Cómo medir la visibilidad en los LLM

Introducción

En el SEO tradicional, la visibilidad se mide a través de:

• clasificaciones

• impresiones

• clics

• tráfico

• CTR

• Cuota SERP

Pero la búsqueda generativa cambia las reglas por completo.

Los modelos de lenguaje grandes (LLM), como ChatGPT Search, Google AI Overview, Perplexity, Gemini y Copilot, no muestran 10 enlaces azules. Lo que hacen es:

• interpretar

• resumir

• sintetizar

• citar

• recomendar

Esto significa que tu contenido puede estar influyendo en las respuestas incluso cuando no existe una posición orgánica.

Medir esa visibilidad requiere nuevas métricas, nuevas herramientas y una nueva mentalidad. Esta guía explica exactamente cómo medir y realizar un seguimiento de su presencia dentro de los LLM.

1. Por qué medir la visibilidad de los LLM es completamente diferente

La visibilidad de los LLM no es:

• clasificaciones

• posiciones

• impresiones

• Posicionamiento en SERP

La visibilidad de los LLM es:

• ✔ con qué frecuencia los modelos utilizan tu contenido

• ✔ Con qué precisión representan tu marca

• ✔ si sus entidades aparecen en las respuestas

• ✔ con qué frecuencia se le cita

• ✔ la coherencia con la que la IA te selecciona como referencia

• ✔ si se conserva el significado

• ✔ Con qué frecuencia se extrae información de tu dominio

• ✔ La estabilidad de su marca dentro de las incrustaciones del modelo

Se trata de visibilidad semántica, no de visibilidad posicional.

Para medirla, debe evaluar:

• ✔ lo que «sabe» el modelo

• ✔ qué «recuerda»

• ✔ qué «repite»

• ✔ qué «prefiere»

• ✔ en qué «confía»

• ✔ lo que «recupera»

• ✔ lo que «cita»

La visibilidad del LLM es más profunda, más amplia y más opaca que la visibilidad del SEO, pero es medible.

2. Las tres capas de la visibilidad LLM

La visibilidad LLM se produce en tres capas. Cada una requiere su propio enfoque de medición.

Capa 1: visibilidad de respuestas generativas (GAV)

Mide si su marca o contenido aparece en las respuestas generativas.

Las señales incluyen:

• menciones de marca

• Citas

• enlaces en respuestas de IA

• Reutilización a nivel de párrafo

• inclusión de entidades en resúmenes

• menciones de características

Es el equivalente generativo de aparecer en la primera página.

Capa 2: visibilidad de recuperación (RV)

Mide si su contenido:

• recuperadas

• referenciado

• utilizado como prueba

• incluido en el contexto del modelo

Incluso si no aparece en la respuesta final.

Esto es el equivalente LLM a estar en el índice de Google, no necesariamente en su SERP.

Capa 3: visibilidad de incrustación (EV)

Mide si su marca, entidades y conceptos son:

• reconocido

• estable

• representado de manera coherente

• definido correctamente

• conectado en el gráfico de conocimiento interno del modelo

La visibilidad de incrustación es la forma más profunda e importante, ya que determina la confianza a largo plazo y el potencial de citación.

3. Métricas para medir la visibilidad LLM

Estos son los nuevos KPI para la visibilidad basada en la IA.

1. Resumen de IA Número de citas (Google)

Seguimiento:

• con qué frecuencia Google cita tu dominio

• qué páginas se citan

• con qué frecuencia se mencionan las entidades

• la posición de la cita dentro de la descripción general

Herramientas: pruebas manuales, muestreo SERP, supervisión de consultas.

2. Puntuación de recuperación de búsqueda de ChatGPT

Pregunte a ChatGPT:

• «¿Cuáles son las mejores herramientas para X?»

• «¿Qué es [marca]?»

• «¿Quién ofrece [servicio]?»

• «¿Qué sitios web explican [tema] con claridad?»

Puntúa la recuperación del modelo de tu marca.

3. Frecuencia de citas de Perplexity

Perplexity casi siempre cita sus fuentes.

Medida:

• Con qué frecuencia aparece tu dominio

• en qué tipos de consultas

• qué páginas aparecen

Esta es una de las métricas de visibilidad LLM más directas disponibles en la actualidad.

4. Prueba de estabilidad de entidades

Pregunte a varios LLM:

• «Define [marca]».

• «¿Qué hace [marca]?»

• «¿Quién dirige [marca]?»

• «¿Qué empresa ofrece [producto]?».

Busque:

• Coherencia

• atributos correctos

• descripciones precisas

• sin alucinaciones

La inestabilidad indica una visibilidad débil del LLM.

5. Prueba de recuperación basada en consultas

Solicite a los LLM lo siguiente:

• «Según fuentes online...»

• «Resuma las opiniones de sitios web fiables sobre...».

