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#278 De la mención al voto final: Los 5 KPIs que deciden si la IA elige tu negocio local · Negocios Locales

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Speaker 2: La verdad que es una faena que tu negocio local
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Speaker 2: no venda todo lo que puede vender cuando realmente tienes
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Speaker 2: un producto excelente o un servicio imbatible. Y resulta que
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Speaker 2: te está robando el bacalao el competidor de al lado.¿
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Speaker 2: Y por qué? Solamente porque tiene muy bien trabajada la ficha.
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Speaker 2: Y es que claro, un negocio sabe de lo que
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Speaker 2: sabe de su negocio. Y si tiene que saber de
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Speaker 2: qué va todo el tema de SEO local, a lo
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Speaker 2: mejor se le puede hacer bola. Bueno, pues para eso
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Speaker 2: está Local Market Scan, la herramienta que he desarrollado internamente
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Speaker 2: con todo mi conocimiento y todos mis años de experiencia
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Speaker 2: para auditar tu ficha de Google Business Profile, pero no
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Speaker 2: la audita en solitario. La compara con hasta 30 competidores de
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Speaker 2: tu zona para decirte qué es lo que estás haciendo
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Speaker 2: bien y qué es lo que tienes que mejorar. Además,
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Speaker 2: te hace un diagnóstico totalmente personalizado y te traza un
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Speaker 2: plan de acción. Te dice cuáles son los pasos que
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Speaker 2: tienes que desarrollar totalmente priorizados y te explica el por qué.
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Speaker 2: Pero resulta que Local Market Scan ha evolucionado y ha
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Speaker 2: traído dos funcionalidades que están gustando muchísimo. Y quiero contártelas
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Speaker 2: ahora mismo. La primera es la de las publicaciones. Te
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Speaker 2: dice qué publicaciones está haciendo tu negocio con respecto a
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Speaker 2: la competencia.¿ Tienes un ritmo alto a nivel de publicar
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Speaker 2: o realmente publicas esporádicamente?¿ Y qué hacen los competidores? Oye,¿
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Speaker 2: y esos competidores solamente publican novedades?¿ O a lo mejor
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Speaker 2: están haciendo publicaciones de oferta donde muestran sus descuentos?¿ O
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Speaker 2: a lo mejor un evento? El otro día, precisamente, veíamos
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Speaker 2: cómo en una clínica El competidor estaba haciendo eventos informativos
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Speaker 2: y sesiones especiales donde analizaba la dermatología y el estado
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Speaker 2: de la piel. Bueno, pues todo eso lo vas a
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Speaker 2: saber con Local Market Scan sin tener que empezar a
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Speaker 2: analizar a todos los competidores de tu zona y meterte
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Speaker 2: ficha a ficha. Pero no solamente eso, ahora también Local
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Speaker 2: Market Scan analiza los servicios un factor decisivo a la
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Speaker 2: hora de posicionar a nivel local. Oye,¿ qué servicios tienes
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Speaker 2: tú en tu ficha y qué servicios tiene la competencia?
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Speaker 2: Y te prioriza qué servicios deberías incorporar. Y no solamente eso,
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Speaker 2: te dice si la competencia está mostrando precios para esos servicios.
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Speaker 2: Y así, de esa manera, puedes saber si estás desposicionado
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Speaker 2: a nivel de precio o no. Y en base a ello,
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Speaker 2: ajustar para que el precio no sea un factor de
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Speaker 2: descarte solamente en el primer momento, donde están solamente viendo fichas.
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Speaker 2: Así que lo tienes claro con Local Market Scan, tienes
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Speaker 2: la herramienta que necesitas. para realmente empezar a vender más.
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Speaker 2: Porque olvídate de tecnicismos, olvídate de tener que aprender de
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Speaker 2: SEO local. Si no tienes tiempo con Local Market Scan,
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Speaker 2: podrás saber realmente qué es lo que tienes que hacer
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Speaker 2: para que tu negocio empiece a vender. Así que ya sabes, lauralfonso.com
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Speaker 2: barra herramientas o localmarketscan.com Y ahora sí, empezamos. Negocios Locales, episodio 278.
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Speaker 2: Muy buenos días y bienvenidos a Negocios Locales, el podcast
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Speaker 2: semanal que impulsa la visibilidad online de tu negocio sin
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Speaker 2: vaciar tu bolsillo. Si no me conoces, mi nombre es
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Speaker 2: Laura Alfonso, soy experta en SEO local y hoy es
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Speaker 2: nuestro episodio 278 de hoy, 16 de julio de 2026. Si es la
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Speaker 2: primera vez que nos escuchas, estás en el lugar perfecto
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Speaker 2: porque cada semana desentraño las claves para que tu negocio
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Speaker 2: físico destaque tanto en Google como en los nuevos asistentes
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Speaker 2: de inteligencia artificial como ChapGPT, Cloud, Perplexity o Gemini. Lo
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Speaker 2: que hace único este espacio es nuestro enfoque 100% orgánico.
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Speaker 2: Aquí no hablamos de publicidad pagada ni de soluciones temporales.
