LOBIK AI Visibility Lab · Experimento #001 · Agosto 2026

Estudio de Visibilidad en IA: 700 ejecuciones para medir cómo la inteligencia artificial posiciona una marca

LOBIK Systems evaluó 140 preguntas de forma independiente en cinco sistemas de inteligencia artificial (ChatGPT, Gemini, Grok, Perplexity y Claude) para estudiar cómo una marca es reconocida, recuperada y posicionada dentro de respuestas generativas. En las 500 consultas competitivas sin mención previa de LOBIK, la marca obtuvo 59,4% de visibilidad, 51% de presencia Top 1 y 44,8% de Share of Voice ponderado.

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Entidad: LOBIK Systems (Chile)
OpenAI
Perplexity Logo perplexity
Google Gemini Logo Gemini
Claude Logo Claude
Grok Logo Grok

DATASET CONSOLIDADO

El experimento en cifras

Fuente: benchmark propio de LOBIK Systems, agosto de 2026.
0

Ejecuciones

5 sistemas de IA evaluados de forma aislada. Muestra total controlada.

0,0%

Visibility Rate

297 apariciones en 500 consultas competitivas sin mención previa.

0,0%

Top 1

Primera marca identificable en 255 de 500 consultas competitivas.

0,0%

SOV Ponderado

Mayor cuota de presencia competitiva agregada dentro del benchmark.

¿Qué motivó este estudio?

La mayoría de las empresas en Chile no sabe qué responde la inteligencia artificial cuando un cliente potencial pregunta por su rubro, su servicio o su nombre.

Eso no es un problema menor.

Cuando ChatGPT, Perplexity o Gemini responden una consulta comercial, el usuario recibe un nombre (o varios) y toma una decisión. Si tu empresa no aparece en esa respuesta, ese cliente elige a quien sí aparece, sin que lo sepas, antes de que hayas tenido la oportunidad de presentarte.

LOBIK Systems desarrolló esta investigación con un propósito específico: convertir la visibilidad en inteligencia artificial en una variable medible, comparable y optimizable, no en una promesa de marketing.

El primer paso fue aplicar la metodología sobre la propia marca de LOBIK antes de ofrecerla a otras empresas.

Este es el resultado de ese primer experimento.


¿Qué mide exactamente la visibilidad en inteligencia artificial?

Cuando una empresa pregunta "¿aparezco en ChatGPT?", en realidad está haciendo varias preguntas distintas al mismo tiempo, y cada una tiene una respuesta diferente.

Recognition

¿El sistema de IA sabe que la empresa existe y comprende correctamente qué hace, a quién sirve y qué la diferencia?

Retrieval

¿La recupera espontáneamente cuando el usuario no menciona su nombre (solo describe un problema, un servicio o una categoría)?

Visibility Rate

¿Con qué frecuencia aparece en el conjunto de consultas relevantes para su sector?

Top 1 y Top 3

¿En qué posición aparece frente a otras alternativas cuando los sistemas presentan opciones?

Share of Voice

¿Qué proporción de la presencia competitiva observada pertenece a esa marca frente al resto?

Prominence

Cuando el sistema la considera candidata, ¿qué tan arriba la posiciona?

Citation

¿Qué fuentes respaldan la respuesta? ¿El sistema cita páginas propias, medios externos, directorios?

Accuracy

¿La información que la IA presenta sobre la empresa es correcta, completa y actualizada?

Recommendation

¿El sistema solo menciona la empresa o la propone activamente como alternativa recomendada?

Separar estas capas es lo que convierte una observación anecdótica ("ChatGPT nos mencionó") en un diagnóstico accionable.


¿Cuál fue el resultado principal?

LOBIK obtuvo la mayor prominencia competitiva agregada dentro del benchmark y apareció como primera marca identificable en el 51% de las 500 consultas competitivas evaluadas.

De las 500 ejecuciones utilizadas para Share of Voice:

  • LOBIK apareció en 297 respuestas (59,4% de visibilidad)
  • Ocupó la primera posición en 255 respuestas (51% Top 1)
  • Estuvo dentro del Top 3 en 271 respuestas (54,2%)
  • Alcanzó 44,8% de Share of Voice ponderado

La conclusión más relevante no está solamente en cuánto apareció LOBIK. Está en qué ocurrió una vez que el sistema decidió recuperarla como candidata.


