KPIs de visibilidad en IA: qué medir en GEO y cómo reportarlo

Los KPIs de visibilidad en IA miden cuántas veces te recomiendan los asistentes de IA, frente a quién y con qué fuentes y tono. Los cuatro principales son la tasa de visibilidad (porcentaje de respuestas en las que apareces), el share of voice frente a tus competidores, la tasa de citación de tu dominio y el sentimiento neto; para conectarlos con el negocio se añaden las sesiones que llegan desde asistentes de IA y sus conversiones en Google Analytics 4.

Este artículo da la fórmula de cada KPI, un ejemplo de cálculo, cómo interpretar la variabilidad y un modelo de informe mensual.

Qué es un KPI de visibilidad en IA

Un KPI de visibilidad en IA es un indicador que resume cómo aparece tu marca en las respuestas de motores como ChatGPT, Gemini o Google AI Mode a un conjunto fijo de prompts. «KPI» (indicador clave de rendimiento) es una métrica que se sigue de forma periódica para saber si una estrategia funciona; en GEO (Generative Engine Optimization, optimización para motores generativos), la estrategia es conseguir que la IA te mencione, te cite y hable bien de ti.

Todos estos KPIs dependen de la lista de prompts sobre la que se calculan. Si la lista está mal elegida, el número será preciso pero irrelevante; antes de medir, revisa cómo elegir los prompts para monitorizar.

Por qué la visibilidad pesa más que la posición

La frecuencia con la que apareces es el KPI más fiable porque las respuestas de los asistentes cambian casi en cada ejecución. En el estudio de Rand Fishkin (SparkToro) publicado en enero de 2026, unos 600 voluntarios ejecutaron 12 prompts un total de 2.961 veces en ChatGPT, Claude y la IA de Google (AI Overviews, o AI Mode cuando no aparecía el resumen); en ChatGPT y en la IA de Google, dos respuestas dieron la misma lista de marcas menos de 1 vez de cada 100 (Claude repetía la lista algo más a menudo, aunque casi nunca en el mismo orden), y la misma lista en el mismo orden, del orden de 1 vez de cada 1.000 o menos. En cambio, algunas marcas aparecían de forma muy constante: un hospital salió en 69 de 71 respuestas de ChatGPT (97 %), aunque solo fue el primero mencionado en 25.

El autor concluye que el porcentaje de visibilidad calculado sobre decenas o cientos de prompts ejecutados varias veces es una métrica razonable, y que la «posición» aislada no lo es. No es un estudio académico revisado por pares (el propio autor aclara que no son investigadores profesionales) y su colaborador, Patrick O'Donnell, trabaja en Gumshoe.ai, una empresa de seguimiento de IA, posible conflicto de interés que el texto reconoce; aun así, la lógica estadística es sencilla: una métrica que promedia muchas observaciones es más estable que una que depende del orden de una lista.

Los KPIs principales y sus fórmulas

Estos son los ocho KPIs que recomendamos, de más a menos importantes. En todos, «respuesta» es una ejecución de un prompt en un motor en un día concreto.

KPI	Fórmula	Qué responde
Tasa de visibilidad	Respuestas en las que apareces ÷ respuestas totales × 100	¿Con qué frecuencia me recomienda la IA?
Share of voice	Menciones de tu marca ÷ menciones de todas las marcas del conjunto competitivo × 100 (una mención por marca y respuesta)	¿Qué parte de la conversación es mía frente a mis rivales?
Tasa de citación	Respuestas que citan al menos una URL de tu dominio ÷ respuestas totales × 100	¿Usa la IA mi web como fuente?
Cuota de fuentes	Citas a tu dominio ÷ citas totales en las respuestas × 100	¿Qué peso tiene mi web entre todas las fuentes citadas?
Sentimiento neto	(Menciones positivas − menciones negativas) ÷ menciones totales × 100	¿Cómo habla la IA de mí?
Cobertura de prompts	Prompts en los que apareces al menos una vez en el periodo ÷ prompts totales × 100	¿En cuántas preguntas estoy presente, aunque sea a veces?
Tasa de primera mención	Respuestas en las que eres la primera marca citada ÷ respuestas en las que apareces × 100	Cuando aparezco, ¿me presenta como opción principal?
Brechas frente a competidores	Prompts donde aparece un competidor y tú no (en la mayoría de ejecuciones)	¿Dónde estoy perdiendo recomendaciones?

