Nuevas Métricas SEO para IA

La forma en que medimos resultados en SEO está cambiando con la llegada de la IA. Históricamente, los SEOs hemos utilizado métricas tradicionales (clics, CTR, posición media, etc.) para evaluar el rendimiento.

Sin embargo, en la era de chatGPT, AI Overviews, Perplexity, AI Mode…, muchos usuarios obtienen información sin hacer clic en ningún resultado, lo que hace que esos KPIs clásicos sean insuficientes.

En este nuevo panorama, emergen nuevas propuestas de métricas SEO “nativas de IA” que los SEOs deberíamos ir explorando y adoptando si nos van funcionando para medir la visibilidad y relevancia de nuestros contenidos.

A continuación, analizo seis de estas métricas – qué significan, por qué importan en el contexto de la búsqueda con IA y cómo podemos medirlas con herramientas disponibles (incluyendo ideas para implementarlas con Python y tecnologías de vectores.

Embedding Relevance Score (Puntuación de Relevancia por Embeddings)

El Embedding Relevance Score mide la similitud semántica entre tu contenido y una consulta dada, utilizando embeddings vectoriales . En otras palabras, es un puntaje de relevancia basado en cuánto se parecen, en el espacio vectorial, la representación de tu página y la representación de la búsqueda del usuario .

Los embeddings son representaciones numéricas de texto que capturan su significado; comparando estos vectores podemos cuantificar la relación temática entre contenido y query.

Por ejemplo, Google convierte el contenido y las consultas en vectores numéricos (embeddings) y calcula la distancia (p. ej. la similitud coseno) entre ellos como indicador de relevancia . Cuanto más cercanos estén los vectores, más relevante se considera tu contenido para esa búsqueda, incluso si no comparten palabras clave exactas.

Relevancia para el SEO

En los entornos de búsqueda con IA, el matching semántico supera al matching por palabras clave. Los LLMs y motores con algoritmos de vector search buscan comprender la intención del usuario y el significado del contenido. Por ello, una alta puntuación de relevancia por embeddings indica que tu página está alineada con la intención de búsqueda de forma profunda, aumentando las probabilidades de que un sistema de IA la seleccione como fuente.

Esta métrica refleja mejor la visibilidad potencial en resultados generativos que métricas tradicionales. De hecho, ya se observa que Google y otros motores emplean este tipo de similarity score para evaluar si una página es buen candidato para cierta consulta .

Cómo medirla

Existen herramientas y métodos para calcular esta similitud de embeddings de forma práctica. Una opción es utilizar APIs de modelos de lenguaje (por ejemplo, la API de OpenAI con modelos como text-embedding-ada, o bien modelos open-source de Sentence Transformers de HuggingFace) para generar el embedding de un texto de tu página y el embedding de una consulta, y luego calcular la similitud coseno entre ambos.

En Python, es relativamente sencillo: por ejemplo, Chris Long (Go Fish Digital) publicó un script con BERT que toma un texto y una palabra clave y retorna la similitud coseno entre sus embeddings . Ese script demuestra cómo convertir dos textos en vectores numéricos y obtener un score de similitud matemático que va de -1 a 1 (siendo 1 idéntico).

También hay herramientas sin código: Go Fish Digital lanzó una extensión de Chrome (“Similarity Score by Agital”) que calcula qué tan relevante es una página para una query dada usando embeddings . Esta extensión fragmenta el contenido en secciones, las vectoriza, y puntúa cada sección de 0 a 10 según su alineación con la intención de la keyword .

El mensaje clave es que la relevancia de contenido ya no es cualitativa sino cuantitativa – podemos medirla con datos vectoriales .

Solución self made

Para implementarlo tú mismo, podrías escribir un script Python que: 1) tome el contenido HTML o texto plano de tu página, 2) genere su embedding (usando por ejemplo la librería sentence-transformers o la API de OpenAI), 3) genere el embedding de la consulta objetivo, 4) calcule la similitud coseno (usando una librería como sklearn.metrics.pairwise.cosine_similarity). Esto te daría un Embedding Relevance Score numérico.

Un uso práctico: integrar este cálculo en tu flujo de SEO técnico para priorizar mejoras en páginas con bajo score para sus keywords objetivo. También se podría automatizar a escala para muchas páginas y consultas, almacenando embeddings en una base de datos vectorial (Weaviate, Pinecone) y consultando las similitudes de forma masiva.

Herramientas actuales

• OpenAI, Cohere, HuggingFace Transformers: para obtener embeddings pre-entrenados de alta calidad.
• Go Fish Digital Similarity Score Extension: herramienta lista para usar que puntúa la relevancia semántica de cualquier página para una query dada .
• SEO Review Tools BERT Score Calculator: (ejemplo de implementación online de cálculo de similitud BERT).
• Python + Bibliotecas: transformers (BERT, etc.), numpy/scikit-learn para cálculo coseno – con unas pocas líneas se puede reproducir este análisis .

