SEO para ChatGPT: cómo medir la visibilidad de tu empresa en las IA
Preguntar a ChatGPT «¿me conoces?» no mide nada. Este es el método que usamos cada mes para comprobar si una empresa aparece cuando preguntan por su sector, qué descubrimos al medirnos y qué hacer con el resultado.
Cada vez es más habitual utilizar herramientas como ChatGPT, Perplexity o Gemini para buscar información sobre empresas, productos y proveedores. Y el sector industrial no es ajeno a este cambio.
Imaginemos al responsable de compras de una empresa que necesita encontrar un fabricante de reductores planetarios. Probablemente ya conoce el producto y sus características técnicas. Lo que necesita saber es qué empresas lo fabrican, cuáles trabajan en su zona, si tienen experiencia en su sector o qué alternativas existen a su proveedor habitual.
Hasta hace poco, buena parte de esas búsquedas se hacían directamente en Google. Hoy también pueden comenzar con una conversación con una inteligencia artificial.
Y aquí aparece una cuestión interesante para cualquier empresa B2B: ¿qué ocurre cuando un potencial cliente pregunta a una IA por fabricantes o proveedores de tu sector? ¿Aparece tu empresa entre las recomendaciones?
La buena noticia es que podemos comprobarlo sin necesidad de contratar herramientas especializadas. Lo importante es establecer un método que permita obtener información útil y comparar los resultados a lo largo del tiempo.
En saKudarte hemos empezado a medir nuestra propia visibilidad en herramientas de inteligencia artificial. En este artículo compartimos cómo lo hacemos, qué hemos descubierto y algunos errores que conviene evitar.
Qué significa tener visibilidad en ChatGPT y otras herramientas de IA
Lo primero es entender qué queremos medir.
Una de las comprobaciones más habituales consiste en abrir ChatGPT y preguntarle directamente por nuestra empresa:
«¿Conoces a Industrias Tal?»
El problema es que esa pregunta aporta muy poca información sobre nuestra visibilidad real. Al incluir el nombre de la compañía, estamos dando al sistema una referencia concreta sobre la que elaborar su respuesta.
Lo que nos interesa es algo diferente: saber si la IA identifica y recomienda nuestra empresa cuando alguien busca proveedores, fabricantes o servicios de nuestro sector sin conocer previamente nuestra marca.
Por ejemplo, una empresa especializada en mecanizado industrial podría comprobar qué responde ChatGPT ante consultas como:
- «¿Qué empresas realizan mecanizado de precisión para el sector aeronáutico en España?»
- «¿Qué fabricantes ofrecen servicios de mecanizado CNC para series cortas?»
- «¿Qué proveedores españoles tienen experiencia en fabricación de componentes para maquinaria industrial?»
Estas preguntas se aproximan bastante más a las necesidades de un potencial comprador.
También permiten detectar algo que a veces resulta incluso más interesante que la propia aparición de la empresa: cómo interpreta la inteligencia artificial su actividad, qué servicios le atribuye y en qué fuentes se apoya para recomendarla.
Porque aparecer en una respuesta es importante, pero aparecer con información incorrecta puede generar una percepción equivocada desde el primer contacto.
Cómo medir la visibilidad de tu empresa en ChatGPT, Perplexity y Gemini
Para empezar a medir el posicionamiento de una empresa en herramientas de inteligencia artificial no es imprescindible disponer de un software de pago.
Se puede realizar una primera evaluación manual utilizando un conjunto de preguntas representativas, registrando las respuestas y repitiendo el análisis de forma periódica.
Este es el procedimiento que utilizamos en saKudarte.
1. Identificar las preguntas que haría un potencial cliente
El primer paso consiste en preparar entre diez y quince consultas relacionadas con los productos, servicios y mercados de la empresa.
Conviene ponerse en el lugar de alguien que está buscando un proveedor y todavía no conoce nuestra marca.
Podemos partir de preguntas que recibe habitualmente el departamento comercial, necesidades que plantean los clientes en sus reuniones o búsquedas relacionadas con aplicaciones industriales concretas.
Algunos ejemplos:
- ¿Cuáles son los principales fabricantes de [producto] en España?
- ¿Qué empresas fabrican [producto] para el sector [industria]?
- ¿Qué proveedores de [producto] cuentan con certificación [norma]?
