Ya existen informes de inteligencia artificial generados por organizaciones oficiales, pero no ofrecen una visión completa del mercado.
Los informes de Google miden la visibilidad de los sitios web en las funciones de IA de Google, mientras que los informes de Bing miden las citas en las experiencias de IA de Microsoft que soportan. Sus plataformas, enfoques y campos disponibles son diferentes, por lo que no se pueden sumar para obtener una "cuota de mercado de IA". Tampoco plataformas como ChatGPT, Perplexity y otras ofrecen una interfaz completa para el seguimiento de menciones de marca en múltiples plataformas. Por lo tanto, los informes deben separar las "menciones oficiales", las "citas oficiales", el "tráfico al sitio", la "muestra de consultas" y los "resultados comerciales", sin intentar ocultar las limitaciones con un número atractivo.
Se miden cinco señales, cada una respondiendo a una pregunta diferente.
No existe un único indicador que demuestre que GEO genera negocio. Si bien hay visibilidad oficial, pero sin clics, esto podría indicar que los usuarios ya han encontrado la solución en la respuesta, o que la página carece de razones suficientes para generar clics. Si hay referencias, pero no hay consultas, primero se debe verificar la adecuación del caso, el llamado a la acción y los servicios ofrecidos, en lugar de seguir añadiendo contenido.
Cinco señales para medir GEO| Señal | Preguntas a las que se puede responder | Principales limitaciones |
|---|
| Google Generative AI | ¿Qué páginas web han obtenido visibilidad gracias a las funciones de IA de Google? | Solo está disponible para un número limitado de sitios web, y actualmente no ofrece funciones de búsqueda, acceso, tasa de clics (CTR) ni posicionamiento. |
| Bing AI Performance | ¿Qué URL se mencionan y a qué consultas de "grounding" corresponden? | El número de citas no es un indicador de relevancia, autoridad o posición en la presentación. |
| GA4 | ¿De qué fuente de IA proviene el usuario antes de acceder al sitio, y qué acciones realiza después? | La información sobre la llegada a la estación solo se obtiene al hacer clic, y es posible que el tráfico real sea inferior a lo estimado. |
| Conjunto de consultas predefinidas | ¿Surgen problemas relacionados con la muestra, como la marca, el origen y la descripción? | Las respuestas pueden variar según el usuario, la ubicación, el modelo y la aleatoriedad. |
| Fuentes de información sobre la oferta | ¿Se traduce la visibilidad de la IA en demostraciones, formularios o oportunidades de calificación? | Es necesario excluir otras actividades, retrasos en la conversión y errores en la información proporcionada por los clientes. |
Informe de Google Generative AI: Análisis del tráfico y las páginas, sin pretender simular búsquedas de clasificación.
Los informes personalizados muestran las impresiones de "AI Overviews" y "AI Mode", y permiten filtrarlos por página, país, dispositivo y fecha. Los datos más recientes pueden ser preliminares, y los gráficos y tablas pueden variar debido a las diferentes formas de recopilación de datos por propiedad y página. Actualmente, los informes no proporcionan información sobre consultas, clics, CTR o clasificaciones promedio, por lo que no se pueden utilizar para determinar qué consulta de IA genera más clics. La exposición relacionada aún se incluye en los informes generales de rendimiento web. Si la cuenta aún no dispone de informes personalizados, se pueden utilizar los datos de rendimiento web, incluyendo consultas, páginas de destino, clics y CTR, como referencia alternativa.
Rendimiento de Bing AI: El número de citas no es un indicador de clasificación.
Las herramientas de Webmaster de Bing ofrecen una vista previa de rendimiento impulsada por IA que muestra el número total de citas, el número promedio de páginas citadas, las consultas de referencia, las tendencias de citas por URL y el tiempo. Esto puede ayudar a identificar "qué páginas están siendo utilizadas por la experiencia de IA de Microsoft como fuente" y "qué frases se están utilizando al extraer información". Además, la herramienta especifica claramente que las citas no implican autoridad, posicionamiento o ubicación en una respuesta individual. En los casos en que haya citas pero no haya clics o consultas, el informe debe indicar esta diferencia y no puede convertir las citas en resultados de ingresos.
GA4 y ChatGPT: rastreo de la fuente y el remitente de la campaña simultáneamente.
OpenAI indica que la función de búsqueda de ChatGPT añadirá automáticamente el parámetro `utm_source=chatgpt.com`, por lo que GA4 debe verificar tanto la fuente de la campaña como la fuente de la sesión, y no puede basarse únicamente en `chatgpt.com` como referencia. Los parámetros y dominios de plataformas como Perplexity, Copilot y Gemini pueden cambiar, por lo que es necesario verificar periódicamente los valores reales de origen. El informe no solo debe analizar las sesiones, sino también observar el comportamiento del usuario en la página de destino, los clics en los botones de llamada a la acción y los clics en el formulario de contacto, así como la generación de leads. Incluso cuando la aplicación se abre, se aplican restricciones de privacidad, se realizan redirecciones o se eliminan parámetros, parte del tráfico aún puede atribuirse a la referencia o al acceso directo, por lo que GA4 proporciona evidencia del "comportamiento en el sitio", no de la "exposición general de la plataforma".
Consultas y solicitudes específicas: completar los campos vacíos en los formularios oficiales.
Aunque los conjuntos de preguntas fijos para ChatGPT, Perplexity o menciones de marcas sin enlace siguen siendo útiles, son simplemente una muestra. Es importante seleccionar preguntas que reflejen los escenarios de decisión reales de los clientes, utilizando conversaciones nuevas y un vocabulario específico cada mes, y registrando la fecha, la plataforma, el modelo, la mención de la marca, la URL y la página web. Los resultados solo permiten observar las tendencias generales de este conjunto de preguntas, pero no se pueden inferir cuotas de mercado. Para determinar si un grupo de preguntas basadas en IA es efectivo, es necesario comparar los resultados con los datos de "service=ai_voice", clics de contacto y las fuentes proporcionadas por los clientes, durante el mismo período.
La decisión sobre el siguiente paso debe basarse en los datos, y no en el número de artículos.
Primero, clasificar las páginas según la página de aterrizaje y la intención de búsqueda. Si una página ya tiene un alto número de visualizaciones pero pocas clics, se debe optimizar el título, la descripción y el resumen de búsqueda. Si la consulta es similar a la intención de búsqueda de una página existente, pero el posicionamiento aún no es estable, se deben añadir pruebas, información de decisión y enlaces internos, sin crear una nueva URL. Solo se deben crear nuevas páginas cuando exista una intención de compra o técnica claramente diferente, y no haya páginas existentes en el sitio que puedan ampliarse de forma razonable. Si la IA recomienda una página que ya ha sido visitada pero no ha generado una consulta, se debe priorizar la modificación de la evidencia del caso, el llamado a la acción y el flujo del formulario, sin añadir más contenido.