Chunk Retrieval Frequency (Frecuencia de Recuperación de Fragmentos)

Chunk Retrieval Frequency se refiere a qué tan frecuentemente una porción específica de tu contenido es recuperada como contexto para responder preguntas en entornos de IA .

En la búsqueda generativa, los modelos suelen dividir las páginas en “chunks” o fragmentos manejables (párrafos, secciones) que indexan por separado en bases vectoriales. Esta métrica rastrea cuántas veces un determinado fragmento de tu sitio es sacado del índice para usarse en respuestas de IA.

Dicho de otro modo, mide la frecuencia con la que segmentos de tu contenido aparecen en las respuestas generadas.

Por ejemplo, si tienes un artículo largo dividido en 5 chunks, quizás el chunk #3 (que contiene cierta definición clave) es recuperado por los LLM 10 veces al día para distintas consultas, mientras que el chunk #5 nunca se utiliza. Esa disparidad la revela esta métrica.

Valor SEO de esta métrica

Tradicionalmente miramos métricas a nivel de página completa, pero en el mundo de la IA generativa la relevancia es granular. Los LLMs pueden mezclar pedazos de varias páginas para armar una respuesta. Por tanto, conocer qué fragmentos de tu contenido son los más “atractivos” para los sistemas de IA ayuda a entender qué temas o secciones tuyas tienen mayor visibilidad en la era AI.

Una alta frecuencia de recuperación indica que ese fragmento responde bien a muchas consultas (es semánticamente útil), lo cual realza su valor.

Esta métrica refleja la relevancia a nivel micro-contenido, algo crítico ahora que las IA “leen” y extraen trozos específicos.

En resumen, sirve para identificar secciones de tu contenido con buen engagement por parte de la IA (que probablemente aportan answer snippets frecuentes), y a la inversa detectar contenidos valiosos que no están siendo aprovechados por los sistemas (posible oportunidad de optimización).

Cómo se puede medir

Actualmente no existe una “Search Console” que nos diga cuántas veces un párrafo de nuestra web fue utilizado por Bard o Bing.

Sin embargo, podemos construir aproximaciones. Una forma es simular un entorno de recuperación utilizando nuestras propias herramientas de Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Por ejemplo, podemos cargar todo el contenido de nuestro sitio en un vector store (como Weaviate, Milvus o Pinecone), debidamente chunked en secciones, y luego lanzar una batería de preguntas relevantes para nuestro nicho usando un LLM que utilice ese vector store como base de conocimientos (frameworks como LangChain facilitan esto).

LangChain, de hecho, permite indexar documentos en chunks y realizar consultas obteniendo los documentos/chunks más similares .

Instrumentando este proceso, podríamos loggear qué chunks se recuperan con más frecuencia. Imagina generar 1000 preguntas (p. ej., basadas en keywords de usuarios o en People Also Ask) y ver cuántas veces cada fragmento de tu contenido es llamado por el motor vectorial. Esto proporcionaría una estimación de qué fragmentos son más útiles. LangChain u otros entornos RAG nos dan acceso a ese nivel de detalle, ya que podemos contar las ocurrencias de cada ID de documento devuelto en las búsquedas.

También podrías aprovechar registros de tu propio chatbot o buscador interno si lo tienes: por ejemplo, si tu web tiene un buscador potenciado por IA que indexa tus páginas en vectores, analizar sus logs de consulta te revelaría los fragmentos más servidos a los usuarios.

Otra táctica: usar APIs de buscadores de IA de terceros. Por ejemplo, You.com o Perplexity.ai permiten realizar preguntas y obtener respuestas con citas. Podrías automatizar consultas frecuentes y ver si trozos de tu contenido aparecen citados (indicador de recuperación). Incluso sin una cita exacta, si tu página aparece consistentemente en los top results tradicionales para ciertas preguntas, es probable que esté siendo usada en las respuestas generativas.