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Speaker 2: Te muestro estrategias sostenibles que funcionan por mérito propio y
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Speaker 2: que te traerán clientes reales mes tras mes. Y lo
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Speaker 2: mejor de todo es que cuando implementas estos métodos correctamente,
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Speaker 2: no solo mejora la visibilidad online, sino que verás cómo
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Speaker 2: se traduce directamente en más visitas a tu local... y
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Speaker 2: en un aumento de tus ventas. Y en el episodio
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Speaker 2: de hoy vamos a ver cuáles son los KPIs, los
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Speaker 2: indicadores que tenemos que empezar a medir para saber si
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Speaker 2: nuestro negocio local genera una confianza en la IA y,
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Speaker 2: por tanto, somos susceptibles de que empiece a hablar de nosotros.
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Speaker 2: Y antes de entrar en materia, os tengo que contar
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Speaker 2: una de las novedades que ha sacado Koyak, que es
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Speaker 2: muy importante. Primero de todo,¿ sabes qué es Koyak?¿ Que
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Speaker 2: todavía no lo sabes? Pues yo te lo explico. Koyak
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Speaker 2: es un Rank Tracker especializado a nivel local que te
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Speaker 2: ofrece Rank Maps detallados, es decir, mapas donde muestra la
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Speaker 2: posición en el ranking de tu negocio para una zona
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Speaker 2: geográfica determinada. De forma que tienes una visión clara y
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Speaker 2: precisa de cómo está posicionada tu empresa para las keywords
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Speaker 2: relevantes en tu negocio.¿ Qué es lo que ocurre? Que
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Speaker 2: hay veces que nos ponemos a optimizar keywords que no
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Speaker 2: hacen saltar la ficha de nuestro negocio. Es decir, no
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Speaker 2: salta el local pack. Entonces, es tontería optimizar la ficha
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Speaker 2: para esas keywords. Entonces,¿ cómo puedes saber si esas keywords
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Speaker 2: hacen saltar precisamente el local pack? Bueno, pues para eso...
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Speaker 2: tienes la nueva función de Koyak, que se llama SERP Analysis.
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Speaker 2: Y lo que haces es meterle hasta 200 keywords y Koyak
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Speaker 2: te dice si salta el local pack o no. Y
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Speaker 2: en el caso de que salte el local pack, te
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Speaker 2: dice en qué posición, porque hay veces que el local
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Speaker 2: pack aparece al principio. Y eso quiere decir que es
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Speaker 2: una keyword con una intención local clara. Cuando Google ya
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Speaker 2: no lo tiene claro, el local pack aparece a la
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Speaker 2: mitad o incluso a veces al final. Es lo que
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Speaker 2: llamamos intenciones de búsqueda híbridas o mixtas. Entonces, a la
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Speaker 2: hora de priorizar, hay que priorizar, optimizar para esas keywords
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Speaker 2: que hacen saltar el local pack al principio porque son
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Speaker 2: intenciones de búsqueda local pura. Pues eso, que antes teníamos
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Speaker 2: que ir haciéndolo mano a mano, keyword a keyword, resulta
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Speaker 2: que ahora con Koyak lo podemos hacer de un vistazo.
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Speaker 2: Y además, lo bueno es que como el local pack
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Speaker 2: no sale para las mismas keywords en todas las ubicaciones,
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Speaker 2: hay veces que puedes decir, bueno, esta parecerá precisamente para
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Speaker 2: la zona a la que quiero posicionar. Bueno, pues es
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Speaker 2: que Koyak también te da el filtro de ubicación. Así
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Speaker 2: que tienes la herramienta completa para saber qué keywords tienes
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Speaker 2: que optimizar en tu ficha.¿ Y dónde puedes acertar con Koyak?
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Speaker 2: Pues en koyak.io, C-O-L-L-A-C.io. Y ahora sí, vamos con el
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Speaker 2: tema de la semana.¿ Sabías que las abejas inventaron la
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Speaker 2: democracia y los sistemas de recomendación miles de años antes
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Speaker 2: que los humanos? Bueno, no sé si ahora mismo podemos
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Speaker 2: estar hablando de democracia en muchos sitios, pero bueno, no
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Speaker 2: nos vamos a meter en esos temas. La cuestión es que,
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Speaker 2: siguiendo con el tema de las ovejas, cuando una colmena
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Speaker 2: se queda pequeña y el enjambre necesita buscar un nuevo hogar,
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Speaker 2: no deciden a lo loco ni siguen ciegamente a la reina.
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Speaker 2: Al contrario, envían a unos cientos de abejas exploradoras a
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Speaker 2: buscar posibles ubicaciones en kilómetros a la redonda. Lo fascinante
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Speaker 2: es cómo eligen el destino final, la recomendación. Pues resulta
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Speaker 2: que una exploradora, cuando encuentra un buen hueco en un árbol,
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Speaker 2: vuelve al enjambre y realiza lo que los biólogos llaman
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Speaker 2: el baile del meneo. Cuanto mejor este sitio, más largo
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Speaker 2: e intenso es su baile. Está recomendando activamente su propuesta.
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Speaker 2: Otras abejas observan el baile, vuelven a inspeccionar el lugar
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Speaker 2: por sí mismas y si le gusta, vuelven y se
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Speaker 2: unen al baile de la primera. El voto final se
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Speaker 2: genera en un debate físico en el que diferentes grupos
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Speaker 2: de abeja bailan por distintos lugares. El enjambre no se
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Speaker 2: mueve hasta que se alcanza un quorum. Básicamente, votan bailando
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Speaker 2: hasta que una opción gana por mayoría absoluta.¿ Y por
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Speaker 2: qué te cuento esto? Porque aunque no tengamos alas, los
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Speaker 2: humanos funcionamos de una forma muy parecida. Cuando buscamos un dentista,
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Speaker 2: un buen fisioterapeuta o un abogado, buscamos recomendaciones, comparamos y
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Speaker 2: esperamos que alguien o algo nos ayude a tomar la
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Speaker 2: decisión correcta. Pero hoy lo que hace ese baile para
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Speaker 2: recomendarnos el mejor camino ya no es una abeja exploradora,
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Speaker 2: ni siquiera un vecino del ascensor, es la inteligencia artificial.
