Las 18 métricas GEO que tu equipo de marketing debe monitorizar en 2026

El marco de métricas GEO: estructura y prioridades

Antes de entrar en cada métrica individual, es importante entender cómo se estructura este framework. Las métricas GEO se organizan en dos niveles de prioridad y cuatro categorías temáticas que reflejan los diferentes aspectos de tu presencia en motores de IA.

Dos niveles de prioridad

Métricas Core (7 métricas): representan el mínimo viable para cualquier equipo de marketing. Son automatizables, de alta accionabilidad y cubren los aspectos fundamentales de visibilidad, competencia, sentimiento y fuentes. Si tu equipo solo puede monitorizar un conjunto limitado de indicadores, estas son las que necesitas.

Métricas Complementarias (11 métricas): añaden profundidad y granularidad al análisis. Permiten entender mejor el contexto competitivo, identificar gaps específicos y conectar la visibilidad GEO con resultados de negocio. Son especialmente útiles para equipos con recursos dedicados o necesidades competitivas específicas.

Cuatro categorías temáticas

Las 18 métricas se distribuyen en cuatro categorías que responden a preguntas estratégicas diferentes:

1. Visibilidad: ¿Aparece tu marca cuando debería aparecer?
2. Competidores: ¿Cómo te comparas con tu competencia en el espacio de IA?
3. Sentimiento: ¿Qué dicen las IAs sobre tu marca y es correcto?
4. Fuentes: ¿Te citan como fuente autorizada?

Adicionalmente, algunas métricas de impacto en negocio conectan la visibilidad GEO con resultados tangibles como tráfico y conversiones.

Las 7 métricas core: el 20% que genera el 80% del valor

Estas siete métricas constituyen el framework mínimo viable para cualquier equipo de marketing que quiera entender su rendimiento en motores de IA generativa. Todas son automatizables o semiautomatizables, tienen alta accionabilidad y pueden implementarse con herramientas disponibles en el mercado.

1. AI Share of Voice (SoV)

Categoría: Competidores

Qué mide: La proporción de respuestas de IA que mencionan tu marca en comparación con tus competidores para un conjunto definido de prompts. Es el equivalente en la era de IA al Share of Voice tradicional de SEO.

Analogía simple: Es como el market share, pero en conversaciones con ChatGPT.

Por qué es crítica: El AI SoV es el KPI principal a nivel C-suite porque predice ventaja competitiva futura. Si un competidor domina las menciones en respuestas de IA para tu categoría, está capturando mindshare en un canal donde la confianza del usuario es excepcionalmente alta.

Cómo calcularla: AI SoV % = (Número de prompts donde tu marca es mencionada / Número total de prompts probados) × 100. El denominador debe incluir tanto tus menciones como las de competidores.

Frecuencia recomendada: Semanal. La volatilidad mensual de citaciones en LLMs ronda el 50%, por lo que mediciones menos frecuentes pueden pasar por alto tendencias importantes.

Viabilidad: Alta. Existen herramientas gratuitas como HubSpot AI Share of Voice Tool que permiten establecer un baseline competitivo en GPT-4o, Perplexity y Gemini. Herramientas de pago como Otterly.AI o Profound ofrecen automatización completa.

2. Brand Visibility Score

Categoría: Visibilidad

Qué mide: El porcentaje de prompts relevantes para tu negocio donde aparece tu marca, ya sea con citación o como mención sin enlace.

Analogía simple: ¿Cuántas veces sales en la foto? (con o sin link).

Por qué es crítica: A diferencia de la Citation Rate que mide solo enlaces, el Visibility Score captura toda presencia de marca. En un entorno donde muchos usuarios no hacen clic sino que consumen la respuesta directamente, aparecer mencionado tiene valor de branding incluso sin enlace.

Cómo interpretarla: Un Visibility Score alto con Citation Rate baja indica que las IAs conocen tu marca pero no te consideran fuente autorizada. Un Visibility Score bajo es más preocupante: significa que no existes en el conocimiento del modelo para esas consultas.

