Una puntuación debería ser
explicable.

Cada categoría tiene una biblioteca de prompts guardada como archivo versionado, y cada pregunta lleva la versión del conjunto del que proviene.

La auditoría de pago plantea treinta preguntas que abarcan descubrimiento, problema y caso de uso, comparación, confianza, intención comercial, percepción de marca y long tail; la comprobación gratuita plantea ocho. Diez de las treinta son el núcleo comercial y se preguntan más de una vez.

Una biblioteca mal formada, incompleta o con dos preguntas que comparten un id se rechaza por completo en lugar de cargarse parcialmente — un instrumento truncado en silencio produce una puntuación silenciosamente errónea.

Cada marca, en cada respuesta, se califica en una escala de cinco niveles: no presente, mencionada, considerada, recomendada, recomendación principal — la escalera que este sitio escribe como Ausente, Mencionado, Considerado, Recomendado y Primera opción.

La calificación se deriva de la propia lectura de la respuesta por la capa de extracción, por lo que no cuesta ninguna llamada extra al modelo, y las auditorías ya ejecutadas pueden recalificarse a partir de las filas almacenadas.

Una pregunta cuenta como ganada a partir de Recomendado en adelante. Aparecer entre las opciones no es lo mismo que ser recomendado, y en la brecha entre ambos es donde la métrica se gana su lugar.

De cada recomendación repartida entre las marcas monitorizadas, esta es la parte que fue para la tuya — solo recomendaciones, nunca meras menciones, de modo que una marca nombrada con desdén en cada respuesta no puntúa bien.

El denominador se cierra sobre ti más tus competidores monitorizados, lo que significa que la cifra solo es comparable entre ejecuciones del mismo conjunto competitivo. Añadir un competidor más adelante cambia todas las cifras históricas, por lo que el conjunto se fija deliberadamente.

Cuando ninguna marca del conjunto fue recomendada en ningún sitio, el servicio informa de que no había nada que repartir, en lugar de mostrar 0 % para todos e insinuar un empate medido.

Las afirmaciones que hacen los modelos sobre tu empresa se contrastan con el texto de tu propio sitio web: respaldada, contradicha o no abordada.

Una afirmación de la que tu sitio nunca habla permanece sin verificar. «Tu sitio no lo dice» no es «el modelo mintió», y confundir ambas cosas es como un registro de 300 paráfrasis inocuas se convierte en una acusación.

Si la verificación no puede ejecutarse — sitio inaccesible, juez no disponible — el registro se deja intacto. Nunca inventa un veredicto para rellenar una fila.

Aún no construidoAusente, desactualizado e inconsistente como estados distintos asignados por la máquina. Hoy el servicio solo distingue verificado, incorrecto y no verificado.

El servicio rastrea hasta cuarenta páginas del sitio y comprueba si se permite la entrada a los propios rastreadores de los motores de respuesta — GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot, Google-Extended y el resto se comprueban por nombre.

Compara el HTML en bruto con la página renderizada, lee la estructura de la página, y busca la marca en las fuentes de terceros en las que se apoyan los modelos al describir una empresa. Cada hallazgo lleva una gravedad y una explicación clara de qué hacer al respecto.

Esto se reporta junto a la puntuación y se mantiene deliberadamente fuera de ella: un sitio web bien construido no debería poder disimular una marca que ningún modelo recomienda jamás.

Verde, Ámbar y Rojo describen cuánto puede hacer una acción por sí sola: publicarse automáticamente, esperar aprobación con un clic, o no publicarse nunca automáticamente.

El servicio de auditoría que funciona hoy mide y diagnostica. Produce hallazgos, prioridades clasificadas y un plan de 90 días; no publica nada en tu sitio.

Aún no construidoLa capa de ejecución que aplica estas políticas. Hasta que se lance, cada acción que propone VISIBLE es algo que aplica una persona.

La verificación consiste en volver a hacer las mismas preguntas congeladas en lugar de hacer preguntas nuevas. Como el instrumento está versionado, una ejecución posterior es comparable por construcción a una anterior.

El instrumento recurrente plantea sus preguntas comerciales principales más de una vez por ejecución. Las repeticiones son lo que hace medible «la misma respuesta, preguntada de nuevo», y lo que estrecha el intervalo alrededor de una cifra.

La comprobación gratuita realiza un solo pase por pregunta y por motor, por lo que no lleva intervalo de confianza ni tendencia — y lo indica en su propio informe.

Aún no construidoVentanas de repetición programadas a partir de la fecha de una acción, para que un cambio concreto pueda medirse frente a las preguntas a las que apuntaba.

Mejorado, Sin movimiento, No concluyente y Retrocedido son los únicos cuatro veredictos con los que puede terminar un experimento, y tres de ellos no son victorias.

Nada en el servicio asigna estos estados hoy. Son el contrato del bucle de verificación, publicado aquí antes de que exista para que se le pueda exigir su cumplimiento.

Aún no construidoEl registro de experimentos que guarda una línea base, una fecha de acción y una repetición.

La auditoría de pago mide siete superficies: ChatGPT, Claude y Gemini, cada uno respondiendo tanto de memoria como con búsqueda web en vivo, más Perplexity. La comprobación gratuita mide cuatro de ellas. Google AI Overviews está construido pero desactivado hasta que se configure un proveedor de búsqueda de pago, y el informe siempre indica qué superficies respondieron realmente.

Cada motor se pondera por igual. Dar más peso a una superficie que a otra es una afirmación factual sobre dónde hacen preguntas los compradores, y no hay datos validados que respalden esa afirmación, así que el servicio no la hace.

Las respuestas de la IA son probabilísticas y de terceros. VISIBLE reporta movimiento medido y confianza; no garantiza causalidad, citas ni resultados de clasificación.