Herramientas y recomendaciones prácticas

• LangChain: Útil para dividir documentos en chunks e indexarlos; se puede modificar el retriever para contar accesos. Un script Python podría iterar sobre una lista de preguntas y para cada una registrar qué fragmentos devuelve vectorstore.similarity_search().
• Vectores + Logs: Si usas un vector DB como Pinecone/Weaviate para tu contenido, implementa logging de consultas. Weaviate, por ejemplo, ofrece API GraphQL donde podrías buscar fragmentos por ID o por texto y mantener contadores.
• Análisis manual de IA citation: Consultar manualmente a Bing Chat o Google SGE con queries clave y ver si tu contenido es citado. Si siempre aparece tu mismo párrafo como referencia, está indicando alta frecuencia (aunque este método es lento manualmente).
• Métricas de contenido interno: Considera extraer las secciones de tus artículos (subtítulos, etc.) y tratarlas como unidades; luego verifica cuántas impresiones/clics reciben en Search Console fragmentos de texto (limitado, pero si un snippet tuyo se muestra en un featured snippet, podrías inferir que ese chunk tiene visibilidad aunque no haya clic).

AI Citation Count (Recuento de Citas de IA)

AI Citation Count contabiliza cuántas veces es mencionada o citada tu marca (o sitio) en las respuestas generadas por IA .

Básicamente es el número de referencias o atribuciones que los motores de búsqueda basados en IA incluyen hacia tu contenido.

Este KPI cuenta cuántas de esas menciones apuntan a tu sitio o marca en un período dado. Es análogo a un “share of voice” de tu marca en las respuestas de IA.

Por qué es relevante

En la era de las búsquedas conversacionales, lograr que tu marca sea mencionada frecuentemente por la IA es tan valioso como aparecer en el top 3 orgánico solía serlo.

Una alta cifra de citas indica que tu contenido es confiable y útil según la IA, lo que incrementa la visibilidad de marca incluso sin clics. Aunque el usuario no visite tu página, tu marca aparece como fuente, contribuyendo a awareness y autoridad.

Por el contrario, si tus competidores están siendo citados y tú no, podrías estar perdiendo relevancia en el panorama de búsqueda AI.

Esta métrica refleja la eficacia de tu contenido para ser reconocido y atribuido por los algoritmos generativos. Es un indicador directo de visibilidad en entornos sin clics – cuantas más citas, mayor presencia “auditiva” tiene tu sitio en las conversaciones de IA.

Cómo medirla

Aún no disponemos de una herramienta estándar integrada en las suites SEO, pero hay varias estrategias para capturar este dato:

• Medición manual/spot-checks: Para un conjunto de consultas relevantes, podemos usar los motores de IA (SGE de Google, Bing Chat, YouChat, Perplexity, etc.) y observar si nuestra web es citada. Por ejemplo, preguntar en Bing Chat “¿Cuál es el mejor [producto]…?” y ver si en la respuesta aparece un [número] que al pasar el cursor muestre tu dominio. Repetir con muchas queries y llevar un conteo. Evidentemente, esto no escala bien manualmente, pero sirve para un muestreo.
• Usar APIs de SERP especializadas: Afortunadamente, ya existen APIs de terceros capaces de extraer las citas de IA de forma automatizada.
  Por ejemplo, SerpAPI y otras ofrecen endpoints que devuelven el contenido de la AI Overview de Google con sus referencias en JSON . Configurando consultas en volumen, se puede obtener un listado de qué fuentes cita la IA por cada query. Esto permitiría contar programáticamente cuántas veces aparece tu dominio en esas referencias (y compararlo con competidores). SerpAPI específicamente parsea el resumen generado y “sabe exactamente qué dice la IA y a quién está mencionando” , lo que es ideal para este fin. De manera similar, DataForSEO y otras herramientas están incorporando el scraping de resultados generativos .

En Python, podrías usar la librería oficial de SerpAPI: iterar sobre una lista de palabras clave, obtener el JSON de resultados, y sumar +1 cada vez que tu dominio aparezca en los campos de citations o references.

Herramientas actuales

• SerpAPI / DataForSEO / Authoritas API: permiten extraer resultados de búsqueda generativa (citas incluidas) a escala, muy útil para contar menciones de tu sitio .
• YouChat/Perplexity: buscadores de IA que se pueden usar manual o programáticamente para chequear si tu contenido es fuente.
• Herramientas SEO tradicionales adaptándose: Es posible que en poco tiempo plataformas como Ahrefs, Semrush o Moz incorporen un “AI citations” tracking. De hecho, este tema es tan candente que se comenta la necesidad de que herramientas tipo Ahrefs consideren estos nuevos KPIs .
• Scripts Python personalizados: combinando requests a APIs o scraping controlado con análisis de texto (por ejemplo usando BeautifulSoup o JSON parsing) para localizar tu URL en las respuestas de IA y contar ocurrencias.

Vector Index Presence (Presencia en Índice Vectorial)

Vector Index Presence indica el porcentaje de tu contenido que ha sido correctamente indexado en los sistemas de búsqueda basados en vectores . Es un paralelo al “Índice de cobertura” de Search Console, pero aplicado a índices vectoriales de IA.

