Our Methodology
How we measure AI visibility — transparently.
Investigación de DeepIntelli
¿Qué entradas utiliza la auditoría?
Una auditoría de visibilidad en IA utiliza la identidad declarada de la marca, el dominio canónico, mercado e idioma objetivo, competidores nombrados, preguntas de compra, plataformas calibradas y páginas públicas accesibles. DeepIntelli registra estas entradas antes de recopilar resultados. OpenAI documenta cómo sus rastreadores de búsqueda descubren y citan sitios públicos; por ello la auditoría conserva la ruta real de acceso como prueba y no la generaliza a modelos o interfaces no observados.
¿Qué informa la Presencia en Respuestas?
La Presencia en Respuestas es la proporción observada de preguntas elegibles cuya respuesta de IA recopilada nombra la marca auditada. La salida conserva pregunta, plataforma, mercado, idioma, hora, texto y fuentes disponibles. Una mención solo se acepta cuando el nombre canónico, un alias registrado, el dominio o la identidad del producto se atribuye inequívocamente a la marca. Las coincidencias ambiguas permanecen sin confirmar.
¿Qué informa la Cuota de Voz?
La Cuota de Voz compara la marca auditada y los competidores nombrados dentro del mismo conjunto de respuestas elegibles. La salida indica qué marcas aparecen en cada respuesta y conserva las pruebas. La aceptación exige preguntas, plataformas, mercados, idiomas y ventana de recopilación idénticos para todas las marcas. El resultado no es una estimación general de mercado ni cubre respuestas fuera del conjunto medido.
¿Qué informa la Preparación del Sitio?
La Preparación del Sitio evalúa si las páginas públicas seleccionadas pueden recuperarse, identificarse, comprenderse y citarse. Las entradas incluyen estado HTTP, reglas de rastreo, URL canónica, idioma, rol, pasajes legibles, autor, fecha de revisión, enlaces fuente y datos estructurados. La salida nombra cada página seleccionada o excluida con su motivo. Google recomienda contenido fiable y Schema.org describe entidades y relaciones de forma legible por máquinas.
¿Cómo se acepta una corrección?
Una corrección se acepta cuando el mismo instrumento que informó la brecha deja de informarla en una nueva medición. Los cambios de rastreo y esquema se vuelven a leer desde la URL pública, los pasajes se puntúan otra vez y las respuestas solo se recopilan dentro del alcance declarado. Una señal no medida permanece desconocida. La prueba manual se usa únicamente cuando ningún instrumento conectado puede observar la señal.
¿Cuáles son las limitaciones?
La auditoría mide respuestas conectadas recopiladas y el sitio público disponible en ese momento. No mide ubicaciones pagadas, contenido privado, memorización durante el entrenamiento ni interfaces móviles no observadas. El comportamiento puede cambiar después y una API puede diferir de la interfaz pública; los informes conservan fecha y ruta de recopilación. La investigación GEO no garantiza una clasificación, una cita ni una fecha de entrega.