Sentimiento de marca en IA: qué dice ChatGPT de tu empresa

Para saber qué dice ChatGPT de tu marca, pregúntaselo de varias formas (opiniones, fiabilidad, puntos débiles, comparación con rivales) desde una ventana privada, repítelo varios días y clasifica cada mención como positiva, neutra o negativa. Lo que dice la IA sale de lo que aprendió durante su entrenamiento y, cuando busca en internet, de las fuentes que consulta: tu web, reseñas, prensa y foros. Por eso, para cambiar el sentimiento hay que corregir y reforzar esas fuentes, no la respuesta en sí.

Esta guía explica cómo averiguar qué dice la IA de tu empresa, cómo medir el sentimiento de forma fiable, cómo distinguir una crítica real de un error y qué hacer en cada caso.

Qué es el sentimiento de marca en IA

El sentimiento de marca en IA es el tono con el que un asistente de IA describe tu marca en sus respuestas: positivo, neutro o negativo, y sobre qué atributos (precio, calidad, atención al cliente, facilidad de uso, fiabilidad). Se diferencia de la escucha social clásica en que no mide lo que dicen las personas en redes, sino la síntesis que hace el asistente a partir de muchas fuentes, que es lo que lee tu cliente cuando le pregunta.

Importa por una razón práctica: la respuesta de la IA a menudo no es una lista neutral de enlaces, sino una recomendación con juicios. Una frase como «es una buena opción para pymes, aunque algunos usuarios se quejan de su soporte» (ejemplo ilustrativo) pesa en la decisión, aunque el usuario nunca haga clic en tu web.

Por qué la IA puede hablar de ti de forma injusta o errónea

Hay tres motivos documentados por los que lo que dice un asistente de tu marca puede no coincidir con la realidad:

Errores y datos inventados. En «Why Language Models Hallucinate», publicado en septiembre de 2025, Adam Tauman Kalai, Ofir Nachum, Santosh S. Vempala y Edwin Zhang argumentan que los modelos de lenguaje inventan datos en parte porque su entrenamiento y sus evaluaciones premian arriesgar una respuesta antes que reconocer que no la saben. Para una marca pequeña o con poca información pública, eso puede traducirse en precios, sedes o funciones inventados.
Sesgos a favor de ciertas marcas. El estudio «Global is Good, Local is Bad?» de Mahammed Kamruzzaman, Hieu Minh Nguyen y Gene Louis Kim, presentado en EMNLP 2024, encontró un patrón consistente: los modelos analizados asociaban más a menudo atributos positivos a marcas globales que a marcas locales, aunque el efecto del país de origen podía favorecer a las locales en contextos concretos. Si eres una marca local que compite con multinacionales, parte del sentimiento puede venir de ese sesgo.
Respuestas que cambian. En el estudio de Rand Fishkin (SparkToro) publicado en enero de 2026, 600 voluntarios ejecutaron 12 prompts (las preguntas que se escriben al asistente) un total de 2.961 veces en ChatGPT, Claude y la IA de la Búsqueda de Google (AI Overviews o, si no aparecía, AI Mode). Según Fishkin, en ChatGPT y en la IA de Google la probabilidad de que dos respuestas dieran la misma lista de marcas era inferior a 1 entre 100. El estudio medía listas de recomendaciones, no sentimiento, pero la lección se aplica igual. Una respuesta negativa aislada puede no repetirse; una que aparece en muchas ejecuciones, sí es un problema.

La consecuencia es que no puedes fiarte de una sola consulta, ni para alarmarte ni para tranquilizarte. Necesitas muchas respuestas y un método de clasificación.