En lugar de preguntar “¿qué páginas de mi sitio están indexadas por Google?”, nos preguntamos “¿qué proporción de mi contenido ha sido incorporada a los índices vectoriales que alimentan las respuestas de IA?”.

Dichos índices vectoriales son bases de datos especializadas donde se almacenan los embeddings de documentos para búsquedas semánticas. Una alta presencia vectorial significa que la mayoría de tus páginas (o partes de ellas) están representadas como vectores en el sistema de la IA, disponibles para ser recuperados en una consulta; una baja presencia indicaría que tienes contenido invisible para la IA (no integrado en su base de conocimiento activa).

Por qué es importante para el SEO

Si tu contenido no está en el índice vectorial de la IA, simplemente no existe para las respuestas generativas, por muy bueno que sea. Esta métrica es fundamental para garantizar visibilidad básica en la era AI: asegura que tus páginas han sido consumidas y transformadas en embeddings por los motores de búsqueda de IA.

Problemas técnicos como bloques de robots, tiempo de carga, formato inadecuado, o contenido behind-login podrían hacer que ciertos contenidos no sean vectorizados por Google/Bing. Además, con la aparición de rastreadores dedicados a IA (por ejemplo, el bot de OpenAI “GPTBot” y similares), conviene saber si tu sitio está siendo correctamente embebido.

Una analogía: en SEO tradicional vigilamos la cobertura de indexación; ahora debemos vigilar la cobertura de vectorización. En esencia, una Vector Index Presence alta significa que has alimentado bien a la máquina con tu contenido, aumentando la probabilidad de aparecer en resultados; una baja sugiere que podrías estar quedándote fuera del juego AI por cuestiones de indexación semántica.

Cómo medirla

Aquí nos movemos en terreno incierto porque, a diferencia de la indexación tradicional (donde GSC nos da datos, o podemos hacer site: queries), los índices vectoriales de Google o Bing son internos y no transparentes.

No existe (todavía) un “vector index coverage report” público. No obstante, podemos estimar o verificar la presencia vectorial de forma indirecta:

• Crea tu propio índice vectorial completo: Una forma de comprobar cuán “embebible” es tu contenido es intentar indexarlo tú mismo. Por ejemplo, usando una plataforma open-source como Weaviate (que Forrester menciona como herramienta para esto ) o usando Pinecone, ingiere todo el contenido de tu sitio en forma de vectores. Esto implica extraer el texto de cada página, limpiarlo, quizás dividir en chunks, y llamar a un modelo de embedding para almacenarlo.
  Si logras vectorizar, digamos, 95 de 100 páginas, tu índice vectorial propio tiene un 95% de cobertura – podríamos asumir que motores externos lograrían algo similar si no tienen impedimentos. Si algunas páginas no se pudieron vectorizar (quizá porque el modelo no soporta cierto idioma o porque estaban vacías), eso apunta a problemas. Aunque esto es un proxy, te asegura que tu contenido puede ser indexado vectorialmente. Además, usando herramientas como Weaviate puedes listar cuántos objetos hay indexados vs. cuántos esperabas (te da ese porcentaje fácilmente, comparando conteos de objetos).
• Monitoreo de rastreo IA: Otra vertiente es seguir las señales de rastreo de bots de IA en tus logs. Si notas que bingbot u otros agentes asociados a búsqueda generativa (por ejemplo, algún user-agent nuevo de Google SGE) están accediendo a tus páginas y solicitando recursos de contenido, es indicativo de que están procesando tu sitio para sus índices avanzados. No es una medida directa de vectorización, pero sí de intención de indexación.
  Por ejemplo, en 2023-2024 surgieron noticias de bots de OpenAI y de Google experimentales; vigila que no estés bloqueándolos inadvertidamente. Asegúrate de no bloquear el acceso a estos nuevos user-agents si tu objetivo es aparecer en respuestas de IA.
• Consultas de prueba en vector search: Puedes realizar pruebas específicas en buscadores de IA para ver si encuentran tu contenido. Por ejemplo, si haces una pregunta muy específica cuya respuesta solo está en una página tuya, y la IA no la menciona en absoluto ni la usa, podría ser que no esté vectorizada (o no fue considerada).
  Esto es más empírico: haz preguntas a SGE/Bing que citen textualmente extractos de tu contenido; si aun así tu sitio no aparece, es posible que no esté en su índice (o que no lo considere relevante). Ten en cuenta que la IA podría no citarte aunque te haya embedido, pero si repetidamente ignorara tu contenido único, sería sospechoso.
• Integración con herramientas especializadas: Weaviater, es un vector database que incluso ofrece una Cloud con ciertos datasets. No hay un servicio público para decir “Google vector index presence”, pero podrías usar Weaviate para construir un knowledge graph vectorial de tu dominio y ver su alcance. Por ejemplo, Weaviate permite hacer preguntas en lenguaje natural a tu corpus vectorizado; si muchas preguntas no encuentran vector cercano (score bajo), puede indicar lagunas en tu índice (quizá contenido ausente o mal incorporado).

