Una pregunta, un motor, una ejecución: así se cuenta cada cifra.

01Quien te busca ya pregunta a una IA.

Nosotros medimos qué le contesta. Lo que sigue es cómo.

02Cuántas veces te nombra la IA, no en qué puesto sales.

Medimos la aparición agregada de marcas en las respuestas de los motores, sobre un panel fijo de preguntas de cada categoría. El panel no cambia entre mediciones: es lo que hace comparables las series.

Los motores no son deterministas: la misma pregunta devuelve listas distintas. En un sistema así, lo único estable, y por eso lo único honesto de medir, es con qué frecuencia aparece cada marca.

03Radar mide cada seis días, y no es un redondeo.

Seis no divide a siete: el día de medición rota por toda la semana y el ciclo se completa en 42 días. Con una cadencia semanal fija la serie se mediría siempre el mismo día y ese sesgo quedaría dentro del dato para siempre.

Cada día de medición ejecuta una vez cada par pregunta × motor (k = 1). La robustez sale de agregar días, no de repetir la misma pregunta: con la cadencia de Radar son unas 5 pasadas al mes.

Impulso y Escala miden cada 3 días. Ninguna cadencia pasa de 14 días: el mínimo que sigue dibujando una serie legible. Por debajo de esto no se ofrece: dos puntos al mes no distinguen un movimiento del ruido.

Si un día falla el lanzamiento, la medición se retrasa, no se pierde.

04Pasa de invisible a favorito.

Te ayudamos a subir, uno a uno, los cinco escalones esenciales para que ChatGPT, Gemini y el resto de motores de IA te ayuden a llenar tu clínica o tus aulas. Cada uno supone el anterior: no sirve de nada ser recomendable si el modelo no puede ni leerte. Es el Índice GEODESIk.

05Una nota de 0 a 100, siempre con su horquilla.

El GEO Score pondera cada pregunta según lo cerca que está de una decisión de tratamiento: «¿cuál es la mejor clínica de Valencia?» pesa más que «¿qué es la medicina estética?». No es un puesto ni una predicción, y se enseña siempre con su intervalo, también en la Instantánea gratuita.

Qué entra

• La fase de la pregunta. Las de decisión pesan varias veces más que las de descubrimiento, y una pregunta con ciudad pesa más que la misma sin ciudad.
• Cómo te describe el motor cuando preguntan por ti. El tono, si te nombra antes que a nadie y si mete a otra marca en una respuesta que iba sobre ti.
• Tu web, como multiplicador y con techo. Puede restar hasta un 20 % de la nota, nunca más.
• El motor. Todos pesan igual hasta que conectas tu analítica.

Se agrega sobre una ventana móvil de hasta 3 pasadas y cada nota se publica con su intervalo de confianza al 95 % (la horquilla en la que cabe el valor real 95 de cada 100 veces), su n y la versión de la receta. Por debajo de 10 ejecuciones decimos «sin datos suficientes». Si cambia la receta, se recalcula todo el histórico.

El reparto de pesos es [C] juicio: nuestro criterio, no un dato. Lo único que no publicamos es el valor exacto de cada peso.

06Cada ejecución guarda sus condiciones.

Una cifra sin sus condiciones no se puede auditar.

• Modelo. En ChatGPT medimos la ruta mini del enrutador, la que creemos que ve quien pregunta gratis (es un [C] juicio); la ruta insignia se muestrea una vez al mes y se compara. En el resto, el modelo por defecto de cada API. La versión exacta queda guardada en cada ejecución.
• Localización. España, declarada en las llamadas que lo permiten (ChatGPT, Google AI Overviews y Google AI Mode) y registrada con cada ejecución. En Perplexity, Gemini y Claude la localización no se fija, y así consta: las preguntas van en castellano y, cuando alguien preguntaría por una ciudad, la ciudad va dentro de la pregunta.
• Trazabilidad. La configuración completa viaja dentro de la respuesta cruda; cada cifra se sigue hasta su ejecución de origen.
• Acceso. Todo lo que forma serie entra por API. Google AI Overviews y Google AI Mode no tienen API oficial y entran por una SERP API de terceros (un servicio que consulta la página de resultados de Google por nosotros), y así queda registrado. Lo que no tiene API de consumo (Copilot y Meta AI) se mide por muestreo documentado y no forma serie. Nunca extracción automatizada de las interfaces de consumo.