- ¿Qué alternativas existen a [fabricante o proveedor conocido]?
- ¿Qué empresas ofrecen [servicio industrial] en [provincia o país]?
En empresas con presencia internacional, merece la pena preparar consultas en los idiomas de sus principales mercados.
Esto es especialmente importante en marketing industrial, donde una misma empresa puede tener una presencia digital muy diferente en España, Francia, Alemania o Reino Unido.
Una vez seleccionadas las preguntas, conviene mantenerlas sin cambios durante las siguientes mediciones. Podemos incorporar nuevas consultas cuando sea necesario, pero conservando las originales para comparar la evolución.
2. Elegir las herramientas de inteligencia artificial que vamos a analizar
Aunque solemos hablar de los buscadores con IA como si todos funcionaran de manera similar, existen diferencias importantes entre ellos.
Para una primera evaluación podemos trabajar con ChatGPT, Perplexity y Gemini, teniendo en cuenta cómo obtiene y presenta la información cada herramienta.
ChatGPT sin búsqueda web. Cuando responde sin consultar internet en ese momento, utiliza la información disponible en el modelo y el contexto de la conversación. Esta prueba puede ayudarnos a comprobar si la herramienta reconoce nuestra empresa y cómo la describe, aunque no permite determinar exactamente dónde o cuándo obtuvo esa información.
ChatGPT con búsqueda web. Cuando utiliza la búsqueda, puede consultar páginas actuales y mostrar enlaces a las fuentes utilizadas. Esto permite analizar qué contenidos encuentra sobre nuestra empresa, qué páginas considera relevantes y si utiliza nuestra propia web o fuentes externas para elaborar su respuesta.
Perplexity. Es especialmente interesante para este análisis porque incorpora referencias a las fuentes consultadas en sus respuestas. Podemos identificar las webs que aparecen como respaldo de las recomendaciones y comprobar si nuestra empresa está presente en artículos especializados, directorios o contenidos sectoriales.
Gemini y las respuestas de IA de Google. También merece la pena observar cómo aparece nuestra empresa en el entorno de Google, tanto en Gemini como en las respuestas generadas mediante IA dentro del buscador. No obstante, debemos analizar ambas experiencias por separado, ya que no siempre muestran las mismas empresas ni utilizan las fuentes de la misma manera.
No es necesario empezar por todas las plataformas. Para una primera medición puede ser suficiente con ChatGPT y Perplexity, ampliando posteriormente el análisis.
3. Registrar las apariciones y las fuentes utilizadas
Una hoja de cálculo es suficiente para organizar los resultados.
Por cada consulta anotamos la fecha, la herramienta utilizada y cuatro datos:
- Aparición de la empresa. Si aparece mencionada o recomendada en la respuesta.
- Posición y contexto. En qué lugar aparece, cuando existe una lista ordenada, y con qué competidores comparte la recomendación.
- Descripción de la empresa. Qué dice exactamente la IA sobre sus servicios, especialización y experiencia.
- Fuentes y enlaces. Qué páginas web cita para respaldar la respuesta, distinguiendo entre enlaces a nuestra web y referencias externas.
Este último punto nos parece especialmente relevante.
Imaginemos que ChatGPT recomienda nuestra empresa, pero utiliza información publicada hace cinco años en un directorio industrial. Es posible que la descripción de nuestros servicios esté desactualizada o que no refleje nuestra especialización actual.
También puede ocurrir que una IA nos mencione junto a nuestros principales competidores, pero que los enlaces de la respuesta conduzcan únicamente a las páginas de esas otras empresas.
En ambos casos estamos obteniendo información que puede orientar nuestras decisiones de marketing y posicionamiento.
Eso sí, una referencia o enlace no demuestra necesariamente que esa página sea la única fuente utilizada por el modelo. Es una pista útil para investigar, no una explicación completa de cómo se ha generado la respuesta.
4. Repetir las pruebas para observar la evolución
Las respuestas de una inteligencia artificial no son completamente estables.
Una misma pregunta puede producir recomendaciones diferentes según la fecha, la configuración del modelo, el historial de conversación, la ubicación o las fuentes disponibles en ese momento.
Por eso, una sola respuesta no es suficiente para sacar conclusiones sobre la visibilidad de una empresa.
Lo recomendable es realizar varias pruebas por consulta, utilizando condiciones lo más parecidas posible, y repetir la medición periódicamente.