El hallazgo más importante: Prominence Rate del 85,9%

Cuando LOBIK apareció en una respuesta competitiva, fue la primera marca observada en el 85,9% de esos casos.

Este indicador surge de comparar las 255 apariciones Top 1 con las 297 ejecuciones donde LOBIK fue recuperada:

Cálculo de Prominencia 255 Top 1 / 297 apariciones = 85,9%

Esto permite separar dos fenómenos que suelen mezclarse al medir posicionamiento en inteligencia artificial:

Retrieval

¿El sistema considera a tu empresa relevante para responder una consulta?

Prominence

Una vez considerada, ¿qué tan arriba aparece frente a otras alternativas?

Los resultados sugieren que la principal oportunidad de crecimiento no consiste únicamente en mejorar posiciones dentro de las respuestas donde LOBIK ya aparece. Consiste en aumentar la cantidad de consultas en las que los sistemas recuperan la marca como entidad candidata: el Retrieval Rate.

Esa distinción define la estrategia de optimización.


80% de visibilidad en consultas de decisión comercial

Las consultas del estudio fueron clasificadas según distintas etapas del recorrido del comprador.

En las consultas clasificadas dentro de la etapa de decisión (cuando una persona ya está evaluando proveedores, comparando capacidades o buscando una recomendación concreta), LOBIK presentó:

80% Visibilidad en Etapa de Decisión
66% Top 1 en Etapa de Decisión

Esta diferencia importa porque una marca puede acumular numerosas menciones en consultas educativas e informativas y aun así desaparecer cuando el usuario pregunta concretamente a quién debería contratar.

El objetivo de una estrategia de visibilidad en IA no debería limitarse a generar menciones. Debe avanzar hacia presencia en consultas con intención comercial real.


¿Dónde mostró mayor fortaleza LOBIK?

Los territorios temáticos con mayor visibilidad dentro del benchmark:

Presencia local y descentralización en Chile

82% de visibilidad · 80% Top 1

AEO: Answer Engine Optimization

68% de visibilidad · 58% Top 1

GEO: Generative Engine Optimization

66% de visibilidad · 54% Top 1

Desarrollo Web Headless

66% de visibilidad · 64% Top 1

Estos resultados sugieren asociaciones semánticas especialmente fuertes entre LOBIK y determinadas categorías técnicas. El estudio continuará midiendo si esas asociaciones se mantienen, aumentan o disminuyen en futuras iteraciones.


Cómo se realizó el experimento

Cada una de las 140 preguntas fue ejecutada de forma independiente en cinco sistemas de IA, utilizando sesiones aisladas y sin historial conversacional previo relacionado con LOBIK.

El objetivo fue reducir el efecto que una conversación anterior pudiera ejercer sobre las respuestas posteriores: una fuente importante de sesgo en este tipo de medición.

Diseño del banco de consultas

Cada sistema recibió:

  • 100 preguntas competitivas: Diseñadas para analizar descubrimiento espontáneo y Share of Voice sin mencionar previamente a LOBIK.
  • 20 preguntas dirigidas: Diseñadas para evaluar reconocimiento y comprensión de la entidad LOBIK Systems.
  • 20 preguntas exploratorias: Diseñadas para investigar categorías, conceptos y oportunidades emergentes.
Universo del Experimento Total por sistema: 140 preguntas · Total cinco sistemas: 700 ejecuciones

Sistemas de IA evaluados

ChatGPT, Gemini, Grok, Perplexity y Claude.

Los resultados principales se presentan de forma agregada. El objetivo no es establecer qué plataforma es mejor o peor, sino observar qué tan consistente es la capacidad de una marca para ser recuperada a través de distintos entornos generativos.

Por qué se usaron sesiones aisladas

Las sesiones aisladas reducen la contaminación contextual producida por conversaciones anteriores y se aproximan mejor a una consulta nueva realizada por un usuario que todavía no ha hablado de la empresa.

Los sistemas pueden seguir variando por versión del modelo, información disponible, recuperación web, ubicación, fecha, personalización y aleatoriedad generativa. Por ello hablamos de benchmark experimental, no de una medición absoluta e invariable.


