Manual de uso

Leer los resultados y sus límites

Antes de decidir qué hacer, comprueba a qué marca, periodo y muestra corresponde el dato. Los resultados describen lo observado; no representan automáticamente todas las búsquedas ni todas las respuestas posibles.

Sección 1

Comprobar el contexto antes del valor

Comprueba la marca, el periodo, la fuente y el mercado de la lectura consultada. El contexto indica a qué público y a qué respuestas se refiere el valor; sin él, una comparación puede mezclar cosas distintas.

Al cambiar el periodo o el contexto, espera a que cargue la nueva lectura antes de comparar datos. Compara el mismo alcance: una fuente o un público distinto puede cambiar el significado de la comparación.

El contexto de una lectura en Visibilidad IA: el periodo observado, la comparación con el periodo anterior y el tema elegido entre los del panel, antes de mirar un valor. (marca ficticia, datos de demostración)
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Sección 2

Leer el resultado junto a su cobertura

Busca junto al valor la base observada y las posibles exclusiones o limitaciones. La cobertura muestra qué amplitud tiene la muestra que sostiene el resultado y dónde deja de valer.

El número de respuestas recogidas describe la muestra disponible, no el volumen de todas las conversaciones del público. Antes de interpretar una proporción, comprueba qué preguntas y respuestas la sustentan.

El panel «Contexto del análisis» del resumen: espacio de trabajo, marca y periodo, la cobertura por mercado e idioma, el estado de las recogidas y la última observación. (marca ficticia, datos de demostración)
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Sección 3

Distinguir ausencia, cero y error

Una lectura no disponible no equivale a un resultado de cero. Carga, error y dato ausente son estados distintos: distinguirlos evita leer un problema técnico como una conclusión sobre la marca.

Espera durante la carga. Si la lectura falla, busca el control para reintentar. Si falta una recogida o conexión, sigue el mensaje mostrado; una tarjeta vacía no demuestra ausencia de la marca en el mercado.

Cuatro estados de una tarjeta sin valor

Una tarjeta vacía puede significar cosas distintas: carga, error, recogida ausente o valor cero, cada una con su gesto.

EstadoQué significaQué hacer
CargandoLa lectura está llegando desde el servidor.Espera antes de comparar o decidir.
Error de lecturaLa solicitud falló por un motivo técnico.Usa el control para reintentar si aparece.
Recogida ausenteFalta una recogida de respuestas para este alcance.Sigue la indicación mostrada para iniciarla.
Valor ceroLa recogida existe y la marca no aparece en las respuestas.Abre las respuestas y mira qué alternativas aparecen.

Sección 4

Mantener separadas las cuatro preguntas

SEO, AEO, GEO y Trust describen aspectos distintos de la presencia de la marca. Cada una tiene su método y su base, así que un buen resultado en una perspectiva no compensa una debilidad en otra.

Lee cada perspectiva con su método y base. La búsqueda, las respuestas directas, las respuestas de los asistentes y la reputación no son cuatro valores que deban sumarse para obtener un resultado único.

Las cuatro lentes del resumen, cada una con su base y su método, y la regla que las mantiene separadas: no se suman ni entran en el AI Trust Score. (marca ficticia, datos de demostración)
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Sección 5

Abrir la prueba de un caso concreto

Si un resultado ofrece detalles de la muestra o un enlace a la fuente, ábrelos antes de utilizarlos como evidencia. El caso concreto muestra lo que se observó realmente.

Comprueba la formulación de la pregunta, el texto observado y su procedencia disponible. Una mención del nombre, una recomendación y un enlace al sitio son señales distintas: verifica cuál aparece realmente.

La prueba de un caso concreto: la respuesta de un asistente con la marca, el competidor y la fuente citada marcados en las frases que los nombran. (marca ficticia, datos de demostración)
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Sección 6

Interpretar el intervalo y la evolución

En el detalle de la puntuación, lee el intervalo, la muestra y el periodo junto al valor. El intervalo indica la estabilidad de la medida y evita confundir una pequeña oscilación con un cambio real.

Valora un cambio también según la comparabilidad de las observaciones. Si la puntuación no se puede calcular, lee el motivo indicado: no la sustituyas por una estimación ni interpretes un dato ausente como un empeoramiento.

La tabla de la evolución del AI Trust Score por ciclo cerrado: para cada periodo el juicio, la puntuación y el intervalo que expresa su incertidumbre. (marca ficticia, datos de demostración)
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Sección 7

Vincular acciones y evidencias

Antes de iniciar una acción, comprueba qué problema observado pretende abordar. Una acción ligada a una evidencia concreta tiene un objetivo claro y un punto de partida para valorar lo que sigue.

Después compara nuevas observaciones pertinentes conservando contexto y límites. Un cambio posterior no demuestra por sí solo que la acción lo haya causado ni garantiza un resultado comercial.

El porqué de una acción abierta: el problema observado en las respuestas, la página citada que lo causa y las fuentes fechadas que lo documentan. (marca ficticia, datos de demostración)
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Rutas relacionadas

Definiciones, preguntas frecuentes, guías y método: desde aquí llegas al material que necesitas para leer los resultados y explicarlos a tu equipo con las mismas palabras.