Las herramientas de SEO para IA pasaron de cero a varias decenas en dieciocho meses, y casi todas entregan el mismo formato de respuesta: un score de visibilidad, un porcentaje de share of voice y una comparación con la competencia. Ese score de visibilidad, el número que encabeza todos los paneles, significa cosas distintas en cada herramienta. En Milimetrix medimos nuestra propia marca en ocho modelos durante los últimos 90 días, y la visibilidad de la misma marca, en el mismo período, va de 2,0% a 64,5% según qué modelo se mire. Aquí comparamos diez herramientas, las que a nuestro juicio vale la pena evaluar hoy, y dejamos fuera muchas más.
Resumen ejecutivo. Una herramienta de SEO para IA, también llamada de visibilidad en IA o de AEO, lanza un conjunto de prompts por API contra uno o varios modelos, revisa si la marca aparece en la respuesta y agrega el resultado en un score. Tres decisiones definen ese score: qué motores entran, cuántos prompts se lanzan y cuántas veces se repiten. Casi ninguna herramienta las declara con claridad. En nuestra medición de 90 días sobre 720 resultados y 5.272 menciones, Perplexity nos da 64,5% de visibilidad y Gemini 2,0%, así que una herramienta que pondere fuerte a Perplexity nos calificaría de líderes y otra que pondere a Gemini nos daría por invisibles. La comparación que sigue las ordena por lo que cada una mide, con precios consultados en septiembre de 2026.
La diferencia entre una herramienta de visibilidad en IA y otra se reduce a tres variables: cuántos prompts monitorea, contra cuántos modelos lo hace, y cuánto cuesta esa combinación. Lo demás del panel es presentación.
Con los precios de lista de septiembre de 2026, el costo de monitorear un prompt en un modelo durante un mes va de 0,25 a 2,15 dólares entre las herramientas de esta comparación. Casi nueve veces de diferencia por la misma unidad de medición, y ninguna de las dos cifras aparece en la portada de su panel. El resto de este artículo desarrolla esas tres variables y muestra el cálculo.
Una marca puede medir 2,0% o 64,5% de visibilidad en IA según qué modelo se consulte
El dato que sigue es de milimetrix.com, medido con Trakkr entre el 23 de junio y el 21 de septiembre de 2026: 720 resultados, 5.272 menciones, ocho modelos, el mismo conjunto de prompts en todos.
| Modelo | Visibilidad | Posición media | Menciones en 90 días |
|---|---|---|---|
| Perplexity | 64,5% | 2,9 | 2.215 |
| Google AI Overviews | 53,4% | 2,1 | 1.376 |
| OpenAI | 42,9% | 4,9 | 1.407 |
| Anthropic | 2,7% | 4,2 | 96 |
| Deepseek | 2,1% | 3,3 | 58 |
| Gemini | 2,0% | 5,7 | 73 |
| Grok | 1,3% | 4,5 | 24 |
| Meta | 1,3% | 3,8 | 23 |
La visibilidad agregada de las ocho es 21,3%. Ninguno de los ocho números individuales se parece a ese promedio. Una herramienta que cubra solo los tres primeros motores reportaría más de 50%, y una que cubra los cinco últimos reportaría menos de 3%. Las dos estarían midiendo bien y darían lecturas opuestas del mismo negocio.
Las herramientas no están fallando ahí. Cada modelo tiene su propio índice, su propia lógica de recuperación y su propia base de fuentes, así que la visibilidad en IA se comporta como un vector de ocho números que las herramientas comprimen en uno para poder venderlo como métrica.
Un score único de visibilidad en IA es un artefacto de qué motores pondera la herramienta que lo calcula.
Antes de mirar precios o paneles hay que responder en qué motores pregunta el público de la marca. Con eso resuelto, se descarta cualquier herramienta que no los cubra o que los cobre por separado.
Las herramientas de visibilidad en IA miden por API, en condiciones de laboratorio
Ninguna herramienta de visibilidad en IA abre ChatGPT en un navegador para mirar la respuesta. Todas consultan por API o por conexiones automatizadas equivalentes, en sesiones limpias, sin historial de navegación, sin cookies y sin cuenta iniciada.
La sesión limpia suele presentarse como defecto, y en realidad hace útil la medición. Una respuesta de IA a un usuario real está contaminada por su historial de conversaciones, su memoria de cuenta, su ubicación y su comportamiento previo. Si la medición usara sesiones reales, cada variación de la serie podría venir de la persona que pregunta y no del modelo ni del contenido.
