Cómo mide la auditoría y con cuánta certeza.

01

Principios

Una auditoría solo es útil si se ve cómo se llegó a cada hallazgo y cuánto peso tiene.

Primero, la evidencia. Cada hallazgo cita los datos, la cuenta o la prueba que lo originó.
Rangos, no falsa precisión. Cuando una medida varía, informamos de la dispersión y del número de observaciones en que se apoya.
Certeza graduada. Cada hallazgo indica si fue verificado, reproducido o inferido.
Ordenados por valor. Los hallazgos se ordenan por su efecto esperado en los ingresos y por dependencia, no por lo alarmantes que suenen.
No ha cambiado nada. La auditoría lee sus sistemas y no los modifica.

02

Cómo se califican los hallazgos

Cada línea del informe lleva una de tres calificaciones, de modo que quien decide sabe qué ejecutar ya y qué probar primero.

Calificación	Significado	Ejemplo
Verificado	Observado directamente en datos o configuraciones a los que nos dio acceso.	Un evento de compra se dispara dos veces en el contenedor de etiquetas.
Reproducido	Observado de forma reiterada en pruebas realizadas por nosotros, con el método y las fechas registrados.	Una etiqueta de seguimiento se carga antes del consentimiento en cinco de cinco sesiones limpias.
Inferido	Modelado a partir de datos parciales. Se informa con la hipótesis y un rango.	Gasto evitable estimado a partir de conversiones rastreables en el CRM.

03

Medición de la visibilidad en IA

Las respuestas de los sistemas de IA cambian de una ejecución a otra, así que una sola captura no prueba nada. Medimos ejecuciones repetidas sobre un conjunto fijo de prompts y comunicamos la dispersión.

Conjunto de prompts: Normalmente, de 20 a 40 prompts redactados con usted a partir de preguntas reales de compradores de su categoría y sus mercados, que abarcan descubrimiento, comparación y decisión. El conjunto se fija antes de la primera ejecución y se comparte con usted.
Motores: ChatGPT, Gemini, Perplexity y Google AI Overviews como norma; otros allí donde sus compradores los utilicen.
Ejecuciones: Cada prompt se ejecuta varias veces por motor, en días distintos, en sesiones limpias y con el idioma y el país del mercado objetivo.
Lo que registramos: Si se nombra su marca, su posición entre las recomendaciones, las fuentes citadas y si los datos que se afirman sobre usted son correctos.
Cómo se informa: Mediana y rango de las ejecuciones, con el número de ejecuciones. Los competidores se miden con los mismos prompts y ejecuciones.
Nueva medición: El mismo conjunto se vuelve a ejecutar con la periodicidad que usted elija, de modo que el cambio se compara en igualdad de condiciones.

Limitaciones: estos sistemas están personalizados, se actualizan con frecuencia y no son del todo observables desde el exterior. La medición describe lo que probablemente vería un comprador típico de ese mercado, no lo que verá una persona concreta.

04

Medición de atribución e inversión

Las plataformas se califican a sí mismas. Conciliamos lo que cada plataforma declara con lo que su CRM y sus reservas pueden rastrear.

Auditoría de etiquetas y consentimiento: cada etiqueta, cuándo se activa, qué envía y si se obtuvo antes el consentimiento.
Conciliación de conversiones: las conversiones que declaran las plataformas frente a las solicitudes e ingresos rastreables en el CRM, canal por canal.
Los datos modelados se identifican como tales. Cuando el modo de consentimiento o el modelado de la plataforma cubre una laguna, informamos por separado de las cifras observadas y de las modeladas.
El gasto evitable se expresa como un rango con sus supuestos y nunca se presenta como un ahorro garantizado.

05

Lo que no afirmamos

No garantizamos posiciones, citas ni una cuota de las respuestas de IA. Las medimos y trabajamos sobre las fuentes que influyen en ellas.
No prestamos asesoramiento jurídico. Cuando un hallazgo afecta a una normativa, citamos el artículo para que su DPO o su asesor jurídico puedan decidir.
No publicamos resultados de clientes sin consentimiento por escrito. Los ejemplos de este sitio se identifican como ejemplos.