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Speaker 2: Pues en el episodio de hoy vamos a ver qué
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Speaker 2: indicadores tenemos que medir para saber si el baile de
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Speaker 2: nuestro negocio local es el que más le gusta a
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Speaker 2: la IA.¡ Vamos con ello! Llevamos años midiendo el SEO
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Speaker 2: local con indicadores bastante claros, posiciones, clics, impresiones y las
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Speaker 2: típicas conversiones desde Google Business Profile, llamadas, solicitudes de cómo llegar. Pero,¿
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Speaker 2: qué ocurre cuando el usuario deja de buscar en Google
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Speaker 2: y empieza a preguntarle directamente a HGPT, Gemini o Copilot?
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Speaker 2: Hasta ahora el objetivo era bastante sencillo, conseguir que nuestro
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Speaker 2: objetivo apareciera cuando alguien buscaba dentista en Pozuelo o psicólogo
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Speaker 2: en Alcobendas. Ahora la situación es un poquito más compleja.
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Speaker 2: Un usuario puede preguntar, tengo miedo al dentista, vivo en
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Speaker 2: Pozuelo y necesito un implante.¿ Qué clínica me recomendarías? La
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Speaker 2: IA no solo recupera información, construye una respuesta utilizando múltiples fuentes,
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Speaker 2: que son las query fanout, que ya os he hablado
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Speaker 2: de ello en otras ocasiones, y decide qué negocios mencionar
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Speaker 2: y cómo describirlos e incluso en qué orden presentarlos. Eso
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Speaker 2: obliga a replantearnos qué métricas debemos empezar a seguir. Durante
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Speaker 2: el evento de Search and Staff, Aleida Solís, una súper
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Speaker 2: reconocida SEO, presentó una propuesta de 5 KPIs para analizar la
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Speaker 2: visibilidad de buscadores con IA, que me pareció unos KPIs brillantes.
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Speaker 2: Y es un excelente punto de partida, aunque creo que
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Speaker 2: merece la pena aterrizarlo, al mundo de SEO local, donde
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Speaker 2: aparecen algunos matices muy interesantes. Así que vamos con ello.
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Speaker 2: Porque la cuestión es que cuando empezamos a hablar de
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Speaker 2: SEO para IA, el geo, es fácil caer en la
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Speaker 2: tentación de pensar en las keywords y que las keywords
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Speaker 2: han sido sustituidas por prompts. Pero la realidad no es
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Speaker 2: tan simple. Lo que ha cambiado no es la necesidad
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Speaker 2: del usuario. Una persona sigue queriendo encontrar un buen dentista
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Speaker 2: o un fisioterapeuta especializado o un abogado que le resuelva
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Speaker 2: un problema. Lo que cambia es la forma en la
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Speaker 2: que expresa esa necesidad. Estamos ante búsquedas conversacionales. Así pues,
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Speaker 2: mientras que en Google tendíamos a resumirla en pocas palabras,
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Speaker 2: dentista Puzuelo o psicólogo en Ciudad Madrid, en un LLM,
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Speaker 2: en un modelo de lenguaje, el usuario suele formular una
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Speaker 2: conversación mucho más rica. Por ejemplo... Vivo en Pozuelo, tengo
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Speaker 2: bastante miedo al dentista y necesito un implante.¿ Qué clínica
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Speaker 2: me recomendarías? O, por ejemplo, busco un abogado especializado en
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Speaker 2: herencias porque mis hermanos y yo no conseguimos ponernos de
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Speaker 2: acuerdo con la vivienda de mis padres. Si os dais cuenta,
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Speaker 2: a la IA le estamos dando un contexto y ese
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Speaker 2: contexto adicional hace que dos personas que en esencia buscan
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Speaker 2: lo mismo puedan recibir respuestas completamente distintas porque el contexto
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Speaker 2: de cada persona es diferente. Y eso tiene una consecuencia
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Speaker 2: importante para quienes hacemos SEO local. Ya no basta con
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Speaker 2: medir si aparecemos para una consulta. Tenemos que entender en
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Speaker 2: qué tipos de conversaciones aparece nuestro negocio y en cuáles desaparece.¿
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Speaker 2: Y cómo podemos medir esto? Bueno, pues con cinco KPIs
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Speaker 2: que os decía que Alida Solís había planteado en este evento.
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Speaker 2: El primer KPI se llama Prompt Coverage o cobertura de prompt.
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Speaker 2: que mide algo realmente sencillo, que vendría a ser en
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Speaker 2: cuántas preguntas relevantes aparece mi negocio. Si analizamos 100 preguntas y
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Speaker 2: una clínica dental aparece en 62, su prompt coverage sería de 62.
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Speaker 2: Así que la fórmula sería prompts en los que aparece
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Speaker 2: la marca dividido en total de prompts analizados por 100. Entonces,
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Speaker 2: si de los 100 prompts apareces en 62, pues tienes un prompt
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Speaker 2: coverage de 62. Pero aquí aparece el primer error que podemos cometer.
