Cómo VozRadar mide la visibilidad en IA

Qué contamos

VozRadar hace a las superficies de respuesta de IA las preguntas que hacen los compradores de un mercado, muchas veces, y lee cada respuesta. Con esas respuestas reporta tres tasas, cada una como proporción de respuestas:

• Tasa de menciones: respuestas que nombran tu marca.
• Tasa de recomendación: respuestas que presentan tu marca como una opción para elegir, no solo como un nombre de paso.
• Cobertura de citas: respuestas que enlazan como fuente una página de tu propio dominio.

Cada tasa pertenece a un mercado. La tasa principal cuenta las respuestas de las superficies que eliges, y la misma tasa siempre se muestra también por superficie, para que veas qué asistente la mueve. Los mercados nunca se combinan ni se promedian: México y Colombia se miden como dos series, aunque compartan idioma.

Cómo se recopilan las respuestas

Las respuestas vienen de las APIs oficiales de los proveedores: la API de búsqueda web de OpenAI, Gemini con grounding de Google Search, la Agent API de Perplexity con búsqueda web y la API de búsqueda web de Claude. Google AI Mode y AI Overviews vienen de páginas de resultados de Google, obtenidas a través de la API de un proveedor de datos de búsqueda.

VozRadar no inicia sesión en apps de chat para consumidores ni automatiza sus pantallas. Una llamada a una API se puede repetir y su configuración queda registrada, así que cada respuesta se puede rastrear hasta la solicitud que la produjo.

Cada respuesta lleva el nombre de la superficie que la produjo, por ejemplo "OpenAI · Web-grounded API". Una respuesta de API no es lo que una persona ve en la app de ChatGPT, por eso VozRadar nunca la llama un ranking de ChatGPT.

Por qué cuenta una respuesta sin tu marca

El denominador de cada tasa son todas las respuestas a las preguntas monitoreadas. Una respuesta que no nombra tu marca cuenta como cero. Si esas respuestas se omitieran, una tasa solo podría subir, y una marca nombrada una vez en cien respuestas se vería tan visible como una nombrada siempre.

Las preguntas monitoreadas son preguntas de compradores neutrales respecto a la marca, como "qué software de nómina cumple con el CFDI en México", no el nombre de tu producto. Así, una ausencia es la respuesta que habría leído un comprador: una en la que no eras una opción.

Los datos faltantes son otra cosa. Cuando falla una llamada al proveedor o una respuesta no se puede leer, esa respuesta queda fuera de la tasa. Es una observación que falta, no una ausencia.

Una ausencia tampoco es una certeza. Una marca vista en 0 de 10 respuestas no está "nunca mencionada": su intervalo del 95% todavía llega al 28%.

Tasas con intervalos del 95%

Una tasa calculada con pocas respuestas es incierta, por eso VozRadar trata cada tasa como una estimación. Usa un modelo Beta-Binomial: antes de ver respuestas, cualquier tasa entre 0% y 100% es igual de plausible (una distribución previa Beta(1, 1)). Después de ver respuestas con y sin la marca, la estimación es Beta(respuestas con la marca + 1, respuestas sin la marca + 1).

Cada tasa se muestra con tres números: la estimación (la media posterior), el intervalo del 95% (el rango que contiene la tasa real con 95% de probabilidad según el modelo) y el número de respuestas.

Por ejemplo, una marca recomendada en 12 de 40 respuestas tiene una tasa estimada del 31%, con un intervalo del 95% de 18% a 46%. Con más respuestas, el intervalo se estrecha:

Dos tasas cuyos intervalos se superponen mucho no son claramente distintas. Por eso VozRadar nunca muestra una tasa sin su tamaño de muestra, y nunca muestra una posición como "#2".

Cuando cambia el instrumento

Los proveedores cambian sus modelos y su forma de buscar. Cuando cambia el modelo de un proveedor, cuando su búsqueda se comporta de forma claramente distinta o cuando VozRadar cambia cómo lee una superficie, empieza una nueva época de la superficie.

Una tendencia que cruza una época compara dos instrumentos, así que se marca en lugar de leerse como un cambio en tu visibilidad. Un experimento cuya ventana cruza una época se clasifica como no concluyente.

La superficie de prueba sintética

VozRadar tiene una superficie de respuesta simulada. Produce respuestas inventadas para probar todo el proceso (recopilación, lectura, tasas, reportes) sin llamadas pagadas a proveedores.

Sus respuestas nunca se mezclan con las reales. Solo se muestran mientras un proyecto todavía no tiene respuestas reales, bajo un aviso a rayas de "Datos de prueba sintéticos", y nunca disparan alertas. No miden ningún producto de IA.

Cómo se redactan los resultados de una corrección

Cuando publicas una corrección, VozRadar abre un experimento. Compara la tasa en una ventana de línea base antes del cambio con la tasa en una ventana posterior, cada una con un número mínimo de respuestas, y redacta el resultado de una de cuatro maneras:

• Probablemente funcionó: la tasa subió al menos 10 puntos, con al menos 85% de probabilidad de que haya aumentado.
• Probablemente empeoró: la tasa bajó al menos 10 puntos, con al menos 85% de probabilidad de que haya disminuido.
• Sin cambio claro: la diferencia es demasiado pequeña o demasiado incierta para concluir algo.
• No concluyente: una superficie cambió durante la ventana, o preguntas de control que la corrección no buscaba mover se movieron igual, lo que apunta a una deriva del modelo o de la búsqueda.

Son observaciones sobre las respuestas, no una prueba de por qué cambiaron. Nadie controla lo que dice un asistente de IA, así que una mejora después de una corrección es evidencia de que ayudó. La guía sobre cómo medir la visibilidad en búsquedas con IA explica la misma disciplina para cualquier equipo.