Cómo evaluar el trabajo de una agencia con los informes de visibilidad en IA

En Labrika, el cliente puede comprobar tanto el crecimiento de la visibilidad como las preguntas concretas, respuestas de IA, competidores y fuentes. Esto permite validar las publicaciones, entender el resultado para el servicio encargado y acordar la siguiente fase. La agencia utiliza los mismos informes para mostrar qué ha cambiado y qué lo demuestra.

Defina la actividad y las preguntas antes de empezar

Supongamos que Café Norte encarga a una agencia promocionar el alquiler de cafeteras para oficinas de Madrid. La evaluación incluye alquiler, instalación, mantenimiento y sustitución. La notoriedad como vendedor de equipos aporta contexto, pero no sustituye los resultados del servicio encargado.

Adapte las preguntas al negocio: servicio y ciudad para una empresa local, categoría y condiciones de pedido para una tienda, necesidad e integraciones para un producto B2B. «¿Qué CRM elegir para una empresa de asistencia con técnicos a domicilio?» comprueba un caso de uso concreto.

En «Configuración» del proyecto de visibilidad en IA, acuerde variantes del nombre, competidores directos y modelos. Obtenga prompts en «Sugerir prompts» o trasládelos desde «Ideas de solicitud» de la auditoría de IA. Seleccione preguntas por las que realmente quiera recibir contactos; la guía de selección y primera comprobación explica cómo.

En «Visibilidad», marque filas y asigne «alquiler» mediante «Etiquetas». Separe las preguntas con el nombre de la empresa: comprueban información sobre una marca conocida. Para elegir proveedor, utilice preguntas sin nombre.

Obtenga una medición inicial y configure el historial

Antes de publicar cambios, guarde la configuración y pulse «Ejecutar análisis». Al terminar, abra «Visibilidad», seleccione marca, modelo, fecha inicial y etiqueta «alquiler». Compruebe que las preguntas pertenecen a la actividad acordada.

Configure comprobaciones periódicas en «Programación de visibilidad en IA». El historial indicará si se completó cada ejecución. Si faltan datos recientes, compruebe primero el inicio del análisis: la falta de una medición no significa que empeoren los resultados.

Antes del trabajo, active el seguimiento de texto, metadatos y capturas de las URL necesarias. La primera ejecución conservará el estado inicial. Guarde también las fichas externas existentes y realice un análisis SERM inicial si las menciones forman parte del encargo. La comparación de auditorías y versiones complementa la visibilidad en IA.

«Visibilidad»: compare la cobertura y después las preguntas

Repita el análisis después del trabajo. En «Visibilidad», mantenga marca, modelo y etiqueta y seleccione fechas anteriores y posteriores. El gráfico muestra el porcentaje de preguntas con la marca. Los números de la tabla indican la posición de la mención; el ojo abre la respuesta.

1. Grupo ilustrativo de 20 preguntas. Del 29 de octubre al 5 de noviembre, la cobertura pasa del 30 % al 40 %: de seis a ocho respuestas con la marca. El ojo abre el texto. Todos los datos son ilustrativos.

En el ejemplo, las dos últimas fechas pasan de seis a ocho preguntas de 20, es decir, del 30 % al 40 %. El informe ya calcula estas cifras: no necesita sumar las menciones de distintas grafías. Examine ahora en qué preguntas apareció la marca.

Si mejoran mantenimiento y sustitución, el cambio corresponde al objetivo de alquiler. Si solo crece «ventas», coméntelo por separado. Una tienda puede comparar categorías del mismo modo, y una red de oficinas, ciudades.

0 indica que no se encontró la marca en la respuesta; n/a, que no hay datos. Para un prompt añadido durante el periodo, compare desde su primera recopilación. Si amplía la lista, conserve el grupo anterior con una etiqueta para que el porcentaje de las preguntas nuevas no sustituya la muestra original.

«Registro de respuestas de IA»: compruebe qué cambia para el comprador

Abra «Registro de respuestas de IA», busque el prompt y pulse «Abrir». En el panel, seleccione el modelo y compare dos valores de «Fecha de recopilación de datos». Leerá el texto guardado en el que se basa el informe, de modo que puede comentar esa respuesta concreta.

2. Panel de «Registro de respuestas de IA»: permite cambiar modelo y fecha para un prompt. Respuesta ilustrativa tras las mejoras; descripción del servicio y enlaces se consultan juntos.

Antes del trabajo, por ejemplo, la empresa aparecía tercera y se aconsejaba consultar las condiciones de alquiler. Después aparece segunda, con instalación, mantenimiento y sustitución. Son dos hallazgos: cambia la posición y se describe mejor la oferta. Muéstrelos junto a la mejora concreta de la página de alquiler.

Compruebe si la recomendación corresponde a su marca, ciudad y servicio. Si aparece el nombre pero habla de una cafetería o de equipos domésticos, esa respuesta todavía no resuelve la promoción del alquiler de oficina. Un texto más preciso, aunque mantenga la posición, también es un cambio relevante.

Cambie de modelo manteniendo el prompt. ChatGPT, Perplexity y Gemini pueden describir la oferta de forma distinta. Presente cada modelo para que una mejora no oculte un problema en otro.

