¿Qué Es la Puntuación de Visibilidad IA? La Guía Completa sobre Share of Model
Última actualización: 22 July 2025
Durante dos décadas, los líderes de marketing se obsesionaron con una métrica llamada Share of Voice (SOV) — qué porcentaje de la conversación poseía tu marca en una categoría. Rastreabas menciones, impresiones y rankings para entender tu presencia en el mercado.
Esa métrica se está volviendo obsoleta.
En la era IA, hay una nueva métrica que importa más: Share of Model (SoM), o lo que llamamos tu Puntuación de Visibilidad IA. Responde una pregunta engañosamente simple: Cuando los usuarios preguntan a la IA sobre tu categoría, ¿con qué frecuencia la IA te menciona? Para las organizaciones empresariales, este cambio está impulsando cambios fundamentales en cómo se gestiona la reputación corporativa.
Esto no es una preocupación teórica. Para 2027, los analistas predicen que el 30-50% de la investigación de productos ocurrirá a través de asistentes IA. Si tu marca tiene un 5% de Share of Model mientras tu competidor tiene un 40%, estás perdiendo el futuro del descubrimiento.
Entendamos esta métrica — y más importante, aprendamos cómo mejorarla.
Tabla de Contenidos
- De Share of Voice a Share of Model
- Por Qué los Rankings Tradicionales No Se Traducen
- Cómo Se Calcula el Share of Model
- El Marco de Puntuación de Visibilidad
- Varianza Entre Modelos: Por Qué GPT y Claude No Están de Acuerdo
- Cómo Medir Tu Puntuación de Visibilidad
- Benchmarking: ¿Qué Es una Buena Puntuación?
- Mejorando Tu Puntuación de Visibilidad
- El Dashboard de Visibilidad: Métricas que Importan
- FAQ
De Share of Voice a Share of Model
El Viejo Mundo: Share of Voice
En el marketing tradicional, el Share of Voice medía tu presencia relativa a los competidores:
Tu Share of Voice = Tus Menciones / Total de Menciones en la Categoría
Rastreabas esto a través de canales — rankings de búsqueda, menciones sociales, cobertura de prensa, impresiones de anuncios. Un SOV más alto generalmente correlacionaba con mayor cuota de mercado.
El Nuevo Mundo: Share of Model
El Share of Model aplica el mismo concepto a las recomendaciones de IA:
Tu Share of Model = Veces que Te Menciona la IA / Total de Respuestas IA Relevantes
Cuando alguien le pregunta a ChatGPT "¿Cuáles son las mejores herramientas CRM?", una de dos cosas sucede:
- Te mencionan (tienes visibilidad)
- No te mencionan (eres invisible)
Tu Share of Model es el porcentaje de prompts relevantes donde apareces.
La Diferencia Crucial
| Share of Voice | Share of Model |
|---|---|
| Medido a través de muchos puntos de contacto | Medido a través de respuestas de IA |
| Aditivo (más canales = más voz) | El ganador se lleva la mayoría (la IA recomienda las mejores opciones) |
| Influenciado por gasto en publicidad | No se puede comprar (todavía) |
| Relativamente estable | Altamente volátil |
| Medición determinista | Medición probabilística |
Por Qué los Rankings Tradicionales No Se Traducen
Aquí está la realidad frustrante: puedes estar en el #1 en Google y tener 0% de visibilidad en ChatGPT.
Caso de Estudio: El Líder de Mercado Invisible
Considera un escenario real (anonimizado):
- Empresa A: Posicionada #1 para "mejor software de gestión de proyectos" en Google
- Empresa B: Posicionada #5 para la misma keyword
Cuando preguntamos a ChatGPT "¿Cuál es el mejor software de gestión de proyectos?":
- Empresa A: Mencionada el 12% del tiempo
- Empresa B: Mencionada el 67% del tiempo
¿Cómo es esto posible? Porque el SEO y la visibilidad IA operan con lógicas completamente diferentes.
Por Qué Rankings ≠ Visibilidad IA
| Factor | Ranking SEO | Visibilidad IA |
|---|---|---|
| Fuente de Datos | Rastreo web en vivo | Datos de entrenamiento + RAG |
| Señal de Autoridad | Backlinks | Presencia de entidad, peso en datos de entrenamiento |
| Señal de Relevancia | Coincidencia de keywords | Comprensión semántica |
| Actualizaciones | Tiempo real | Entrenamiento congelado + actualizaciones periódicas |
| Personalización | Ubicación, historial | Temperatura del modelo (aleatoriedad) |
Esta desconexión explica por qué muchos líderes de mercado sufren del Síndrome de Marca Invisible — dominando la búsqueda tradicional mientras apenas existen en las recomendaciones de IA.
