¿Se puede medir la visibilidad en asistentes de IA?

Publicado por Lino Uruñuela, 2025-07-18 

Seguramente te has hecho la pregunta: ¿cómo podemos saber la visibilidad que tiene nuestro sitio en los asistentes de IA?

No confundir medir la visibilidad en asistentes IA como chatGPT o Gemini con medir la visibilidad de resultados con generación aumentada que Google está añadiendo actualmente (AI Overviews o IA Mode)

Visibilidad, en el contexto de GEO (Generative Engine Optimization), AIO (Artificial Intelligence Optimization) o como lo queramos llamar es la frecuencia con que un asistente cita, enlaza o recomienda tu marca cuando responde a consultas de los usuarios.

Cuando queremos conocer la posición de nuestra web para búsquedas específicas en los buscadores tradicionales, disponemos de varias opciones: realizar la búsqueda manualmente, desarrollar un software que la ejecute o utilizar herramientas de terceros que monitorizan los resultados de Google (y otros buscadores). Sin embargo, en el nuevo mundo de los asistentes de IA (como ChatGPT o Google Gemini) la situación se complica considerablemente.

¿Por qué la monitorización es más difícil?

Podríamos pensar que, igual que monitorizamos los resultados en Google para un conjunto de palabras clave, podríamos hacer lo mismo con los asistentes. Pero OjO, los resultados serán mucho menos significativos. Las tres razones principales son, respuestas estocásticas, la hiperpersonalización y la nueva forma de buscar de los usuarios.

• Respuestas estocásticas
  Los asistentes de IA, por su proopia naturaleza, generan respuestas  no deterministas, puedes hacer 5 búsquedas usando el mismo texto para la consulta y obtendrás 5 resultados diferentes.
  
  
• Personalización de los resultados:
  Los buscadores como Google aplican una personalización en base al contexto más general del usuario (idioma y país), de modo que la mayoría de usuarios obtienen resultados muy parecidos.
  

  Además, las respuestas también dependerán del historial de la conversación, la configuración (p. ej. temperatura), la versión del modelo y el contexto añadido por el propio modelo, lo que dará resultados muy personalizados produciendo una gran variedad de resultados.

  Esto hace que comparar posiciones o “rankings” sea mucho más complejo que en un buscador tradicional.
  
  

• Modelos diferentes, respuestas diferentes:
  Los usuarios pueden seleccionar versiones distintas (gratuita, pro, empresarial) o cambiar de modelo según la tarea (chatGPT o3, 4o, o4-mini, Claude 4, Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.5 Flash-Lite Preview 06-17, Gemini 2.5 Flash, etc.). Cada modelo ha sido entrenado de manera diferente por lo que los resultados también serán diferentes.
  
  
• Mayor variedad en las consultas:
  Las preguntas en un asistente suelen ser más largas y conversacionales que los términos típicos de un buscador. Cuanto más extensa sea la consulta, menor es la probabilidad de que dos usuarios escriban exactamente lo mismo; por tanto, la variedad de respuestas es mayor y la definición de una lista de “keywords” / "textos" que reflejen de manera significativa la realidad es casi imposible.

Sin anuncios no hay datos

Hoy, las compañías que desarrollan los modelos aún no los monetizan con anuncios. Cuando el ecosistema madure, es probable que aparezca un sistema de subasta similar a Google Ads, con datos de búsquedas reales desde los que podremos generar las consultas a monitorizar y de esta forma medir la visibilidad con mayor (o al menos alguna) precisión. Mientras tanto, no existen herramientas que generen listas de términos conversacionales qye sean representativas de la realidad.

¿Se puede medir la visibilidad en la IA con precisión?

Por ahora, no. Aunque proliferan herramientas que prometen medir la visibilidad en asistentes, solo cubren una fracción del espectro de respuestas posibles: no controlan versiones de modelo, parámetros de personalización ni volumen de consultas suficiente como para ofrecer un indicador fiable.