Herramientas para medir tu visibilidad en IA: cuál sirve para qué

Siete pestañas de precios abiertas y ninguna respuesta. Los planes van de veintinueve dólares a quinientos por mes, todos prometen lo mismo con las mismas palabras y ninguno explica qué cambia de uno a otro salvo la cantidad de prompts que puedes seguir. La pregunta que conviene hacerse antes de mirar una sola tabla de funciones es más aburrida que cualquiera de esas comparaciones, y decide casi todo el gasto: ¿necesitas una foto o una película?

Esta comparativa está escrita para quien no puede firmar una suscripción de tres cifras al mes sin saber exactamente qué compra. Incluye a Inspeccia, que es nuestra, y también dice en qué caso no deberías usarla.

La primera bifurcación: foto o película

Hay dos productos distintos vendidos con el mismo nombre. Uno responde ¿estoy? y se contesta con una corrida: le haces al modelo las preguntas que haría tu cliente, anotas si te nombra, a quién nombra en tu lugar y qué fuentes citó. El otro responde ¿me estoy moviendo? y necesita repetir esa corrida todos los días durante meses para que la línea signifique algo.

El segundo cuesta entre cinco y veinte veces más, y con razón: correr cientos de prompts diarios contra ocho motores tiene un costo real de infraestructura. El problema no es el precio. Es que el monitoreo continuo se paga solo cuando alguien va a hacer algo con la variación de la semana: publicar una página, pelear un puesto en una lista ajena, corregir una ficha, escribirle a un cliente. Si el panel se mira el primer mes y después nadie entra, compraste un gráfico.

Con eso en la cabeza, la tabla se lee distinto.

La comparativa

Precios verificados el 28 de julio de 2026 contra la página oficial de cada herramienta. Cambian seguido y varían según moneda y facturación anual: si vas a decidir con esto, abre el enlace antes de pagar. Donde la empresa no publica una cifra recuperable, lo decimos en vez de inventarla.

En qué es mejor cada una

Profound tiene el índice de citaciones más ambicioso de la categoría, y esa es una diferencia real, no de marketing: mirar qué dominios alimentan las respuestas a escala te deja ver patrones que ninguna corrida individual muestra. Si tu trabajo consiste en explicarle a una dirección por qué un competidor aparece y tú no, ese material vale lo que cuesta.

Peec AI publica los estudios más rigurosos que sale a leer uno cuando quiere entender el mecanismo. El más útil de este año analizó cerca de 200.000 respuestas de ocho motores, más de 5,7 millones de puntos de datos, y midió algo que casi nadie mide: cuánto cambia tu visibilidad según en qué puesto apareces dentro de una lista de terceros. Volvemos sobre ese dato más abajo, porque cambia lo que conviene hacer.

Otterly es la puerta de entrada más barata al monitoreo continuo, y para una marca chica eso importa más que la sofisticación. AthenaHQ y Scrunch están construidas para otra conversación: comités, varios equipos, requisitos de seguridad, contratos anuales. No es un defecto, es un público.

Y si ya pagas Semrush o Ahrefs, el cálculo cambia por completo: el módulo de IA que ya tienes incluido suele alcanzar para empezar, y sumar una herramienta dedicada encima es una decisión que conviene postergar hasta tener una pregunta que la suite no responda. Lo desarrollamos con más detalle en la comparación con Semrush y en la comparación con Ahrefs.

Dónde está Inspeccia, y dónde no

Inspeccia es un informe puntual. Le hacemos al modelo, con búsqueda web activa, las preguntas que haría un cliente de tu categoría, y te devolvemos qué contestó: si te nombra, a quién nombra en tu lugar, con qué palabras te describe y —esto es lo que más se usa— qué dominios citó como fuente. Se paga una vez o no se paga: el análisis base es gratis y el plan completo cuesta 29 dólares de pago único.

Eso lo hace bueno para un caso concreto y malo para otro. Es la corrida que haces antes de decidir si necesitas monitoreo, o cuando quieres una foto sin comprometerte con doce meses de facturación. También es lo que corres cuando alguien te dice que la IA está diciendo algo raro de tu empresa y quieres verlo con tus ojos.

Si lo que necesitas es una alerta cuando tu marca desaparece de una respuesta un jueves, Inspeccia no sirve. No tenemos panel diario ni serie histórica, y no vamos a fingir que un análisis suelto reemplaza seis meses de seguimiento. Para eso están Otterly, Peec o Profound, y la decisión entre ellas depende de cuántas marcas y cuántos mercados tengas que cubrir.