07Una serie, una regla de clasificación. Nunca dos mezcladas.

De cada respuesta cruda, un clasificador con versión (proveedor:modelo@versión) extrae las marcas nombradas, el tono y las fuentes citadas.

• Si cambia una regla, cambia la versión. No hay cambios silenciosos: la versión con la que se clasificó cada respuesta queda registrada.
• Se re-clasifica el histórico entero con la regla nueva. Nunca conviven dos reglas en la misma serie, que es la forma más silenciosa de fabricar una tendencia.
• La duda se marca, no se esconde. Cada clasificación guarda su nivel de confianza; las de confianza baja, y las que dejan una marca sin resolver, llevan la marca de revisión y se pueden auditar.

El crudo no se toca. Tampoco nosotros.

Las respuestas se guardan tal cual llegan, en tablas de solo inserción: la propia base impide modificarlas o borrarlas. Todo lo derivado se recalcula desde ahí. El motor interno de pruebas está excluido de todas las vistas.

08Tres letras delante de cada cifra.

09Lo que puede fallar, y qué verás cuando falle.

La diferencia entre una metodología y un folleto es que la metodología declara los fallos antes de que ocurran.

10Seis motores en medición continua. Diez declarados, con su estado.

No todos se miden igual, y quien diga lo contrario está estimando. Seis tienen adaptador y se miden en continuo; dos entran por muestreo documentado; dos están en la hoja de ruta. Y los tres planes miden distinto: cuántas preguntas, en cuántos motores y cada cuántos días lo dice la tabla pequeña. La edición Q4 2026 del Observatorio se midió con ChatGPT, Gemini, Google AI Overviews y Perplexity; Google AI Mode y Claude no estaban en ella.

El puesto de tu clínica en el sector se mide siempre con el panel del Observatorio, igual para todas, pague lo que pague cada una.

Catálogo no es cobertura: un motor cuyo adaptador no devuelve datos aparece apagado y con el motivo, y no cuenta como cobertura. Bing no está porque no es un motor generativo: es el índice que alimenta a Copilot. Copilot y Meta AI no tienen API de consumo y se miden por muestreo documentado, con menos frecuencia y con el método al lado.

11Lo que firmamos y lo que no vendemos.

La visibilidad en IA es probabilística. Medimos lo que sí es estable.

12Siete términos, definidos para que se puedan citar.

GEO (optimización para motores generativos)

GEO es la disciplina que trabaja para que un motor de IA generativa nombre y cite una marca dentro de sus respuestas, y que mide si lo hace. Se trabaja en cuatro capas: acceso técnico de los rastreadores, contenido citable, datos estructurados y presencia en las fuentes de terceros que el modelo consulta.

Medición

Una medición es una pregunta lanzada a un motor en una ejecución: 1 × 1 × 1. Es la unidad de todo lo que se cuenta aquí.

Tasa de aparición

Porcentaje de respuestas de un panel fijo de preguntas en las que aparece nombrada una marca. Es agregada y estable: no depende de una sola ejecución. Se mide sobre el mismo panel y con la misma cadencia para que las series sean comparables.

Tasa de cita

Porcentaje de respuestas en las que el motor enlaza una fuente propia de la marca: su web. Distingue aparecer de ser fuente: te pueden nombrar citando a un directorio que habla de ti.

GEO Score

Nota de 0 a 100 que pondera cada pregunta según lo cerca que está de una decisión, publicada siempre con su intervalo de confianza al 95 % y su n.

AI Overviews

Resumen generado por IA que Google muestra sobre los resultados de búsqueda. Selecciona sus fuentes con criterios propios que no coinciden con el orden de la búsqueda clásica.

llms.txt

Archivo de texto propuesto en 2024 para orientar a los modelos sobre el contenido de un sitio. Su adopción es baja y ningún dato público demuestra que mejore la visibilidad por sí solo. Lo implementamos porque es barato; no lo vendemos como palanca.