En la práctica, esta métrica podría reducirse a un porcentaje de páginas con embeddings activos. Una implementación simple en Python sería: lista todas tus URLs principales, intenta generar un embedding por URL (con un modelo como ADA de OpenAI o Cohere), y registra éxito o error. Si obtienes embeddings para 980 de 1000 URLs, tu presencia vectorial local es 98%. Si algunas URLs fallan (por ejemplo, porque el texto es muy corto o la página es puramente imagen/pdf no procesable), identificar esos casos te ayuda a mejorar (añadir texto alternativo, etc.).

Herramientas útiles

• Weaviate: Base de datos vectorial open-source. Puedes usar su API o Python client para indexar tu contenido y verificar cuántos objetos se almacenaron .
• Pinecone: Servicio de vector DB SaaS fácil de usar, para lograr algo similar (almacenar embeddings de todas tus páginas).
• LangChain: Facilita la ingesta de documentos en lote en un vector store y puede ayudar a manejar chunking, en caso de que quieras indexar cada sección por separado (lo cual aumenta la granularidad de la métrica; ej. 500 chunks indexados de 500, en lugar de 100 páginas de 100).
• Google Search Console + GPT: No existe aún un reporte de “contenido vectorizado”, pero si ves páginas con 0 impresiones que solían tener, podría ser señal de que la IA las está respondiendo internamente (o de que directamente perdieron relevancia… esta es especulativa).
• Monitoreo de logs: Usa tu sistema de analítica o archivos log del servidor para identificar bots de IA y asegurar que no reciban un 4XX. Esto no te da un porcentaje concreto, pero sí garantiza que la door de entrada al índice vectorial esté abierta.

LLM Answer Coverage (Cobertura de Respuestas en LLM)

LLM Answer Coverage mide en cuántos prompts o preguntas respondidos por modelos de lenguaje aparece tu marca o contenido como parte de la solución.

Se refiere al número (o proporción) de consultas de usuario para las cuales tu contenido ayuda a resolver la pregunta, ya sea siendo citado, mencionado o utilizado implícitamente en la construcción de la respuesta .

En esencia, es una métrica de cobertura o share of voice: de todas las preguntas relevantes en tu sector que los usuarios formulan a LLMs (ChatGPT, Bard, asistentes, SGE, etc.), ¿en cuántas “estás presente”?

Por qué importa

Esto extiende el concepto de visibilidad SEO al terreno de las respuestas directas de IA. Tradicionalmente, medimos visibilidad por porcentaje de palabras clave en las que rankeamos en top 10, etc. Ahora, con LLMs que pueden responder con o sin citar, necesitamos saber en cuántas respuestas estamos aportando valor.

Una cobertura alta significa que tu contenido es ampliamente utilizado por la IA para satisfacer a los usuarios – señal de autoridad y amplio alcance temático. Una cobertura baja sugiere que quizá tu contenido no está siendo considerado o que competidores están ocupando ese espacio.

A diferencia de AI Citation Count, que cuenta menciones totales (podrías ser citado varias veces en una sola respuesta larga), Answer Coverage se enfoca en el número de preguntas distintas donde apareces.

Es más una métrica de variedad de presencia que de cantidad bruta. Esto es crucial para entender si tu estrategia de contenidos tiene huecos: puede que domines ciertas preguntas, pero ¿estás cubriendo todas las intenciones relevantes de tu audiencia en las respuestas de IA?

Además, conforme usuarios hagan más preguntas conversacionales (long-tail), la cobertura de respuesta refleja tu share of voice en ese long-tail generado.

Cómo medirla

Similar a AI Citation Count, no hay un panel oficial que lo indique, pero se puede aproximar con enfoques de seguimiento de preguntas clave:

