Un informe de ejemplo con cifras hipotéticas
Supón que un panel fijo produce 12 respuestas en 20 intentos. Tres mencionan tu marca. Una revisión factual encuentra cinco afirmaciones respaldadas, una contradicha y dos no verificables. Son ejemplos para comprobar cálculos, no resultados de Dardo.
| Métrica | Cálculo |
|---|---|
| Tasa de respuesta | 12 / 20 = 60% |
| Menciones entre respuestas | 3 / 12 = 25% |
| Precisión verificada | 5 / (5 + 1) = 83,3% |
| Verificabilidad | (5 + 1) / 8 = 75% |
Mantén visibles los ocho intentos sin respuesta. Una precisión alta puede ocultar afirmaciones imposibles de comprobar: muestra también la verificabilidad. Señala cada error importante aunque el promedio parezca bueno.
- 01Capturar
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- 03Evaluar
- 04Conciliar
Define la señal antes de abrir un panel
Empieza por nombrar el evento que quieres contar. Una mención de marca puede no tener enlace y contener un dato incorrecto. Una cita es un enlace a una página, mientras que una impresión en Search Console significa que se mostró un enlace al sitio en una superficie de Search compatible. Un clic sale de la superficie de Search y una sesión de GA4 empieza cuando la visita llega al sitio. Un clic en un formulario o en WhatsApp, teléfono o reservas muestra intención, no una consulta recibida. Cuenta un lead después de que el formulario o destino confirme la recepción, y usa una etapa del CRM para calificarlo y otra para un cliente ganado. Son denominadores y responsables distintos. Mantén las señales en columnas separadas aunque un informe las muestre juntas. Así una tasa alta de menciones no se convierte en tráfico, un aumento de visitas no se convierte en ingresos y un clic no se cuenta como una venta.
Usa Search Console para las superficies propias de Google
La página actual de Ayuda de Search Console llama a esta vista informe de rendimiento de la IA generativa. Indica que el despliegue fue mundial desde el 31 de agosto de 2026, aunque el acceso puede ser gradual o faltar si las impresiones son insuficientes. Incluye impresiones de AI Overviews y AI Mode, agrupadas por páginas, países, fechas y dispositivos. Las filas de páginas usan normalmente la URL canónica final; los gráficos agregan por propiedad y las tablas dependen de la dimensión. Exporta ambos para conservar un registro fechado; los datos recientes pueden ser preliminares. Los experimentos de Search Labs quedan fuera. Es una medición propia útil de los enlaces mostrados en las funciones generativas de Google, pero no un registro de competidores por prompt. Sus datos están incluidos en la búsqueda Web, así que no sumes el informe a los totales regulares de Web como un grupo independiente. Úsalo para la superficie de Google y usa GA4 y CRM para visitas y resultados.
Agrupa con cuidado las referencias de asistentes en GA4
El grupo de canales predeterminado de GA4 incluye un canal AI Assistant para visitas procedentes de fuentes como ChatGPT, Gemini, DeepSeek, Copilot y Grok. La definición de Google indica que excluye AI Overviews y AI Mode de Google, que se clasifican dentro de Organic Search. Las referencias reconocidas de asistentes usan el medio ai-assistant y el valor de campaña (ai-assistant), así que empieza en Informes, Adquisición y Adquisición de tráfico. Revisa juntos Grupo de canales predeterminado de la sesión y Fuente/medio de la sesión, y compara sesiones, interacción y eventos clave. Si una propiedad necesita su propio grupo de referencias, abre Administrar, Visualización de datos y Grupos de canales, crea o copia un grupo personalizado, añade un canal de asistentes de IA, elige una condición de URL de fuente o referencia con coincide con regex y coloca el canal por encima de Referral. Un patrón conservador de hosts puede ser ^.*(chatgpt\.com|openai\.com|gemini\.google\.com|perplexity\.ai|copilot\.microsoft\.com|claude\.ai).*$; adáptalo a los hosts que realmente aparezcan en la propiedad y revísalo si cambian los proveedores. No uses un patrón amplio que contenga google, porque mezclaría la búsqueda normal de Google con el tráfico de asistentes. Un referente ausente, una configuración de privacidad o una visita directa puede ocultar la recomendación original, así que este grupo mide referencias observadas y no todas las visitas influenciadas por IA.
