Recommendation Frequency
Frecuencia
Porcentaje de respuestas válidas en las que la empresa aparece mencionada o recomendada. Es nuestra métrica principal porque una respuesta aislada no representa de forma suficiente un sistema dinámico.
Zelyntiq Measurement Methodology v1.1
Medimos visibilidad en IA con evidencia, no con una sola respuesta.
Los sistemas generativos pueden responder de manera diferente ante la misma consulta. Por eso Zelyntiq analiza múltiples consultas de intención comercial, repite las de mayor valor y conserva la evidencia utilizada para calcular los resultados.
¿Qué medimos?
Evaluamos qué ocurre cuando compradores potenciales preguntan a sistemas como ChatGPT, Gemini y Perplexity por proveedores, servicios, capacidades técnicas, ubicaciones y alternativas competitivas relacionadas con el mercado de una empresa B2B.
Competitor Share of Voice
Competencia
Comparamos la frecuencia con la que aparecen otros proveedores frente a la empresa analizada para detectar quién está capturando mayor presencia en las respuestas.
Citation & Source Analysis
Fuentes
Registramos las fuentes, enlaces o referencias visibles cuando la plataforma los proporciona para entender qué evidencia digital está respaldando las respuestas.
Cross-Engine Consistency
Consistencia
Comparamos resultados entre plataformas. Una empresa puede ser visible en un sistema y prácticamente inexistente en otro.
Diseño del AI Visibility Audit
Cada auditoría parte de 40 consultas comerciales únicas construidas alrededor del mercado real del cliente. Las 10 consultas de mayor intención comercial se ejecutan tres veces por plataforma para reducir la dependencia de una sola respuesta.
40 consultas únicas
Incluyen descubrimiento de proveedores, servicios, ubicación, capacidades o estándares relevantes y comparación competitiva.
10 consultas repetidas × 3
Las preguntas con mayor intención de compra reciben dos ejecuciones adicionales por plataforma.
60 observaciones por plataforma
40 ejecuciones base + 20 repeticiones de las consultas prioritarias.
Hasta 180 observaciones
Al evaluar ChatGPT, Gemini y Perplexity bajo el mismo banco de consultas.
Importante: el número de observaciones no implica que los sistemas de IA sean deterministas. Las repeticiones permiten observar frecuencia y variabilidad, no garantizar una respuesta futura.
Cómo se construye una medición
01 · MercadoDefinimos servicios, compradores, geografía y competidores relevantes.
02 · QueriesConstruimos preguntas que representan intención comercial real.
03 · EjecuciónRealizamos las mediciones y repetimos las consultas prioritarias.
04 · EvidenciaRegistramos respuestas, menciones, competidores y fuentes disponibles.
05 · DiagnósticoConvertimos los patrones encontrados en oportunidades priorizadas.
La posición no es nuestro KPI principal
Registramos el orden en que una empresa aparece cuando aporta contexto, pero no presentamos “posición #1 en ChatGPT” como una métrica estable. Las respuestas generativas pueden variar entre ejecuciones, plataformas, modelos y momentos.
Preferimos una afirmación verificable como “la empresa apareció en 17 de 60 respuestas relevantes: 28.3% de frecuencia” antes que convertir una observación variable en un ranking aparentemente permanente.
Website AI Readiness se evalúa por separado
Además de medir respuestas de IA, analizamos si el sitio web comunica claramente la entidad, servicios, mercados, ubicaciones, experiencia y evidencia que podrían ayudar a sistemas de búsqueda y generación a comprender la empresa.
Esta evaluación técnica se mantiene separada de Recommendation Frequency. No atribuimos automáticamente un cambio de visibilidad a una única modificación del sitio.
Trazabilidad y límites
Para cada medición registramos, cuando corresponde: prompt exacto, plataforma, fecha, respuesta obtenida, presencia de la empresa, competidores mencionados, fuentes o citaciones visibles y observaciones del análisis.
Los resultados representan una muestra obtenida durante el periodo de medición. Los sistemas de IA son dinámicos y pueden cambiar. Zelyntiq no garantiza recomendaciones futuras, posiciones específicas ni atribuye causalidad a una sola señal.
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