, ningún reporte de rankings lo va a mostrar, y la mayoría de los equipos se entera por accidente. El estudio responde la pregunta directo: “¿ChatGPT conoce mi empresa?” Una corrida te dice dónde está tu marca dentro de las respuestas de IA, con la evidencia adjunta: las respuestas guardadas, los conteos con sus denominadores y las fuentes detrás de cada respuesta.
Lo que responde el estudio
Cuatro preguntas, en este orden:
¿La conversación de la categoría te incluye?
Preguntas sin marca sobre tu categoría, hechas como los compradores realmente las hacen. Si tu marca aparece sin ser nombrada, el estudio la cuenta. Si no aparece, por fin lo sabes.
¿A quién recomiendan en tu lugar?
Los competidores que nombran los modelos, incluidos los que tu equipo de ventas no sigue. En nuestra lectura, los modelos suelen tratar una marca premium como intercambiable con la marca propia que tiene al lado en el anaquel, así que el estudio mide el conjunto de rivales que ven los modelos, no el que respeta tu equipo.
¿Qué se dice de ti?
Cuando alguien nombra tu marca, esto es lo que regresa: lo que el modelo cree sobre ella, qué crítica llega adjunta y a dónde manda a los compradores.
¿Qué fuentes mueven las respuestas?
Cada sitio que citan los modelos, deduplicado y ordenado por quién puede influir en él de verdad. Aquí suele estar el trabajo: la mayor parte de lo que un asistente dice sobre tu categoría la escribió alguien más.
Lo que recibes
El entregable pone los datos primero y el documento después:
Datos
El banco de prompts congelado
El instrumento, en sus tres capas (sin marca, con marca, competitiva), documentado para que pueda correr de nuevo de forma idéntica.
Datos
Cada respuesta, guardada y legible
El texto completo de cada respuesta de cada modelo se queda en el estudio. Puedes leer lo que leerían tus compradores. Ningún resumen se interpone entre tú y el output crudo.
Datos
Las cuatro tasas de resultado, cada una impresa con su denominador
Mencionado: si la marca aparece en una respuesta que nunca la nombró. Recomendado: si el asistente la sugiere, o solo la lista junto con otras. Nombrado como el mejor: si se distingue en vez de quedar agrupada. Con ruta de compra: si la respuesta dice dónde comprarla. Una tasa sin su población detrás es decoración, así que cada cifra del reporte se ve así: Mencionado 26% (103 de 396 respuestas).
Datos
Participación en la conversación de la categoría
Tu marca contra cada competidor, por capa y por tipo de modelo. Las capas se cuentan por separado y nunca se promedian, porque mezclarlas es la manera en que un número deja de significar nada.
Datos
La lista de fuentes ordenada, con sus dueños
Cada dominio citado, qué tan seguido aparece y quién lo controla: la página del regulador que no puedes editar, la página del retailer que puedes reescribir, el earned media que puedes ganar. La lista es también el pase a lo que sigue: si quieres las fuentes trabajadas y no solo nombradas, eso es el trabajo sobre las fuentes, con alcance definido a partir de tu propio reporte.
Sesión
Una sesión de trabajo con prioridades
Lo que dicen los números, qué hacer primero y qué equipo es dueño de cada acción. La meta es que tu gente pueda defender estos números en una junta donde nosotros no estamos.
No hay una capa de “resumen ejecutivo”. El documento existe para llevar la evidencia, y la sesión existe para convertirla en decisiones.
Lo que necesitamos de ti
Poco:
Necesario
- Una sesión de trabajo, la investigación del kickoff
- Contexto de la categoría
- Una lista de competidores
- Tus dominios propios
Bienvenidos, no obligatorios
- Queries de Search Console
- FAQs del call center
- Buscador interno del sitio
Afilan la puntería. Son bienvenidos y no obligatorios. Informan qué temas se preguntan; no deciden si el número es confiable.
El kickoff hace tres preguntas que resuelven la mayor parte del trabajo: si el dinero llega por tu sitio web o por un anaquel, qué decisión tomarías de otra forma con base en el resultado, y contra quién compites, incluidas las marcas que los modelos tratan como intercambiables con la tuya aunque tu equipo no.
Cómo corre el estudio
La versión corta, para la decisión de compra:
- Una sesión de trabajo fija el alcance (el kickoff)
- Banco construido desde tu categoría y desde la demanda documentada
- Tú lo revisas
- Se congela
- Corre en los modelos elegidos, con repeticiones
- Cada respuesta leída y codificada
- Reporte + sesión de trabajo
- El mismo banco vuelve a correr
El congelamiento es el pivote: todo lo que viene después es comparable solo porque el banco dejó de cambiar. El reporte deja cada acción con un responsable de tu lado, y el mismo banco congelado vuelve a correr cuando tu trabajo ha tenido tiempo de aterrizar. Las seis fases completas, con lo que cada una requiere de ti: el método.