Cómo Se Calcula el Share of Model
La visibilidad IA no es un solo número — es una distribución a través de múltiples factores:
La Fórmula Central
Puntuación de Visibilidad = (Frecuencia de Mención × Peso de Sentimiento) + Bonus de Posición
Donde:
- Frecuencia de Mención: % de prompts donde apareces
- Peso de Sentimiento: Las menciones positivas cuentan más que las neutras/negativas
- Bonus de Posición: Ser recomendado primero > ser mencionado último
Desglose Detallado
| Componente | Qué Mide | Peso |
|---|---|---|
| Tasa de Mención | ¿Te mencionan? | 50% |
| Tasa de Recomendación | ¿Te recomiendan específicamente? | 20% |
| Posición | ¿Dónde en la respuesta apareces? | 15% |
| Sentimiento | ¿La mención es positiva? | 10% |
| Precisión | ¿La información es correcta? | 5% |
El Marco de Puntuación de Visibilidad
Usamos un marco de puntuación 0-100 para normalizar entre diferentes tipos de consulta:
Interpretación de Puntuación
| Puntuación | Categoría | Qué Significa |
|---|---|---|
| 0-10 | Invisible | La IA no te conoce o no confía en ti |
| 10-30 | Presencia Débil | Te mencionan ocasionalmente, pero no te recomiendan |
| 30-50 | Presencia Moderada | Menciones regulares, a veces recomendado |
| 50-70 | Presencia Fuerte | Frecuentemente recomendado para consultas relevantes |
| 70-90 | Líder de Categoría | Primera o segunda recomendación la mayoría del tiempo |
| 90-100 | Dominante | Recomendación por defecto para la categoría |
Benchmarks por Industria
| Industria | Puntuación Promedio Top Player | Puntuación Promedio |
|---|---|---|
| CRM | 72 (Salesforce, HubSpot) | 15 |
| Email Marketing | 68 (Mailchimp) | 18 |
| Gestión de Proyectos | 65 (Asana, Monday) | 14 |
| Infraestructura Cloud | 85 (AWS, Azure, GCP) | 8 |
| Herramientas de Diseño | 81 (Figma, Adobe) | 12 |
La mayoría de las industrias muestran una brecha masiva entre los 3-5 principales jugadores y todos los demás.
Varianza Entre Modelos: Por Qué GPT y Claude No Están de Acuerdo
Tu puntuación de visibilidad no es consistente entre plataformas de IA. Cada modelo tiene diferentes datos de entrenamiento, diferentes sesgos y diferentes patrones de recomendación.
Ejemplo de Varianza
| Marca | ChatGPT | Claude | Gemini | Perplexity |
|---|---|---|---|---|
| Marca A | 65% | 42% | 58% | 71% |
| Marca B | 23% | 67% | 31% | 29% |
| Marca C | 45% | 38% | 62% | 44% |
¿Por qué sucede esto?
-
Diferencias en Datos de Entrenamiento: ChatGPT, Claude y Gemini se entrenan con conjuntos de datos superpuestos pero diferentes.
-
Diferencias en Pipeline de Recuperación: Cada sistema usa diferentes enfoques RAG. Perplexity depende mucho de la búsqueda en vivo.
-
Personalidad del Modelo: Cada modelo tiene ligeros sesgos de "personalidad" en cómo enmarca las recomendaciones.
Implicaciones
Necesitas rastrear la visibilidad a través de múltiples modelos:
- No asumas que visibilidad en GPT = visibilidad general
- Diferentes demografías de usuarios prefieren diferentes modelos
- Optimiza para cobertura de portafolio, no solo un ganador
Cómo Medir Tu Puntuación de Visibilidad
Método 1: Pruebas Manuales (Inicial)
Ejecuta estos prompts en ChatGPT, Claude y Gemini:
| Tipo de Prompt | Ejemplo |
|---|---|
| Consulta de Categoría | "¿Cuáles son las mejores herramientas de [tu categoría]?" |
| Consulta de Caso de Uso | "Necesito una herramienta para [caso de uso]. ¿Qué recomiendas?" |
| Consulta de Comparación | "Compara [Tu Marca] vs [Competidor]" |
| Consulta de Marca | "Cuéntame sobre [Tu Marca]" |
| Consulta de Problema | "¿Cómo resuelvo [problema que tu producto soluciona]?" |
Ejecuta cada prompt 5-10 veces (las respuestas de IA varían) y rastrea:
- ¿Te mencionaron?
- ¿Te recomendaron?
- ¿En qué posición?
- ¿La información era precisa?
Método 2: Monitoreo Automatizado (Escala)
Para seguimiento sistemático, plataformas como AICarma automatizan este proceso:
- Ejecuta miles de prompts en más de 10 modelos de IA simultáneamente
- Agrega resultados en tres métricas centrales: Visibilidad (frecuencia de mención), Sentimiento (análisis tonal) y Ranking (posición competitiva)
- Rastrea tendencias a lo largo del tiempo con análisis de series temporales
- Compara contra competidores en una Matriz de Visibilidad y Sentimiento en tiempo real
Método 3: Benchmarking Sintético (Avanzado)
Crea una batería estándar de 50-100 prompts que representen tus keywords objetivo y casos de uso. Ejecútalos semanalmente como un benchmark consistente.
Benchmarking: ¿Qué Es una Buena Puntuación?