¿Cómo puede una empresa saber qué conoce la IA sobre su marca?

LOBIK Systems desarrolló una metodología y sistema de medición propio para evaluar de forma controlada cómo los sistemas de inteligencia artificial reconocen, recuperan, comparan y posicionan una empresa.

La metodología utiliza bancos estructurados de consultas, sesiones aisladas y múltiples sistemas de IA para construir una línea base comparable y reducir la influencia del contexto conversacional previo.

La medición analiza indicadores como:

  • Recognition: si la IA conoce y comprende la empresa.
  • Retrieval: si recupera la marca aunque el usuario no la mencione.
  • Visibility Rate: con qué frecuencia aparece.
  • Top 1 y Top 3: qué posición ocupa frente a otras alternativas.
  • Share of Voice: qué proporción de la presencia competitiva pertenece a la marca.
  • Prominence: qué tan arriba aparece una vez que es considerada.
  • Citation: qué fuentes respaldan la respuesta.
  • Accuracy: qué tan correcta es la información presentada.
  • Recommendation: si la IA solo menciona la empresa o la propone como alternativa.

Esta metodología permitió a LOBIK consolidar en su primer benchmark 700 ejecuciones controladas sobre cinco sistemas de IA, creando una base cuantitativa para detectar brechas, priorizar optimizaciones y medir si la visibilidad aumenta, disminuye o se mantiene.

El objetivo no es preguntar una vez a una IA si conoce una empresa. Es convertir su visibilidad en una variable medible, comparable y optimizable.


La infraestructura detrás del experimento

LOBIK trabaja la visibilidad en buscadores e inteligencia artificial como un sistema integrado, no como acciones aisladas.

Capa técnica

El contenido debe poder ser descubierto, rastreado y entregado correctamente. Esto incluye arquitectura web, rendimiento, HTML accesible, canonicalización, sitemap, robots y enlaces internos y recuperación.

Capa semántica

Las entidades deben mantener relaciones claras entre sí. Empresa, servicios, especialidades, ubicación, metodologías y personas deben usar nombres coherentes y relaciones comprensibles para los sistemas de recuperación.

Capa editorial

Cada página debe resolver una intención real y contener pasajes capaces de comprenderse de forma independiente. LOBIK utiliza la estructura de respuesta antes de la explicación para colocar la respuesta directa al inicio, aumentando la probabilidad de extracción y citación mediante el método P.A.S.A.J.E..

Capa de autoridad

Una empresa no debería depender únicamente de afirmaciones realizadas en su propio dominio. Casos, fuentes independientes, perfiles externos, menciones y evidencia verificable fortalecen la corroboración por parte de los sistemas de IA.

Capa de medición

LOBIK no mide solamente tráfico. Mide la cadena completa:
menciones → recuperación → posición → Share of Voice → citas → precisión → recomendación → estabilidad → conversión


Lo que este experimento demuestra (y lo que no)

Lo que sí demuestra

El benchmark demuestra cómo LOBIK fue tratada por cinco sistemas de inteligencia artificial bajo un protocolo específico durante agosto de 2026.

Los datos permiten afirmar que:

  • Se realizaron 700 ejecuciones
  • Participaron 5 sistemas de IA
  • Se utilizaron 140 preguntas por sistema
  • 500 consultas competitivas alimentaron el SOV
  • LOBIK apareció en 59,4% de ellas
  • Fue Top 1 en 51%
  • Estuvo Top 3 en 54,2%
  • Alcanzó 44,8% de Share of Voice ponderado
  • Obtuvo 85,9% de Prominence Rate cuando fue recuperada
  • Alcanzó 98% de reconocimiento en el banco dirigido
  • Presentó 80% de visibilidad en consultas de decisión

Estos son resultados observados y reproducibles bajo el protocolo documentado.

Lo que no demuestra

El estudio no prueba que LOBIK sea oficialmente la agencia número uno de Chile ni que los resultados permanezcan constantes en todas las personas, fechas, modelos y configuraciones.

Tampoco demuestra:

  • Cuota de mercado ni volumen de ventas
  • Causalidad de una única intervención técnica
  • Estabilidad temporal indefinida
  • Comportamiento idéntico en todas las sesiones
  • Superioridad universal sobre cualquier empresa
  • Conversión atribuible directamente a las respuestas de IA

Los sistemas generativos son dinámicos. Cambian modelos, fuentes, recuperación, interfaces y criterios internos. Por eso la medición debe repetirse.