La consulta por API elimina esas variables y deja una medición de laboratorio. No predice qué verá una persona concreta con su historial encima. A cambio, aísla el evolutivo real: cuando la serie sube o baja, el cambio viene del modelo o de lo que publicó la marca. Para decidir dónde invertir, esa propiedad es la que importa.
Los modelos de lenguaje son probabilísticos y el volumen de prompts define la calidad del dato
Un modelo de lenguaje no devuelve siempre la misma respuesta a la misma pregunta. Dos ejecuciones del mismo prompt pueden nombrar marcas distintas, y esa variación viene del diseño del sistema. La literatura sobre seguimiento de prompts coincide en el remedio, que es estadístico antes que técnico: repetir la consulta muchas veces y leer el intervalo, nunca el valor único (Search Engine Land, guía de seguimiento de prompts con IA, 2026).
De ahí sale lo más importante para elegir plan. El número de prompts que incluye un plan es su tamaño de muestra. Con 10 o 15 prompts ejecutados una vez, basta que un modelo varíe en dos respuestas para mover el score varios puntos y hacer creer que pasó algo cuando no pasó nada.
Un volumen alto de prompts, ejecutados a diario y sostenidos en el tiempo, convierte respuestas variables en una tendencia legible. Por eso los planes de entrada de casi todas estas herramientas sirven para probar el producto y se quedan cortos para operar con él. Al comparar precios conviene mirar cuántos prompts diarios entrega cada plan, más que el valor de la suscripción.
¿Qué debe cumplir una herramienta de visibilidad en IA para ser confiable?
Seis criterios separan una herramienta que entrega evidencia utilizable de una que entrega un número decorativo. Los ordenamos por cuánto afectan el resultado.
| Criterio | Qué preguntar | Por qué cambia el resultado |
|---|---|---|
| Cobertura de motores | Qué modelos incluye, si se ven por separado y si alguno se cobra aparte | Es la variable que más mueve el score, como muestra el rango de 2,0% a 64,5% de la tabla anterior |
| Volumen de prompts | Cuántos prompts incluye el plan y con qué frecuencia se ejecutan | Funciona como tamaño de muestra frente a un sistema probabilístico: pocos prompts producen ruido con apariencia de dato |
| Geolocalización e idioma | Desde qué país lanza la consulta y en qué idioma | Una consulta en español desde Chile y otra en español desde España devuelven fuentes distintas |
| Citas frente a menciones | Si distingue ser nombrado de ser enlazado como fuente | Tienen consecuencias distintas: la mención construye marca, la cita puede traer tráfico |
| Integración con datos propios | Si conecta con Google Analytics 4 y Search Console | Sin cruzar la cita con el tráfico y la conversión, el score no se convierte en decisión de negocio |
| Velocidad de adaptación | Cada cuánto suma modelos nuevos y cambios de versión | Los modelos cambian cada pocos meses y una herramienta que se actualiza tarde mide un mercado que ya no existe |
El criterio de geolocalización e idioma pesa mucho en Chile y casi no se discute. Las listas de herramientas publicadas en inglés lo omiten porque miden marcas globales. Una marca chilena medida con prompts lanzados desde Estados Unidos está midiendo otro mercado.
Herramientas gratuitas de visibilidad en IA: dos formas de saber si la marca existe
Las opciones sin costo responden bien una sola pregunta: si la marca aparece o no aparece. Ninguna sirve para medir evolución, porque no guardan histórico comparable ni repiten la consulta con metodología estable.
1. AEO Grader de HubSpot. Entrega un informe puntual sobre cómo aparece la marca en respuestas de IA. Es el más rápido para una primera lectura y no pide tarjeta.
2. Cloudflare Radar AI Insights. Panel público sobre actividad de crawlers de IA y tráfico de referencia desde asistentes, útil para dimensionar el canal antes de presupuestar una herramienta. Su lectura es agregada y de infraestructura, así que describe el comportamiento de la web y de un sitio, con el límite que eso supone: el AEO se juega en buena parte fuera del sitio propio. Lo que un modelo recupera para responder por una categoría sale también de menciones en medios, comunidades, directorios y reseñas, terreno donde el sitio no participa. Para decidir presupuesto conviene medir la marca, y dejar la medición del sitio como complemento.