Construye una exploración de páginas de entrada
Para ver qué ocurrió después de una referencia observada, abre Explorar y empieza una exploración en blanco o de formato libre. Añade Página de entrada + cadena de consulta como dimensión, y después Fuente/medio de la sesión y Grupo de canales predeterminado de la sesión cuando estén disponibles en la propiedad. Usa Sesiones, Usuarios activos, Sesiones con interacción, Recuento de eventos y los eventos clave relevantes como métricas. Pon la página de entrada en las filas o compara filas de fuentes con un desglose por página, manteniendo constantes el periodo y el mercado. Una segunda pestaña puede aislar las páginas que recibieron generate_lead o un evento posterior de calificación. La guía de páginas de entrada de Google también permite una exploración de rutas para ver las páginas siguientes. Mantén visible el alcance: Adquisición de tráfico usa sesiones y Adquisición de usuarios usa usuarios; sus cifras no deben compararse como si respondieran la misma pregunta. Los informes y las exploraciones también pueden diferir por procesamiento, modelado, campos compatibles y ventanas de datos recientes. Define un corte de reporte, conserva la exportación y no interpretes una diferencia de las últimas 48 horas como un fallo de campaña.
Instrumenta el ciclo del lead, no solo los clics
Usa los nombres de eventos recomendados cuando coincidan con el proceso real. Envía generate_lead solo después de que una persona envíe correctamente un formulario o solicitud; envía qualify_lead cuando el equipo marque una oportunidad como calificada; envía close_convert_lead cuando se convierta en cliente. Esos nombres necesitan implementación y contexto; no aparecen por escribirlos en un informe. Mantén los clics salientes, clics en enlaces o botones de WhatsApp como eventos de interacción separados. Añade parámetros útiles como identificador del formulario, página de entrada, servicio, idioma o una referencia estable de consulta, sin enviar datos personales que Analytics no deba recibir. Marca el evento real de lead como evento clave después de acordar su definición. Prueba con un envío interno claramente identificado: usa Tag Assistant o el modo de depuración, recorre el formulario y revisa el evento y sus parámetros en Tiempo real y en Administrar, Visualización de datos, DebugView. Después verifica el registro guardado y la notificación en el CRM o bandeja de entrada, elimina duplicados por reintentos y filtra el tráfico de desarrollo de los informes comerciales. DebugView tiene atribución limitada para ofrecer respuesta rápida; usa los informes de Adquisición para la vista de atribución más precisa. Un clic puede servir para diagnosticar, pero no demuestra que llegó la consulta.
Usa un panel fijo de prompts para reportar competencia
Un panel repetible debe describir la tarea del comprador en vez de preguntar si una marca es famosa. Un prompt de ejemplo es: “Para una empresa que elige un estudio para un sitio bilingüe en [mercado], compara [marca o estudio] con tres alternativas relevantes. ¿Qué proveedores pueden mostrar evidencia de naming, diseño web, desarrollo, SEO, soporte de idioma, trabajo remoto, propiedad y un camino de consulta que funcione? Cita las páginas que respalden cada afirmación, indica cuando no haya evidencia y separa la evidencia oficial de tu inferencia”. Mantén constantes el texto, mercado, idioma, dispositivo, estado de sesión y productos o superficies durante el periodo de reporte. Guarda prompt exacto, respuesta completa, fecha y hora, motor y modo, configuración regional, si apareció una función de IA, cada proveedor nombrado, cada URL citada y una captura o exportación cuando la política lo permita. Conserva las ejecuciones sin función y sin mención. En un panel hipotético imagina 20 ejecuciones programadas, 12 con una respuesta de IA visible y 8 sin respuesta calificable. Si tres de las 12 respuestas mencionan a Dardo, la tasa de mención de la muestra es 3 dividido por 12, es decir, 25 por ciento. Si esas respuestas contienen 20 menciones de proveedores y tres corresponden a Dardo, la participación muestral de menciones es 3 dividido por 20, o 15 por ciento. Son ejemplos aritméticos, no resultados observados. Reporta por separado las 8 ejecuciones sin respuesta y nunca lo llames participación de todas las búsquedas con IA.