Cómo averiguar qué dice ChatGPT de tu empresa

El método manual sirve para una primera foto y no necesita ninguna herramienta. Sigue estos pasos:

Usa una ventana privada sin sesión iniciada, o desactiva la memoria si usas tu cuenta. Tu historial puede personalizar las respuestas.
Pregunta desde el país de tus clientes y en su idioma. Lo que ve un cliente en México puede no ser lo que ves tú desde España.
Lanza la batería de prompts de la sección siguiente en ChatGPT, Gemini y Google AI Mode.
Copia cada respuesta completa en una hoja de cálculo con fecha, motor, prompt, texto y fuentes citadas.
Repite la batería tres o cuatro días distintos para separar lo recurrente de lo puntual.
Clasifica cada mención con el método de la sección «Cómo medir el sentimiento».

Prompts para descubrir qué dice la IA de tu marca

Sustituye [marca] y [competidor] por los nombres reales:

Reputación general

«¿Qué opinan los clientes de [marca]?»
«¿Es [marca] una empresa fiable?»
«¿Qué se dice últimamente de [marca] en reseñas y foros?»

Puntos débiles

«¿Cuáles son los principales problemas o quejas de [marca]?»
«¿Por qué la gente deja de usar [marca]?»
«¿Qué desventajas tiene [marca] frente a otras opciones?»

Atributos concretos

«Si tengo una incidencia con [marca], ¿cuánto suelen tardar en resolverla?»
«¿Cómo es la relación calidad-precio de [marca] comparada con la media del sector?»
«¿Qué tal funciona [marca] para alguien que la usa por primera vez?»

Comparación

«¿Qué es mejor, [marca] o [competidor]?»
«¿Qué alternativas hay a [marca]?»
«Para una pyme en España, ¿me recomiendas [marca] o [competidor]?»

Datos básicos (para detectar errores)

«¿Cuánto cuesta [marca]?»
«¿Dónde tiene su sede [marca] y en qué países opera?»
«¿Qué servicios ofrece [marca]?»

El último bloque no mide opinión, sino exactitud. Un precio de hace dos años o un servicio que ya no ofreces es un error que puede jugar en tu contra en la decisión del cliente aunque el tono sea neutro.

Recuerda también que el sentimiento solo se ve si la IA te menciona. Si en los prompts sin tu marca («mejor gestoría online para autónomos») ni siquiera apareces, el problema es de visibilidad; empieza por por qué ChatGPT no menciona tu marca.

Cómo medir el sentimiento de forma fiable

Medir el sentimiento consiste en clasificar cada mención de tu marca y agregarla en un número que puedas seguir en el tiempo. Este es el método que recomendamos:

Clasifica cada mención en tres niveles: positiva (recomienda o elogia), neutra (describe sin valorar) o negativa (critica, desaconseja o señala un problema).
Etiqueta el atributo: precio, calidad, atención, facilidad de uso, fiabilidad, funciones, ubicación. Una marca puede ser positiva en calidad y negativa en precio a la vez.
Calcula el sentimiento neto: (menciones positivas − menciones negativas) ÷ menciones totales × 100. Va de −100 (todo negativo) a +100 (todo positivo).
Calcula el sentimiento por atributo con la misma fórmula, filtrando por cada etiqueta.
Compárate con tus competidores usando los mismos prompts.

Ejemplo hipotético: en un mes recoges 200 menciones de tu marca; 110 son positivas, 70 neutras y 20 negativas. Sentimiento neto = (110 − 20) ÷ 200 × 100 = +45. Si 15 de las 20 negativas hablan del precio, ya sabes dónde está el problema.

Con este método, el sentimiento se convierte en un KPI más, junto a la visibilidad y el share of voice (tu cuota de menciones frente a la competencia); tienes el resto de fórmulas en KPIs de visibilidad en IA.