Tasa de visibilidad

Es el KPI principal. Calcúlala por separado para prompts sin marca (los que miden descubrimiento) y con marca (los que incluyen tu nombre); si los mezclas, la cifra se infla. Desglósala también por motor y por país.

El share of voice (cuota de voz) compara tu presencia con la de un conjunto cerrado de competidores. Define ese conjunto al principio (tres a cinco rivales directos) y no lo cambies sin anotarlo, o la serie dejará de ser comparable. Tienes el método completo en share of voice en IA.

Tasa de citación y cuota de fuentes

Una mención no siempre va acompañada de un enlace a tu web, y tu web puede citarse sin que tu marca se recomiende. Por eso conviene medir las dos cosas. La cuota de fuentes, además, te dice qué dominios dominan tu sector; analizarlos es la base de cualquier plan de contenidos y relaciones públicas. Lo desarrollamos en análisis de fuentes: qué webs citan las IA en tu sector.

Sentimiento neto

Clasifica cada mención de tu marca como positiva, neutra o negativa y aplica la fórmula. Un sentimiento neto de +40 significa que las menciones positivas superan a las negativas en 40 puntos por cada 100 menciones. Revisa siempre a mano las menciones negativas: algunas no son críticas, sino datos erróneos o desactualizados. Más detalle en sentimiento de marca en IA.

Cobertura, primera mención y brechas

La cobertura detecta prompts en los que no apareces nunca, que son los que más margen tienen. La tasa de primera mención es un complemento útil de la visibilidad, siempre que la calcules sobre muchas respuestas. Las brechas convierten los datos en una lista de tareas: cada prompt en el que un rival aparece y tú no es una tarea concreta de contenido o de fuentes.

Ejemplo de cálculo

Supón que sigues 40 prompts sin marca en 3 motores durante 30 días: 40 × 3 × 30 = 3.600 respuestas.

Tu marca aparece en 900 respuestas: tasa de visibilidad = 900 ÷ 3.600 × 100 = 25 %.
Contando una mención por marca y respuesta, en esas 3.600 respuestas hay 6.000 menciones de marcas del conjunto competitivo y 900 son tuyas: share of voice = 900 ÷ 6.000 × 100 = 15 %.
360 respuestas citan al menos una URL de tu dominio: tasa de citación = 360 ÷ 3.600 × 100 = 10 %.
De tus 900 menciones, 480 son positivas, 380 neutras y 40 negativas: sentimiento neto = (480 − 40) ÷ 900 × 100 ≈ +49.
Apareces al menos una vez en 26 de los 40 prompts: cobertura = 65 %.

Las cifras son hipotéticas y solo ilustran el cálculo; no son valores de referencia.

Cómo interpretar la variabilidad

Una diferencia de un punto entre dos meses puede ser ruido. Para saber si un cambio es real, usa una aproximación sencilla del margen de error de una proporción:

Margen de error (95 %) ≈ 1,96 × √( p × (1 − p) ÷ n )

donde p es tu tasa de visibilidad en tanto por uno y n el número de respuestas.

Con el ejemplo anterior (p = 0,25; n = 3.600), el margen es de unos ±1,4 puntos. Si el mes siguiente pasas del 25 % al 29 %, el cambio supera claramente el ruido.
Para un solo prompt ejecutado 30 veces (p = 0,25; n = 30), el margen sube a unos ±15 puntos. Por eso no conviene sacar conclusiones de un único prompt en un mes.

