Una puntuación de visibilidad en IA convierte una muestra de respuestas de IA en un número que puedes comparar.

Mide algunas tasas sobre las mismas preguntas de compra sin marca, lleva cada una a una escala de 0 a 100 con un ancla declarada y saca un promedio ponderado. La comparación con competidores viene incluida a través del share of voice, que divide tus menciones entre las menciones de los proveedores mencionados junto a ti, y de la posición, que indica qué tan pronto te mencionan.

La puntuación AEO de Proofsource hace exactamente esto. La fórmula, tal como está publicada en la página de metodología:

round( (35 x mención + 25 x cita + 25 x share of voice + 15 x posición) / 100 ), cada parte en 0-100, solo partes medidas

Las mismas respuestas lo producen en ChatGPT, Perplexity, Claude y Google AI Overviews. Es un solo número para el periodo que elijas; para compararte con un competidor específico, usa los conteos que lo respaldan, como se describe en cómo compararte con la competencia.

Toma una marca inventada con números redondos: mencionada en 20% de las respuestas, con su sitio citado en 10%, con 12% de las menciones del top 10 y una posición promedio de 4. Estos datos son ilustrativos, no de una marca real.

round( (35 x 40.0 + 25 x 25.0 + 25 x 48.0 + 15 x 84.2) / 100 ) = round(44.88) = 45

Cada número de arriba se puede comprobar con una calculadora, y esa es la idea. La puntuación real en el producto muestra el mismo desglose, con cualquier parte que no pudo medir dejada fuera e indicada, nunca puntuada como cero.

Porque los datos de entrada son muestras. Hazle la misma pregunta dos veces al mismo motor y la respuesta puede cambiar, así que una puntuación de 45 con una semana de respuestas podría ser 40 o 50 la semana siguiente sin que cambies nada.

Las respuestas son muestras, así que la puntuación se muestra con un rango del 95% a partir de los intervalos de Wilson de sus tasas (Monte Carlo, semilla fija, dependencia conservadora), más la puntuación con cinco ponderaciones alternativas para que se vea el efecto de los pesos.

Las cinco ponderaciones alternativas responden a la objeción obvia a cualquier puntuación compuesta: que los pesos son arbitrarios. Si las alternativas coinciden, los pesos no importan mucho para tu marca; si se dispersan, la página lo dice. El intervalo en sí se explica en el glosario.

Miden cosas distintas con datos distintos. Evertune describe su AI Brand Score como la probabilidad de que un modelo dirija la atención hacia una marca en recomendaciones espontáneas, en una escala de 0 a 100 que combina la frecuencia con que aparece la marca con pesos de posición publicados (primer lugar 100%, segundo 90%, tercero 81%). Deja los nombres de marca fuera de sus Prompts.

El AI Visibility Index de Semrush es un ranking público por categoría hecho a partir de 126 millones de Prompts en EE. UU. en ChatGPT, Google AI Mode, Google AI Overviews y Gemini, reportado por plataforma, que combina con qué frecuencia aparece una marca y con qué consistencia. Dentro de su toolkit, el AI Visibility score de Semrush es un benchmark de 0 a 100 frente a competidores. Ninguna de las dos páginas publica la fórmula completa, así que los dos números no se pueden convertir entre sí. Ambos están enlazados en las fuentes de arriba.