Recuperación
¿Puede el sistema acceder a la información necesaria?
Rastreabilidad, indexabilidad, renderizado, páginas importantes e información estructurada.
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Metodología v1.0 · Actualizada 2026-08-27
Cómo interpretamos la visibilidad en IA.
Una auditoría dirigida por especialistas para entender dónde una marca puede ser encontrada, entendida y recomendada, y qué evidencia sostiene esa lectura.
Muestra Las consultas representan contextos de compra, categorías y comparaciones relevantes; no pretenden capturar todas las respuestas posibles.
Interpretación Los hallazgos son oportunidades priorizadas, no garantías causales de ranking, recomendación o conversión.
El modelo
Cuatro dimensiones, leídas juntas.
Comprensión
¿Puede identificar correctamente la empresa y su oferta?
Entidad, categoría, servicios, audiencia, diferenciadores y relaciones.
Evidencia
¿Están respaldadas las afirmaciones importantes?
Citas, menciones autorizadas, diversidad de fuentes y consistencia de las afirmaciones.
Selección
¿Aparece la marca en respuestas comerciales relevantes?
Presencia de mención, cita, recomendación, cobertura de preguntas y brechas competitivas.
Confianza y evidencia
La calidad de una lectura depende de su alcance.
La confianza varía según cobertura de consultas, disponibilidad de fuentes, idioma, mercado, comportamiento de cada motor y actualidad de las observaciones. Una auditoría debe exponer estas condiciones junto a cualquier conclusión.
Las citas se tratan como evidencia contextual: pueden explicar por qué una afirmación parece corroborada, pero no prueban una relación causal con una recomendación.
Límites explícitos
Lo que ALUNO no afirma medir.
- Una posición garantizada en sistemas de terceros.
- El resultado futuro de cada consulta, mercado o idioma.
- Una relación causal entre una mejora aislada y la recomendación.
- Una puntuación automática que sustituya la interpretación humana.
Términos
- GEO
- Trabajo para que la información de una marca sea útil y visible en experiencias generativas.
- AEO
- Trabajo para que la información responda preguntas claramente en motores de respuesta.
- Visibilidad en IA
- La claridad con la que una marca puede encontrarse, entenderse y seleccionarse para un conjunto definido de consultas y motores.