Las cinco preguntas que deciden la compra

Una tabla de funciones no ayuda porque todas las herramientas tienen las mismas funciones escritas distinto. Estas cinco preguntas sí separan:

1. ¿Foto o seguimiento? Si nadie va a mirar el panel el segundo mes, no compres el panel.
2. ¿Cuántas marcas y cuántos mercados? Casi todo el precio de la categoría se organiza alrededor de esto: proyectos, países, prompts. Una marca en un país es el escenario barato; cinco clientes en tres países te empuja al escalón siguiente en todas las herramientas a la vez.
3. ¿Te alcanza con saber si te nombran? Saber que apareces el 18 % de las veces no te dice qué hacer el lunes. Saber que el modelo citó Trustpilot, un directorio y ningún contenido tuyo, sí. En nuestras auditorías, cada marca mencionada trae 2,65 fuentes en promedio, y en el 26,9 % de los casos la IA no cita ni siquiera el sitio propio de la marca.
4. ¿Vas a reportarle a un cliente? Entonces necesitas método reproducible antes que puntaje: qué preguntas, qué modelo, qué fecha, qué fuentes. Un índice que no puedes reconstruir es una promesa, y las promesas se discuten en la tercera reunión. Si trabajas con clientes, la guía para agencias entra en el detalle del entregable.
5. ¿Cuánto toleras que el número se mueva? Esta es la que casi nadie hace, y es la más importante.

El número que compres se va a mover

Hay una creencia cómoda en el sector: que tu porcentaje de visibilidad en IA es una propiedad de tu marca, como el tráfico orgánico, y que la herramienta simplemente lo lee. No aguanta el contacto con los datos.

SE Ranking corrió las mismas 10.000 keywords tres veces el mismo día en el Modo IA de Google. El solapamiento medio de URL exactas entre las tres corridas fue del 9,2 %, y 2.006 keywords —una de cada cinco— no compartieron una sola URL entre las tres. A nivel de dominio la cosa mejora apenas: 14,7 %.

En nuestra propia base pasa algo equivalente y lo publicamos aunque no nos convenga. De 2.324 auditorías sobre 2.021 dominios únicos, 167 dominios se auditaron dos o más veces. Entre los 51 que estuvieron visibles al menos una vez, el 56,9 % dio un resultado distinto al repetir, con una oscilación media de 30,8 puntos de tasa de mención. Contando los 167 la oscilación baja a 9,4 puntos, pero solo porque la mayoría fue invisible en todas las corridas y la estabilidad del cero no es una buena noticia.

Nuestro método tiene límites que conviene decir: un solo proveedor de LLM, un tope de doce dominios de fuentes guardados por análisis, y categorías declaradas por el propio usuario. Con esas salvedades, la conclusión práctica no cambia: si dos herramientas te dan números distintos, lo más probable es que las dos estén midiendo bien un sistema que se mueve. Comparar la evolución de un mismo método contra sí mismo sirve; comparar el número de una herramienta contra el de otra, no.

Ese es también el motivo por el que Semrush encontró, sobre un índice de 126 millones de prompts, que el 45 % de los líderes de marketing no puede medir con precisión su visibilidad de marca en respuestas de IA y que solo el 9 % tiene herramientas para seguir todas las métricas que le importan. No es que falten herramientas. Es que lo que se mide no se queda quieto.

Si quieres armarte un método propio antes de pagar nada, el procedimiento está en la guía para medir tu visibilidad en IA, y el lado del tráfico que sí llega a tu web se mide aparte, en Analytics 4.

Por qué estás leyendo una lista

Este artículo es una comparativa numerada, y eso no es casualidad ni pereza de formato. Es el formato que la IA cita más que ningún otro, y hay tres mediciones independientes que apuntan al mismo lugar.

Ahrefs analizó 26.283 URL citadas por ChatGPT sobre 750 prompts de software, productos y agencias: el 43,8 % de las páginas citadas eran listas del tipo "mejores X". De las 1.100 listas a las que les pudo leer la fecha, el 79,1 % se había actualizado en 2025. Evertune, mirando más de 40.000 URL que ChatGPT citó de forma intensiva durante sesenta días en casi cincuenta categorías de producto, llegó a que el 50 % de las citas son listicles, y que el 58 % de esas son listas ordenadas.

Peec AI midió la parte que de verdad importa para tu presupuesto: no alcanza con estar en la lista, importa dónde. Sobre casi 200.000 respuestas de ocho motores, estar en el primer puesto de una lista de terceros dio +16,5 puntos porcentuales de visibilidad en SaaS B2B, y +13,4 en martech emergente. En finanzas el orden resultó menos predecible, cosa que ellos mismos aclaran.

La consecuencia para un negocio chico es incómoda porque redistribuye el trabajo. Buena parte del esfuerzo que dedicas a tu propia web rinde menos que conseguir entrar —y subir— en las listas ajenas que la IA ya cita en tu categoría: la comparativa del blog especializado, el ranking de la asociación del rubro, el hilo del foro, la nota del medio local. Averiguar cuáles son esas listas es, en la práctica, la parte más accionable de cualquier medición. Y es una pregunta que se contesta con una corrida, no con doce meses de suscripción.

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