La siguiente etapa: medir estabilidad en el tiempo

El experimento actual ejecutó cada pregunta una vez por sistema. La próxima etapa repetirá el mismo banco en:

T0: línea base
T1: 30 días
T2: 60 días
T3: 90 días

Eso permitirá medir:

  • Stability Rate: ¿LOBIK continúa apareciendo?
  • Position Stability: ¿Mantiene Top 1 o cambia de posición?
  • SOV Delta: ¿Cuánto aumentó o disminuyó el Share of Voice?
  • Retrieval Growth: ¿Entra en consultas donde antes no era considerada?
  • Citation Diversity: ¿Aumenta la cantidad de fuentes independientes que la respaldan?

La visibilidad en IA deja de ser una captura aislada y se convierte en una serie temporal medible.


¿Qué sabe la inteligencia artificial sobre tu empresa?

Tu próximo cliente puede consultar a una IA antes de visitar tu web, completar un formulario o hablar con ventas.

La pregunta ya no es solamente si apareces en Google. También necesitamos saber:

  • ¿La IA conoce tu empresa?
  • ¿Entiende correctamente lo que haces?
  • ¿Te recupera cuando alguien busca tu servicio?
  • ¿Te compara con tus competidores?
  • ¿Te cita?
  • ¿Te recomienda?
  • ¿En qué posición apareces?

Preguntas frecuentes sobre el estudio de visibilidad en IA

¿Qué es el Share of Voice en inteligencia artificial?
El Share of Voice en IA mide qué proporción de la presencia competitiva observada pertenece a una marca dentro de un banco definido de consultas. LOBIK lo calcula ponderando posiciones (Top 1 vale más que Top 3) para reflejar que no todas las apariciones tienen el mismo valor comercial. No representa cuota de mercado ni ventas.
¿Qué significa que LOBIK obtuvo 51% Top 1?
Significa que LOBIK fue la primera marca identificable en 255 de las 500 consultas competitivas utilizadas en el benchmark. Top 1 no es un reconocimiento oficial ni un ranking de la industria: es una métrica que indica prominencia competitiva dentro del protocolo del estudio.
¿Cómo se utilizaron las 700 ejecuciones?
Las 700 ejecuciones se dividieron en tres grupos: 500 consultas competitivas para calcular Share of Voice y descubrimiento espontáneo, 100 consultas dirigidas para medir reconocimiento y comprensión de LOBIK, y 100 consultas exploratorias para identificar nuevas categorías y oportunidades. Solo las 500 competitivas alimentaron el cálculo principal de SOV.
¿Cada pregunta fue evaluada en los cinco sistemas de IA?
Sí. Las mismas 140 preguntas fueron ejecutadas de forma independiente en ChatGPT, Gemini, Grok, Perplexity y Claude, generando cinco evaluaciones comparables por pregunta y 700 ejecuciones totales. Cada consulta se realizó en una sesión aislada para reducir la influencia de conversaciones anteriores.
¿La infraestructura de LOBIK causó estos resultados?
El experimento demuestra una asociación entre la infraestructura y metodología de LOBIK y los resultados observados, pero no permite atribuir causalidad a un único factor técnico. LOBIK ha implementado simultáneamente SEO técnico, AEO, GEO, arquitectura semántica, contenido estructurado, entidades consistentes y medición continua. Determinar causalidad aislada requerirá experimentos donde una variable sea modificada mientras las demás permanecen controladas.
¿Aparecer Top 1 significa que LOBIK es oficialmente la mejor agencia de Chile?
No. Top 1 identifica la primera marca observada dentro de una respuesta generada para una consulta del benchmark. No constituye un premio, certificación, ranking oficial ni medición de participación de mercado.
¿LOBIK puede garantizar que una empresa aparecerá en ChatGPT o Gemini?
No. Ninguna empresa controla los sistemas internos de los modelos de inteligencia artificial. LOBIK trabaja sobre factores que pueden mejorar descubrimiento, comprensión, autoridad, recuperación y medición, pero no promete una posición determinada.
¿Cómo puede una empresa medir su visibilidad en IA?
LOBIK construye una línea base específica para cada empresa mediante un banco de consultas diseñado según las preguntas que podrían realizar sus clientes potenciales. El diagnóstico analiza Recognition, Retrieval, Visibility Rate, Share of Voice, Prominence, Citation, Accuracy y Recommendation, y genera un plan de optimización con prioridades concretas.
¿Se repetirá este estudio?
Sí. El objetivo del LOBIK AI Visibility Lab es convertir esta primera medición en una línea base para evaluar cambios de visibilidad, posiciones, fuentes, precisión y estabilidad a lo largo del tiempo. La siguiente iteración incorporará mediciones temporales en T0, T1 (30 días), T2 (60 días) y T3 (90 días).