Frecuencia recomendada: Semanal.

Viabilidad: Alta. Puede calcularse manualmente con un banco de prompts o automatizarse con herramientas GEO.

3. Citation Rate (Tasa de Citación)

Categoría: Fuentes

Qué mide: El porcentaje de respuestas de IA que citan directamente tu URL o dominio como fuente de información.

Analogía simple: La diferencia entre que te nombren y que te presenten con tarjeta.

Por qué es crítica: La Citation Rate emerge como la métrica fundacional del GEO, análoga al link building en SEO tradicional. La pregunta SEO clásica era "¿en qué posición estamos?"; la pregunta GEO es "¿estamos siendo citados por la IA?". Ser citado no solo aumenta la autoridad percibida, sino que también es la única vía para generar tráfico directo desde respuestas de IA.

Frecuencia recomendada: Semanal.

Viabilidad: Alta. Las herramientas GEO especializadas rastrean citaciones automáticamente. También puede monitorizarse manualmente ejecutando prompts de tu banco y registrando qué fuentes aparecen.

4. Sentiment Score (NSS)

Categoría: Sentimiento

Qué mide: El tono de las menciones de tu marca en respuestas de IA, clasificado como positivo, neutral o negativo.

Analogía simple: Que hablen de ti está bien, pero ¿qué dicen?

Por qué es crítica: Una alta visibilidad con sentimiento negativo no es éxito; es una crisis de reputación amplificada algorítmicamente. A diferencia de los resultados de búsqueda tradicionales donde una reseña negativa ocupa una posición específica y puede contrarrestarse, en un motor generativo el sentimiento negativo puede "infectar" toda la síntesis.

Cómo calcularla: Net Sentiment Score (NSS) = ((Menciones Positivas - Menciones Negativas) / Total de Menciones) × 100. Un NSS de +50 o superior indica percepción predominantemente positiva.

Frecuencia recomendada: Semanal para monitoreo, con análisis profundo mensual.

Viabilidad: Semiautomatizable. Las herramientas GEO incluyen clasificación de sentimiento, aunque la validación humana mejora la precisión en casos ambiguos.

5. Citation Position

Categoría: Fuentes

Qué mide: La posición de tu marca o URL dentro de la respuesta de IA: primera recomendación, elemento de lista, nota al pie o mención contextual.

Analogía simple: No es lo mismo ser "la mejor opción" que "una alternativa más".

Por qué es crítica: No todas las menciones tienen el mismo peso. Ser la primera recomendación explícita tiene un impacto significativamente mayor que aparecer como última opción en una lista de alternativas. Esta métrica añade contexto cualitativo a la visibilidad cuantitativa.

Frecuencia recomendada: Semanal.

Viabilidad: Alta. Requiere clasificación manual o semiautomática basada en la estructura de cada respuesta.

6. AI-Referred Traffic

Categoría: Impacto en Negocio

Qué mide: Las visitas web originadas desde plataformas de IA como ChatGPT, Perplexity, Claude o Gemini.

Analogía simple: El único puente real entre GEO y negocio medible.

Por qué es crítica: Es el único puente viable actualmente entre visibilidad GEO y métricas de negocio tangibles. Permite conectar tu presencia en respuestas de IA con resultados medibles en tu propio ecosistema de analytics.

Cómo configurarla: En GA4, crea un canal personalizado para tráfico referral desde dominios de IA: chatgpt.com, perplexity.ai, gemini.google.com, claude.ai, bing.com (para Copilot). Algunos sistemas de analytics ya incluyen estas fuentes identificadas.

Contexto: El tráfico desde IA actualmente representa aproximadamente el 0.15% del tráfico web total, pero está creciendo rápidamente. Se proyectan 90 millones de usuarios de AI search solo en EE.UU. para 2027.

Frecuencia recomendada: Semanal para tendencias, mensual para análisis de comportamiento.

Viabilidad: Alta. Configurable directamente en GA4 o cualquier herramienta de analytics.

