Metodología
Cómo medimos, y lo que nuestras cifras no dicen
Una medición de visibilidad en las IA solo vale si se puede verificar. Esto es exactamente lo que hace MarquePhare, límites incluidos.
1. Qué preguntas se hacen
- Partimos de lo que vende el cliente: los servicios y productos leídos en su web, y las búsquedas de Google en las que ya está posicionado.
- Un modelo descarta lo que no es una oferta —materiales que usa, temas ajenos a su actividad, búsquedas del nombre de la empresa— y señala el núcleo del negocio.
- Para cada tema estimamos la demanda en los motores de respuesta. Lo que tiene demanda probada —al menos 10 búsquedas estimadas al mes, o una respuesta de IA que Google ya muestra— va primero. El núcleo del negocio se sigue midiendo aunque la estimación no lo vea; entonces se marca como «demanda no medible».
- La pregunta se envía tal como la escribe un cliente («aislamiento de buhardillas Nantes»), sin ninguna frase que empuje al motor a citar marcas. En un mercado local añadimos la ciudad: es lo que hace que los motores nombren empresas.
- La agencia ve los temas descartados y el motivo, y puede añadir o quitar prompts.
2. Qué motores, qué modelos, con qué frecuencia
Cada motor se consulta de forma programada, con la búsqueda web activada cuando la ofrece, en el país y el idioma del cliente. Las mediciones son programadas: cada cifra lleva su fecha de recogida.
| Motor | Qué se consulta | Frecuencia | Ofertas |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | gpt-4o-mini · con búsqueda web | En cada medición | Todas las ofertas |
| Google AI Overviews | Resultados de Google recogidos | En cada medición | Todas las ofertas |
| Gemini | gemini-3.8-flash · con búsqueda web | Una medición de cada 4 (aproximadamente una vez al mes con seguimiento semanal) | Todas las ofertas |
| Mistral Vibe | mistral-medium-latest · con búsqueda web | Una medición de cada 4 (aproximadamente una vez al mes con seguimiento semanal) | Todas las ofertas |
| Perplexity | sonar · con búsqueda web | En cada medición | Agency Scale |
| Claude | claude-sonnet-4-5 · con búsqueda web | Una medición de cada 4 (aproximadamente una vez al mes con seguimiento semanal) | Agency Scale |
El modelo consultado de forma programada no siempre es el de la aplicación para el gran público, y no conoce el historial de un usuario: es una medición comparable de una semana a otra, no la respuesta exacta que verá cada persona.
3. ¿Cuándo se considera «citada» una marca?
- Su nombre, o uno de sus alias, aparece en la respuesta como palabra completa;
- o su nombre de dominio aparece en la respuesta;
- o una página de su web está entre las fuentes que cita el motor.
- También registramos la posición de la primera mención, los competidores nombrados en su lugar, las fuentes citadas y el tono de la respuesta.
4. Tamaño de muestra y margen de error
- Una misma pregunta no siempre recibe la misma respuesta. Por eso cada porcentaje se muestra con el número de respuestas en que se basa (n) y su margen de error al 95 % (intervalo de Wilson), por ejemplo «50 % (±28 pts, n = 8)».
- Para reducir ese margen en los prompts que más importan, una misma pregunta puede repetirse hasta 5 veces por medición.
- Solo anunciamos una evolución si se basa en al menos 8 respuestas y supera lo que la medición permite distinguir. Si no, escribimos «sin cambio demostrado» en lugar de una subida o una bajada.
5. La demanda: una estimación, no un recuento
- Ningún proveedor vende el número real de preguntas hechas a ChatGPT en Francia. La demanda que mostramos es una estimación de DataForSEO, calculada a partir de señales de búsqueda de Google, y no está desglosada por motor.
- Sirve para elegir y ordenar lo que medimos. Nunca se presenta como una audiencia garantizada.
6. Los criterios de la auditoría
La auditoría revisa 45 criterios, en cuatro familias.
Acceso técnico · 15
- Acceso de OAI-SearchBot (búsqueda de ChatGPT) en el robots.txt
- Acceso de GPTBot (OpenAI)
- Acceso de PerplexityBot
- Acceso de ClaudeBot (Anthropic)
- Acceso de Google-Extended (Gemini)
- Acceso de Bingbot (Bing, fuente de ChatGPT)
- Bloqueo de los robots de IA por Cloudflare o un cortafuegos
- Archivo llms.txt presente y actualizado
- Sitemap XML
- HTTPS
- Indexación en Bing
- Accesibilidad de la página
- Ausencia de noindex accidental
- Contenido renderizado en el servidor
- Datos estructurados JSON-LD adecuados al tipo de página
Contenido de las páginas · 14
- Respuesta directa al principio
- Estructura de títulos H2/H3
- Pasajes extraíbles
- Listas con viñetas
- Tabla comparativa
- Sección de preguntas frecuentes
- Puntos clave
- Tema anunciado en el título
- Cobertura de entidades
- Profundidad del contenido
- Legibilidad para la IA
- Datos con cifras y fuentes
- Cita de autoridad
- Actualidad del contenido
Presencia en las respuestas de IA · 6
- Presencia en las respuestas de IA
- Tasa de cita por motor
- A quién recomienda la IA en tu lugar
- Sentimiento cuando la IA te cita
- Búsquedas en las que Google ya responde con IA
- Medición de los contactos que envía la IA
Autoridad · 10
- Sitios de terceros que te citan
- Grafo de conocimiento del sitio
- Coherencia de la entidad de marca
- Autor y experiencia identificables (E-E-A-T)
- Autoridad del dominio
- Presencia en las plataformas que cita la IA
- Enlaces que tienen tus competidores y tú no
- Servicios y productos sin página propia
- Páginas sin enlace interno entrante
- Autoridad frente a los competidores
7. Lo que la medición no dice
- No predice la respuesta exacta que obtendrá cada usuario: el historial, la cuenta conectada y la formulación cambian las respuestas.
- No mide el tráfico ni los contactos: las visitas que llegan desde las IA se siguen en tu herramienta de analítica.
- No garantiza ninguna cita: nosotros medimos y recomendamos; los motores eligen sus fuentes.
- Gemini, Mistral Vibe y Claude se miden con menos frecuencia que ChatGPT y Google AI Overviews: sus cifras pueden tener hasta un mes.
- La estimación de demanda procede de un modelo: puede ser cero en un nicho muy real.
Ver el método aplicado
El ejemplo de diagnóstico aplica estas reglas a una marca ficticia: muestra, margen y límites incluidos.
Ver el ejemplo de diagnóstico