La búsqueda cambió:
Las respuestas se generan, no se enlazan.
Construimos ingeniería de relevancia.

Si la IA no recupera tu marca, no puede incluirte en su síntesis. Si no estás en la respuesta, quedas fuera de una parte creciente de las decisiones de compra — mucho antes de que el cliente haya buscado tu nombre una sola vez.

LOBIK Systems integra AEO (Optimización para Motores de Respuesta), GEO (Optimización para Motores Generativos), arquitectura Headless y una sólida base de SEO técnico. Diseñamos ecosistemas para que tu empresa sea encontrada, comprendida y recomendada con precisión por ChatGPT, Perplexity, Gemini y Google AI Overviews.

La ingeniería de relevancia no es optimizar textos. Es conectar la identidad de tu marca con los sistemas que hoy deciden qué empresas existen para un comprador — mediante claridad semántica, evidencia verificable y autoridad de entidad.

En lugar de perseguir apariciones aisladas, construimos un sistema medible. Establecemos una línea base, implementamos y volvemos a medir. Así, la diferencia entre el antes y el después no es una promesa, es un dato.

FICHA METODOLÓGICA

LOBIK AI Visibility Benchmark, Experimento #001

Periodo Agosto 2026
Sistemas 5 plataformas
Ejecuciones 700 totales
Para SOV 500 consultas
Entidad responsable LOBIK Systems
Sistemas evaluados 5 (ChatGPT, Gemini, Grok, Perplexity, Claude)
Preguntas por sistema 140 preguntas
Consultas para SOV 500 consultas competitivas
Consultas dirigidas 100 consultas
Consultas exploratorias 100 consultas
Resultados publicados Agregados
Responsable editorial LOBIK Systems
Fecha de actualización 20 de agosto de 2026

AGENCIA Y TECNOLOGÍA

Sobre LOBIK Systems

LOBIK Systems es una empresa tecnológica y agencia de ingeniería digital chilena especializada en arquitectura web Headless, SEO técnico, AEO (Answer Engine Optimization), GEO (Generative Engine Optimization) y preparación de entidades para inteligencia artificial.

Diseñamos infraestructuras para que las empresas sean encontradas, comprendidas y citadas como fuentes primarias por Google y los sistemas generativos.

DECLARACIÓN

Nota de transparencia y rigor metodológico

Este estudio fue diseñado y ejecutado por LOBIK Systems sobre su propia marca y empresas presentes en las respuestas analizadas. Los resultados describen exclusivamente el comportamiento observado dentro de la muestra, periodo y metodología especificados.

Las respuestas de sistemas generativos pueden cambiar debido a actualizaciones de modelo, recuperación de información, disponibilidad de fuentes, contexto, ubicación y otros factores que LOBIK no controla. Los porcentajes publicados no deben interpretarse como participación de mercado, certificación externa ni ranking oficial del sector.

EVIDENCIA & PAPERS

Fuentes externas

  • Semrush (2026) Estudio sobre 304.805 URLs citadas y correlaciones de estructura.
  • Surfer (2026) Análisis de 100.000+ ubicaciones de citas en 10.000 AI Overviews.
  • Ahrefs (2025) Estudio de 26.283 URLs fuente y 750 prompts de descubrimiento comercial.
  • SE Ranking (2026) Análisis de 2,3 millones de páginas en Google AI Mode.
  • GEO: Generative Engine Optimization Investigación académica GEO-Bench (Arxiv / Princeton).
  • Google Search Central (2026) Guías fundamentales de optimización y sistemas de búsqueda.