Categorías de Puntuación
| Tipo de Consulta | Puntuación "Buena" | Puntuación "Excelente" |
|---|---|---|
| De Marca ("Cuéntame sobre X") | 70%+ | 90%+ |
| De Categoría ("Mejores herramientas X") | 25%+ | 50%+ |
| De Caso de Uso ("X para uso Y") | 20%+ | 40%+ |
| De Comparación ("X vs Y") | 50%+ | 80%+ |
Enmarcado Competitivo
Tu puntuación absoluta importa menos que tu posición relativa. Si estás en 30% y tu principal competidor en 35%, eres competitivo. Si ellos están en 70%, tienes trabajo que hacer.
Mejorando Tu Puntuación de Visibilidad
¿Baja visibilidad? Aquí hay un marco de mejora priorizado:
Victorias Rápidas (1-2 Semanas)
| Acción | Impacto | Esfuerzo |
|---|---|---|
| Arreglar robots.txt para permitir rastreadores IA | Alto | Bajo |
| Agregar Schema FAQ a páginas clave | Medio | Bajo |
| Actualizar perfiles de Crunchbase/G2 | Medio | Bajo |
| Hacer públicos los precios | Medio | Bajo |
Medio Plazo (1-3 Meses)
| Acción | Impacto | Esfuerzo |
|---|---|---|
| Construir presencia de entidad | Alto | Medio |
| Crear contenido comparativo | Medio | Medio |
| Implementar Schema integral | Medio | Medio |
| Lanzar presencia en Reddit | Medio | Medio |
Largo Plazo (3-12 Meses)
| Acción | Impacto | Esfuerzo |
|---|---|---|
| Obtener cobertura de prensa en medios importantes | Alto | Alto |
| Lograr listado en Wikipedia/Wikidata | Alto | Alto |
| Publicar investigación original | Medio | Alto |
| Convertirse en líder de pensamiento en la categoría | Alto | Alto |
El Flywheel de Visibilidad
Una vez que tienes visibilidad, mantenerla se vuelve más fácil:
- La IA te recomienda → Los usuarios prueban tu producto
- Los usuarios hablan de ti → Más datos de entrenamiento
- Más datos de entrenamiento → La IA te conoce mejor
- La IA te recomienda más → Repetir
Lo difícil es iniciar el flywheel. La inversión inicial produce retornos compuestos.
El Dashboard de Visibilidad: Métricas que Importan
Configura un dashboard de visibilidad rastreando estas métricas:
Métricas Primarias
| Métrica | Frecuencia | Objetivo |
|---|---|---|
| Puntuación de Visibilidad General | Semanal | Creciente |
| Visibilidad en Consultas de Categoría | Semanal | Sobre competidores |
| Varianza Entre Modelos | Mensual | Reduciendo la brecha |
| Puntuación de Sentimiento | Mensual | >80% positivo |
Métricas Secundarias
| Métrica | Frecuencia | Por Qué Importa |
|---|---|---|
| Volumen de Búsqueda de Marca | Mensual | Indica IA → interés directo |
| Tráfico Referido por IA | Semanal | Mide clics reales de IA |
| Precisión de Menciones | Mensual | Detecta alucinaciones temprano |
| Distribución de Posición | Mensual | Primero > tercero importa |
FAQ
¿Qué es una buena Puntuación de Visibilidad IA para mi marca?
Para consultas de marca ("Cuéntame sobre [Tu Marca]"), apunta a 70%+ de visibilidad — la IA debe saber quién eres. Para consultas de categoría ("Mejores herramientas CRM"), 25%+ es competitivo, y 50%+ es excelente. El contexto importa: si eres un jugador de nicho en una categoría dominada por gigantes, 15% de visibilidad podría ser una victoria significativa.
¿Mi puntuación de visibilidad cambia entre modelos de IA?
Sí, significativamente. Podrías tener 60% de visibilidad en ChatGPT pero solo 20% en Claude debido a diferentes datos de entrenamiento y sistemas de recuperación. Rastrea a través de múltiples modelos (ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity) y optimiza para cobertura de portafolio en lugar de solo una plataforma.
¿Puedo pagar para mejorar mi Puntuación de Visibilidad IA?
No directamente — no hay equivalente de "IA Ads" todavía. Tu visibilidad se gana a través de fortaleza de entidad, presencia en datos de entrenamiento, y optimización técnica. Esto puede cambiar a medida que las empresas de IA exploran la monetización, pero por ahora, la visibilidad debe construirse, no comprarse.
¿Con qué frecuencia debo medir mi visibilidad?
Semanalmente para consultas clave de categoría, mensualmente para auditorías integrales. El comportamiento del modelo de IA puede cambiar con actualizaciones, así que el monitoreo consistente detecta tanto mejoras como caídas inesperadas.
¿Cómo se relaciona la visibilidad con los resultados reales del negocio?
El tráfico recomendado por IA típicamente convierte a 2-3x la tasa del tráfico de búsqueda tradicional. Los usuarios que llegan vía recomendación de IA han sido pre-calificados — la IA esencialmente hizo ingeniería de ventas por ti. Rastrea el tráfico referido por IA por separado en analytics para medir el impacto real.