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Crea un registro de marca y sucursales
Anota nombre, alias y dominio, además de identificadores de cada local: ciudad, nombre, dirección, teléfono, URL y servicios realmente disponibles. Distingue sucursal física y zona de servicio sin sede. El registro sirve para evaluar respuestas, no para encargar nuevas páginas de ciudades. Si la IA menciona la cadena sin identificar sucursal, cuenta una mención de marca, no automáticamente una recomendación correcta del local.
Crea prompts comparables por ciudad
Mantén servicio e intención y cambia la ciudad, por ejemplo al pedir un proveedor de instalación con alcance definido. Separa descubrimiento, comparaciones y preguntas sobre una sucursal nombrada. Ajusta requisitos a la oferta real; preguntar por un servicio no disponible en una ciudad no produce una comparación justa. Elige competidores locales para cada mercado en vez de copiar una lista nacional.
Presupuesto de monitorización de IA: preguntas, sistemas y revisiones
Nombrar una ciudad no es geolocalizar
Una ciudad explícita y una pregunta 'cerca de mí' crean condiciones diferentes. En el segundo caso, registra el contexto de ubicación real si está disponible. No llames geolocalizado a un resultado solo porque el prompt contiene una ciudad. Documenta sistema o modo de IA, idioma, país, fecha y ajustes controlables. Si la herramienta no admite la ubicación del dispositivo, indica esa limitación.
Evalúa marca, sucursal y datos por separado
Marca en cada respuesta la mención, recomendación de la sucursal correcta, dirección o URL correcta y exactitud del servicio. Registra y abre fuentes citadas para confirmar la ubicación. Recomendar una sucursal de otra ciudad o inexistente es un error aunque la cadena sea correcta. Separa falta de respuesta, fallo de medición y ausencia de AI Overview. Son eventos diferentes.
Auditoría de citas de IA: ¿las fuentes respaldan la información sobre tu empresa?
Compara sin mezclar muestras
Ejemplo hipotético: en 20 respuestas válidas para la ciudad A, se recomienda el local correcto cuatro veces. El resultado es 4/20, un 20%, solo en esa muestra y entorno. Para B indica su propio numerador y denominador. No combines servicios distintos ni preguntas de marca con las de categoría. Explica los pesos al calcular la red: una media con igual peso por local responde a una pregunta distinta de la ponderada por pruebas.
Recomendación de sucursal correcta: Ciudad A 4/20 = 20%; Ciudad B 6/60 = 10%. (20% + 10%) / 2 = 15%; (4 + 6) / (20 + 60) = 12,5%. Datos hipotéticos. Resultados de esta muestra, no del mercado.
Convierte errores locales en tareas
Si una fuente muestra dirección u horario antiguos, asigna la corrección al responsable y revisa la página del local y perfiles externos relevantes. Si la IA atribuye un servicio al local equivocado, revisa su claridad en la página existente. Obtén del cliente los datos faltantes antes de editar. No crees páginas urbanas en serie solo por omisiones. Registra URL, fecha y cambio, y repite una serie comparable.
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Organización en Semly y preguntas frecuentes
En Semly, prompts, respuestas, competidores y fuentes ayudan a analizar consultas locales; las opciones dependen de configuración y plan. Nombra grupos por ciudad y servicio y conserva etiquetas al exportar. ¿Una aparición de marca implica visibilidad de todos los locales? No. ¿Una mejora garantiza visitas? No; contactos y ventas requieren medición aparte. ¿Se comparan ciudades con distinta oferta? Compara el alcance compartido y separa servicios adicionales.
Fuentes y metodología
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