Nosotros utilizamos una revisión mensual con una lista fija de preguntas. Además de registrar la plataforma y la fecha, mantenemos las mismas condiciones de consulta siempre que es posible.
Esto permite identificar cambios que difícilmente detectaríamos con una prueba aislada.
Por ejemplo, podemos observar que una empresa comienza a aparecer de forma recurrente en consultas sobre una aplicación industrial específica, que mejora la precisión con la que se describen sus servicios o que su página web empieza a figurar entre las fuentes citadas.
Son señales de evolución que merece la pena analizar, aunque no deben interpretarse automáticamente como una mejora general del posicionamiento.
Qué descubrimos al analizar nuestra visibilidad en inteligencia artificial
En septiembre de 2026 realizamos en saKudarte una primera evaluación utilizando consultas relacionadas con el marketing industrial y B2B.
Queríamos saber si aparecíamos entre las agencias recomendadas, cómo se describían nuestros servicios y qué fuentes se utilizaban para hablar de nosotros.
Los resultados fueron bastante más interesantes de lo que esperábamos.
Nuestra antigua web seguía influyendo en la descripción de la empresa
Habíamos renovado nuestra página web y actualizado la forma de presentar nuestros servicios. Sin embargo, algunas respuestas seguían describiendo saKudarte con información correspondiente a la web anterior.
Al revisar las referencias disponibles comprobamos que parte de ese contenido antiguo continuaba publicado en otras páginas.
Habíamos actualizado nuestra comunicación, pero no todos los espacios digitales donde aparecía nuestra marca reflejaban esos cambios.
Esta situación puede afectar a muchas empresas industriales que evolucionan con el tiempo.
Un fabricante puede incorporar nuevas líneas de producción, conseguir certificaciones, ampliar su capacidad técnica o especializarse en nuevos mercados. Si esa información no se actualiza en los distintos canales donde tiene presencia, los potenciales clientes pueden seguir encontrando una imagen incompleta de la compañía.
Las herramientas de IA añaden otra vía por la que esa información antigua puede seguir apareciendo.
Nos faltaban casos de éxito publicados
Otro descubrimiento llegó al encontrar un artículo sobre las mejores agencias de marketing industrial en España.
Nuestra empresa no figuraba en el listado, aunque cumplíamos tres de los cuatro criterios que planteaba la publicación.
El aspecto en el que teníamos margen de mejora era la disponibilidad de resultados verificables mediante casos de éxito publicados.
Llevábamos años trabajando en proyectos de marketing industrial y B2B, pero una parte importante de esa experiencia no estaba suficientemente documentada en nuestra web.
Decidimos corregirlo.
Actualmente hemos publicado dieciséis casos de éxito donde explicamos la situación de partida, el trabajo realizado y los resultados obtenidos.
¿Significa eso que vamos a aparecer automáticamente en las recomendaciones de ChatGPT? Por supuesto que no.
Pero sí permite que cualquier persona, buscador o sistema de IA con acceso a esos contenidos encuentre información más concreta sobre nuestra experiencia.
La siguiente medición nos ayudará a comprobar si se producen cambios en las respuestas.
Las consultas en inglés mostraban una realidad diferente
El tercer descubrimiento estuvo relacionado con la internacionalización.
Cuando realizábamos consultas en inglés, algunas rutas hacia saKudarte pasaban principalmente por directorios especializados de agencias, en lugar de por nuestra propia web.
Es decir, la información utilizada para identificar nuestra empresa variaba según el idioma.
Para una agencia de marketing B2B es un dato interesante. Para una empresa industrial que exporta buena parte de su producción, puede resultar todavía más relevante.
Conviene preguntarse si un comprador alemán, francés o estadounidense encuentra la misma información que un comprador español cuando busca proveedores de nuestro sector.
No basta con traducir la web. Necesitamos comprobar qué contenidos son accesibles y relevantes en cada mercado y qué fuentes externas hablan de nuestra empresa.
Los errores más habituales al medir el posicionamiento en IA
Durante las primeras pruebas cometimos varios errores que nos hicieron revisar el procedimiento.
El más evidente fue realizar consultas que incluían directamente nuestro nombre. Como hemos visto, eso puede servir para comprobar qué información devuelve una herramienta sobre la marca, pero no para saber si nos recomendaría espontáneamente.