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Speaker 2: No sirve de mucho medir preguntas elegidas al azar si
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Speaker 2: no medimos realmente si esas preguntas son relevantes para nuestro negocio.
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Speaker 2: Imaginemos una clínica dental especializada en implantología. Si únicamente analizamos
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Speaker 2: preguntas como cuál es el mejor dentista en Madrid, qué
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Speaker 2: dentista tiene mejores reseñas o dentistas cerca de mí, es
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Speaker 2: posible que obtengamos una buena cobertura. Sin embargo, si la
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Speaker 2: mayoría de la facturación de esa clínica o donde realmente
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Speaker 2: se quiere posicionar procede de pacientes que buscan qué dentista
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Speaker 2: me recomendarías en Pozuelo para un implante...¿ O qué clínica
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Speaker 2: tiene más experiencia en implantes dentales?¿ O tengo mucho miedo
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Speaker 2: al dentista?¿ Qué clínica ofrece sedación constante en Madrid para
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Speaker 2: un implante?¿ O qué dentista trabaja con adeslas en Pozuelo
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Speaker 2: y tiene buenas reseñas relativas a implantes? Pues quizás son
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Speaker 2: esas las que tenemos que posicionar y no las otras genéricas. Entonces,
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Speaker 2: si desaparecemos precisamente para estas preguntas tan específicas, nuestro problema
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Speaker 2: es mucho mayor que no aparecer en la búsqueda genérica.
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Speaker 2: Por eso el Prone Courage no debería medir cantidad de prones,
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Speaker 2: debe medir cobertura sobre las conversaciones que realmente nos importan
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Speaker 2: porque son las que nos generan negocio.¿ Se entiende, verdad? Vamos,
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Speaker 2: por tanto, al siguiente KPI, que es el KPI de
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Speaker 2: Recommendation Rate o tasa de recomendación, porque aparecer ya no
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Speaker 2: es suficiente. Una de las mayores diferencias entre Google y
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Speaker 2: un LLM es que el modelo no solo recupera información,
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Speaker 2: también recomienda. Y la pregunta que nos tenemos que hacer es, oye,¿
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Speaker 2: la IA considera mi negocio como uno de los elegidos
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Speaker 2: para ser incluido entre las opciones que ofrece al usuario?
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Speaker 2: No es igual que ChatGPT responda, en Pozuelo existen varias
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Speaker 2: clínicas como la clínica A, B y C. que responda,
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Speaker 2: si buscas un implante dental en Pozuelo, probablemente empezaría valorando
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Speaker 2: la clínica A por su experiencia y las opiniones de
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Speaker 2: sus pacientes. En ambos casos la clínica aparece, pero solo
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Speaker 2: en el segundo caso existe una recomendación explícita.¿ Veis ahí
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Speaker 2: la diferencia entre el primer KPI y este? Si veis,
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Speaker 2: lo mismo ocurre con un psicólogo. No es lo mismo
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Speaker 2: leer que en Madrid existen muchos psicólogos especializados en ansiedad,
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Speaker 2: que recibir una respuesta como si buscas un psicólogo especializado
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Speaker 2: en ansiedad social, la consulta de Pepito Pérez destaca por
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Speaker 2: su experiencia con adultos jóvenes. La diferencia es enorme porque
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Speaker 2: la IA ya no solo está mostrando más opciones, está
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Speaker 2: ayudando al usuario a decidir. Aquí,¿ cuál sería la fórmula? Bueno,
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Speaker 2: sería número de respuestas donde la IA recomienda explícitamente la
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Speaker 2: marca dividido entre el número de respuestas donde aparece la
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Speaker 2: marca por 100. Es decir, que si apareces en 50 prompts y
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Speaker 2: solo en 30 te recomienda la IA, pues entonces estaríamos hablando
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Speaker 2: que tienes una tasa de recomendación de unos 60%. Vamos
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Speaker 2: al siguiente KPI, el Link Citation Rate, que es cuando
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Speaker 2: la IA cita tu web. Y este KPI es muy sencillo.¿
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Speaker 2: Cuántas veces la IA enlaza, es decir, pone un link
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Speaker 2: directamente a mi web como fuente de información? Y esto
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Speaker 2: es lo que se conoce, como os digo, como el
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Speaker 2: link citation rate. Por eso imaginemos que un usuario pregunta,¿
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Speaker 2: qué fisioterapeuta me recomiendas para una lesión de rodilla en alcovendas?
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Speaker 2: La IA puede responder recomendando varias clínicas y además incluir
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Speaker 2: enlaces a alguna de ellas o a otras páginas que
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Speaker 2: han utilizado para construir la respuesta. Cuantas más veces aparezca
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Speaker 2: un enlace hacia tu web, mayor será tu link citation rate.
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Speaker 2: A priori parece un indicador muy interesante. Al fin y
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Speaker 2: al cabo, un enlace puede generar tráfico y es una
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Speaker 2: señal de que el modelo considera tu contenido una fuente fiable. Entonces,¿
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Speaker 2: cómo se calcula este KPI? Pues respuestas donde aparece un
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Speaker 2: enlace hacia nuestra web dividido entre respuestas donde aparece nuestra
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Speaker 2: marca multiplicado por 100. Entonces, pongamos un ejemplo. La clínica en
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Speaker 2: la que trabajamos aparece en 40 respuestas y solo en 12 existe
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Speaker 2: un enlace. Por tanto, tendríamos 12 entre 40 por 100. Tendríamos un incitation
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Speaker 2: rate de un 30%. Sin embargo, creo que aquí conviene
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Speaker 2: hacer una reflexión.¿ Realmente los enlaces van a reflejar tráfico?
