TL;DR: Las métricas SEO tradicionales como el tráfico y los rankings se están volviendo peligrosamente obsoletas a medida que la IA reconfigura el panorama de los descubrimientos. Para ganar en esta nueva era, los líderes deben adoptar un nuevo conjunto de KPIs con visión de futuro centrados en la "Visibilidad LLM" En Mercury Technology Solutions, utilizamos un marco patentado de cuatro partes - medición de Prompt Recall, Anchor-Pair Frequency, Citation Mapping y Distributed Entity Presence - para proporcionar a nuestros clientes una verdadera comprensión de su autoridad e influencia dentro de la búsqueda impulsada por la IA.
Soy James, CEO de Mercury Technology Solutions.
He hablado con numerosos directores de marketing que se enfrentan a una nueva realidad desconcertante: los datos de Google Search Console (GSC), que antes eran la base de su estrategia de SEO, ya no cuentan toda la historia. Muestra clics, impresiones y tráfico, pero es fundamentalmente un informe reactivo sobre un mundo que está siendo rápidamente superado. Le dice lo que Google le permite ver, no lo que sus futuros clientes están haciendo realmente dentro de las herramientas de IA.
Para navegar por este nuevo panorama, debemos adoptar una nueva pila de mediciones. El SEO tradicional consistía en hacer un seguimiento de las clasificaciones; Optimización Generativa de la IA (GAIO) consiste en medir la influencia. Aquí están los cuatro KPIs GAIO esenciales que utilizamos para nuestros clientes SaaS y B2B en Mercury. Estas métricas están orientadas al futuro, son "entrenables" y están diseñadas para la nueva realidad de la comprensión basada en patrones de la IA.
1. Tasa de recuperación de peticiones LLM (LPRR)
- La pregunta central: "¿Con qué frecuencia una herramienta de IA recuerda y recomienda nuestra marca a partir de su propia "memoria", sin ver nuestro sitio web en una búsqueda en tiempo real?"
- Lo que mide: No se trata de la clasificación, sino de la recordabilidad. Evalúa si su marca se ha convertido en sinónimo de una categoría hasta el punto de formar parte del conocimiento básico de la IA.
- Cómo lo medimos: Simulamos entre 20 y 50 preguntas de compra de alta intención y sin marca, como por ejemplo:
- "Las mejores soluciones CRM basadas en IA para equipos de ventas remotos"
- "Principales alternativas a Notion para la gestión del conocimiento corporativo"
- "Mejor LLM SEO proveedor en Hong Kong"
- El análisis: A continuación, rastreamos la respuesta de la IA: ¿Se nos menciona directamente? ¿Estamos incluidos en una lista de "herramientas como..."? ¿O estamos completamente ausentes? Si la IA no nos recuerda, es que aún no estamos en la mente del comprador a través del descubrimiento de la IA.
2. Frecuencia del par de anclaje (APF)
- La pregunta central: "¿Qué "anclajes semánticos" concretos -competidores, integraciones, casos de uso- asocia la IA con nuestra marca?"
- Qué mide: Esto va más allá de las simples menciones para medir la relevancia contextual. Los LLM no clasifican; infieren la relevancia basándose en la densidad de pares asociados. Este KPI rastrea lo bien que está "entrenando" el patrón neuronal que define su marca (por ejemplo, Marca X = Categoría Y + Caso de uso Z).
- Cómo lo medimos: Probamos indicaciones que combinan categorías con características específicas, casos de uso o competidores:
- "Herramientas gratuitas de email marketing con una integración nativa con HubSpot"
- "Las mejores plataformas de gestión de proyectos que cuentan con sólidos flujos de trabajo de incorporación"
- "Herramientas similares a [Competidor principal] pero diseñadas para empresarios en solitario"
- El análisis: Hacemos ingeniería inversa de las co-menciones. Aparecemos junto a los competidores adecuados? ¿Está nuestra marca anclada contextualmente a nuestras integraciones y casos de uso más importantes? Esto nos dice lo bien que la IA entiende nuestra posición precisa en el mercado.
3. Mapa sintético de citas (SPCM)
- La pregunta central: "¿Qué formatos de contenido específicos, en qué dominios específicos, tienen más probabilidades de ser citados por la IA para nuestro sector?"
- Qué mide: Proporciona un plano de citas basado en datos, eliminando las conjeturas de su estrategia de contenidos. Traza el panorama de lo que la IA considera una fuente citable.
- Cómo lo medimos: Ejecutamos un amplio conjunto de más de 100 preguntas controladas en múltiples plataformas de IA (ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini). Estas preguntas incluyen variaciones de cinco tipos de consultas clave: búsqueda directa de soluciones, comparaciones, preguntas centradas en características, problemas específicos de casos de uso y consultas "alternativas a...".
- El análisis: Documentamos meticulosamente cada una de las fuentes que cita la IA. Buscamos patrones: ¿Se prioriza Reddit sobre G2? ¿Los listicles de los blogs superan a la documentación oficial? ¿Qué formato, alojado en qué tipo de dominio, gana más a menudo? Este mapa se convierte en nuestra guía sobre dónde y cómo publicar contenidos para obtener la máxima visibilidad de la IA.
4. Puntuación de presencia de entidad distribuida (DEPS)
- La pregunta central: "¿Cómo de "presente" y autorizada está nuestra marca en el ecosistema digital de terceros donde los LLMs forman su entendimiento?"
- Qué mide: Este KPI evalúa su confianza distribuida. Los modelos de IA citan el consenso, no sólo la propiedad. Si siete fuentes creíbles e independientes mencionan su herramienta como una solución, es mucho más probable que la IA le cite, incluso si el contenido de su propio sitio web es meramente mediocre.
- Cómo lo medimos: Buscamos:
- Menciones auténticas en los comentarios de Reddit de usuarios reales.
- Conversaciones en X (Twitter) en las que la gente habla de cambiar de un competidor a su herramienta.
- Sus integraciones o casos de uso incrustados en documentación o plantillas de terceros.
- El análisis: Hacemos un seguimiento de la frecuencia de estas menciones distribuidas de alta calidad y luego lo correlacionamos con la frecuencia con la que esas mismas fuentes son citadas por herramientas de IA. Esto nos da una puntuación que representa la autoridad de tu marca fuera de tu propio sitio web.
Conclusión: Una nueva pila de medidas para una nueva era
Estos cuatro KPI proporcionan una visión estratégica y prospectiva de la verdadera influencia de su marca en el nuevo panorama de búsqueda impulsado por la IA. Mientras que las métricas tradicionales de Google Search Console son reactivas, estos KPI de GAIO son predictivos y "entrenables" Le permiten ir más allá de simplemente reaccionar a los datos de tráfico y comenzar a dar forma proactivamente a cómo la próxima generación de motores de descubrimiento percibe y recomienda su marca.
Esta es la nueva pila estratégica para la SEO. Requiere un enfoque más sofisticado, pero, como hemos comprobado con nuestros clientes, los resultados son más rápidos y duraderos que los conseguidos únicamente con los métodos tradicionales.