7. Brand Accuracy Score

Categoría: Sentimiento

Qué mide: El porcentaje de información factual correcta sobre tu marca en las respuestas de IA.

Analogía simple: ¿La IA dice la verdad o está "alucinando" sobre ti?

Por qué es crítica: Las "alucinaciones" de los LLMs no son errores aleatorios; pueden crear percepciones erróneas persistentes sobre tu producto, precios, características o historia de marca. Detectar y corregir información incorrecta es fundamental para proteger tu reputación.

Tipos de errores a monitorizar: Alucinaciones intrínsecas (la IA contradice información de tus fuentes) y extrínsecas (la IA inventa información que no existe en ninguna fuente). Las segundas son más difíciles de detectar pero igualmente dañinas.

Frecuencia recomendada: Quincenal. Es menos volátil que las métricas de visibilidad pero requiere verificación humana.

Viabilidad: Semiautomatizable. Requiere comparación con información oficial de tu marca. Las herramientas GEO pueden detectar inconsistencias, pero la validación final necesita input humano.

Resumen: métricas core

Las 11 métricas complementarias: profundización para equipos con recursos

Una vez que tu equipo domine las métricas core, las siguientes 11 métricas complementarias permiten un análisis más granular y estratégico. Están organizadas por categoría temática.

Categoría: Visibilidad

8. Prompt Coverage

Qué mide: La cobertura de prompts objetivo donde aparece tu marca, segmentada por etapa del funnel (informativos, comerciales, transaccionales).

Analogía simple: La extensión de tu territorio en el mapa de conversaciones.

Por qué importa: Revela dónde tienes gaps de visibilidad en el journey del cliente. Puedes dominar las consultas informativas pero estar ausente en las comparativas que preceden a la decisión de compra.

Frecuencia: Semanal. Viabilidad: Semiautomatizable.

9. AI Overview Presence Rate

Qué mide: El porcentaje de tus keywords objetivo donde Google muestra AI Overview con tu marca citada.

Analogía simple: ¿Cuántas veces Google te elige como el experto del tema?

Por qué importa: Los AI Overviews aparecen en el 11-13% de las queries de Google y reducen el CTR de la posición 1 orgánica en un 34.5%. Sin embargo, el 80% de las fuentes citadas en AIOs de ecommerce no están en el top 10 orgánico tradicional, lo que representa una oportunidad para sitios con menor autoridad SEO.

Frecuencia: Semanal. Viabilidad: Automatizable con herramientas SEO que han incorporado tracking de AIOs (Semrush, Ahrefs, SE Ranking).

Categoría: Competidores

10. Competitive Citation Gap

Qué mide: Los prompts donde tus competidores son citados pero tu marca no aparece.

Analogía simple: Los temas donde tu competidor es el profesor y tú ni estás en clase.

Por qué importa: Identifica oportunidades concretas de contenido y optimización. Un gap competitivo en prompts transaccionales es más urgente que uno en prompts informativos.

Frecuencia: Quincenal. Viabilidad: Automatizable.

11. Category Dominance

Qué mide: El porcentaje de queries de una categoría específica donde tu marca es la primera mencionada.

Analogía simple: Ser el Kleenex de tu categoría: cuando dicen "CRM" piensan en ti.

Por qué importa: Va más allá del SoV general para revelar en qué nichos o subcategorías tienes ventaja competitiva real. Puedes tener bajo SoV global pero dominar un segmento específico de alto valor.

Frecuencia: Mensual. Viabilidad: Semiautomatizable.

12. Platform-Specific SoV

Qué mide: El Share of Voice desglosado por plataforma: ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude, AI Overviews.

Analogía simple: Tu marca tiene acento: fuerte en ChatGPT, débil en Perplexity.

Frecuencia: Mensual. Viabilidad: Automatizable con herramientas multi-plataforma.

Categoría: Sentimiento y Precisión

13. Hallucination Alert Rate

Qué mide: La frecuencia de información fabricada o errónea sobre tu marca en respuestas de IA.