Este tramo funciona como diagnóstico de entrada. Si el resultado gratuito ya muestra que la marca no aparece en ninguna respuesta de su categoría, comprar una suscripción de cientos de dólares al mes no va a resolverlo.
Suites SEO con módulo de IA: Semrush y Ahrefs entregan menos prompts por dólar
Las dos suites grandes agregaron módulo de visibilidad en IA sobre su infraestructura existente, lo que les permite cruzar la cita con el dato de SEO clásico que la marca ya tiene ahí. El volumen de prompts que entregan por ese precio juega en contra.
3. Semrush AI Visibility. Ofrece un verificador gratuito de visibilidad en búsqueda con IA que sirve de puerta de entrada y de chequeo puntual, sin histórico. En su versión pagada descubre prompts relevantes de la industria de forma automática y compara la visibilidad con el promedio del sector. Su plan SEO de 139 dólares al mes ya incluye seguimiento de rendimiento en búsqueda con IA y monitoreo de sentimiento. El plan Starter de SEO + AI Search cuesta 199 dólares al mes e incluye 50 prompts diarios sobre un dominio. Los niveles superiores son Pro+ a 299 y Advanced a 549 dólares al mes. Destaca en descubrimiento de prompts.
4. Ahrefs Brand Radar. Funciona con una lógica distinta al resto. En vez de lanzar prompts propios, consulta una base de cientos de millones de prompts reales de usuarios, y cubre ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews, Gemini, Copilot y Claude. Brand Radar viene incluido en los planes desde 129 dólares al mes (Lite), con 249 en Standard y 449 en Advanced, aunque el seguimiento propio de prompts de IA queda entre 10 y 20 según el nivel.
El tope de 20 prompts pesa mucho al decidir. Una marca que paga 449 dólares al mes en Ahrefs rastrea 20 prompts de IA, mientras que con 100 dólares en Trakkr rastrea 50 prompts diarios contra ocho modelos. El segmento especializado tampoco es uniforme, y conviene decirlo antes de generalizar: Profound cobra 99 dólares por 50 prompts contra un solo motor. La brecha viene de la arquitectura: las suites tradicionales construyeron su producto alrededor de la keyword y montaron el módulo de IA encima, mientras las especializadas nacieron con el prompt y el modelo como unidad básica.
El ritmo también las separa. Las suites se mueven más lento y priorizan el mercado norteamericano, donde está su base instalada. Las especializadas suman modelos nuevos y ajustan su cobertura al ritmo al que cambian las versiones, que en 2026 se cuenta en meses. Para medir un fenómeno que se mueve así de rápido, esa velocidad rinde más que la profundidad del histórico de SEO.
Plataformas dedicadas de visibilidad en IA: Trakkr, Batwise, SearchBrand, Profound, Peec y Otterly
Las plataformas dedicadas son el tramo que más creció y donde están las diferencias de cobertura más grandes. Abrimos con la que usamos, y contamos el recorrido completo, que dice más que la recomendación.
5. Trakkr. Británica, con sede en Londres y fundada en 2025. Es nuestro partner actual y la herramienta con la que están medidos todos los datos de este artículo. Su plan Growth cuesta 100 dólares al mes e incluye una marca, 50 prompts diarios y los ocho modelos sin cargo por motor adicional. Scale cuesta 500 dólares al mes por diez marcas con portales de cliente y API, y Enterprise parte en 1.000. Esa decisión de producto, no cobrar por motor, coincide con el criterio que defiende este artículo: si la cobertura de motores mueve el score más que ninguna otra variable, cobrarla por separado empuja a medir de menos. Medimos con ella menciones, citabilidad y recuperabilidad en un solo lugar, y podemos bajar hasta la respuesta concreta que generó cada mención. Hemos aportado al desarrollo de varias funcionalidades clave del producto: la medición por categoría de negocio, la segmentación de prompts y la apertura del dato para que la lectura termine en un accionable concreto y diferenciado por categoría, en vez de quedarse en un score global. Ese trabajo conjunto explica por qué la herramienta calza con nuestra operación, y también obliga a decirlo en voz alta antes de que alguien lea la recomendación como neutral.