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Speaker 2: Porque no siempre van a representar tráfico para la marca.¿
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Speaker 2: Y a qué me estoy refiriendo? Imaginemos que el usuario
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Speaker 2: pregunta qué abogado especializado en herencias me recomiendas en Valencia.
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Speaker 2: Y la IA responde que los despachos más reconocidos son
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Speaker 2: el Bufete García, Legal Herencias y Martínez Abogados. pero la
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Speaker 2: única fuente enlazada es un artículo de un periódico local
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Speaker 2: que compara esos despachos. Si solo midiéramos los enlaces, concluiríamos
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Speaker 2: que ninguno de esos bufetes tiene un buen link citation
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Speaker 2: rate y, sin embargo, son precisamente los nombres que el
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Speaker 2: usuario acaba de leer y probablemente recordará. Lo mismo podría
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Speaker 2: ocurrir con una clínica dental, una consulta de psicología o
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Speaker 2: un gimnasio. La IA puede recomendar el negocio utilizando como
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Speaker 2: fuente un tercero, como es una asociación profesional, un directorio
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Speaker 2: o un medio especializado, sin enlazar nunca la web de
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Speaker 2: la clínica. Por eso creo que el Incitation Rate Sigue
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Speaker 2: siendo un KPI útil especialmente para estimar el potencial de
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Speaker 2: tráfico que puede llegar desde los buscadores con IA, pero
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Speaker 2: no debería utilizarse como sinónimo de tráfico directo. Una cosa
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Speaker 2: es la fuente que utiliza el modelo para construir la
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Speaker 2: respuesta y otra muy distinta que el negocio que mencione
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Speaker 2: la IA vaya a ser enlazado para que vaya directamente
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Speaker 2: el tráfico del usuario. Vamos al cuarto KPI, el Comparative
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Speaker 2: Win Rate. Si tuviera que elegir un indicador con impacto
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Speaker 2: directo sobre el negocio, probablemente sería esto, el Comparative Win Rate,
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Speaker 2: que mide qué ocurre cuando el usuario compara dos alternativas.
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Speaker 2: Y la pregunta que nos tenemos que hacer es, oye,
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Speaker 2: cuando el usuario pide elegir entre alternativas,¿ cuál selecciona la
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Speaker 2: IA con mejor opción? Por ejemplo,¿ qué fisioterapeuta es mejor
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Speaker 2: en Alcovendas Clínica A o Clínica B?¿ O qué psicólogo
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Speaker 2: me recomendarías para tratar la ansiedad?¿ Ana López o Javier Martín?¿
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Speaker 2: O qué despacho de abogados tiene mejores opiniones para una
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Speaker 2: herencia complicada? La fórmula en este caso para calcular este
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Speaker 2: KPI sería comparativas ganadas dividido entre comparativas analizadas por 100. Es decir,
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Speaker 2: que si de 20 comparativas resulta que la IA considera que
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Speaker 2: nuestra clínica es la mejor en 14, tendríamos un comparative rate
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Speaker 2: de un 70%. Aquí, por tanto, ya no hablamos de aparecer,
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Speaker 2: hablamos de ganar. Es el momento en el que el
20:00
Speaker 2: usuario está tomando una decisión y, por tanto, si la
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Speaker 2: IA nos recomienda, está encaminando directamente al usuario hacia nuestro negocio.
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Speaker 2: Y sospecho que será una de las consultas que más
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Speaker 2: crecerá en los próximos años. No basta con aparecer en
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Speaker 2: una comparación, sino también importa el orden en el que
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Speaker 2: la IA da esa comparación. No es igual que Chau
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Speaker 2: GPT responda primero clínica A, segundo clínica B y tercero
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Speaker 2: clínica C, donde todas aparecen, pero solo una ocupa la
20:32
Speaker 2: primera posición en la mente del usuario. Creo que veremos
20:35
Speaker 2: surgir métricas relacionadas con la preferencia del modelo. Algo parecido
20:39
Speaker 2: al AI Share of Preference, el porcentaje de preferencia de
20:43
Speaker 2: la IA, que mida quién ocupa el primer lugar en
20:46
Speaker 2: las recomendaciones. Porque igual que llevábamos años peleando por la
20:50
Speaker 2: primera posición en Google y en el Local Pack, ahora
20:53
Speaker 2: empezamos a competir por ser la primera opción que propone
20:56
Speaker 2: una IA. Algunos podréis pensar que el Recommendation Rate, el
21:00
Speaker 2: otro KPI que hemos visto antes, el Comparative Win Rate,
21:03
Speaker 2: que es el que estamos viendo ahora, son iguales, pero no.
21:06
Speaker 2: Es cierto que no son categorías completamente diferentes, sino dos
21:09
Speaker 2: niveles del mismo proceso de decisión. En el primero, en
21:13
Speaker 2: el Recommendation Rate, la IA decide qué negocios merecen entrar
21:16
Speaker 2: en la lista de candidatos. Pero en el segundo KPI
21:19
Speaker 2: lo que nos dice es cuál es la preferencia de
21:23
Speaker 2: la IA sobre esos candidatos. Y ahora vamos al quinto KPI,
21:28
Speaker 2: que es el Representation Accuracy. La IA realmente está entendiendo
21:33
Speaker 2: tu negocio y este KPI me parece especialmente relevante para
21:36
Speaker 2: el seo local porque una cosa es aparecer y otra
21:38
Speaker 2: muy distinta aparecer por aquello por lo que quieres ser conocido.