Es una aproximación: las respuestas de un mismo prompt no son del todo independientes entre sí, así que el margen real puede ser algo mayor. La regla práctica se mantiene: cuantas más respuestas agregues, más fiable es la cifra.

Métricas académicas: la propuesta del artículo «GEO: Generative Engine Optimization»

El artículo académico «GEO: Generative Engine Optimization», de Pranjal Aggarwal, Vishvak Murahari, Tanmay Rajpurohit, Ashwin Kalyan, Karthik Narasimhan y Ameet Deshpande, fue publicado en arXiv en noviembre de 2023 y aceptado en KDD 2024. Los autores proponen varias métricas de «impresión» para medir la visibilidad de una fuente dentro de una respuesta y, en sus experimentos, usan dos:

Recuento de palabras ajustado por posición: suma las palabras de las frases que citan la fuente y les aplica un peso que decrece de forma exponencial cuanto más abajo aparece la cita, dividido entre las palabras totales de la respuesta. Una cita al principio pesa más que una al final.
Impresión subjetiva: un modelo de lenguaje (con el método de evaluación G-Eval) puntúa cada cita en siete aspectos (relevancia, influencia, singularidad, posición percibida, cantidad percibida, probabilidad de clic y diversidad).

En el mismo trabajo, los autores informan de que ciertas técnicas de optimización aumentaron la visibilidad en las respuestas hasta un 40 % en su banco de pruebas. Son métricas pensadas para investigación; en la práctica, la tasa de visibilidad y el share of voice capturan casi todo lo que necesita un equipo de marketing.

KPIs de negocio: tráfico y conversiones

Los KPIs de visibilidad dicen si la IA te recomienda; los de negocio dicen si eso se traduce en visitas y ventas. Los tres que recomendamos:

Sesiones desde asistentes de IA. El 13 de mayo de 2026, Google anunció en las novedades de Google Analytics un nuevo canal «Asistente de IA» (AI Assistant) en GA4, que agrupa las visitas que llegan desde chatbots como ChatGPT, Gemini o Claude. La definición del canal excluye AI Overviews y AI Mode de Google, que GA4 incluye en «Búsqueda orgánica». Los pasos detallados están en cómo medir el tráfico de ChatGPT en GA4.
Eventos clave del tráfico de IA. Marca como eventos clave tus conversiones (formulario, alta de prueba, compra) y compara su tasa en el canal de asistentes de IA con la de otros canales.
Atribución declarada. Añade una pregunta «¿Cómo nos conociste?» con la opción «ChatGPT u otro asistente de IA» en formularios de contacto o de alta. Captura a quien leyó la recomendación y llegó después escribiendo tu dirección o buscando tu nombre, algo que la analítica web no ve.

Para Google, ten en cuenta que su documentación sobre funciones de IA indica que los datos de AI Overviews y AI Mode se incluyen en el informe de rendimiento de Search Console, dentro del tipo de búsqueda «Web». Desde junio de 2026 existe además un informe de rendimiento de IA generativa, disponible para todos los sitios desde el 31 de agosto de 2026, que muestra las impresiones de tus URL en esas funciones por página, país, dispositivo y fecha. Según su página de ayuda, el informe muestra impresiones y sus dimensiones son páginas, países, fechas y dispositivos; las consultas no figuran entre ellas, así que no te dice en qué preguntas apareces ni si la respuesta recomienda a tu marca o a un rival: para eso sigue haciendo falta el seguimiento de prompts.