6. Batwise. Chilena, respaldada por Start-Up Chile, y la otra herramienta del listado en cuyo desarrollo participamos: fuimos partners de Batwise y ayudamos a construir sus versiones iniciales. Monitorea ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini, Grok y AI Overviews. Trabaja con puntuación por categoría de negocio, el mismo enfoque que impulsamos en Trakkr y que después se replicó aquí, y que existe porque una marca no compite igual en cocinas que en refrigeración. Suma algo que sí es suyo y que no vimos en otras: separa de forma explícita las citas con enlace de las fuentes consultadas sin enlace, y detecta brechas de fuente. Sus precios se cotizan en UF y pueden partir alrededor de las 30 UF, aunque el sitio no los publica, así que conviene pedirlos de nuevo porque pueden haber cambiado desde nuestra última revisión. Hoy medimos con Trakkr por precio y por encaje funcional con lo que necesitamos medir, una decisión atada a nuestro caso de uso.
7. SearchBrand.ai. La segunda chilena del listado, de la firma Raisy (GROWTH SPA), fundada en junio de 2025 y con oficinas en Santiago. Se define como la primera plataforma de AEO y GEO de Latinoamérica, declara más de 500 marcas y agencias usando el producto, opera en Latam y Europa y figura en el programa de partners de Google Cloud. Cubre ChatGPT, Gemini, Perplexity y Claude, y su enfoque apunta a detectar brechas de contenido y generar un plan editorial, además de monitorear. El registro entrega 10 créditos gratuitos para una primera lectura. Su página de precios no expone valores al consultarla, de modo que la tarifa hay que pedirla. Un detalle que dice bastante de una herramienta de AEO: publica su propio llms.txt y una ficha de marca pensada para que la lean los modelos.
8. Profound. El referente del segmento enterprise. Starter cuesta 99 dólares al mes con facturación anual y monitorea solo ChatGPT, con un usuario, 50 prompts y 100 créditos de agentes. Growth sube a 399 dólares al mes por tres motores (ChatGPT, Perplexity y Google AI Overviews), tres usuarios, 100 prompts y 400 créditos. La cobertura de más de diez motores, con Claude, Gemini, Meta AI y Grok entre ellos, junto con acceso a API, soporte dedicado 24 horas y cumplimiento SOC 2 y SSO, queda en el plan Enterprise, a medida y desde 2.000 dólares al mes. La más profunda del listado y la menos accesible para una marca mediana chilena.
9. Peec AI. Analítica de búsqueda con IA para equipos de marketing. Starter cuesta 95 dólares al mes con 50 prompts, Pro 245 con 150 y Advanced 495 con 350 prompts y soporte multipaís. Conviene mirar que en los tres planes se eligen tres modelos, y que el acceso a los trece disponibles queda reservado al plan Enterprise.
10. Otterly.ai. La más barata para entrar, desde 29 dólares al mes por 15 prompts, con cuatro motores incluidos: ChatGPT, Google AI Overviews, Perplexity y Copilot. Claude, Gemini y Google AI Mode se pagan como complemento aparte. Standard cuesta 189 dólares con 100 prompts y Premium 489 con 400. Su soporte multipaís para más de 50 mercados es una de sus ventajas frente al resto.
| Herramienta | Plan de entrada | Prompts incluidos | Motores en ese plan |
|---|---|---|---|
| Trakkr | 100 USD/mes | 50 diarios | 8, todos incluidos |
| Peec AI | 95 USD/mes | 50 | 3 a elección |
| Otterly.ai | 29 USD/mes | 15 | 4; Claude, Gemini y AI Mode son complemento pagado |
| Semrush | 199 USD/mes | 50 diarios | no los detalla por separado |
| Ahrefs | 129 USD/mes | 10 a 20 según plan | 6 vía Brand Radar |
| Profound | 99 USD/mes (facturación anual) | 50 | 1: solo ChatGPT. Tres en Growth (399 USD), más de 10 en Enterprise (desde 2.000 USD) |
| Batwise | desde unas 30 UF, sin precio publicado en el sitio | no publicado | 6 declarados |
| SearchBrand.ai | sin precio público | 10 créditos gratis al registrarse | 4 declarados |
Precios consultados el 21 de septiembre de 2026 en los sitios oficiales de cada herramienta, con dos excepciones: Batwise cotiza en UF y no publica tarifas, y SearchBrand tampoco las expone, de modo que esas dos cifras vienen de lo que hemos visto en cotizaciones y pueden estar desactualizadas. Los montos en dólares van sin impuestos. Cambian con frecuencia y conviene verificarlos antes de decidir.