21:42
Speaker 2: Imaginemos un fisioterapeuta especializado en rehabilitación deportiva. Sin embargo, el
21:46
Speaker 2: CHAP-GPT lo describe como una clínica de masaje terapéutico o
21:50
Speaker 2: un despacho especializado en derecho mercantil que la IA presenta
21:54
Speaker 2: simplemente como un abogado generalista. O una clínica dental referente
21:58
Speaker 2: en implantología que aparece de cita como especialista en ortodoncia.
22:02
Speaker 2: En todos esos casos la IA conoce el negocio, sí,
22:05
Speaker 2: pero es que lo está entendiendo mal. Y eso puede
22:08
Speaker 2: afectar directamente al tipo de pacientes o clientes que terminan
22:12
Speaker 2: llegando o llamando a nuestro negocio. Entonces,¿ cómo podemos medir
22:16
Speaker 2: este KPI? Bueno, pues lo tenemos que medir como características
22:21
Speaker 2: correctamente representadas dividido entre características evaluadas por 100. Te dejo un
22:27
Speaker 2: resumen de todos los KPIs que acabamos de ver. Estas
22:32
Speaker 2: fórmulas son una propuesta metodología, ya que actualmente no existe
22:36
Speaker 2: un estándar de mercado para calcular estos KPIs. Lo importante
22:39
Speaker 2: no es utilizar exactamente estas fórmulas, sino aplicar siempre la
22:43
Speaker 2: misma metodología para poder comparar la evolución de la marca
22:47
Speaker 2: de nuestro negocio a lo largo del tiempo. Y hasta
22:50
Speaker 2: ahora mismo, hasta aquí hemos visto lo que son las
22:52
Speaker 2: cinco métricas que pueden parecer desconectadas entre sí, pero si
22:56
Speaker 2: las ordenamos aparece un modelo bastante sencillo de recordar. Lo
22:59
Speaker 2: primero que hay que entender es que la cobertura del PRON,
23:03
Speaker 2: el PRON coverage, no compite con los demás KPIs. Es
23:06
Speaker 2: una precondición. El PRON coverage no es más importante que
23:11
Speaker 2: el recommendation rate o el comparative win rate. Es simplemente
23:15
Speaker 2: el requisito previo para que cualquiera de ellos pueda asistir.
23:18
Speaker 2: Si tu negocio no entra en la conversación, nunca podrá
23:21
Speaker 2: ser ni recomendado, ni comparado, ni elegido por la IA.
23:25
Speaker 2: Una vez que has conseguido entrar en la respuesta, empieza
23:29
Speaker 2: la verdadera competición. Y esa competición es una escalera de
23:34
Speaker 2: dos peldaños.¿ Soy una opción? Eso es lo que mide
23:37
Speaker 2: el Recommendation Rate. Y la IA ya no se limita
23:40
Speaker 2: a mencionarte. Te presenta como una alternativa que merece la
23:43
Speaker 2: pena valorar.¿ Y soy la mejor opción? Eso lo mide
23:47
Speaker 2: el Comparative Win Rate, que es el momento de la decisión,
23:50
Speaker 2: cuando el usuario pide elegir y el modelo elige. Y
23:55
Speaker 2: los otros dos KPIs no son peldaños de la escalera,
23:59
Speaker 2: ahí está la clave para entenderlo bien. El Representation Accuracy
24:03
Speaker 2: es la estructura de la escalera, porque si la IA
24:06
Speaker 2: entiende mal tu negocio, Si presenta a un implantólogo como
24:10
Speaker 2: ortodoncista o a un despacho mercantilista como un abogado generalista,
24:14
Speaker 2: el problema no es que te caigas del daño, es
24:17
Speaker 2: que la escalera está mal construida y te lleva a
24:20
Speaker 2: ser recomendado, pero para los pacientes o clientes equivocados. Y
24:24
Speaker 2: el link citation rate tampoco forma parte de la escalera.
24:28
Speaker 2: No mide cómo la IA habla de tu negocio, sino
24:31
Speaker 2: si utiliza tu contenido como fuente visible para construir la respuesta.
24:36
Speaker 2: que es una dimensión distinta y la única de las
24:38
Speaker 2: cinco que te da una pista de qué contenido está
24:41
Speaker 2: alimentando al modelo. Si tuviera que resumir estos cinco KPIs
24:45
Speaker 2: en una frase sería esta. Primero tienes que existir, después
24:49
Speaker 2: tienes que ser una opción y finalmente tienes que convertirte
24:54
Speaker 2: en la elección del área. Todo este modelo cobra todavía
24:58
Speaker 2: más sentido cuando lo cruzamos con algo que en SEO
25:00
Speaker 2: conocemos desde hace años, que son las intenciones de búsqueda.
