Nuestra metodología, y lo que no afirmamos.
citeproduct es una auditoría de GEO (preparación para la búsqueda con IA): déle una URL y puntúa lo bien que los motores de IA pueden leer y citar su página, plantea a 5 motores de IA concretos las preguntas que sus compradores realmente hacen y le entrega correcciones listas para copiar y pegar. Cada cifra de un informe debe poder explicarse. Esta página es esa explicación. Otros miden. Nosotros corregimos, y mostramos nuestro trabajo.
La puntuación de preparación (de 0 a 100)
AI Search Readiness es una puntuación estructural de una página a través de 7 dimensiones: Crawlability, Entity Clarity, Answerability, Trust Signals, Structured Data, Content Depth y AI Citation Readiness. Dicho en términos sencillos: ¿puede un motor de IA recuperar la página, entender quién es usted y citarle? Comprobamos lo que el rastreador recibe realmente (el HTML en bruto, no la vista renderizada con JavaScript), los datos estructurados, los bloques de contenido susceptibles de respuesta, el llms.txt, las señales de robots/sitemap y la profundidad del contenido. Un escaneo Quick puntúa esto con reglas fijas, por lo que es determinista: la misma página obtiene la misma puntuación cada vez, de forma gratuita e instantánea. Un escaneo AI deep hace que un modelo lea una página y juzgue la mayoría de esas dimensiones, de modo que su puntuación puede variar unos puntos de una ejecución a otra (la misma razón por la que la instantánea de visibilidad reporta un rango y no un único número). SEO Foundation es la línea base clásica de higiene de búsqueda, puntuada por separado. Una página puede ser sólida en Google y aun así resultar invisible para las respuestas de IA.
La instantánea de visibilidad en IA
Generamos preguntas de comprador realistas y agnósticas respecto a la marca para su categoría (puede refinarlas con la descripción de su producto, su objetivo y sus competidores) y luego se las planteamos a 5 motores reales (ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity y DeepSeek), anclados a la web y en vivo. Detectamos por código si cada respuesta nombra su marca o nombra en su lugar a un competidor. Este es el dolor que medimos: cuando un comprador pregunta a la IA, puede que esta recomiende a un competidor y no le nombre nunca. Los alias de producto cuentan a favor de la marca (una respuesta que dice un nombre de producto en lugar del nombre de la empresa sigue siendo una mención).
El muestreo, y por qué reportamos un rango
Las respuestas de IA varían entre ejecuciones. Una única consulta haría que la puntuación fluctuara, así que cada pregunta se plantea varias veces por motor. Un resultado como 3 a 4 de 5 es un rango honesto: el suelo son las preguntas en las que se le nombró en cada muestra, y el techo son las preguntas en las que se le nombró en alguna muestra. Un rango amplio significa que el motor está genuinamente indeciso sobre usted, y eso es información, no ruido. Preferimos mostrarle un rango honesto antes que inventar un único número rotundo.
De dónde obtiene realmente la IA sus respuestas
Los motores anclados buscan en la web en vivo y reportan qué URL citan realmente para las preguntas de sus compradores. A partir de esas citas trazamos de dónde obtiene la IA sus respuestas en su espacio: su sitio, las páginas de competidores, los sitios de reseñas, las comunidades. Eso le indica dónde invertir a continuación, y es el insumo para las correcciones que le entregamos (schema JSON-LD, llms.txt, FAQ y reescrituras de contenido).
Conocimiento, no una clasificación en vivo
La instantánea de visibilidad mide si la IA tiene conocimiento de usted en este momento. No es una clasificación en vivo, ni un resultado garantizado. La visibilidad en IA no es una posición estable: varía según el motor, el momento y la formulación, así que la medimos como una instantánea fechada y lo indicamos en cada informe. La manera de usarla: corrija lo que muestra el informe, vuelva a ejecutarlo y compare tendencias a lo largo de semanas (la página Monitor automatiza esto), no de minutos.
Lo que no afirmamos
Nunca prometemos que algún motor de IA vaya a recomendarle, y nunca fabricamos cifras ni visibilidad que no hayamos medido. Cuando una comprobación no puede ejecutarse, el informe indica que se omitió y por qué. Reportamos conocimiento, no una clasificación garantizada, y los resultados varían según el motor, el momento y la formulación. Lo que sí mejoran las correcciones que generamos es la facilidad con la que los motores pueden entender y citar sus páginas: la palanca estructural que usted realmente controla. Otros miden. Nosotros le entregamos las correcciones listas para copiar y pegar para cambiar lo que ellos miden.