La fila de Profound resume el argumento completo de este artículo. Por 99 dólares al mes entrega 50 prompts contra un solo motor, y llegar a los ocho o diez motores cuesta desde 2.000. Por 100 dólares, Trakkr entrega 50 prompts diarios contra ocho. Las dos son herramientas serias, y quien compare solo el precio de entrada va a concluir que valen casi lo mismo.
Cuánto cuesta monitorear un prompt en un modelo: entre 0,25 y 2,15 dólares al mes
Multiplicar los prompts de un plan por los modelos que cubre entrega el número de combinaciones que esa suscripción mide de verdad. Dividir el precio por ese total deja todas las herramientas en una misma unidad y hace comparable lo que la tarifa de entrada esconde.
| Plan | Precio mensual | Prompts | Modelos | Combinaciones | USD por combinación |
|---|---|---|---|---|---|
| Trakkr Growth | 100 | 50 | 8 | 400 | 0,25 |
| Otterly.ai Lite | 29 | 15 | 4 | 60 | 0,48 |
| Peec AI Starter | 95 | 50 | 3 | 150 | 0,63 |
| Profound Growth | 399 | 100 | 3 | 300 | 1,33 |
| Profound Starter | 99 | 50 | 1 | 50 | 1,98 |
| Ahrefs Lite | 129 | 10 | 6 | 60 | 2,15 |
Semrush queda fuera del cálculo porque no detalla cuántos motores cubre su plan. Batwise y SearchBrand tampoco entran, porque no publican tarifas.
El cálculo tiene un límite que conviene declarar antes de que alguien lo use como criterio único. Trata como equivalentes todas las combinaciones de prompt y modelo, y en la práctica no lo son: para una marca cuyos clientes preguntan en Perplexity, una combinación contra Perplexity vale mucho más que una contra Grok. La cifra sirve para descartar planes caros en relación con lo que miden, y la decisión final vuelve a la primera pregunta de este artículo, que es en qué motores pregunta el público de la marca.
Construcción propia de una medición de visibilidad en IA con DataForSEO
Un equipo con capacidad de desarrollo puede saltarse la licencia y armar su propio panel. DataForSEO entrega por API respuestas de modelos y datos de SERP, y a partir de ahí cada quien define el muestreo, la geolocalización, la frecuencia y la forma de agregar el resultado.
La ventaja está en que desaparece la caja negra. Las tres decisiones que este artículo señala como determinantes, qué motores entran, cuántos prompts se lanzan y cuántas veces se repiten, quedan escritas en código propio y auditables, en vez de ser supuestos de un proveedor. El costo es de desarrollo y mantención, y hay que sumarle que cada cambio de versión de los modelos obliga a revisar la implementación.
Esa medición propia se complementa con dos fuentes que ya están dentro de casi cualquier operación y que conviene cruzar, aunque ninguna mide citas: el canal AI Assistant que Google Analytics 4 incorporó el 13 de mayo de 2026, que clasifica las visitas llegadas desde ChatGPT, Gemini y Claude y deja a Perplexity y Copilot en Referral, y los logs de servidor, único lugar donde se ven los crawlers de IA porque GPTBot, ClaudeBot y PerplexityBot no disparan el JavaScript de Analytics.
Qué no mide ninguna herramienta de visibilidad en IA
Separar lo verificado de lo que se vende como verificado es parte del método. Hay tres cosas que ninguna de las diez resuelve hoy.
La respuesta que recibe una persona concreta. Es la contracara de la medición por API. Los asistentes con memoria e historial responden distinto a cada usuario, y ninguna herramienta reproduce ese escenario. Sirven para leer la tendencia del mercado, no para saber qué vio un cliente específico esta mañana.
El tráfico y la conversión reales. Buena parte de las visitas desde asistentes llega sin referente, porque varias interfaces lo eliminan. El análisis de tráfico de Orbit Media de 2025 estimó que entre 25% y 40% de lo que aparece como tráfico directo en sitios con mucho contenido podría ser tráfico referido por IA. Ninguna herramienta de citas cierra ese hueco, y el cruce con Analytics lo cierra solo en parte.
El intervalo de confianza de su propio score. Casi ninguna publica cuántas veces repite cada prompt antes de reportar, ni con qué margen de error. Sin ese dato, dos mediciones consecutivas no se comparan con rigor, y la única lectura defendible abarca varias semanas seguidas.
Las diez se leen como tendencia y no como cifra. Lo que hay que mirar es hacia dónde se mueve la serie durante varias semanas, y qué cambió en el sitio o fuera de él entre una medición y la siguiente.