25:04
Speaker 2: Porque las preguntas que hacemos a una IA siguen respondiendo
25:06
Speaker 2: a las mismas intenciones de búsqueda que llevamos años trabajando
25:10
Speaker 2: en SEO, pero lo único que le estamos dando más contexto. Entonces,
25:13
Speaker 2: tenemos las consultas informacionales.¿ Duele ponerse un implante dental?¿ Cuántas
25:18
Speaker 2: sesiones necesita una rehabilitación de rodilla? Pero luego también tenemos
25:22
Speaker 2: las intenciones de búsqueda comerciales.¿ Qué clínica me recomiendas para
25:25
Speaker 2: un implante pozuelo? También están las comparativas.¿ Qué fisioterapeuta es
25:29
Speaker 2: mejor en encomendas?¿ La clínica A o la clínica B?
25:33
Speaker 2: Y la navegacional.¿ Qué horario tiene la clínica García?¿ Trabaja
25:36
Speaker 2: con Adeslas?¿ Siguen abiertos los sábados? Y cada intención activa
25:40
Speaker 2: unos KPIs más que otros. Entonces, os he puesto una
25:44
Speaker 2: tabla que me ha costado porque ha sido un poco
25:48
Speaker 2: de reflexión, pero me parece súper interesante. Entonces, por ejemplo,
25:53
Speaker 2: el Recommendation Rate. Si estamos ante búsquedas informacionales, realmente la
26:00
Speaker 2: presencia de ese KPI será baja, pero en una intención
26:05
Speaker 2: de búsqueda comercial, el recommendation rate que te recomiende la IA,
26:09
Speaker 2: la presencia de ese KPI tiene que ser muy alta.
26:13
Speaker 2: En la comparativa, alta, y en la navegacional, baja. Si
26:19
Speaker 2: estamos con el KPI de Comparative Win Rate, donde se
26:22
Speaker 2: está pidiendo comparar a la IA, pues en la informacional baja,
26:27
Speaker 2: en la comercial tiene un peso medio, en la comparativa
26:30
Speaker 2: muy alta y en la navegacional baja. Luego, el KPI
26:36
Speaker 2: de Representation Accuracy, es decir, está diciendo la IA de
26:40
Speaker 2: ti lo que tiene que decir, entiende tu negocio, vale,
26:43
Speaker 2: en el informacional ese KPI tiene un peso medio, en
26:46
Speaker 2: el comercial alto, en la comparativa alta y en la
26:50
Speaker 2: navegacional muy alta. Y luego el Link Citation Rate, es decir,
26:55
Speaker 2: te cita, pues la verdad, hombre, que te cite es
26:59
Speaker 2: súper importante también. tanto en la informacional, en la comercial
27:03
Speaker 2: como en la comparativa. Y a nivel navegacional, pues medio,
27:06
Speaker 2: porque ya el usuario está buscándote ahí. Pero en el informacional,
27:11
Speaker 2: que es cuando empieza a ensancharse el embudo, oye, pues
27:14
Speaker 2: ahí cuanto más KPI tengamos, mejor, porque así nos pueden
27:19
Speaker 2: entrar muchos más usuarios. Y hay algo que todavía no
27:24
Speaker 2: hemos tocado y que para quienes hacemos SEO local es
27:26
Speaker 2: probablemente lo más importante de todo, que es la dimensión geográfica,
27:30
Speaker 2: el geogrid de los prompts. En SEO local llevamos años
27:36
Speaker 2: sabiendo que la posición no es un número único, es
27:38
Speaker 2: un mapa geográfico. Un dentista puede estar primero en el
27:42
Speaker 2: local pack para alguien que busca desde Pozuelo y ser
27:45
Speaker 2: totalmente invisible para alguien que busca 3 kilómetros. Por eso usamos
27:48
Speaker 2: mapas de geogrid y mapas de color, porque la visibilidad
27:52
Speaker 2: local siempre ha tenido coordenadas. Pues bien, con los LLM,
27:57
Speaker 2: con las IAS pasa exactamente lo mismo, pero con una
27:59
Speaker 2: diferencia fundamental que cambia cómo se mide. En Google la
28:03
Speaker 2: ubicación se detecta. El buscador sabe dónde estás por el
28:06
Speaker 2: GPS o la IP y adapta los resultados sin que
28:09
Speaker 2: tú digas nada. En un LLM, en las IAS, la
28:13
Speaker 2: ubicación se declara. Es el usuario quien introduce en la conversación,
28:18
Speaker 2: vivo en Pozuelo o estoy en Majadahonda o busco algo
28:21
Speaker 2: cerca de Aravaca. Es cierto que algunos asistentes ya pueden
28:24
Speaker 2: inferir tu ubicación si les das permiso. Enseguida veremos el
28:28
Speaker 2: caso de Gemini y el modo IA. Pero desde el
28:31
Speaker 2: punto de vista del SEO local nos interesa especialmente el
28:34
Speaker 2: contexto declarado porque basta con cambiarlo para comprobar cómo varía
28:39
Speaker 2: la respuesta del modelo. Y aquí está la clave, la
28:42
Speaker 2: misma necesidad puede generar recomendaciones completamente distintas según el contexto
28:49
Speaker 2: geográfico del usuario. Vivo en Pozuelo y necesito un implante.
