Tres nuevos análisis de AI Check muestran cómo hablan los modelos de IA sobre tu marca, qué puntos fuertes y débiles le atribuyen en comparación con la competencia y en qué situaciones de compra se recomienda o se echa en falta. Cada afirmación se respalda con una citación original y el prompt correspondiente, y se puede consultar para cualquier marca, sin necesidad de crear un proyecto propio.
El hecho de que una marca sea elegida, recomendada o ignorada depende cada vez más de las respuestas de la IA. Esto plantea un nuevo reto para el marketing: medir la percepción de la propia marca no solo en encuestas o redes sociales, sino también allí donde los modelos de IA la reformulan a diario. ¿Cómo hablan los modelos sobre la marca? ¿Qué características le atribuyen a ella y cuáles a la competencia? ¿Y en qué situaciones de compra se recomienda? Precisamente para este proceso, SISTRIX ofrece a partir de ahora tres nuevos análisis para IA/chatbots.
Estos análisis se encuentran en AI Check, la sección en la que, tras introducir un dominio o una marca, se puede ver directamente en qué prompts se menciona o cita dicha marca en las respuestas de IA. El análisis de sentimiento es una sección independiente en la navegación, mientras que la percepción frente a la competencia y el mapa de recomendaciones se encuentran en la sección «Competidores».
El tutorial sobre el análisis de la brecha de marca muestra paso a paso todo el proceso, desde el análisis de la situación actual hasta el plan de medidas.
Respuestas reales en lugar de opiniones teóricas
Los tres análisis funcionan según el mismo principio: ninguna de las afirmaciones procede «del LLM». Esto no es comparable a preguntarle a un modelo de IA cómo ve una marca y confiar en su respuesta.
La base de datos está formada, en cambio, por respuestas reales de la IA a preguntas reales de los usuarios. Si, por ejemplo, un usuario pregunta por el mejor programa de correo electrónico y ChatGPT menciona en su respuesta varios proveedores, esas marcas se identifican en la respuesta, tanto en esa como en muchos miles más. Cada afirmación valorativa se extrae y se evalúa de forma determinista, es decir, el modelo de IA no realiza el recuento por sí mismo. Y para cada afirmación de los análisis se puede mostrar la pregunta inicial y el fragmento de texto del que procede.
Sentimiento: ¿Cómo hablan los modelos de IA sobre la marca?
Empezamos con el «Sentiment Score»: el saldo entre elogios y críticas en todas las respuestas generadas por IA en las que aparece la marca, desglosadas individualmente por plataforma. La escala va de -100 a +100, aunque el punto medio real se sitúa claramente por encima: los modelos de IA se expresan mayoritariamente de forma positiva, y la media para muchas marcas se sitúa más bien en torno a +50. Por lo tanto, la clasificación de referencia muestra dónde se sitúa realmente una puntuación en comparación con otras marcas.
En este apartado, el balance temático desglosa la percepción según los temas relevantes para cada marca. Para cada tema, muestra la proporción entre elogios y críticas, de modo que queda patente qué temas contribuyen a la valoración global positiva y cuáles la frenan.
Las fortalezas y debilidades de la marca se pueden desplegar una por una. Para cada una de ellas se indica lo que dicen textualmente los distintos modelos de IA, de qué fuentes extraen su valoración (páginas propias, medios de comunicación, foros, con el número de menciones correspondiente en cada caso) y una recomendación concreta sobre lo que se puede deducir de ello.
Para terminar, se incluye el tono de cada plataforma de IA con su contexto típico, así como citaciones textuales de ejemplo con sus fuentes. De este modo, queda patente qué imagen se forman los modelos de la marca, cuáles son los puntos a mejorar y en qué plataforma cambia el tono. El segundo paso del tutorial muestra cómo aplicar el análisis de sentimiento en la práctica: Tutorial de análisis de la brecha de marca.
Percepción en el ámbito competitivo: ¿qué se atribuye a quién?