Analogía simple: El detector de mentiras para lo que la IA dice de ti.

Por qué importa: Detectar alucinaciones tempranamente permite acciones correctivas antes de que se propaguen. Las alucinaciones persistentes suelen originarse en datos conflictivos en la web que puedes corregir.

Técnica de auditoría: Ejecuta prompts como "¿Qué características tiene [tu producto]?" y compara con especificaciones oficiales. También usa pruebas adversarias con premisas falsas para verificar resistencia del modelo.

Frecuencia: Semanal. Viabilidad: Semiautomatizable.

14. Mention Context

Qué mide: La clasificación del tipo de mención: recomendación activa, advertencia, comparación neutral, mención contextual.

Analogía simple: ¿Te mencionan como héroe, villano o extra de fondo?

Por qué importa: Añade matiz cualitativo al Sentiment Score. Una mención en contexto de advertencia tiene impacto muy diferente a una mención en comparación donde tu marca sale favorecida.

Frecuencia: Quincenal. Viabilidad: Semiautomatizable.

Categoría: Fuentes

15. Citation Authority

Qué mide: El grado en que tu marca es la fuente preferida para temas específicos dentro de tu expertise.

Analogía simple: Cuando la IA necesita un experto, ¿te llama a ti?

Por qué importa: Revela si estás construyendo autoridad temática real o solo apareciendo de forma dispersa. Ser "la fuente" para un tema específico tiene más valor que menciones genéricas.

Frecuencia: Mensual. Viabilidad: Automatizable.

16. Source Type Alignment

Qué mide: Tu presencia en los tipos de fuentes que cada LLM prefiere citar.

Analogía simple: ¿De dónde saca la IA tu información: Reddit o Harvard?

Por qué importa: Si quieres visibilidad en Perplexity, necesitas presencia en Reddit y comunidades. Si tu objetivo es ChatGPT, Wikipedia y fuentes enciclopédicas son críticas. Esta métrica te indica dónde invertir esfuerzos de PR digital.

Frecuencia: Mensual. Viabilidad: Semiautomatizable.

Categoría: Impacto en Negocio

17. Conversiones desde IA

Qué mide: Leads u oportunidades atribuidas a usuarios provenientes de respuestas de IA.

Analogía simple: El ROI real: usuarios que vienen de ChatGPT y compran.

Por qué importa: Conecta la visibilidad GEO con resultados de negocio tangibles. Es la métrica que más interesa a nivel directivo pero también la más difícil de atribuir con precisión.

Desafío de atribución: Solo aproximadamente el 30% de empresas consideran los resultados GEO "verdaderamente medibles". La atribución requiere configuración de analytics específica y, a menudo, encuestas post-compra complementarias.

Frecuencia: Mensual. Viabilidad: Semiautomatizable.

18. Engagement de origen IA

Qué mide: El comportamiento de visitantes que llegan desde plataformas de IA: tiempo en página, páginas por sesión, tasa de rebote, eventos de engagement.

Analogía simple: ¿Solo miran o realmente interactúan con tu contenido?

Por qué importa: Revela la calidad del tráfico de IA comparado con otros canales. Estudios preliminares sugieren que usuarios influenciados por recomendaciones de IA muestran un 40% mayor LTV y ciclos de venta un 25% más cortos, aunque estos datos requieren validación en cada contexto.

Frecuencia: Mensual. Viabilidad: Semiautomatizable con segmentación en GA4.

Resumen: métricas complementarias

Implementación práctica: de la teoría al dashboard

El banco de prompts: tu activo estratégico más importante

Antes de medir cualquier métrica, necesitas definir qué vas a medir. El banco de prompts es el conjunto de consultas que ejecutarás periódicamente para rastrear tu rendimiento. Su diseño determina la calidad de todos tus insights posteriores.

Tamaño recomendado: Entre 50 y 100 prompts para equipos estándar. Suficientes para significancia estadística pero manejables para ejecución regular.

