La mayoría monta una auditoría GEO con cuatro preguntas escritas de memoria, mete el nombre de su marca en todas y luego se sorprende de que la IA "la nombre mucho". Claro que la nombra: se lo has pedido. La auditoría no vale lo que vale la herramienta ni el informe; vale lo que valen los prompts con los que preguntas. Un mal set de preguntas te da un número bonito y falso; un buen set te dice la verdad incómoda de si existes para el modelo cuando el comprador pregunta sin conocerte. Aquí tienes cómo construir esa batería, pregunta a pregunta.
Por qué la auditoría GEO vale lo que valen sus prompts
En una auditoría GEO el prompt es el instrumento de medida, no un detalle. Si el termómetro está mal calibrado, da igual lo bonito que sea el gráfico: el número miente. Y el sesgo más habitual es meter tu marca en la pregunta —"¿qué te parece [tu empresa]?"—: así mides reputación, no visibilidad. La IA hablará de ti porque se lo pediste, no porque te recomiende sola cuando el comprador no te menciona.
La visibilidad real se juega en las preguntas donde tu nombre no aparece. Ahí es donde entras por mérito o no entras. Por eso el diseño del set de prompts es el 80% de una auditoría bien hecha: define qué mides, contra quién y en qué lenguaje. El resto —correrlo, anotar, puntuar— es mecánica. Este es el trabajo que casi nadie hace y el que separa una auditoría útil de un teatro con capturas.
Los tres tipos de prompt que no pueden faltar
Una batería seria cubre tres familias de pregunta. Cada una mide una cosa distinta, y si te falta una, mides un trozo y crees que mides el todo.
| Tipo | Qué pregunta (sin tu marca) | Qué mide |
|---|---|---|
| Categoría | "Mejores herramientas para X", "cómo elegir un proveedor de Y" | Si entras en la respuesta por mérito propio cuando nadie te nombra. |
| Comparativo | "A vs B", "alternativas a Z", "¿merece la pena X o mejor Y?" | Tu posición relativa frente a los competidores con los que te disputan. |
| De problema | "Cómo dejar de perder tiempo en...", "por qué mi X sigue fallando" | Si te captura el comprador que tiene el dolor pero aún no sabe tu categoría. |
Las de categoría son tu línea base de existencia. Las comparativas miden share of voice: no basta con salir, importa si sales tú o tu rival. Y las de problema son las de mayor valor y las que casi nadie escribe, porque exigen salir de la jerga interna y hablar como el cliente que aún no te conoce. Ahí está el comprador más temprano y menos disputado.
Cómo escribir prompts que la IA responde como un comprador real
Un buen prompt de auditoría imita cómo pregunta de verdad una persona con tu problema, no cómo describirías tú tu producto. Cinco reglas para que la respuesta sea honesta:
- Sin tu marca (salvo el bloque de sentimiento). Si tu nombre está en la pregunta, no mides visibilidad, mides eco. Reserva dos o tres prompts con tu marca solo para leer el tono con que la IA te describe, y no los mezcles con la métrica de presencia.
- En el idioma del cliente, no en el tuyo. El comprador no escribe "solución de automatización de flujos documentales"; escribe "cómo dejar de pasar facturas a mano". Roba el vocabulario de tus tickets de soporte, tus llamadas de venta y las reseñas: ahí está cómo se busca de verdad.
- Neutrales, sin pista incrustada. "¿Cuál es la mejor herramienta barata y en español para pymes?" ya ha filtrado la respuesta con tus criterios. Pregunta abierto y deja que el modelo elija; si acotas, acota como acotaría el comprador, no como te conviene.
- Específicos de intención, no genéricos. "Marketing" no mide nada; "cómo medir si ChatGPT recomienda mi tienda" sí. Cuanto más se parezca el prompt a una decisión concreta, más útil es la lectura.
- Repetibles palabra por palabra. Cada prompt tiene que poder relanzarse idéntico dentro de una semana. Si lo improvisas cada vez, no tienes una serie temporal, tienes anécdotas sueltas.
Cuántos y cómo repartirlos: la batería de 15-25 preguntas
El tamaño sano está entre 15 y 25 preguntas fijas. Menos de 15 y el resultado es anecdótico —un día sales, otro no, y no sabes si es señal o ruido—. Más de 30 y no la repites a mano cada semana, que es justo lo que la hace útil como línea base. Un reparto que funciona:
| Familia | Peso aproximado | En una batería de 20 |
|---|---|---|
| Categoría (sin marca) | ~50% | 10 preguntas |
| Comparativas | ~30% | 6 preguntas |
| De problema | ~15% | 3 preguntas |
| Marca (solo sentimiento) | ~5% | 1 pregunta |
Los errores que invalidan la batería (y cómo evitarlos)
Cuatro fallos convierten una auditoría en una foto favorecedora y falsa. Si cometes uno, el resto del informe sobra:
- Meter la marca en todo. El clásico. Mides que la IA sabe repetir tu nombre, no que te recomienda. Sácala de las preguntas de presencia.
- Preguntas que se responden solas. El prompt con la respuesta incrustada ("¿por qué [tu marca] es la mejor para X?") no audita, se aplaude. Neutralidad o nada.
- Muestra minúscula. Cuatro preguntas no son una auditoría, son una impresión. Sin volumen no distingues la tendencia del ruido de un modelo que varía entre respuestas.
- Cambiar el set cada vez. Es el error silencioso: parece que mejoras, pero solo cambiaste la vara de medir. Fija los prompts al menos un trimestre; añade sin quitar.
Con la batería bien construida, lo demás es ejecución: correr la auditoría para la foto de hoy, rastrear las menciones semana a semana para la película, y puntuar cada respuesta con el marco de cómo medir tu visibilidad en IA. Si no quieres montar y mantener la batería a mano, delegar la monitorización de visibilidad en IA te deja el instrumento vivo y vigilado; y cuando la lectura pida acción, la optimización GEO trabaja sobre el contenido, no sobre el informe.