Ninguna herramienta de visibilidad en IA reemplaza el criterio de un especialista
Todo lo anterior describe instrumentos de medición. Qué cambiar, en qué orden y por qué queda fuera del alcance de cualquiera de ellos, y ahí empieza el trabajo profesional.
Entre leer el panel y mover el resultado hay una distancia que la licencia no cubre. Un panel puede mostrar que la visibilidad en Gemini cayó quince puntos en una semana. Explicar esa caída obliga a revisar si el sitio quedó bloqueado para algún crawler, si un competidor publicó contenido que el modelo empezó a recuperar, si el movimiento coincide con una versión nueva del modelo o si se trata de ruido estadístico de una muestra corta. Cada hipótesis lleva a una acción distinta, y equivocarse cuesta un trimestre.
Varias plataformas prometen hoy recomendaciones automáticas impulsadas por IA. La mayoría se queda en medir bien y sugerir genérico, porque el generador de recomendaciones desconoce el margen por categoría, la prioridad comercial del trimestre, las restricciones del stack y qué se puede publicar sin pasar por legal. Una lista de sugerencias sin ese contexto produce trabajo que parece razonable en el panel y no mueve el negocio.
Lo que hace una buena herramienta es amplificar el trabajo de quien ya sabe hacerlo. Aporta volumen de datos, frecuencia diaria y trazabilidad hasta la respuesta concreta, y con eso un especialista decide más rápido y se equivoca menos. Una marca que compra la licencia sin tener quién la lea con criterio técnico termina con un panel caro y las mismas preguntas del primer día.
Cómo mide Milimetrix la visibilidad en IA de una marca
Ninguna herramienta sola responde las preguntas que hace un directorio comercial. La medición que operamos combina cuatro capas, cada una con una pregunta distinta.
| Capa | Qué pregunta responde | Con qué la medimos |
|---|---|---|
| Cita por modelo | Aparece la marca cuando se pregunta por su categoría, y en qué modelos | Trakkr, con los ocho motores separados y nunca promediados |
| Recuperabilidad | Pueden los bots de IA leer las páginas que importan | Logs de servidor y CDN, revisión de robots.txt y de dependencia de JavaScript |
| Consecuencia | Llega tráfico desde asistentes y convierte | Canal AI Assistant de Analytics más grupo personalizado para Perplexity y Copilot |
| Contexto competitivo | Qué se pregunta de verdad en la categoría | Base de prompts reales y datos de SERP por API |
Las cuatro se leen juntas y en ese orden. Una marca puede tener buena cita y cero tráfico, lo que apunta al formato de la respuesta antes que a la visibilidad. Puede tener buen tráfico y mala cita, lo que significa que el canal depende de tres páginas que pueden caer cualquier semana. Se gestiona la combinación, y una medición seria entrega qué cambiar, en qué página y con qué prioridad comercial.
Cómo elegir una herramienta de visibilidad en IA antes de pagar la primera suscripción
Dos decisiones previas ahorran la mayor parte del trabajo posterior. La primera, definir en qué motores pregunta el público de la marca, descarta la mitad del mercado de herramientas. La segunda, calcular cuántos prompts hacen falta para representar la categoría, determina si el plan barato alcanza o si va a producir ruido caro. Después viene la línea base, medida antes de tocar nada, porque sin ella ninguna medición posterior demuestra causalidad.
Hay un tercer punto que la mayoría descubre tarde y que ya documentamos con nuestros propios datos: la visibilidad en IA no se acumula, se deprecia, y una medición aislada envejece rápido. El detalle de por qué ocurre y qué cadencia lo sostiene está en nuestro análisis sobre por qué la visibilidad en IA caduca, que explica el ciclo de 90 días con el que operamos.
En Milimetrix medimos citas en ocho modelos para marcas de ecommerce chilenas desde enero de 2026, y usamos esa medición para trabajar lo que de verdad mueve la aguja: la base técnica de SEO que decide si la máquina puede leer el sitio, y el trabajo de AEO que decide si la elige esta semana. La herramienta nos dice dónde mirar, y el equipo define qué página se reescribe, qué se arregla en el catálogo y qué menciones hay que conseguir afuera.
Una marca que quiera partir por saber dónde está parada puede pedirnos la línea base de visibilidad en IA: entregamos el inventario de citas por modelo, el cruce con el tráfico real de asistentes, las páginas que hoy la máquina no puede leer y el plan de trabajo para los siguientes 90 días.