1. Definir un conjunto de prompts objetivo: Lo primero es decidir qué universo de preguntas vamos a medir. Pueden ser las 100 preguntas más frecuentes de clientes, o todas las variantes de keywords para las que antes querías rankear, pero formuladas en estilo pregunta natural. Por ejemplo, si antes teníamos keywords “ precio”, la pregunta podría ser “¿Cuánto cuesta ?”. Es importante acotar un conjunto representativo y relevante para tu nicho.
2. Consultar esas preguntas en plataformas de IA: Usando APIs o herramientas, extrae las respuestas generativas para cada pregunta. Idealmente, utilizar la misma plataforma que usan tus usuarios objetivo. Si hablamos de visibilidad en Google, habría que usar SGE; si es en asistentes virtuales, quizás usar la API de Bing (que alimenta a ChatGPT via plugins) o directamente ChatGPT con browsing. Una ruta práctica es nuevamente SerpAPI u otras APIs que ahora permiten obtener la respuesta generativa de Google junto con sus fuentes . Así, para cada pregunta podemos obtener la lista de referencias utilizadas. Otra opción: usar Bing Web Search API en modo “&generateAnswer=true” (cuando esté disponible públicamente) o herramientas tipo Perplexity AI API para obtener la respuesta compuesta.
3. Analizar la presencia de tu marca en esas respuestas: Para cada respuesta, determinar si tu marca/sitio aparece o no. Esto puede ser vía detección de URL (si tu dominio está citado) o incluso por mención de nombre de marca/producto. Aquí un detalle: en algunos casos la IA podría usar tu contenido sin citarte explícitamente (por ejemplo, redactando un dato que solo estaba en tu web, pero sin atribución). Detectar eso es muy complejo (implicaría comparar textos), por lo que probablemente debamos limitarnos a detectar citas o menciones explícitas. Aun así, eso proporciona una cobertura mínima. Un enfoque es parsear la lista de fuentes citadas: si tu dominio está allí, marcas como “cubierto”. Por ejemplo, SerpAPI nos daría una lista de sources por respuesta; un simple script marcaría 1 si tu dominio está presente, 0 si no, y luego calculas el porcentaje sobre el total de preguntas.
4. Medir y seguir en el tiempo: Puedes presentar la cobertura como “de 100 preguntas, en 25 aparecimos (25%)”. Este porcentaje se puede monitorear mensualmente, esperando que suba si mejoras contenidos o cae si la competencia te reemplaza. También puedes segmentar: por tipos de consulta, por producto, etc., para ver dónde tienes brechas.

En la práctica, Seer Interactive sugiere un enfoque parecido al tracking de keywords tradicional pero aplicado a LLMs: seguir preguntas prioritarias en el tiempo y registrar si tu marca aparece en las respuestas .

Herramientas y ejemplos

• SERP APIs (Google SGE, Bing): nuevamente útiles para obtener las respuestas de IA en masa. También hay scripts caseros en Python usando Playwright/Selenium para obtener la interfaz de SGE, aunque es más frágil.
• ChatGPT + Browsing Plugins: OpenAI ha incorporado browsing y puede citar fuentes en modo plugin; potencialmente podrías automatizar ChatGPT (vía API con plugins) para hacer las preguntas y analizar las respuestas.
• Monitoreo manual asistido: Puedes usar herramientas como Glenn Gabe’s approach – él sugiere preguntar manualmente a ChatGPT y Bing varias cuestiones y anotar cuándo se mencionan marcas (aunque manual, ayuda a entender tendencias).
• Cuadro de mando propio: Con Python, podrías generar un dashboard donde filas son preguntas y columnas indican presencia de tu sitio en SGE, Bing, YouChat, etc. Alimentado por las APIs mencionadas, esto daría una vista consolidada de tu answer coverage multi-plataforma.

Zero-Click Surface Presence (Presencia en Superficies de Cero Clic)

Zero-Click Surface Presence mide la aparición de tu marca o contenido en entornos de búsqueda donde el usuario obtiene la respuesta sin necesidad de hacer clic .

El término “zero-click” se popularizó para describir búsquedas donde el usuario no visita ningún sitio web porque la SERP misma satisface la intención (p.ej., respuestas instantáneas, definiciones, calculadoras, paneles de conocimiento, y ahora los resúmenes de IA).

En este contexto, surface se refiere a esas superficies o interfaces de resultados generativos/ricosos. Esta métrica, por tanto, busca cuantificar tu visibilidad en las respuestas directas proporcionadas por buscadores y asistentes, más allá del tráfico que te envían.

Incluye casos como: ser la fuente de un fragmento destacado (featured snippet) que responde una pregunta en Google; aparecer como sitio citado en la respuesta generativa de SGE; que tu marca se mencione en un panel de conocimiento o en la respuesta hablada de un asistente de voz; en general, estar presente donde la respuesta se da en la página de resultados misma.

Por qué es relevante

A medida que Google, Bing y otros avanzan en mostrar respuestas completas en sus interfaces (lo cual reduce los clics hacia los sitios), la presencia de marca sin clic se vuelve crucial. Incluso si el usuario no visita tu web, quieres que tu información/marca esté ahí, expuesta.

