Comprobad vosotros mismos si vuestra marca aparece cuando alguien pregunta a la IA por vuestro sector. Cinco prompts, tres modelos, diez minutos. Sin formulario, sin coste, sin agendar nada.
Si lo que veis no termina de convencer, más abajo explicamos por qué pasa lo que pasa — con tres casos reales que ya hemos publicado en el blog.
El autodiagnóstico, paso a paso
Abrid una ventana de incógnito en el navegador y entrad en ChatGPT, Perplexity y Gemini. La ventana de incógnito importa: si estáis logueados, los modelos pueden personalizar la respuesta con vuestro historial y memorias guardadas, y el resultado deja de ser representativo de lo que ve un cliente potencial que no os conoce de nada.
Después, copiad y pegad estos cinco prompts en cada modelo. Sustituid lo que está entre corchetes por lo que corresponda a vuestra empresa. Para cada respuesta, mirad si vuestra marca aparece, si aparece bien descrita, qué fuentes ha citado el modelo, y qué competidores aparecen antes que vosotros.
¿Cuáles son las mejores empresas de [vuestra categoría] en [vuestro mercado o país]?
Es la pregunta más amplia y la que más usa un comprador que está empezando su investigación. Si no aparecéis aquí, estáis fuera de la lista corta inicial.
Estoy comparando [competidor 1] y [competidor 2] para [problema que resolvéis]. ¿Qué otras opciones debería considerar?
Esta pregunta es la que separa a quien aparece como referencia del sector de quien solo aparece cuando se le nombra. Aparecer aquí —cuando ni siquiera os han mencionado en el prompt— vale el doble.
¿Cuál es la mejor opción de [vuestra categoría] para [perfil de cliente concreto: tamaño, sector, situación, presupuesto]?
Aquí es donde se ve si la IA conoce los matices de vuestra propuesta. Las marcas que tienen contenido especializado para un perfil concreto suelen aparecer en estas respuestas aunque no aparezcan en la genérica del prompt 1.
¿Qué [vuestra categoría] recomendaríais en [vuestra ciudad, región o país]?
Permite separar el peso real de la marca del peso de la geografía. A veces aparecéis en la consulta general pero no en la geográfica — o al revés. Las dos cosas se trabajan distinto.
¿En qué debería fijarme al elegir [vuestra categoría]? ¿Qué empresas lo hacen bien?
Pregunta que combina criterio de compra con recomendación. Aparecer asociados al criterio correcto es a menudo más valioso que aparecer a secas: es la diferencia entre «salís en la lista» y «salís porque hacéis bien lo que importa».
El más común en empresas que nunca han trabajado GEO. No significa que vuestra marca sea débil ni que vuestro producto no compita. Significa que las fuentes que los modelos consultan para construir la respuesta no os mencionan, o no os mencionan asociados a esa pregunta concreta. Es un punto de partida, no un veredicto.
Cobertura parcial. Suele significar que tenéis un ángulo bien posicionado —geográfico, técnico, de nicho— pero el resto del recorrido del comprador no está cubierto. Es el escenario donde más fácil es ganar terreno rápido, porque ya hay base.
Aparecer mal descritos puede ser peor que no aparecer. Significa que la IA está reconstruyendo vuestra narrativa con fuentes incompletas, antiguas o equivocadas. Si la respuesta dice que sois algo que ya no sois, o que no hacéis algo que sí hacéis, estáis perdiendo conversaciones que ni siquiera sabéis que han ocurrido.
Sucede más de lo que parece. La visibilidad en respuestas de IA no se correlaciona con el tamaño comercial: se correlaciona con cómo de bien está documentada una empresa en las fuentes que los modelos consultan. Una marca con menos facturación pero mejor presencia en directorios sectoriales, prensa especializada o publicaciones técnicas puede aparecer antes que una marca grande con presencia mayoritariamente comercial.
Lo que estáis viendo en vuestro autodiagnóstico no es aleatorio. Sigue un patrón que hemos documentado sector por sector en el blog. Tres ejemplos rápidos.
En abril de 2026 lanzamos cinco bloques de búsquedas en cinco plataformas de IA sobre maquinaria de corte de vidrio plano. Un sector B2B industrial maduro, con cuatro fabricantes europeos —LiSEC, HEGLA, Bottero, Intermac— como referencia técnica desde hace décadas.
Cuando la pregunta es genérica, los modelos estándar citan a fabricantes chinos como Caremachine o EastGlaz junto a HEGLA. Perplexity construye su respuesta con nueve fuentes, dominantemente sitios chinos y directorios industriales. La razón no es de calidad de producto: es que los fabricantes chinos llevan años publicando contenido técnico en inglés con densidad suficiente para que los modelos los citen. Los europeos consolidados crecieron por reputación de canal, ferias y distribuidores — territorio que la IA no lee.
Leer el caso completo →Lanzamos la misma pregunta —cuáles son los mejores másteres de IA en España en 2026— en cinco plataformas. Lo interesante no fueron los másteres recomendados, sino las fuentes consultadas para construir la respuesta.
ChatGPT consultó 13 fuentes para su respuesta y accedió a una sola web universitaria oficial. El resto eran agregadores comerciales —QuéCursar, Docenzia, Mundoposgrado, Emagister— cuyo modelo de negocio es la captación de leads a través de rankings de formación. Perplexity llegó a usar como fuente un sitio donde los usuarios votan por sus favoritos sin criterio académico, y lo trató con el mismo peso que una web universitaria. La universidad que no entiende que su visibilidad en IA depende más de cómo aparece en agregadores que de su propia web, queda fuera.
