¿Qué visibilidad tiene una marca en las respuestas de la IA? Analiza de un vistazo las indicaciones, las citas, las entidades y los grupos de competidores con los datos de entidades de SISTRIX AI directamente desde el MCP.
| TIEMPO NECESARIO | AHORRO DE TIEMPO | DIFICULTAD | APLICACIÓN |
|---|---|---|---|
| 15–30 min. | ~3-5 horas | ●●○○○ | Pitch / En curso / Reporting |
Beneficios
- Visión general completa de GEO con solo pulsar un botón: las menciones en las respuestas automáticas, las citas, el contexto de las entidades y las fuentes de la competencia de una marca se recogen en un análisis estructurado.
- Clústeres de la competencia basados en datos reales: el modelo agrupa automáticamente las marcas, revistas y comunidades que aparecen junto con la propia marca en las respuestas de IA.
- Ahorro de tiempo frente al análisis manual: sin este caso de uso, una auditoría comparable solo sería posible navegando manualmente por ai.sistrix.com, exportando tablas y realizando pruebas de prompts por separado.
- Aplicación estratégica: los resultados proporcionan información directa para la estrategia de contenido, la planificación de relaciones públicas y la optimización GEO.
Prompt
Ejemplo de prompt
Analiza la marca [nombre de la marca] con el servidor SISTRIX MCP y elabora un análisis completo del estado GEO para el mercado español:
Consulta las siguientes vistas mediante ai_entity:
- overview: número total de menciones en los prompts
- environment: entidades que aparecen en el contexto (modelos, temas, lugares)
- competition: marcas que se mencionan junto con [nombre de la marca]
- sources (source_type=domain): dominios con más citas y recuentos de prompts
- prompts: ejemplos de prompts en los que aparece la marca
Interpreta los resultados de la siguiente manera:
- Elabora un resumen de los indicadores clave más importantes (menciones en los resultados de búsqueda, dominio principal, posicionamiento de la propia web).
- Identifica los grupos de entidades más importantes (modelos/productos, tecnologías, geografía, personas).
- Agrupa las fuentes en: competidores directos, revistas especializadas y pruebas, comunidades y foros, mercados y guías de compra, fuentes de conocimiento.
- Evalúa, para cada grupo de fuentes: porcentaje de citas, relevancia estratégica y recomendación de actuación.
- Identifica las tres mayores lagunas geográficas (¿dónde pierde la marca visibilidad frente a terceros?).
Resume los resultados en un panel de control estructurado: indicador, valor, evaluación, recomendación.
Consejo: Separar la marca del dominio
Accede a ai_entity con el nombre de la marca (por ejemplo, «Kawasaki»), no con el dominio. De este modo, SISTRIX recoge todas las menciones en el prompt, independientemente de la URL que se cite. Para el análisis de fuentes, accede además a sources con source_type=domain para situar tu propio sitio web respecto a la competencia.
Procedimiento
Paso 1: Buscar la marca y recopilar las menciones
El servidor SISTRIX MCP recupera, mediante ai_entity (vista: overview), el número total de menciones en las respuestas de la IA. Este valor indica el nivel general de presencia de la marca en las respuestas de la IA y sirve como punto de partida absoluto para todos los pasos posteriores.
Importante: El Prompt-Count no es un indicador de tráfico, sino el número de consultas de búsqueda en las que aparece la marca en las respuestas generadas por IA. Un valor elevado indica una amplia visibilidad en la IA, pero no dice nada sobre la calidad ni el control de la narrativa.
Paso 2: Analizar el contexto de las entidades
A través de ai_entity (vista: environment) se recuperan todas las entidades que aparecen junto con la marca en las respuestas de la IA. El modelo las agrupa en modelos de producto, términos tecnológicos, referencias geográficas y personas, mostrando así la imagen que los sistemas de IA tienen de la marca.
Paso 3: Identificar a los competidores en las respuestas de IA
Mediante ai_entity (vista: competition) se identifican todas las marcas que aparecen junto con la marca analizada en las indicaciones. El modelo evalúa la competencia directa y la clasifica en grupos: empresas competidoras, comunidades, revistas especializadas y otros actores relevantes del ámbito temático.
Paso 4: Crear un clúster de fuentes
ai_entity (vista: fuentes, tipo_fuente=dominio) proporciona todos los dominios con el número de citas y el recuento de prompts. El modelo los agrupa en cinco clústeres estratégicamente relevantes y evalúa la influencia de cada clúster en la narrativa de la marca en las respuestas de IA.
Paso 5: Identificar las carencias de GEO y formular recomendaciones
A partir de todos los datos recopilados, el modelo identifica las principales lagunas en materia de GEO: ¿En qué ámbitos la marca pierde visibilidad frente a terceros? ¿En qué casos se cita con más frecuencia a revistas especializadas que a la propia página web? ¿Qué temas faltan en los contenidos propios?
Output / Resultado
Al finalizar el análisis, el modelo genera un panel de control con una clasificación por prioridades:
| Indicador | Valor | Valoración | Recomendación |
|---|---|---|---|
| Menciones en el chat en total | [Número] | Alto / Medio / Bajo | Base para el seguimiento continuo |
| Dominio propio de Citations | [Número] (Puesto [X]) | Bueno / Mejorable | Subsanar las lagunas en [canal/tema] |
| Fuente externa más importante | [Dominio] ([Número]) | Crítico / A vigilar | Dar prioridad al contenido para [Canal] |
| Principal competidor en IA | [Nombre de la marca] | Medio / Alto | Ampliar el contenido de comparación directa |
| Fuente de revistas más importante | [Dominio] ([Número]) | Seguir | Consultar reseñas y colaboraciones |
La tabla puede utilizarse directamente como base para una presentación a un cliente, una sesión informativa de GEO o para establecer las prioridades de una estrategia de contenidos.
Combinaciones y variantes
Combinación: auditoría de contenidos y análisis de brechas de contenido
Tras el análisis de estado GEO, pasar directamente a la auditoría de contenidos o al análisis de lagunas de contenido: el análisis GEO muestra en qué temas y entidades la marca está perdiendo visibilidad frente a terceros. La auditoría de contenidos comprueba si estas lagunas pueden subsanarse con el contenido existente. El análisis de lagunas de contenido muestra qué temas ya están abordando los competidores y que el propio dominio aún no ha tratado.
- Variante: Análisis GEO de la competencia – aplicar la misma consulta a una marca de la competencia y comparar directamente qué fuentes y entidades predominan en ese caso.
- Variante: Solo auditoría de fuentes – centrarse exclusivamente en la vista «sources» para trazar un mapa completo del panorama de citas de un dominio.
- Variante: Comparación multimarca – analizar varias marcas (por ejemplo, la propia marca y dos competidores principales) en una misma sesión y crear un panel de control de cuota de voz.
- Ampliación: Análisis de la calidad de las indicaciones – utilizar «ai_entity (view: prompts)» para ver respuestas concretas de la IA y comprobar en qué contexto aparece la marca (¿de forma neutral, positiva, como alternativa a la competencia?).
¿No sabes cómo seguir? Nuestro equipo de asistencia te ayudará a configurar el servidor SISTRIX MCP y responderá a tus preguntas sobre su uso con Claude o ChatGPT. Contactar con el servicio de asistencia
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