Esto tiene impacto en branding, confianza y, potencialmente, en tráfico indirecto (el usuario podría buscar tu marca luego, o recordarla). Por ejemplo, si la respuesta de IA dice “Según TuSitio.com, la mejor práctica es X…”, lograste inserción de marca sin clic. Zero-Click Surface Presence te fuerza a evaluar el éxito más allá del tráfico: es posible que tu tráfico orgánico baje porque la gente resuelve sus dudas con la IA, pero si tu nombre figura consistentemente en esas respuestas, sigues obteniendo valor (y quizás preparando futuras visitas cuando la consulta sea más profunda).

Esta métrica refleja qué tan a menudo “estás en la conversación” aunque no haya visita. Forrester la define como la aparición de tu marca en sistemas que entregan respuestas sin necesidad de enlaces/clics . En la práctica, es un indicador de visibilidad pasiva o impresiones de marca en resultados, complementando las métricas activas de clics.

Cómo medirla

Zero-click presence es más un concepto amplio, pero podemos operacionalizarlo con algunas mediciones concretas:

• Conteo de featured snippets y posiciones “0”: Desde antes de la IA generativa, un proxy de presencia zero-click era cuántas veces tu contenido aparecía en un snippet destacado (esa caja que responde la pregunta arriba del resultado 1). Los usuarios a veces leen el snippet y no hacen clic.
  Herramientas como SEMrush, Ahrefs o Moz pueden decirte para qué keywords eres featured snippet. Ese recuento te da una idea de en cuántas búsquedas estás proporcionando la respuesta directa. Ahora, podrías combinar eso con si apareces en People Also Ask (PAA) boxes, o Knowledge Panels (si tu marca tiene panel propio). Todo suma a “presencia sin clic”.
• Presencia en SGE (Search Generative Experience de Google): Similar a AI Citation Count, pero aquí interesa más el estar presente o no por consulta. Es decir, de las consultas que activan un resultado generativo (AIO), ¿en qué porcentaje tu contenido es referido en el texto del resumen o en las fuentes mostradas? Google SGE a veces menciona marcas dentro del párrafo del resumen, no solo en las referencias listadas. Capturar eso es complejo automáticamente, pero manualmente puedes notar si se te nombra.
  Con la API de SERP (SerpAPI u otra) al menos puedes detectar si tu URL está en las referencias. Un alto porcentaje de presencia en referencias SGE implica buena zero-click presence. Por ejemplo, supón que de 50 queries con SGE relevantes a tu sector, en 20 apareces citado: podrías decir 40% presence en SGE. Para hacerlo sistemático, se puede usar el mismo enfoque de cobertura: lista de queries → parsear respuesta IA → marcar presencia/ausencia → %.
• Seguimiento de rankings como proxy: Usar rankings orgánicos y presencia tradicional como proxy . Esto es porque si continúas rankeando muy bien en orgánico, aunque los clics bajen, al menos sabes que sigues siendo considerado por Google para esas queries, y es razonable asumir que tu info alimenta los snippets/IA.
  De hecho, estudios iniciales (como el de Seer) encontraron que posiciones top en Google correlacionan fuertemente con ser mencionado por LLMs . Así que, si careces de métodos directos, monitorea tu porcentaje de keywords en top 3: es probable que esas sean las que Google toma para su respuesta AI. Ese porcentaje podría servir como indicio indirecto de zero-click presence. Por supuesto, esto no capta si Google prefiere otro dominio para resumir, pero dado que suelen basarse en top resultados, es un proxy razonable.
• Menciones de marca en plataformas sin clic: considerar plataformas tipo asistentes de voz (Alexa, Google Assistant) – aunque no fáciles de medir sin dispositivo, se puede hacer algunas pruebas de preguntas típicas relacionadas con tu marca y ver si la respuesta menciona tu nombre o web. Si la Assistant responde “según …, …”, cuenta como presencia.

Herramientas prácticas

• SEMrush/Ahrefs: reportes de Featured Snippets ganados/perdidos, People Also Ask (al menos tu ranking cuando estás en PAA).
• SerpAPI: para Google SGE, extrayendo tanto el texto de la respuesta (por si tu nombre aparece) como las URLs referenciadas .
• Scripts de scraping SERP tradicionales: (usando Python + BeautifulSoup por ejemplo) para detectar si tu dominio es el que aparece dentro de un snippet HTML (aunque con SGE esto se complica, pues está renderizado dinámicamente).
• Rank tracking clásico: porcentaje de keywords con tu dominio en top results para queries con known zero-click behavior (ej: definiciones, preguntas cortas). Herramientas de rank tracking pueden filtrar keywords que disparan ciertas SERP features.
• Google Business Profile / Knowledge Panel info: si una gran parte de tu presencia es local, podría considerarse zero-click si el usuario ve tu número de teléfono en Google Maps sin entrar al sitio. Esto es tangencial, pero para negocios locales la “presencia en ficha” es su zero-click presence en cierto modo.