También descubrimos que cambiar las preguntas entre mediciones dificultaba cualquier comparación. Si en septiembre preguntamos por agencias de marketing industrial y en octubre por consultoras de estrategia digital, las diferencias pueden deberse simplemente a que estamos evaluando búsquedas distintas.
Otro error fue conceder demasiada importancia a una única respuesta. Las recomendaciones pueden variar incluso cuando repetimos la misma consulta, de modo que necesitamos varias observaciones antes de interpretar un cambio.
Por último, aprendimos a distinguir entre aparecer mencionado y conseguir que una herramienta cite nuestra web.
Una IA puede recomendar una empresa sin enlazar su página. También puede citar un artículo donde aparece su nombre sin incluirla entre sus recomendaciones principales.
Ambas situaciones aportan información, pero conviene registrarlas por separado.
Cómo mejorar la visibilidad de tu empresa en ChatGPT y otros buscadores con IA
Una vez realizada la medición, llega la parte verdaderamente útil: decidir qué podemos mejorar.
Las acciones dependen de los problemas que hayamos encontrado. En nuestro caso, la evaluación nos ha servido para revisar tres cuestiones especialmente importantes.
Mantener actualizada y coherente la información de la empresa
Si las herramientas de IA describen nuestra compañía con información antigua o incorrecta, conviene revisar cómo presentamos la marca en los distintos canales digitales.
La web corporativa es el punto de partida, pero también debemos prestar atención a los perfiles de LinkedIn, la ficha de Google, los directorios sectoriales y otras plataformas donde aparecemos.
El nombre de la empresa, sus especialidades, ubicación, servicios y datos de contacto deberían ser coherentes.
También podemos utilizar datos estructurados mediante Schema.org para facilitar la interpretación de determinados contenidos por parte de los buscadores.
En saKudarte mantenemos además un archivo llms.txt con un resumen de la empresa y enlaces relevantes. Es una iniciativa complementaria cuyo uso por parte de los distintos sistemas de IA todavía no está generalizado, por lo que no debe considerarse una garantía de visibilidad.
Publicar contenidos que demuestren nuestra experiencia
En marketing industrial abundan las empresas que hablan de calidad, innovación, compromiso y soluciones a medida.
El problema es que esas expresiones, por sí solas, aportan muy poca información sobre lo que realmente diferencia a un proveedor de otro.
Un caso de éxito bien documentado puede resultar mucho más útil.
Pensemos en un fabricante de componentes industriales que explica cómo resolvió un problema concreto de un cliente, qué requisitos técnicos debía cumplir, cómo abordó el proyecto y qué resultados consiguió.
Ese contenido ayuda al comprador a valorar su experiencia y aporta información específica que los buscadores y las herramientas de IA pueden utilizar cuando esté disponible para su consulta.
No se trata de publicar casos únicamente para aparecer en ChatGPT. Se trata de hacer visible y comprensible la experiencia que la empresa ya tiene.
Crear páginas que respondan a búsquedas reales del sector
Otro aspecto que revisamos es si nuestra web responde a las preguntas que se hacen los potenciales clientes.
Es habitual encontrar páginas industriales muy completas desde el punto de vista técnico, pero poco orientadas a explicar aplicaciones, sectores o problemas concretos.
Una empresa puede describir perfectamente las especificaciones de una máquina y, sin embargo, dedicar muy poco espacio a explicar para qué procesos industriales se utiliza, qué necesidades resuelve o qué experiencia tiene en determinados sectores.
Trabajar esos contenidos ayuda a mejorar la utilidad de la web para los compradores y también puede favorecer su descubrimiento a través de buscadores tradicionales y sistemas de IA con acceso a internet. En este sentido, el SEO para inteligencia artificial no debería entenderse como una disciplina completamente independiente del posicionamiento web.
Muchas de las acciones que contribuyen a mejorar la visibilidad siguen teniendo fundamentos conocidos: una web accesible, información bien organizada, contenidos relevantes, autoridad y referencias externas fiables.
Lo que cambia es la forma en la que los usuarios descubren y consumen esa información.
¿Podemos saber qué posición ocupa nuestra empresa en ChatGPT?
Esta es una de las preguntas que más interés despierta cuando hablamos de posicionamiento en inteligencia artificial.
Y conviene tener cuidado con la respuesta.
