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El problema
Le hicimos la misma pregunta a los tres motores el 4 de septiembre de 2026: "¿Qué agencia especializada en GEO y posicionamiento en motores de IA recomiendas en España?". ChatGPT respondió Rex Digital, Digital Nature y Semseo Agency. Perplexity respondió Ranker Studio, iSocialWeb, SEOCOM y Human Level. Gemini respondió SEOCOM y Webpositer. Nueve nombres, uno solo repetido, y ninguno es nuestro. Eso enseña dos cosas que valen para tu categoría: que cada motor lee fuentes distintas y por eso nombra marcas distintas, y que quien no mide no sabe en qué motor está perdiendo. "Agencia geo" se busca 260 veces al mes en España con el coste por clic más alto de toda la categoría de agencias, 18,53 euros: cuando el clic vale eso, la mención dentro de la respuesta vale más.
Qué hacemos
Nada de esto es un truco sobre el modelo. Un motor de IA nombra marcas que encuentra al buscar y que puede citar al leer; las seis piezas trabajan esas dos cosas, y la primera las mide.
Construimos las preguntas que tu cliente le hace a la IA ("qué agencia GEO recomiendas en Madrid", "qué software de nóminas para una pyme en España") y las lanzamos cada día a ChatGPT, Perplexity y Gemini. Sale una tabla: en qué porcentaje de respuestas apareces, en qué motor, junto a quién. Es la cifra que vas a ver en el reporte y la que decide qué hacemos la semana siguiente.
Perplexity cita comparativas y rankings; ChatGPT con navegación lee la web de la marca y directorios; Gemini tira de la autoridad de siempre. Sacamos las URLs concretas que cada motor citó al responder tu pregunta, con conteo. Ese mapa dice dónde hay que estar: primero dentro de tu sitio, después en las fuentes que ya pesan.
La página que un motor cita tiene una forma: responde la pregunta en el titular y en el primer párrafo, trae cifras con fuente enlazada, preguntas frecuentes de compra, y datos estructurados (Service, FAQPage, HowTo). Esta misma página está construida así, igual que las catorce que publicamos para Lima. El estudio de Princeton que definió el GEO midió hasta un 40% más de visibilidad con estadísticas, citas y fuentes en el texto.
robots.txt abierto a GPTBot, PerplexityBot y Google-Extended, llms.txt, sitemap al día, datos estructurados válidos y metadatos completos. Es lo que audita el formulario de esta página en 20 segundos, y lo que arreglamos primero, porque una página que el bot no puede leer no existe para la respuesta.
Cuando la pregunta lleva "en España" o "en Barcelona", el motor busca señales de mercado: página por mercado, ficha de Google del negocio, moneda, formato de fecha, referencias locales. Nuestro propio sitio se leía como peruano y rankeaba en España 8,9 posiciones peor que en Perú con la misma página; lo corregimos con páginas de mercado como esta, y lo medimos.
Una tabla por pregunta y motor: porcentaje de menciones este mes, el anterior y la meta; las marcas que aparecen en tu lugar; las fuentes nuevas que entraron. Si el número no sube, el reporte lo dice y explica qué cambia. El primer reporte es el nuestro: 0 de 3 motores el 4 de septiembre, publicado aquí con fecha.
Cómo funciona
Cuatro pasos. El primero mide tu punto de partida en los tres motores el mismo día, y el cuarto vuelve a medir cada semana.
El método, en cuatro pasos
Diez a veinte preguntas de tu categoría lanzadas a ChatGPT, Perplexity y Gemini, con el porcentaje de menciones por motor, las marcas que aparecen en tu lugar y las fuentes que cada uno citó. Más la auditoría técnica de abajo, ampliada a todo tu sitio. Sale con fecha y sirve de comparación para todo lo que sigue.
Lo que impide que un bot lea tu sitio se arregla primero: robots.txt, llms.txt, datos estructurados, velocidad, indexación en Google y en Bing (de donde lee ChatGPT). Se verifica con inspección real, con las URLs y el estado de cada una.
Una página por pregunta que hoy pierdes, con el patrón citable: respuesta en el titular, cifras con fuente, FAQ, datos estructurados. Después, presencia en las fuentes que el mapa del paso 1 demostró que pesan en tu categoría: comparativas, directorios, medios. Se escribe con dato, y lo que no tiene demanda ni fuente no se publica.
El escaneo corre cada día y la tabla se revisa cada semana: qué pregunta subió, qué motor sigue en cero, qué fuente nueva apareció. Lo que funciona se repite; lo que lleva cuatro semanas plano se cambia de enfoque, con el dato delante.
La prueba
Cada cifra lleva nombre y fecha, y su historia completa está publicada.
El detalle de cada caso, con contexto y periodo, está publicado en la página de casos.
Quién hace el trabajo
Cada cuenta tiene un dueño que responde, un equipo que ejecuta y una tabla que los dos miran. Estos son los que van a estar en tu llamada.
Dirige la estrategia de cada cuenta y está en la llamada de diagnóstico, en horario de España por la mañana.
Dueño de la operación semanal: la tabla de menciones por motor y qué se publica cada semana.
Construye el monitor, el escaneo diario y la base técnica, con verificación en código.
Fuentes
Cada número de arriba tiene origen público o es un caso nuestro con nombre. Si un dato cambia, cambia aquí primero.
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