«Sinónimos de marca»: compare con los mismos nombres de marca

En «Sinónimos de marca», seleccione empresa, modelo y fechas. El gráfico y las filas muestran las grafías contabilizadas, como Café Norte y Cafe Norte. Pulse una cifra para abrir las preguntas de esa variante y compruebe el contexto en «Registro de respuestas de IA».

3. El gráfico muestra porcentajes por grafía; la tabla, el número de preguntas. Una misma respuesta puede incluir ambos nombres. Muestra ilustrativa de 20 prompts con dos columnas del historial.

Dos nombres pueden aparecer en una misma respuesta: seis menciones con acento y cuatro sin acento no equivalen necesariamente a diez preguntas distintas. Consulte la visibilidad total de la empresa en «Visibilidad».

Si la agencia añadió una grafía alternativa o la marca antigua y utilizó «Recalcular informes anteriores», las respuestas anteriores se contabilizan con la nueva configuración. Pida que anote cuándo lo hizo y compare ambas fechas tras el recálculo. Así distingue una corrección de contabilización de recomendaciones nuevas. La guía de nombres e informes explica el proceso.

«Visibilidad de marcas»: compruebe a quién recomienda la IA

Abra «Visibilidad de marcas». Muestra marcas presentes en las respuestas que aún no están en su lista de seguimiento. Seleccione modelo y fechas: las barras reflejan su presencia en la última fecha; la tabla, las menciones por ejecución.

4. Marcas detectadas aún fuera de la lista de seguimiento. La cifra abre las preguntas; «+» añade el nombre a su propia marca tras confirmar. Ejemplo ilustrativo.

Pulse el número de Office Brew y consulte sus preguntas. Si es un proveedor directo de alquiler para oficinas, pida a la agencia que analice respuestas y condiciones. Puede ser un competidor que el equipo todavía no tenía en cuenta.

Compare competidores conocidos seleccionando la marca en «Visibilidad» con los mismos modelos, etiquetas y fechas. Quizá su cobertura haya crecido, pero el rival siga presente en las preguntas clave de mantenimiento. Eso justifica incluirlo en la siguiente fase de contenido. El crecimiento del competidor no mide por sí solo la calidad de la página entregada: revísela aparte.

«Dominios y URL citados»: relacione las respuestas con sus fuentes

En «Dominios y URL citados», seleccione modelo y prompt. La búsqueda permite encontrar su dominio, un competidor o una plataforma de publicación. Cada fila muestra dirección, modelo y pregunta; puede abrir la URL.

5. Una pregunta vinculada a una página propia y a una comparativa externa. Abra las URL para analizarlas; compruebe la fecha en que se citó el enlace en la respuesta guardada. Direcciones y resultados ilustrativos.

Si la agencia actualizó una ficha, busque su dirección y el contexto de la pregunta relacionada. Si aparece una nueva cita a un artículo, compruebe que la respuesta coincide con el contenido y el servicio. Si solo figura la página de un competidor, analice qué información aporta al comprador.

La tabla no tiene filtro de fechas. Para confirmar que el enlace apareció en el periodo del informe, abra la misma pregunta en «Registro de respuestas de IA» y seleccione la ejecución. Una URL en la lista general no demuestra que se haya citado tras el último trabajo.

Contraste los hallazgos con el trabajo entregado

En la reunión, parta del encargo, revise lo publicado y después los cambios en las respuestas. Cada trabajo necesita una prueba diferente:

El número de menciones SERM y el de publicaciones encargadas son datos diferentes. Tres fichas se validan con tres enlaces. Las reseñas o artículos encontrados por SERM ayudan a evaluar la presencia externa, pero no sustituyen la lista de tareas realizadas.

Para la siguiente fase, utilice la auditoría de IA. Si la descripción es incompleta, consulte «¿Qué dirá la IA?» y «Contenido importante para la IA». Si destaca un competidor, «Quién se muestra y por qué» y «Contenido de competidores». Para fuentes externas, combine «Directorios de Registro» con las citas detectadas. Cada nuevo encargo quedará vinculado a un hallazgo.

Prepare el documento y cierre la fase de trabajo

Abra «Versión para imprimir». En «Versión imprimible de visibilidad en IA», elija PDF o DOCX, su marca o un competidor, orientación, gama de colores y fechas. En «Secciones del documento», marque los informes y pulse «Descargar». Un archivo puede reunir visibilidad, sinónimos, marcas detectadas, registro de respuestas y URL citadas.

6. «Versión para imprimir» reúne las secciones elegidas en un documento. El ejemplo selecciona PDF, marca propia, dos fechas y los cinco apartados para entregar un único archivo.

La orientación horizontal permite comparar hasta seis fechas; la vertical, hasta tres. Para una pregunta, exporte «Registro de respuestas de IA» en modo «Por prompt» y entregue su historial. «Por fecha» sirve para presentar los resultados de una sola recopilación.

Compare varias ejecuciones: una respuesta distinta no demuestra que una publicación concreta sea la causa. Presente por separado trabajos realizados, cambios en recomendaciones y contactos de la analítica web. Así puede validar el alcance entregado, identificar pendientes y acordar la siguiente fase con datos de Labrika.