Las cuatro causas de una mención negativa

No todas las menciones negativas se arreglan igual. Antes de actuar, identifica la causa:

Causa	Cómo se reconoce	Qué hacer
Crítica real y repetida	La misma queja aparece en reseñas, foros y en varias respuestas	Resolver el problema de fondo y responder públicamente en las fuentes donde aparece
Información desactualizada	Precio, plan, sede o función antiguos; la fuente citada es una página vieja	Actualizar tu web y pedir la corrección en las páginas de terceros que lo repiten
Confusión con otra entidad	La IA mezcla tu marca con otra de nombre parecido	Reforzar en tu web quién eres (nombre legal, sede, sector) y mantener perfiles coherentes en directorios y redes
Dato inventado	No hay ninguna fuente que lo respalde	Publicar la información correcta de forma clara en tu web y en fuentes de terceros fiables

La primera causa es un problema de producto o servicio, no de comunicación: si muchos clientes se quejan del soporte, es probable que la IA lo siga reflejando mientras las fuentes lo digan. Las otras tres son problemas de información y se pueden trabajar desde marketing, aunque corregir las fuentes no garantiza que la IA cambie su respuesta.

De dónde saca la IA lo que dice de ti

Lo que dice un asistente de tu marca procede de dos fuentes: lo que aprendió el modelo durante su entrenamiento y lo que encuentra en internet cuando busca para responder. La segunda es la que puedes influir a corto plazo.

Cuando el asistente busca, puede consultar varias páginas a la vez. Google explica en su documentación sobre funciones de IA en la Búsqueda que AI Overviews y AI Mode pueden usar la técnica de query fan-out: lanzar varias búsquedas relacionadas sobre subtemas y fuentes distintas para construir la respuesta. Si una página negativa, como un hilo de foro o una comparativa desactualizada, sale en muchas de esas búsquedas, puede acabar en muchas respuestas.

Para ver qué fuentes alimentan el sentimiento:

Revisa las citas de cada respuesta que hayas clasificado como negativa y anota los dominios.
Agrupa por tipo de fuente: tu web, webs de reseñas, prensa, foros y Reddit, comparativas y listas, directorios.
Ordena por frecuencia: las fuentes que aparecen en más respuestas negativas son tu prioridad.

Hay guías específicas para cada tipo de fuente: el análisis de fuentes citadas por la IA, el papel de Reddit, foros y reseñas y el PR digital para aparecer en la IA.

Plan para mejorar el sentimiento en seis pasos

Mejorar el sentimiento es un trabajo sobre fuentes, no sobre la IA. Este es el orden que recomendamos:

Corrige tu propia web primero. Precios, planes, servicios, sedes y datos de contacto deben estar actualizados, en texto (no solo en imágenes) y en páginas fáciles de encontrar. Una página de preguntas frecuentes que responda a las críticas habituales con datos concretos facilita que el asistente encuentre tu versión.
Comprueba que los asistentes pueden leerte. OpenAI indica en su documentación sobre rastreadores que OAI-SearchBot es el rastreador que usa para mostrar webs en las funciones de búsqueda de ChatGPT, y que las webs que lo bloquean no se muestran en sus respuestas de búsqueda, aunque pueden seguir apareciendo como enlaces de navegación. Si tu robots.txt lo bloquea, tu versión de los hechos tendrá menos opciones de llegar a esas respuestas. Lo detallamos en robots.txt para bots de IA.
Corrige las fuentes de terceros con datos erróneos. Escribe a los autores de comparativas y directorios con el dato correcto y una fuente que lo respalde.
Responde a las críticas donde están. Contesta reseñas y hilos de foro de forma pública, concreta y sin tono defensivo. Una respuesta que explica cómo se resolvió el problema también es contenido que el asistente puede leer.
Genera evidencia positiva verificable. Pide reseñas a todos tus clientes, no solo a los satisfechos (Google prohíbe en sus políticas de contenido de Maps pedir selectivamente reseñas positivas), en las plataformas que más cita la IA en tu sector, publica casos con datos reales y busca menciones en medios del sector.
Mide cada semana con la misma batería de prompts y comprueba si cambian el sentimiento neto y las fuentes citadas.

Puedes marcar una respuesta incorrecta con los botones de valoración del asistente, pero no hay garantía de que eso modifique lo que verán otros usuarios. Trabajar las fuentes es lo que tiene más probabilidades de producir un efecto duradero.