28:53
Speaker 2: No devuelven las mismas clínicas que vivo en Arabaca y
28:56
Speaker 2: necesito un implante. Puede desaparecer en una respuesta y desaparecer
29:00
Speaker 2: por completo en la otra, aunque físicamente estés a 10 minutos
29:04
Speaker 2: de ambos usuarios. Y eso significa que el prompt coverage,
29:08
Speaker 2: el KPI que hablábamos de cobertura, tampoco es un número único,
29:12
Speaker 2: también es un mapa. Igual que nunca mediríamos el posicionamiento
29:16
Speaker 2: de un negocio local con una única búsqueda, Desde una
29:20
Speaker 2: única ubicación, tampoco deberíamos medir su visibilidad en la IA
29:24
Speaker 2: con un único prompt lanzado desde un único contexto. La
29:29
Speaker 2: geografía sigue importando, simplemente cambia la forma de representarla. Mi
29:34
Speaker 2: propuesta es medirlo como siempre hemos medido el ranking local,
29:38
Speaker 2: pero adaptada a esta nueva realidad, un geogrid de prompt.
29:43
Speaker 2: Y ya hemos visto en episodios anteriores Como cuando hacemos
29:46
Speaker 2: un geogrid de prongs, la proximidad deja de cobrar tanto
29:50
Speaker 2: peso y no aparecen esos mapas tan habituales donde cerca
29:55
Speaker 2: del negocio está en verde, luego pasamos a amarillo a
29:58
Speaker 2: medida que nos alejamos para acabar en rojo cuando los
30:01
Speaker 2: usuarios están mucho más lejanos. Ahora la proximidad no coge
30:06
Speaker 2: tanta fuerza y nos encontramos con mapas de geogrid de
30:09
Speaker 2: Prontz que son mucho... es que son distintos, porque al
30:15
Speaker 2: final podemos tener en los extremos verdes y más cerca rojos.¿
30:19
Speaker 2: Y eso por qué es? Pues es precisamente por toda
30:23
Speaker 2: la información de la que se alimenta la IA a
30:26
Speaker 2: la hora de entender tu modelo. Y aquí entra en
30:30
Speaker 2: escena otra vez el KPI de Representacy, a Es decir,
30:35
Speaker 2: la IA está entendiendo bien de qué va tu negocio. Entonces,¿
30:41
Speaker 2: cómo podemos hacer para crear ese geogrid de prompts? Pues
30:45
Speaker 2: coge los prompts que son relevantes para tu negocio, los
30:49
Speaker 2: que de verdad te van a atraer usuarios que te
30:52
Speaker 2: van a hacer facturar. Luego, lanza cada prompt variando el
30:56
Speaker 2: municipio declarado. Pues suelo, barabaca, majadahonda, boadilla, las rozas... Repite
31:02
Speaker 2: cada combinación varias veces, porque las respuestas de un LLM
31:06
Speaker 2: no son deterministas. El mismo PROM puede devolver respuestas distintas
31:10
Speaker 2: en dos ejecuciones. Y registra para cada zona, no solo
31:13
Speaker 2: si apareces, sino qué ocurre con el resto de KPIs.¿
31:16
Speaker 2: Te recomienda?¿ Ganas las comparativas? Esto ahora mismo es un
31:21
Speaker 2: proceso manual, pero empiezan a salir herramientas y empieza... a
31:26
Speaker 2: darnos herramientas que ya existen, nuevas métricas muy interesantes que
31:30
Speaker 2: nos van a permitir llegar a estos números poco a poco. ¿Cómo? Bueno,
31:35
Speaker 2: pues eso lo vamos a ver en el próximo episodio.
31:37
Speaker 2: Así que no te lo pierdas porque te voy a
31:39
Speaker 2: comentar unas novedades muy interesantes. Mientras tanto, reflexiona con lo
31:45
Speaker 2: que hemos comentado en el día de hoy porque de
31:48
Speaker 2: verdad es muy importante que empecemos a tener en cuenta
31:51
Speaker 2: que lo que se medía antes ya no es tan
31:55
Speaker 2: relevante en el día de hoy y tenemos que saber
31:59
Speaker 2: cómo la IA empieza a trabajar, cómo empieza a hacer
32:02
Speaker 2: ese baile de las abejas para saber si nuestro negocio
32:06
Speaker 2: es el que tiene que aparecer o no. Y si
32:09
Speaker 2: no medimos esos KPIs no vamos a poder saber exactamente
32:12
Speaker 2: si realmente el baile de nuestro negocio es el que
32:15
Speaker 2: más le gusta a la IA. Pues hasta aquí el
32:18
Speaker 2: episodio de hoy, espero que os haya resultado de interés
32:21
Speaker 2: y que lo podáis aplicar a vuestro negocio local. Como siempre,
32:25
Speaker 2: muchas gracias a todos por vuestras valoraciones de 5 estrellas y
32:28
Speaker 2: comentarios en Apple Podcast y en Spotify. Recordad que me
32:32
Speaker 2: podéis escuchar en otras plataformas como iVoox, Pocket Cash, Amazon Music, etc.,
32:37
Speaker 2: Y suscribiros al canal porque es gratis y de esa
32:40
Speaker 2: manera me ayudáis a tener más visibilidad y hacer todo
32:43
Speaker 2: este trabajo sostenible. Y recordad que si queréis conseguir más
32:47
Speaker 2: clientes y más negocio a través del posicionamiento local, en
32:50
Speaker 2: mi curso te explico el cómo. Y ya solamente nos
32:53
Speaker 2: queda echar el cierre, pero solo hasta la próxima semana
32:55
Speaker 2: donde nos volveremos a escuchar.¿ Y dónde? Pues donde va
32:59
Speaker 2: a ser, aquí, en Negocios Locales.¡ Feliz semana!