Leer el caso completo →Abaq es una gestoría online con 72 reseñas en Google y 4,9 sobre 5 de valoración media. Ofrecen FacturaDirecta integrado en su plan básico de 39 € al mes — exactamente lo que necesita un autónomo que factura en divisas.
En marzo de 2026 preguntamos a ChatGPT, Gemini, Perplexity y Claude cuál era la mejor gestoría online para un autónomo con clientes en el extranjero que factura en USD y GBP. Abaq no aparece en ninguna. ¿Por qué? Porque toda la arquitectura de su web compara Abaq con la gestoría tradicional de barrio. Es una comparativa válida y ganada — pero deja fuera al autónomo que viene de Google, de un foro, o de una pregunta a la IA. La IA no recomienda lo que no puede leer.
Leer el caso completo →Depende de cómo está formulada la pregunta y de qué parte de la respuesta miráis. Las primeras recomendaciones —los dos o tres nombres que el modelo cita primero— suelen ser bastante estables si la pregunta es concreta. La cola larga —las menciones secundarias, los matices, las alternativas que añade al final— varía más entre pregunta y pregunta. Una pregunta muy específica devuelve resultados más consistentes que una abierta. Para sacar conclusiones reales hay que repetir, comparar y distinguir lo que se sostiene de lo que cambia cada vez — y eso requiere método y experiencia.
En modo logueado, ChatGPT puede usar vuestro historial de conversaciones, memorias guardadas e instrucciones personalizadas para adaptar la respuesta a vosotros. Si lleváis meses preguntándole a ChatGPT por vuestro sector o por vuestra propia empresa, la respuesta que os dé estará sesgada por ese contexto y no representa lo que ve un cliente potencial que no os conoce. En modo incógnito, ese sesgo desaparece. Para un autodiagnóstico honesto, modo incógnito siempre. Eso sí, ningún modo elimina el sesgo del modelo en sí: cada modelo tiene su propio corpus de entrenamiento y sus propias preferencias de fuente, y eso opera en cualquier sesión.
La mayoría de los modelos actuales citan fuentes en la mayoría de prompts, pero no siempre y no todos del mismo modo. Perplexity las muestra de forma estructurada y visible por defecto. ChatGPT y Gemini activan búsqueda web según el tipo de pregunta: una consulta muy actual o muy informativa la activa; una conversacional puede no hacerlo. Cuando no veis fuentes, suele ser que el modelo respondió desde su conocimiento entrenado sin ir a buscar a la web — lo cual también es información útil, porque significa que esa respuesta proviene del peso que las fuentes tuvieron en el entrenamiento, no de lo que se publica esta semana.
Lo primero es entender por qué la IA lo está citando a él. No es un análisis trivial: requiere mirar qué fuentes está usando el modelo, qué señales está leyendo en el contenido del competidor, y cuáles de esas señales faltan o están mal en el vuestro. A partir de ahí se decide la intervención, que rara vez es la misma de un caso a otro. Es un trabajo de diagnóstico antes que de ejecución, y de ese diagnóstico depende todo lo demás. Es justamente lo que cubre el Chequeo de Visibilidad.
El autodiagnóstico os da una foto puntual con cinco prompts. El Chequeo es la línea base de un trabajo continuo: prueba prompts desde diferentes perspectivas y en distintos modelos, analiza la dinámica que hace que unas empresas y productos aparezcan o no en vuestro sector, identifica oportunidades donde vuestra empresa podría ser atractiva para las IAs aunque hoy no aparezca, y entrega acciones priorizadas. No vendemos chequeos sueltos: el Chequeo abre un plan mensual de mejora continua, porque GEO no es una auditoría puntual, es trabajo sostenido.
Depende de dos cosas: dónde está el origen del problema y qué peso tienen las fuentes que lo perpetúan. Cuando el problema está dentro de vuestra propia web, los plazos son cortos. Cuando está fuera —en menciones antiguas, directorios, listados sectoriales— los plazos se cuentan en meses, no en semanas, y la estrategia es distinta. La parte difícil no es identificar el problema: es decidir qué se ataca primero y con qué argumentos para que el modelo cambie su recomendación. Eso es trabajo de plan, no de checklist.
Sí, dentro de lo razonable. Publicamos casos cuando hay una historia con evidencia documentable y aporta a la conversación general del sector — no convertimos en artículo cualquier diagnóstico. Si os interesa que miremos un sector en concreto, escribidnos indicando cuál y os decimos si lo podemos abordar y en qué plazo.
Los tres planes incluyen el mismo servicio. Lo que varía es la frecuencia con la que trabajamos juntos — y por tanto, la velocidad a la que avanza vuestra visibilidad.
La mayoría de clientes recorren las tres fases. Empezamos en ritmo semanal mientras construimos la visibilidad desde cero — normalmente dos o tres meses. Cuando las métricas muestran que la presencia está consolidada, pasamos a quincenal. Y cuando el trabajo es principalmente de mantenimiento y ajuste, al mensual.
No es un descenso automático. Es una decisión que tomamos juntos cuando los datos indican que tiene sentido. Y el criterio siempre es el mismo: ¿qué ritmo necesita vuestro negocio ahora mismo?
Facturación Mensual
Para empresas que quieren construir visibilidad en IA con un ritmo sostenible.
Facturación Mensual
Para empresas que quieren acortar los plazos y ganar posiciones antes que su competencia.
Facturación Mensual
Para empresas que quieren el máximo ritmo de avance y ajuste continuo.