Los prompts deben distribuirse por etapa del funnel para cubrir todo el journey del cliente:

• 20% informativos (awareness): "¿Qué es [concepto de tu industria]?", "Cómo funciona [tecnología que usas]"
• 40% comerciales (consideration): "Mejores [categoría de producto] para [caso de uso]", "Herramientas de [función] recomendadas"
• 40% transaccionales/comparativos (decision): "[Tu marca] vs [competidor]", "Precios de [tu producto]", "Alternativas a [competidor]"

Frecuencias de medición consolidadas

Basándonos en la volatilidad observada de los LLMs y la practicidad de implementación, estas son las frecuencias recomendadas:

Semanal (métricas de alta volatilidad)

• AI Share of Voice
• Citation Rate
• Brand Visibility Score
• Sentiment Score
• Citation Position
• AI-Referred Traffic
• Prompt Coverage
• AI Overview Presence
• Hallucination Alert Rate

Quincenal (métricas de volatilidad media)

• Brand Accuracy Score
• Competitive Citation Gap
• Mention Context

Mensual (métricas estratégicas)

• Category Dominance
• Platform-Specific SoV
• Citation Authority
• Source Type Alignment
• Conversiones desde IA
• Engagement de origen IA

Trimestral (auditorías completas)

Revisión de accuracy con todos los prompts, análisis profundo de sentiment, ajuste estratégico de prioridades por plataforma.

Stack de herramientas por tamaño de equipo

El ecosistema de herramientas GEO está evolucionando rápidamente. La inversión adecuada depende del tamaño de tu equipo y tus necesidades competitivas:

• Equipos de 1-2 personas (inversión: 0-30€/mes): Herramienta gratuita de baseline (HubSpot SoV Tool) + Google Sheets manual + GA4 configurado.
• Equipos de 3-5 personas (inversión: 50-150€/mes): Una herramienta GEO especializada + GA4 con canales personalizados para tráfico IA.
• Equipos de 6-15 personas (inversión: 200-500€/mes): Suite GEO completa multi-plataforma + integración con CRM.
• Enterprise (inversión: 500-2.000€+/mes): Múltiples herramientas especializadas + desarrollo de automatizaciones propias + recursos dedicados.

En otros artículos de nuestro blog profundizamos en herramientas específicas y sus características comparativas para ayudarte a elegir la mejor opción para tu contexto.

Plataformas a priorizar según tu negocio

No intentes cubrir todas las plataformas de IA simultáneamente. Prioriza según tu modelo de negocio:

• B2B tech y SaaS: ChatGPT + Perplexity (donde los decisores técnicos investigan)
• B2C alto volumen: AI Overviews de Google + ChatGPT (máxima base de usuarios)
• Enterprise y consultoría: Claude + ChatGPT (donde los profesionales senior hacen research)

Métricas GEO vs métricas SEO: complementariedad, no sustitución

Si ya monitorizas métricas SEO tradicionales, las métricas GEO no las reemplazan sino que las complementan. La siguiente tabla muestra la relación conceptual entre ambos mundos:

¿Cómo implementar estas 18 métricas GEO en tu equipo de marketing?

Medir tu presencia en motores de IA generativa ya no es opcional. El framework de 18 métricas que hemos presentado te proporciona un sistema completo pero implementable para entender y optimizar tu visibilidad en ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini y AI Overviews.

Tu plan de acción inmediato:

•  
  Esta semana: Define tu banco de 50-100 prompts distribuidos por funnel y ejecuta una medición baseline de las 7 métricas core.
•  
  Este mes: Configura GA4 para rastrear tráfico desde fuentes de IA y establece un proceso semanal de medición.
•  
  Este trimestre: Evalúa herramientas de automatización según tu nivel de inversión y añade las métricas complementarias más relevantes.

Las marcas que establezcan sistemas de medición GEO robustos ahora tendrán una ventaja competitiva significativa cuando el volumen de búsquedas en IA alcance masa crítica (proyecciones 2026-2028). El momento de empezar es hoy.