Sigue el cambio y demuestra qué lo provocó.

Una corrección cuenta cuando las respuestas se mueven más que el ruido. Este capítulo explica cómo volver a medir de forma justa, cómo distinguir un cambio real de una oscilación, cuánto tarda en notarse una corrección y el plan de cuatro semanas con el que termina la guía.

200 respuestas. 25 Prompts/pregunta. Los principales motores de IA. 2 días. Gratis. Sin tarjeta.

¿Qué hace justa una comparación de antes y después?

Mide dos veces lo mismo: las mismas preguntas, en los mismos motores, con la misma frecuencia, frente a la misma lista congelada de competidores (capítulo 3). Si cambias el conjunto de preguntas entre ejecuciones, estás comparando dos muestras distintas; empieza las preguntas nuevas como una serie aparte.

Después compara las ejecuciones pregunta a pregunta. Comprobar si dos intervalos del 95 % se solapan es mucho más estricto de lo que parece: Payton, Greenstone y Schenker demostraron en 2003 que dos intervalos así, de poblaciones idénticas, se solapan más del 99 % de las veces, así que la prueba del solapamiento se comporta como una prueba al 1 % y se traga caídas reales. Con 200 preguntas, una caída del 42 % al 30 % muestra intervalos del 95 % solapados, pero una prueba estándar de dos proporciones da p = 0,012. Si 30 preguntas dejaron de mencionarte y 6 empezaron a hacerlo, la prueba pareada de McNemar sobre esos cambios da una p de alrededor de 0,00006 (el ejemplo resuelto).

99 %+

Con qué frecuencia se solapan dos intervalos del 95 % cuando no ha cambiado nada, lo que convierte el solapamiento en una prueba débil para detectar un cambio.

Payton, Greenstone y Schenker, 2003
47 %

Cambios en una sola respuesta que se revirtieron al día siguiente, en 40 preguntas de compra en cuatro motores.

Del 5 al 13 oct 2026
409 de 481

Respuestas de ChatGPT en una auditoría que no hicieron ninguna búsqueda web, así que ninguna página reciente pudo llegar a ellas.

Auditoría del 26 sept 2026

¿Esa caída es real o solo una oscilación?

Espera a ver si se mantiene. En nuestro seguimiento diario, el 47 % de los cambios en una sola respuesta se había revertido un día después, y cuando pudimos seguir un cambio dos días más, se mantuvo los tres días el 36,7 % de las veces. Un competidor seguido marcó un 75 % un lunes y un 45 % el viernes de la misma semana, lo que parece una caída de 30 puntos; en toda la semana se le mencionó en 89 de 140 respuestas, un 63,6 %, y no había caído nada (el estudio de frecuencia).

Actúa sobre un cambio cuando se mantenga dos o tres días, o cuando los intervalos de dos mediciones se separen. Una alerta que salta con cada cruce salta todo el rato con cifras así de ruidosas.

¿Cuánto tarda en notarse una corrección?

Depende de qué mitad de la respuesta hayas cambiado. Los motores que buscan en la web en directo, como Perplexity, la búsqueda de ChatGPT y Google AI Overviews, pueden reflejar un cambio a los pocos días de un nuevo rastreo; Google dice que un nuevo rastreo puede tardar desde unos días hasta unas semanas. Las respuestas basadas en el entrenamiento de un modelo solo cambian cuando sale un modelo nuevo, lo que puede tardar meses, y ningún proveedor publica ese calendario.

Así que, antes de juzgar el trabajo de un mes, comprueba si las respuestas que estás leyendo buscaron algo. En una auditoría de nuestras propias ejecuciones en ChatGPT, 409 de 481 respuestas no hicieron ninguna búsqueda web, y nada de lo publicado la semana anterior podría haber aparecido en ellas (los primeros 30 días).

¿Cómo es un plan de cuatro semanas?

  1. Semana 1, base de referencia. Elige tus preguntas, pregunta a cada motor y anota a quién mencionan y qué citan (capítulo 2). Hazlo dos veces, con un día de diferencia.
  2. Semana 2, acceso. Comprueba cada bot frente a tus páginas clave y corrige los bloqueos en la CDN y el contenido que solo existe con JavaScript (capítulo 4).
  3. Semana 3, identidad y fuentes. Publica tu definición de una frase en todas partes y contacta con las cinco páginas más citadas que te dejan fuera (capítulo 5).
  4. Semana 4, vuelve a medir. Haz las mismas preguntas en los mismos motores. Quédate con lo que se movió más allá del intervalo; replantea lo que no.

¿Cómo le enseñas el cambio a otra persona?

  • Informa de cada motor por separado, cada tasa con su intervalo y el número de respuestas que la respaldan.
  • Enlaza cada cifra con las respuestas que cuenta, para que cualquiera pueda leer lo que dijo de verdad el motor.
  • Indica qué cambiaste tú y cuándo, junto a las fechas en que se movieron las respuestas.
  • Informa también de las preguntas que no se movieron. Un informe solo de logros no es una prueba.

Más en mira las respuestas de IA que hay detrás de tu visibilidad y en seguimiento diario de la visibilidad en IA.

Sigue leyendo

Todos los capítulos

Lecturas relacionadas

Fuentes
  1. Payton, Greenstone y Schenker: Overlapping confidence intervals or standard error intervals, Journal of Insect Science 3:34 (2003) pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC524673/
  2. NIST: McNemar test, Dataplot reference manual www.itl.nist.gov/div898/software/dataplot/refman1/auxillar/mcnemar.htm
  3. Google Search Central: Ask Google to recrawl your URLs developers.google.com/search/docs/crawling-indexing/ask-google-to-recrawl
  4. OpenAI Help Center: Searching the web with ChatGPT help.openai.com/en/articles/9237897-searching-the-web-with-chatgpt

Las cifras de Proofsource enlazan a la publicación o el estudio que las midió, con sus fechas y su método. Avísanos si algo de aquí está desactualizado.

Descubre dónde te deja fuera la IA. Y corrígelo.

Ve qué preguntas de compra mencionan tu marca, a quién mencionan en tu lugar y qué corregir. 200 respuestas. 25 Prompts/pregunta. Los principales motores de IA. 2 días. Gratis. Sin tarjeta.

200 respuestas. 25 Prompts/pregunta. Los principales motores de IA. 2 días. Gratis.ChatGPTPerplexityClaudeGoogle AI OverviewsGoogle AI ModeGeminiMicrosoft CopilotGrokDeepSeekMeta AI