Cómo reportarlo: modelo de informe mensual

Un informe mensual útil cabe en una página y sigue siempre el mismo orden. Este es el modelo que proponemos:

Bloque	Contenido	Formato
1. Resumen	Tres frases: qué ha cambiado, por qué y qué se hará	Texto
2. Visibilidad	Tasa de visibilidad sin marca, total y por motor, frente al mes anterior	Cifra + variación + gráfico de líneas
3. Competencia	Share of voice de tu marca y de 3-5 rivales	Barras apiladas
4. Fuentes	10 dominios más citados y tu cuota de fuentes	Tabla
5. Sentimiento	Sentimiento neto y ejemplos de menciones negativas	Cifra + citas textuales
6. Negocio	Sesiones y eventos clave del canal de asistentes de IA	Cifra + variación
7. Acciones	Lo hecho este mes y lo previsto para el siguiente, ligado a brechas concretas	Lista

Tres reglas para que el informe sea creíble: muestra siempre la variación junto al margen de error aproximado, separa los prompts con marca de los prompts sin marca y anota cualquier cambio en la lista de prompts o en el conjunto competitivo. Si preparas este informe para clientes de una agencia, tienes una plantilla más completa en cómo hacer un informe de visibilidad en IA para un cliente.

Cómo fijar objetivos sin inventar referencias

No existe un porcentaje de visibilidad «bueno» válido para todos los sectores, y desconfía de quien lo dé sin explicar sobre qué prompts se calculó. Una forma honesta de fijar objetivos:

Mide un mes completo como línea base, sin cambiar la lista de prompts.
Compárate con tus competidores sobre esa misma lista: el líder del conjunto marca un techo realista a medio plazo.
Fija objetivos por prompt o por categoría, no solo globales: «aparecer en más de la mitad de las respuestas a los prompts de facturación electrónica» es accionable; «subir la visibilidad» no lo es.
Revisa los objetivos cada trimestre, cuando hayas visto el efecto de las primeras acciones.

Medir estos KPIs con DeepMention

DeepMention es nuestra herramienta. Cada día ejecuta en ChatGPT, Gemini y Google AI Mode los prompts que eliges, desde tu país, y a partir de las respuestas reales muestra tu visibilidad y tu cuota frente a los competidores, la posición y el sentimiento de cada mención, las fuentes que citan las IA y las oportunidades de contenido; el resumen se puede exportar a PDF o a una presentación de PowerPoint para el informe mensual. No cubre Perplexity, Claude, Copilot, Grok ni DeepSeek, y no sustituye a Google Analytics para medir tráfico y conversiones: los dos sistemas se complementan. Puedes probarla gratis durante 7 días (el primer cargo llega el día 8) o consultar los planes mensuales.

Fuentes

Preguntas frecuentes

¿Cuáles son los KPIs más importantes del GEO?

La tasa de visibilidad (porcentaje de respuestas en las que aparece tu marca), el share of voice frente a tus competidores, la tasa de citación de tu dominio y el sentimiento de las menciones. Para conectar con negocio se añaden las sesiones que llegan desde asistentes de IA y sus conversiones en Google Analytics.

¿Cómo se calcula la visibilidad de una marca en ChatGPT?

Divide el número de respuestas en las que aparece tu marca entre el total de respuestas analizadas y multiplica por 100. Por ejemplo, si apareces en 900 de 3.600 respuestas en un mes, tu visibilidad es del 25 %. Calcúlala sobre muchos prompts y muchas ejecuciones, porque una sola respuesta no es representativa.

¿Sirve medir la posición de mi marca en las respuestas de la IA?

Como dato complementario, sí; como KPI principal, no. Las listas de marcas cambian casi en cada ejecución, así que la posición exacta es muy inestable, mientras que la frecuencia con la que apareces a lo largo de muchas respuestas es mucho más estable.

¿Qué es un buen porcentaje de visibilidad en IA?

No hay un umbral universal: depende de tu sector, del número de competidores y de cómo estén redactados tus prompts. Lo útil es fijar una línea base durante el primer mes, compararte con tus competidores directos con la misma lista de prompts y medir la evolución.

¿Cada cuánto hay que reportar los KPIs de visibilidad en IA?

La recogida de datos conviene que sea diaria, el análisis semanal y el informe a dirección o a clientes mensual. Así trabajas con medias que suavizan la variabilidad de las respuestas y tienes tiempo de ver el efecto de las acciones.