Qué no hacer

Algunas tácticas prometen cambiar rápido lo que dice la IA y suelen salir caras:

Reseñas falsas o compradas. Van contra las normas de las plataformas de reseñas (Google, por ejemplo, retira las reseñas pagadas o que no reflejan una experiencia real) y, si se detectan, el daño de reputación es mayor que el problema inicial.
Texto oculto dirigido a la IA. Las políticas contra el spam de Google consideran spam el texto oculto colocado solo para manipular los buscadores, y Google pide cumplir esas mismas políticas para aparecer en AI Overviews y AI Mode.
Atacar a la competencia en contenido propio. Las comparativas sesgadas restan credibilidad ante clientes y medios; si comparas, hazlo con datos verificables y reconociendo en qué es mejor cada opción.
Reaccionar a una sola respuesta. Con respuestas tan variables, una mención negativa aislada no justifica una campaña; una que se repite durante semanas, sí.

Seguimiento continuo del sentimiento

El sentimiento cambia cuando cambian las fuentes, los modelos y tu competencia, así que una foto al año no basta. Lo razonable es ejecutar la misma batería de prompts cada día o cada semana, guardar las respuestas y revisar las menciones negativas en cuanto aparecen.

DeepMention es nuestra herramienta y hace ese seguimiento de forma automática: cada día ejecuta en ChatGPT, Gemini y Google AI Mode los prompts que eliges, desde tu país, y analiza las respuestas reales para mostrarte cómo te mencionan, con qué sentimiento, en qué posición, frente a qué competidores y qué fuentes citan las IA, junto con oportunidades de contenido para mejorar; además guarda el historial completo de chats, así que puedes releer cada respuesta negativa. Su límite: no cubre otros motores como Perplexity, Claude o Copilot, ni sustituye a una herramienta de escucha social para redes. Puedes probarla gratis durante 7 días (el primer cargo es el día 8) o ver los planes mensuales.

Fuentes

Preguntas frecuentes

¿Cómo puedo saber qué dice ChatGPT de mi empresa?

Pregúntaselo de varias formas desde una ventana privada sin sesión iniciada: qué opinan los clientes, si es fiable, cuáles son sus puntos débiles y cómo se compara con tus competidores. Repite las preguntas varios días, porque las respuestas cambian, y anota las fuentes que cita.

¿Qué es el sentimiento de marca en IA?

Es el tono con el que un asistente de IA como ChatGPT, Gemini o Google AI Mode describe tu marca en sus respuestas: positivo, neutro o negativo, y sobre qué atributos, como precio, calidad o atención al cliente. Se mide clasificando las menciones de muchas respuestas y calculando un sentimiento neto.

¿Qué hago si ChatGPT da información falsa sobre mi empresa?

Identifica de dónde sale el error revisando las fuentes que cita la respuesta, corrige el dato en tu web y en los perfiles de terceros que lo repiten, y asegúrate de que los rastreadores de búsqueda de los asistentes pueden leer tus páginas. Puedes marcar la respuesta como incorrecta con los botones de valoración, pero no hay garantía de que eso cambie la respuesta.

¿Se puede pedir a OpenAI que cambie lo que ChatGPT dice de una marca?

No conocemos ningún procedimiento público para que una empresa edite directamente lo que ChatGPT dice de ella. Lo que sí está en tu mano es cambiar la información de la que se alimenta: tu propia web, las reseñas, la prensa y los foros que el asistente consulta cuando busca en internet.

¿Cuánto tarda en mejorar el sentimiento de una marca en la IA?

Depende de dónde esté el problema. Cuando el asistente busca en internet, una página corregida puede empezar a reflejarse después de que se vuelva a rastrear, aunque nadie garantiza plazos; si el problema está en críticas repetidas en muchas fuentes de terceros, el cambio llega a medida que esas fuentes cambian. Mide cada semana para ver el efecto.