Medir GEO todavía no tiene un estándar, y buena parte de las herramientas que prometen hacerlo pertenecen a empresas que también venden estudios sobre el tema. Eso no las invalida, pero obliga a tomar sus datos con cuidado. Un método manual y repetible alcanza para empezar, cuesta poco y deja una serie propia que no depende de lo que cada proveedor decida mostrar. En esta guía explicamos cómo armarlo para un medio, qué dicen las fuentes más sólidas que tenemos y dónde están los límites.
Primero, qué significa “visibilidad en IA”
Hablamos de tres cosas distintas que conviene no mezclar. La primera es la aparición: que una respuesta generada con IA mencione al medio o a una de sus notas. La segunda es la cita: que la respuesta enlace a una página del medio como fuente. La tercera es el tráfico: que alguien haga clic y llegue al sitio. Una respuesta puede nombrar a un medio sin enlazarlo, puede enlazarlo sin que nadie haga clic, y puede enviar tráfico sin nombrarlo en el texto. El estudio de 9 millones de respuestas que comentamos en otra nota encontró que hasta el 75% de las citas no mencionaban a la marca en el texto de la respuesta. Por eso cada una de las tres se mide por separado.
Qué dice Google, que es lo único oficial
La documentación de Google sobre funciones de IA en Search aclara que no hay requisitos adicionales para aparecer en AI Overviews ni en AI Mode, y que la página debe estar indexada y ser elegible para mostrar fragmentos. También dice que el tráfico de esas funciones se suma al informe de Rendimiento de Search Console, en el tipo de búsqueda “Web”. No hay un filtro separado ni un informe específico. De ahí sale una consecuencia práctica: con Search Console solo no se puede aislar cuánto tráfico viene de las respuestas con IA, sólo se puede observar cómo evolucionan las consultas que sospechamos que las disparan.
Para otras plataformas, como ChatGPT, Gemini fuera de Search, Perplexity o Copilot, no existe un equivalente oficial único. Cada una tiene sus propias reglas de citación y sus propios informes, y varían con el tiempo. Todo lo que se diga de ellas debe tratarse como observación, no como regla.
Paso 1: armar una lista fija de consultas
Elegimos entre 20 y 30 consultas que representen lo que el medio quiere ser: fuente de un tema, de una región o de un tipo de cobertura. Conviene mezclar cuatro grupos: el nombre del medio y de sus firmas principales, los temas en los que se busca liderazgo, preguntas informativas típicas de la audiencia (“qué pasó con…”, “cómo funciona…”) y comparaciones o consultas de decisión cuando aplican. La lista no cambia entre mediciones. Si hace falta agregar consultas nuevas, se anotan aparte para no romper la serie.
Paso 2: repetir, porque las respuestas varían
Las respuestas de IA son probabilísticas: la misma pregunta puede dar resultados distintos en cada corrida. Michael Levitz, cofundador de Forecast.ing, propone en Search Engine Land correr cada consulta unas 20 veces para armar una línea base, y señala que los nombres que ya figuran en las búsquedas internas que hace ChatGPT ocupan la gran mayoría de los lugares de las listas cortas: según su análisis, el 84% frente al 16% de los recién llegados. Es una propuesta de un autor que tiene una herramienta propia en el rubro y no un estándar, pero el principio es sólido: una sola corrida no dice nada.
Para un medio sin presupuesto, un compromiso razonable es correr cada consulta tres o cinco veces, el mismo día de la semana, con las mismas plataformas y desde una sesión sin historial ni personalización. Cuantas más corridas, menos ruido, pero también más tiempo; lo importante es mantener el mismo procedimiento.
Paso 3: qué registrar en la planilla
Para cada consulta y cada corrida anotamos: fecha, plataforma, si aparece una respuesta con IA, si el medio es nombrado, si el medio es citado con enlace, qué otras fuentes son citadas y en qué orden, y si la información atribuida al medio es correcta. Esa última columna se suele olvidar y es la más útil editorialmente: detecta cuándo un sistema cita una nota con un dato desactualizado o mal resumido.
Con unas pocas semanas de datos se pueden calcular indicadores simples: porcentaje de consultas con respuesta de IA, porcentaje en las que el medio es citado, y qué dominios aparecen más seguido junto al propio. Ese tercer dato suele ser el más revelador, porque muestra contra quién se compite en las respuestas, que no siempre es quien se compite en los resultados tradicionales.
Paso 4: cruzar con Search Console
Con la serie semanal en mano, miramos en Search Console los clics, las impresiones, el CTR y la posición de esas mismas consultas en el mismo período. Si en una consulta aparece un resumen con IA y los clics bajan mientras las impresiones se mantienen, es una señal compatible con un resumen que responde sin enviar tráfico. Es una señal, no una prueba: otras causas, como estacionalidad o actualizaciones de Google, pueden producir lo mismo. Por ejemplo, el spam update de septiembre coincide con el período en que se reportó el salto de AI Overviews en consultas de marca, y separar los efectos requiere más que una semana de datos.
Qué conviene no hacer
- No medir una sola vez. Una captura aislada no dice nada, y una serie de varias semanas sí.
- No atribuir causas. Que una cita suba no prueba que un cambio nuestro la haya provocado; las respuestas cambian solas.
- No generalizar a partir de estudios con producto propio. Los datos de Writesonic, DemandSphere o Forecast.ing son útiles como pista, pero vienen de empresas que venden la medición.
- No tocar la estrategia por una semana de datos. Recomendamos esperar al menos cuatro a seis semanas antes de sacar conclusiones.
Qué hacer con los resultados
Si el medio no aparece donde debería, la respuesta no es una técnica nueva sino una revisión de lo de siempre: que las notas estén indexadas y se rastreen bien, que el texto principal esté en HTML, que haya firmas visibles y fechas de actualización, y que el medio esté presente y bien descrito fuera de su sitio. Si aparece con datos incorrectos, el siguiente paso es corregir la propia nota y asegurarse de que la fecha de actualización sea visible. Y si aparece pero sin tráfico, la pregunta pasa a ser editorial: qué ofrece la nota que un resumen no puede dar, como contexto, análisis propio o datos originales.
Seguimos esta serie con notas sobre cada plataforma a medida que haya fuentes oficiales o evidencia mejor.