• «¿Qué dicen los principales expertos...?»

Evalúa si tu contenido se utiliza de forma implícita.

Incluso sin citarlo, su contenido puede influir en la respuesta.

6. Puntuación de alineación de incrustación

Compruebe si los LLM asocian su marca con los temas que usted desea.

Pregunte:

• «¿Qué marcas son conocidas por [tema]?»

• «¿Quiénes son los líderes en [sector]?»

• «¿Qué herramientas ayudan con [caso de uso]?»

Si falta su marca → su puntuación de alineación de incrustación es baja.

7. Puntuación de precisión del significado

Compruebe si los modelos describen su marca con precisión.

Pregunte:

• «¿Qué es Ranktracker?»

• «¿Qué ofrece Ranktracker?»

• «¿Qué características tiene Ranktracker?»

Cualquier respuesta incorrecta → deriva semántica → pérdida de visibilidad.

8. Puntuación de recuperación comparativa

Pregunta:

• «Ranktracker frente a [competidor]: ¿cuál es la diferencia?»

• «¿Cuál es la mejor alternativa a [competidor]?»

Si aparece en consultas relacionadas con la competencia → alta visibilidad.

Si los competidores aparecen en tus consultas → visibilidad débil.

9. Detección de reutilización de contenido

Busque:

• frases

• conceptos

• estructuras

• definiciones

• listas

... que coincida con tu contenido.

Los LLM suelen utilizar tu significado aunque no citen tu página.

10. Índice de visibilidad multimodelo

Realice un seguimiento de la visibilidad en:

• Descripción general de la IA de Google

• Búsqueda ChatGPT

• Perplexity

• Gemini

• Copilot

Pondere las plataformas en función de su público.

Esto produce una puntuación de visibilidad unificada.

4. Cómo realizar un seguimiento de la visibilidad de LLM utilizando las herramientas de Ranktracker

Aunque la medición de la visibilidad LLM es nueva, varias herramientas de Ranktracker proporcionan señales fundamentales.

Buscador de palabras clave → Descripción general de la IA Detección de oportunidades

Buscar:

• consultas de preguntas

• consultas de definición

• grupos de información

• consultas que probablemente activen respuestas de IA

Estos se convierten en puntos de prueba de visibilidad.

Comprobador SERP → Diagnóstico de entidades + significado

Revelar:

• cómo interpreta Google tu tema

• qué entidades predominan

• en qué fuentes confía Google

• qué datos son importantes

Esto predice si los LLM mostrarán su marca.

Auditoría web → Puntuación de legibilidad por máquina

Mejora:

• datos estructurados

• esquema

• fragmentación

• consistencia canónica

• rastreabilidad

Contenido legible por máquina = mayor probabilidad de recuperación por parte de los LLM.

Comprobador de backlinks → Señales de confianza

Los LLM buscan:

• citas autorizadas

• backlinks de alta autoridad

• consenso entre dominios

Los backlinks refuerzan la confianza y la visibilidad del modelo.

Redactor de artículos con IA → Contenido estructurado y con respuestas

Proporciona:

• definiciones claras

• jerarquías estables

• secciones con respuestas

• formato legible por máquina

Los resultados estructurados aumentan la capacidad de extracción del LLM.

5. Cómo crear un sistema repetible de pruebas de visibilidad de LLM

Su flujo de trabajo debe incluir:

Paso 1: seleccione 20 palabras clave principales

Entre sus temas principales.

Paso 2: realice pruebas en cinco modelos

ChatGPT, Perplexity, Google AI Overview, Gemini y Copilot.

Paso 3: registre los resultados:

• menciones de marcas

• citas

• resúmenes

• inexactitudes

• asociaciones faltantes

• comparaciones con la competencia

Paso 4: puntúa los resultados según:

• GAV (visibilidad de respuestas generativas)

• RV (Visibilidad de recuperación)

• EV (Visibilidad de incrustación)

Paso 5: diagnosticar las deficiencias

Citas faltantes = estructura débil. Definiciones incorrectas = deriva semántica. Menciones de entidades faltantes = visibilidad de incrustación deficiente.

Paso 6: optimizar con técnicas LLMO, AIO, AEO y GEO.

Repetir mensualmente.

Con el tiempo, se crea un gráfico de rendimiento de visibilidad LLM.

Reflexión final:

No se puede mejorar lo que no se mide

Si el SEO se centraba en el posicionamiento, la visibilidad LLM se centra en la representación. Debe medir si los modelos:

• Entenderte

• recuperarte

• confiar en ti

• te citaré

• te defino correctamente

• te asociar con tus temas objetivo

• te posicionar por encima de tus competidores

Este es el nuevo panorama de las búsquedas.

Medir la visibilidad LLM no es opcional, es la base de la descubribilidad futura.

Las marcas que empiecen a medir hoy dominarán los resultados impulsados por la IA del mañana.