Metricas de la IA: Share of Model y Reverse Prompting
Aprende a medir tu presencia en motores de IA generativa con las nuevas metricas de GEO: Share of Model, frecuencia de mencion, y la tecnica de Reverse Prompting para descubrir como te perciben los LLMs.
El Dashboard que No Mentia Pero No Decia Todo
"Las visitas organicas subian. El ranking en Google mejoraba. Y sin embargo, los leads caian cada trimestre. Algo estaba pasando fuera del dashboard."
Era el verano de 2025. El director de marketing de una consultora de ciberseguridad revisaba sus metricas con satisfaccion.
SEO en verde. Trafico organico creciendo un 23% interanual. Posiciones medias mejorando.
Pero los leads de calidad llevaban tres trimestres cayendo. Y los que llegaban, llegaban mas frios. Con menos informacion. Menos resueltos a comprar.
Un junior del equipo hizo la pregunta correcta: "¿Cuantos de nuestros prospectos nos conocen antes de buscarnos en Google?"
Hicieron una encuesta rapida a los ultimos 50 leads. El resultado fue revelador: el 71% habia preguntado primero a ChatGPT o Perplexity por empresas de ciberseguridad. Solo 8 de esos 50 habian encontrado a la consultora en esa primera busqueda de IA.
El trafico organico subia porque quienes llegaban ya eran los convencidos. Los que no llegaban jamas eran los que habia perdido en la fase de IA.
Necesitaban medir donde nunca habian medido.
Lo que Aprenderas Hoy
- Por que las metricas de SEO son insuficientes para GEO
- Share of Model: la metrica central del GEO y como calcularla
- Reverse Prompting: la tecnica para auditar como te percibe la IA
- El panel de metricas GEO con 6 indicadores accionables
- Frecuencia de revision y como automatizar el seguimiento
El Problema con las Metricas SEO en un Mundo GEO
Las metricas de SEO miden lo que pasa en tu web y en los rankings de Google. Son necesarias. No son suficientes.
Lo que las metricas SEO no ven:
Las consultas que empiezan en ChatGPT o Perplexity y nunca llegan a tu web
Las veces que un LLM te menciona pero el usuario no hace clic (cero-clic responses)
Las veces que un LLM recomienda a un competidor en lugar de a ti
La precision y el tono con que los LLMs describen tu empresa y servicios
La evolucion de tu posicion en el knowledge graph a lo largo del tiempo
Share of Model: La Metrica Central
Share of Model (SoM) es el equivalente al Share of Voice en medios tradicionales, aplicado a los LLMs. Mide que porcentaje de las veces que un LLM responde preguntas relevantes de tu sector, tu entidad aparece como respuesta o recomendacion.
Formula del Share of Model
SoM = (Respuestas donde apareces / Total de respuestas evaluadas) x 100
Ejemplo: si evaluas 20 preguntas relevantes de tu sector en 3 LLMs (60 respuestas totales) y apareces en 15 de ellas, tu SoM es del 25%.
Como Calcular tu SoM
El proceso en 4 pasos:
Define tu universo de consultas
Lista las 15-20 preguntas que tu cliente ideal le haria a un LLM cuando busca lo que tu ofreces. Incluye variantes: "mejor X en Y pais", "como elegir X", "que empresa recomiendas para X".
Elige tus LLMs de referencia
Minimo tres: ChatGPT (GPT-4), Perplexity, y Gemini. Si tu audiencia usa otros (Claude, Copilot), incluyelos. La cobertura multi-LLM es mas representativa.
Ejecuta las consultas y documenta
Para cada consulta en cada LLM, registra: ¿aparecisteś? ¿En que posicion (1a, 2a, 3a mencion)? ¿Con datos correctos? ¿Con tono positivo, neutro, o negativo?
Calcula y compara
Calcula tu SoM global y por LLM. Compara con los competidores que aparecen en las mismas consultas. Repite mensualmente para ver la tendencia.
Reverse Prompting: Auditar la Percepcion de la IA
El Reverse Prompting es una tecnica de diagnostico que usa prompts especificos para que el LLM te revele como te percibe, que sabe de ti, y que asocia con tu entidad.
No es lo mismo que buscar tu nombre. Es hacerle preguntas indirectas a la IA para extraer su modelo mental sobre tu empresa.
Los 6 prompts de Reverse Prompting:
RP-1: Percepcion directa
"Descríbeme [nombre de empresa] en 3 frases."
Revela la representacion base de tu entidad en el knowledge graph del modelo.
RP-2: Posicionamiento competitivo
"Compara [nombre de empresa] con [competidor principal]."
Revela como el modelo posiciona tu entidad relativa a la competencia y que atributos diferenciadores reconoce.
RP-3: Asociaciones de expertise
"¿En que temas es experta [nombre de empresa]?"
Revela el cluster semantico donde el modelo situa tu entidad. Si no coincide con tu posicionamiento real, hay trabajo de contenido por hacer.
RP-4: Confiabilidad percibida
"¿Que tan confiable es [nombre de empresa] como fuente de informacion sobre [tu sector]?"
Revela el nivel de E-E-A-T que el modelo le asigna a tu entidad.
RP-5: Casos de uso percibidos
"¿Para que tipo de clientes recomiendas [nombre de empresa]?"
Revela el perfil de cliente que el modelo asocia con tu entidad. Util para detectar si el modelo tiene una imagen distinta a la que quieres proyectar.
RP-6: Fuentes que usa el modelo
"¿De donde proviene la informacion que tienes sobre [nombre de empresa]?"
Algunos modelos revelan las fuentes que usan. Util para saber que plataformas tienen mas peso en la construccion de tu entidad.
El Panel de 6 Metricas GEO
% de consultas relevantes donde apareces. Objetivo inicial: superar el 20% en tu categoria principal.
% de atributos correctos cuando el modelo describe tu empresa. Un error en fundacion o sector reduce confiabilidad global.
Cuando apareces, ¿eres la 1a, 2a, o 3a mencion? La primera posicion recibe 3x mas atencion que la tercera.
Clasificacion de cada mencion: positiva, neutra, negativa. Un tono negativo persistente puede indicar problemas en resenas o contenido externo.
Cuantos tipos diferentes de consultas te generan menciones. Una entidad solida aparece en consultas de definicion, recomendacion, comparativa, y casos de uso.
Cuanto tarda el modelo en reflejar cambios reales de tu empresa (nueva sede, nuevo producto, nuevo equipo). Los modelos actualizan su knowledge con frecuencia variable.
Lo Que Aprendiste Hoy
✓ Las metricas SEO no capturan lo que ocurre en la fase de IA del funnel
✓ Share of Model: que % de consultas relevantes incluyen tu entidad
✓ Reverse Prompting: 6 prompts para auditar como te percibe la IA desde dentro
✓ El panel de 6 metricas GEO cubre visibilidad, precision, posicion, tono, cobertura y velocidad
✓ Medir mensualmente es el minimo para detectar tendencias y validar acciones
Tienes el diagnostico. Tienes las metricas. Ahora necesitas el sistema.
Auditar y medir manualmente cada mes es insostenible a escala.
La automatizacion convierte GEO de proyecto puntual en proceso continuo.
Continua con el Modulo 15: Automatizacion, integrando asistentes y flujos conversacionales →