Evalúa la precisión factual con una fuente fechada
Crea una tabla de fuente de verdad antes de puntuar una respuesta. Asigna a cada afirmación una fecha, una URL oficial o registro interno, un responsable y un estado para servicios, precios, oficinas, clientes nombrados, credenciales, idiomas, modelos de entrega y condiciones contractuales. Divide la respuesta de IA en afirmaciones comprobables y marca cada una como respaldada, contradicha o no verificable. Después informa dos proporciones: precisión verificada es igual a afirmaciones respaldadas dividido por respaldadas más contradichas; verificabilidad es igual a respaldadas más contradichas dividido por todas las afirmaciones comprobables. Una respuesta hipotética con cinco afirmaciones respaldadas, una contradicha y dos no verificables tiene 5 dividido por 6, o 83,3 por ciento, de precisión verificada, y 6 dividido por 8, o 75 por ciento, de verificabilidad. También debe llevar una alerta de error grave si presenta una oficina falsa, un cliente inventado, un precio materialmente incorrecto o un servicio tergiversado. No trates una afirmación no verificable como correcta solo porque parezca posible. Registra el texto exacto, la fuente revisada, la persona que revisó y la corrección necesaria. Puntúa por separado las salidas en inglés y español cuando cambien las afirmaciones o el sentido. Son medidas editoriales propuestas, no puntuaciones definidas por Google; su valor depende de definiciones constantes y evidencia conservada.
Elige herramientas por la evidencia y fija una frecuencia
Elige una herramienta de monitoreo solo después de comprobar qué conserva. Los criterios útiles incluyen prompts repetibles, control de país e idioma, separación de AI Overviews, AI Mode y otros asistentes, exportación de respuestas y URL citadas, marcas de tiempo, historial de cambios, condiciones de privacidad permitidas y revisión humana. Una hoja de cálculo o base pequeña puede bastar para un panel de poco volumen; las exportaciones de Search Console, los informes de GA4 y los registros del CRM añaden evidencia propia. Un panel puede organizar el trabajo, pero una puntuación estimada no es una impresión de Google ni un lead observado. No recomiendes una herramienta que no hayas probado con tus prompts, configuración regional, límites del plan y necesidades de conservación. Ejecuta una línea base fija, repite después de cambios relevantes en páginas o fuentes y publica el denominador con cada tasa. Concilia visitas con GA4 y consultas verificadas con el CRM. La pérdida del referente deja sin atribución algunos recorridos influenciados por IA, y los datos de AIO y AI Mode no pueden aislarse como un canal AI Assistant de GA4. Un informe confiable explica qué se observó, qué se infirió, qué faltó y qué decisión se tomó.
Fuentes y lecturas
Fuentes de esta guía, con más detalles de sus publicaciones originales.
- Ayuda de Search Console: informe de rendimiento de IA generativa
- Ayuda de Search Console: impresiones, posición y clics
- Ayuda de Google Analytics: grupo de canales predeterminado
- Ayuda de Google Analytics: grupos de canales personalizados
- Ayuda de Google Analytics: informe de páginas de destino
- Ayuda de Google Analytics: eventos recomendados
- Ayuda de Google Analytics: acerca de los eventos
- Ayuda de Google Analytics: supervisar eventos en DebugView
- Ayuda de Google Analytics: ámbitos de las dimensiones de fuente de tráfico
- Ayuda de Google Analytics: diferencias de datos entre informes y exploraciones