Lo que se viene

La introducción de LLMs y respuestas generativas está redefiniendo las reglas del juego en búsqueda. Métricas como Embedding Relevance Score, Chunk Retrieval Frequency, AI Citation Count, Vector Index Presence, LLM Answer Coverage y Zero-Click Surface Presence representan un cambio de mentalidad: de medir solo tráfico, pasamos a medir visibilidad semántica y relevancia en el ecosistema de IA.

No basta con ser encontrable (indexado); ahora hay que ser comprensible para la IA (embeddings), extraíble (chunks útiles), citable (merecer atribución), y omnispresente en las respuestas aunque el usuario no haga clic.

Para SEOs, estos KPIs abren nuevas oportunidades de análisis. Podemos aprovechar frameworks open-source (LangChain, vectores, LLMs) para desarrollar herramientas a medida que midan estos factores en nuestros propios sitios.

Por ejemplo, construir un dashboard que combine: similitud de embeddings promedio de nuestras páginas vs queries clave, % de contenido vectorizado, número de citas AI mensuales, etc. – un verdadero “AI SEO Dashboard” alineado con la era generativa. De hecho, ya se empieza a hablar de la “muerte del viejo dashboard SEO” y el nacimiento de estos nuevos indicadores .

En la práctica inmediata, lo recomendable sería:

• Familiarizarte con el manejo de embeddings (puedes usar scripts como el de Go Fish Digital para experimentar cómo una página obtiene un score vs distintas consultas).
• Indexar tu contenido en un vector DB de prueba (Weaviate/Pinecone) y jugar con consultas para ver qué tan bien “entiende” la IA tu información.
• Monitorear manual o semiautomáticamente las respuestas de IA en tu sector: identifica quiénes son mencionados (¿tú o tus competidores?) y en qué contexto. Un simple ejercicio podría ser usar SerpAPI para 20 preguntas claves y hacer un conteo de citas. Los resultados pueden ser reveladores.
• Optimizar contenido para IA: Por ejemplo, estructurar tus páginas para que sus fragmentos tengan sentido autónomo (facilitando chunk retrieval), incorporar datos concretos y actualizados que la IA prefiera citar, y asegurarte de tener marca visible (mencionar tu marca junto a la información clave podría aumentar la probabilidad de mención).

La búsqueda con IA todavía evoluciona, pero los SEOs que adopten desde ya estas métricas podrán adelantarse y demostrar el valor de su estrategia en términos que los negocios entenderán en el futuro cercano.

Nos encontramos ante un momento decisivo donde hay que pivotar de los KPIs históricos hacia KPIs centrados en IA para mantener el éxito en visibilidad . En resumen, un enfoque de SEO técnico orientado a IA implica medir lo que antes era invisible – la influencia de tu contenido en las mentes (artificiales) que median la información.

Aquellos que logren cuantificar y optimizar esa influencia estarán en la vanguardia del Generative Experience Optimization, por así llamarlo.

Fuentes y referencias:

• Duane Forrester, “12 new KPIs for the generative AI search era”, Search Engine Land (2025) – Concepto de métricas AI-native y definiciones .
• Chris Long (Go Fish Digital) – Resumen de métricas SEO para IA y lanzamiento de herramienta de similitud por embeddings .
• BitIgniter/LinksGPT Blog – “Navigating the SEO Frontier: Embracing AI-Driven Metrics” (2025) – Discusión sobre transformación de métricas SEO tradicionales vs IA .
• Seer Interactive – “What Drives Brand Mentions in AI Answers?” (Nick Haigler, 2025) – Estudio de visibilidad de marca en respuestas de LLM, metodología de tracking de menciones .
• Chris Long (Go Fish Digital) – “How To Use BERT To Analyze How Relevant Your Content Is” (2024) – Uso de embeddings BERT para medir relevancia contenido-query .
• ThatWare – “Automate AI Overview Tracking using SerpAPI” (2023) – Importancia de monitorear respuestas generativas y cómo SerpAPI extrae menciones y contenido de AI Overviews .
• Weaviate Documentation – Conceptos de indexación vectorial y búsqueda semántica (2024) .
• Duane Forrester (LinkedIn post, 2025) – Introducción a KPIs de la era GenAI y necesidad de nuevos dashboards .

Tabla resumen

Daniel Pajuelo es ingeniero informático y SEO Senior, actualmente trabajando en Guruwalk. En su blog personal escribe sobre Inteligencia Artificial, SEO, Vibe Coding, Blockchain... Ver más