En los buscadores tradicionales podemos hacer un seguimiento de posiciones para determinadas palabras clave, aunque esos resultados también pueden variar.
En ChatGPT, Perplexity o Gemini no existe una clasificación universal y estable de empresas equivalente a las posiciones orgánicas de Google.
Las respuestas pueden cambiar según la pregunta, el contexto, la localización, las fuentes consultadas y la versión de la herramienta.
Por eso, calcular una posición media o una cuota de visibilidad exige definir muy bien qué estamos midiendo. Algunas plataformas especializadas ofrecen métricas de este tipo, pero debemos interpretarlas como estimaciones dentro de una muestra concreta, no como valores absolutos.
Nuestra propuesta es más sencilla.
Preferimos mantener una serie de consultas representativas y observar cómo evoluciona nuestra presencia en ellas, qué información aparece sobre la empresa y cuáles son las fuentes utilizadas.
No pretende ser una medición exhaustiva de toda nuestra visibilidad en IA. Sí nos proporciona un punto de partida razonable para detectar problemas y orientar acciones.
La visibilidad en inteligencia artificial también importa en el marketing industrial
En una empresa industrial, el proceso de compra puede prolongarse durante meses y requerir la participación de responsables de compras, ingeniería, producción y dirección.
Durante ese tiempo, los compradores consultan distintas fuentes para identificar proveedores, comparar capacidades y valorar posibles alternativas.
Las herramientas de inteligencia artificial empiezan a formar parte de ese proceso de investigación, aunque su importancia varía según el sector, el mercado y el perfil del comprador.
Por eso nos parece interesante incorporar su análisis a la estrategia de marketing B2B, sin perder de vista el resto de canales que ya contribuyen a generar oportunidades comerciales.
No necesitamos obsesionarnos con aparecer en todas las respuestas de ChatGPT. Necesitamos entender qué información encuentra un potencial cliente sobre nuestra empresa y si refleja adecuadamente lo que hacemos.
Ahí es donde una medición periódica puede aportar valor.
En saKudarte hemos descubierto información desactualizada, oportunidades de contenido y diferencias entre mercados que probablemente habríamos pasado por alto sin realizar estas pruebas.
Todavía tenemos que comprobar cómo evolucionan los resultados y qué impacto tienen los cambios realizados.
Mientras tanto, hay una pregunta que merece la pena hacerse: si un responsable de compras preguntara hoy a ChatGPT por los principales proveedores de tu especialidad, ¿encontraría tu empresa? Y, si la encontrara, ¿la describiría como te gustaría?
Quizá sea una buena ocasión para comprobarlo.
Preguntas frecuentes sobre SEO para ChatGPT
¿Se puede posicionar en ChatGPT como en Google?
No de la misma manera. No hay un ranking estable ni una posición que escalar: hay una probabilidad de que tu empresa aparezca en una respuesta, y depende de cuánta información verificable y coherente exista sobre ti en fuentes que el modelo pueda leer. Lo que sí se parece es el trabajo de base: contenido que responda preguntas reales, datos estructurados y una entidad consistente.
¿Cada cuánto conviene medir?
Una vez al mes es suficiente para ver tendencia sin convertirlo en un trabajo a tiempo completo. Lo importante no es la frecuencia, es que la lista de preguntas y las superficies sean las mismas cada vez.
¿Sirve de algo el llms.txt?
Es un fichero de texto que resume qué hace tu empresa y cuáles son sus URL importantes, pensado para que un modelo lo lea sin pelearse con el HTML. Ningún buscador ha confirmado que lo use como señal, así que no hay que esperar un efecto medible por sí solo. Cuesta poco ponerlo y mantenerlo, y de momento lo tratamos como lo que es: una apuesta barata, no una solución.
¿Y si mi competencia sí aparece y yo no?
Mira qué URL cita la IA cuando la nombra. En la mayoría de los casos no es magia: tiene casos publicados, fichas de producto que explican aplicaciones, presencia en directorios del sector o menciones en medios que el modelo ha leído. Eso es replicable.
¿Hace falta una herramienta de pago?
Para empezar, no. Una hoja de cálculo con las preguntas, las superficies y los cuatro datos de cada respuesta da para varios meses. Las herramientas ahorran tiempo cuando la lista crece o cuando hay que vigilar varios mercados a la vez.
Este artículo forma parte de nuestro servicio de posicionamiento en IA.