El tamaño del estudio es un rango, no un paquete
Un estudio tiene tres perillas. No hay configuración estándar, porque el tamaño correcto depende de la decisión que el estudio debe informar.
Preguntas
Unas cuantas decenas → alrededor de 100
Modelos
Menos → 4 o más
Repeticiones
Menos → 5
Muestra direccional pequeña
Unas cuantas decenas de prompts, menos modelos, menos repeticiones. Suficiente para ver dónde estás.
Estudio profundo
Alrededor de 100 prompts, 4 o más modelos, 5 repeticiones. Suficiente para comparar segmentos y modelos con confianza.
60 preguntas × 3 asistentes × 3 repeticiones 540 respuestas leídas
Profundidad estándarMueve las perillas. Una configuración ilustrativa, etiquetada como tal: 60 × 3 × 3 = 540. Es un ejemplo de la aritmética, no un valor por defecto.
El tamaño escala con las mismas tres perillas, y el alcance se acuerda en el kickoff, antes de enviar el primer prompt. La conversación de alcance sucede antes de que algo corra, no después.
Reportes de muestra: marcas inventadas, estructura real
Dos one-pagers de muestra presentan la estructura del reporte, uno para cada tipo de marca que atendemos:
Solaria, consumo
Un bloqueador solar vendido en farmacias mexicanas. El one-pager lleva las cuatro tasas con denominador, la participación en la conversación de la categoría por marca, la tasa de mención por tipo de modelo, la lista de fuentes ordenada, y una página de cierre sobre dónde actuar primero. Su lista de fuentes es el momento en que la medición se vuelve una lista de pendientes: la página del regulador que no se puede desplazar, la página del retailer que se puede reescribir este trimestre sin pedir permiso, el earned media que se puede ganar.
El ejemplo B2B
La misma estructura, otra realidad: una compra considerada con un ciclo largo, un comité de compra que pregunta a los asistentes desde temprano, pérdidas competitivas dentro de las preguntas de evaluación, y preguntas de reputación sobre la marca.
Ambas muestras llevan la misma estructura de marca inventada, textual: marca inventada, competidores inventados, cifras inventadas. Lo dejamos así porque lo que importa es la estructura, y una marca inventada no levanta cuestiones de confidencialidad.
Preguntas
¿A qué se comprometen y qué no garantiza nadie?
Nos comprometemos a dos cosas: un banco de prompts completo y útil para tu marca, sea cual sea tu industria, y una corrida que produzca hallazgos útiles. Lo que nadie puede garantizar, nosotros incluidos, es que las acciones que tomes después muevan los números en una medición posterior. Las respuestas varían según el usuario, el contexto y de corrida en corrida; una captura de pantalla es una anécdota en ambas direcciones. El método es público precisamente para que puedas juzgar los hallazgos, no la promesa.
¿Necesito llms.txt o un schema especial?
No. La propia documentación de Google dice que optimizar para la búsqueda generativa con IA sigue siendo SEO, y llama mitos a llms.txt, el chunking y el schema especial. Lo que en realidad necesitas: contenido que los modelos puedan recuperar, autoridad y presencia en las fuentes que citan. El estudio te dice cuáles son esas fuentes en tu categoría.
¿Esto no es solo SEO?
En su mayoría, la optimización es SEO bien hecho. Estamos de acuerdo, y Google también. Lo genuinamente nuevo es la medición: si los asistentes te recomiendan, contra quién compites dentro de las respuestas y en qué fuentes confían. Ninguna herramienta tradicional de SEO reporta nada de eso.
¿Cuánto tarda?
Armar y congelar el banco de prompts toma de una semana a un mes, por marca o entidad medida, y la mayor parte es el ida y vuelta para entender la categoría y los compradores, a tu ritmo según disponibilidad. La corrida en sí toma unos dos días una vez congelado el banco, y el análisis con el reporte, una semana. Después recomendamos actuar sobre el reporte y volver a medir de uno a tres meses después.
¿Qué pasa después del estudio?
El estudio es la línea base. Después viene el trabajo sobre las fuentes: la lista ordenada que entrega el reporte, trabajada en orden de prioridad. El monitoreo luego vuelve a correr el mismo banco congelado con una cadencia, así que la segunda medición es comparable con la primera y te dice si el trabajo funcionó.
Hablemos del estudio
Trae la decisión que el estudio debe servir, y la categoría en la que debe servirla. Si el estudio encaja, definimos el alcance en el kickoff y apruebas el alcance por escrito antes de que corra el primer prompt.