¿Qué lugar ocupa tu marca cuando la IA recomienda?
Cuando alguien le pregunta a ChatGPT, Gemini, Claude o Perplexity qué elegir, no recibe diez links: recibe tres o cuatro nombres. Hoy no hay un espacio asegurado para tu marca: puede ser recomendada, quedar detrás de sus competidores o no aparecer.
Presencia
¿Aparece?
Posición
¿Qué lugar ocupa?
Competencia
¿Cómo se compara?
Está apareciendo un nuevo espacio competitivo
Las marcas ya están siendo recomendadas y comparadas dentro de la IA —lo midan o no. Ese lugar no se asigna con presupuesto: se asigna en base a la información que el modelo encuentra sobre tu marca.
El error más habitual es pensar que ese lugar está fuera de tu alcance. No lo está. Lo que pasa es que casi ninguna marca lo está midiendo — y el que lo mide primero define el terreno.
Un índice mensual de cómo la IA recomienda tu marca
No es otra herramienta para hacer GEO. Te permite saber dónde y cómo está posicionada tu marca en la IA, frente a sus competidores, y en qué terrenos existen oportunidades para ganar relevancia. Medición independiente, con la misma disciplina de un índice de precios.
Cuatro cosas, todos los meses
Cada mes ejecutamos una batería de consultas contra los principales modelos, con búsqueda web habilitada, en el idioma real del mercado. De ahí sale:
Share of Recommendation
Cuánto aparece cada marca y en qué posición dentro de la lista corta que arma el modelo, mes a mes y contra la competencia.
Mapa de atributos
Qué atributos te adjudica cada modelo —y cuáles les adjudica a tus competidores.
Mapa de fuentes
Qué sitios cita como autoridad. Es donde efectivamente se puede intervenir para mover la aguja.
Imprecisiones
Qué información incorrecta está circulando hoy sobre tus productos —y se corrige en semanas.
Repetir la misma pregunta tres veces dio la misma primera marca solo el 38% de las veces.
Los modelos no son deterministas. Una medición única es una tirada de dados con formato de PowerPoint.
Por eso es un índice, no una foto: medimos de forma sistemática y continua para construir una serie histórica comparable mes a mes. El valor está en la serie, no en la pasada.
Medición con disciplina de instrumento de laboratorio
Vos aprobás qué se pregunta antes de que midamos. Nosotros ponemos la medición, el mapa y el orden de prioridades.
Diseño de la batería
900 consultas únicas por mercado, en idioma local real. Las aprobás vos antes de medir.
Perfil fijo
Configuración congelada todo el año, 4 proveedores con búsqueda web. Marzo comparable con septiembre.
Medición
Cada consulta 3 veces contra 4 modelos. Dato crudo auditable + muestra manual sobre interfaces reales.
Mapa y plan
No una lista de hallazgos: una lista de tareas ordenada por retorno esperable.
Verificación
Cada trimestre medimos de nuevo y comprobamos si lo implementado movió la aguja.
No es otra herramienta para hacer GEO
El mercado global lo llama AI visibility / GEO. Nosotros abrimos una subcategoría propia: auditoría de recomendación algorítmica.
| Índice de Recomendación IA | Lo que ya existe |
|---|---|
| Entrega la serie histórica comparable | Un estudio ad-hoc: una sola foto, indefendible |
| El trabajo hecho + un plan priorizado firmado | Un SaaS te vende acceso a un tablero que operás vos |
| Medimos, no ejecutamos: juez, no jugador | Una agencia de GEO ejecuta y se autoevalúa |
| Medimos lo que responde la máquina | El social listening mide lo que dice la gente |
De una anécdota a un KPI que se defiende
Dejás de estar ciego
En un canal donde ya se está decidiendo la compra. El costo de no mirar crece con la adopción, no se mantiene.
Sabés dónde intervenir
El mapa de fuentes convierte gasto disperso en gasto dirigido. No pide presupuesto nuevo: redirige el existente.
Corregís lo falso
La IA afirma cosas incorrectas sobre tus productos. Es pérdida atribuible y se corrige en semanas.
Encontrás espacio libre
Hay situaciones donde el modelo no recomienda a nadie. Quien llena el vacío primero se lleva la recomendación por defecto.
Construís la serie
El día que el canal se monetice, el que tenga doce meses de historia va a ser el único que sepa cuánto vale ese lugar. La serie no se construye hacia atrás.
Tenés un número
El Share of Recommendation es un KPI: se mide, se compara, se le pone objetivo y se lleva a un tablero.
Marcas que no controlan el lugar donde se decide
Consumo masivo y retail
Categorías articuladas por situación de consumo, competencia densa y marcas propias de retailer disputando el lugar.
"¿Qué llevo para…?"Servicios financieros
Banca, tarjetas, seguros: alta consideración pura, comparación explícita, decisor con presupuesto propio.
"¿Qué tarjeta me conviene?"Turismo y hotelería
El mejor fit: decisor con presupuesto y un retorno que el propio cliente calcula, vía comisión de intermediarios.
"¿Dónde me alojo en…?"También aplica a salud y farma de venta libre, automotriz, educación, telcos y electro.
Si la IA recomienda marcas, las marcas necesitan empezar a medirlo.
Veamos qué está recomendando la IA en tu categoría
Empezamos por una medición completa: dónde aparece tu marca hoy, contra quiénes y a partir de qué fuentes. Dejanos tus datos y coordinamos la primera lectura.
- Medición independiente — juez, no jugador.
- Diseñada en el idioma y las situaciones reales de tu mercado.
- Epical · social intelligence para C-level en LATAM.