Solo la comparación permite determinar si un punto fuerte atribuido tiene realmente valor: quizá los modelos de la competencia elogien exactamente lo mismo, pero con mayor frecuencia. Por eso, el nuevo análisis «Percepción frente a la competencia» compara las atribuciones de todas las marcas relevantes.
Para ello, no solo se analizan las respuestas de la IA en las que aparece tu marca, sino también todas las respuestas relativas a los competidores directos, agrupadas y sin duplicados. Los competidores se identifican en dos etapas: en la primera, se localizan las marcas que también se mencionan en las respuestas de la IA sobre tu marca. En la segunda, se analizan precisamente esas marcas. Esto tiene un efecto importante: los competidores se hacen visibles incluso allí donde son objeto de críticas.
El resultado es la matriz de percepción: por cada marca, las fortalezas y debilidades percibidas, contabilizadas y agrupadas, con cada afirmación respaldada por la citación original y la pregunta que la ha generado.
El número de respuestas generadas por IA y de menciones de la marca que se han tenido en cuenta aparece indicado justo encima de la matriz. Debajo, el análisis resume en qué aspectos destaca la propia marca, en cuáles destacan los competidores y en cuáles aún no destaca la propia marca, y a partir de ahí deduce los siguientes pasos: puntos de partida concretos para la comunicación y los contenidos.
Esto permite responder a las siguientes preguntas: ¿qué represento yo?, ¿qué representan los demás? y ¿qué atributos pierdo frente a la competencia? En el tercer paso del tutorial sobre el análisis de la brecha de marca se explica cómo deducir a partir de ahí los atributos que ha perdido tu marca.
Mapa de recomendaciones: ¿A quién se recomienda y cuándo?
El gran número de menciones y una opinión positiva no dicen nada sobre si una marca se recomienda en los momentos decisivos: es decir, cuando un usuario se enfrenta a una decisión de compra concreta. El mapa de recomendaciones responde precisamente a esta pregunta.
Para ello, se registra, para cada respuesta de la IA, qué marca se recomienda en cada ocasión de compra y en qué papel: como primera opción, como una de varias opciones, en absoluto o incluso si se desaconseja su compra. El resultado es una visión general de todas las ocasiones de compra relevantes de tu sector y de las marcas que las ocupan. La presencia en las recomendaciones muestra de un vistazo en cuántas de estas ocasiones se recomienda tu propia marca, y la matriz de prioridades clasifica todas las ocasiones según su atractivo y tu propia posición competitiva, incluyendo recomendaciones de actuación para cada campo: ampliar, seleccionar de forma específica o baja prioridad.
El núcleo lo constituyen las brechas: situaciones de compra en las que se recomiendan exclusivamente marcas de la competencia, junto con la marca líder, la citación original de la respuesta de la IA y el enfoque de contenido que permitiría cerrar esa brecha. Esto permite responder a las siguientes preguntas: ¿En qué situaciones de compra no existe la propia marca para los modelos de IA?, ¿quién ocupa ese espacio en su lugar? y ¿qué hay que publicar para aparecer allí? Cómo priorizar estas brechas y traducirlas en un plan de contenido es el cuarto paso del tutorial de análisis de brechas de marca.
Gratis en la versión beta de IA/chatbot
En conjunto, los tres análisis abarcan por completo la percepción de una marca en los modelos de IA: el tono, las características atribuidas y las situaciones de compra. Se complementan entre sí, desde la descripción y la comparación hasta las lagunas de contenido concretas con relevancia comercial. También se pueden realizar directamente en la herramienta los análisis de «brand gap», es decir, la comparación entre la imagen que la propia marca tiene de sí misma y la imagen que los modelos de IA trazan de ella, lo que hasta ahora suponía un laborioso trabajo manual.
Los tres análisis forman parte de la versión beta de SISTRIX AI/Chatbot y ya están disponibles en todos los paquetes. Como siempre, agradecemos vuestros comentarios, tanto positivos como críticos, que podéis enviar a support@sistrix.com.
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