Cómo medimos
Una sola vara, aplicada a todas las agencias, incluida la nuestra. La mayor parte es medida — ejes que cualquier auditor externo puede repetir a partir de las consultas y las fechas que publicamos. El resto es editorial — nuestro juicio, etiquetado como juicio, nunca disfrazado de medición. Toda agencia listada tiene derecho de réplica.
El umbral — quién entra en el segmento
Una agencia se incluye solo si se cumplen las cuatro condiciones. El umbral corta por categoría, no por fuerza: un actor potente que de verdad sirve a la pequeña empresa se sitúa donde lo merece, por encima de nosotros cuando es mejor.
- PYME prioritaria — sirve a clientes particulares / pequeñas empresas como segmento principal, no solo a grandes empresas con las pymes como mero apunte.
- Oferta self-service — tiene una oferta transparente de autoservicio que un comprador puede contratar por su cuenta — un precio publicado o un paquete fijo, sin un obligatorio 'contactar con ventas'.
- Sustancia GEO — nombra el GEO / la visibilidad en IA como un servicio real (cita motores de respuesta, trabajo de citación, datos estructurados, mide respuestas de IA) — el SEO genérico reetiquetado se incluye, pero marcado.
- Negocio activo — es un negocio activo y localizable — sitio real, contacto real.
Por qué estos ejes
Cada eje aquí pasa tres filtros — con una excepción declarada, nombrada más abajo.
- Un comprador estaría de acuerdo en que importa. Sin saber quién puntúa bien en él, ¿lo tendría en cuenta un comprador de pequeña empresa al elegir una agencia? Un eje que solo cumplimos nosotros queda fuera.
- No premia solo la antigüedad. Un eje que sobre todo refleja cuánto tiempo lleva existiendo un dominio reconstruye el directorio de siempre, donde gana el nombre más viejo — por eso los ejes impulsados por la antigüedad quedan fuera de la vara, con una excepción honesta: la propia visibilidad en IA (M1). Depende en parte de la antigüedad, y la mantenemos solo porque una agencia que vende visibilidad en IA y no tiene ninguna ella misma es una señal real — y le damos el peso más ligero (9%) precisamente por ese factor de confusión.
- Cualquiera puede comprobarlo. Un eje medido puede reproducirlo alguien de fuera; uno editorial se etiqueta como nuestra opinión.
Los siete ejes
Cada eje de abajo pasa esos tres filtros. Esto es lo que premia cada uno, cuánto pesa y por qué.
| Eje | Qué premia | Peso |
|---|---|---|
| M1 · Visibilidad propia en IA | que la propia agencia sea localizable, y descrita correctamente, en las respuestas de IA | 9% |
| M2 · Transparencia del método | publica cómo trabaja y qué mide, no una caja negra | 16% |
| M3 · Verificabilidad de las pruebas | pruebas nombradas, concretas y comprobables frente al bombo anónimo | 23% |
| M4 · Transparencia de precios | precio / rango publicado, no 'solicita un presupuesto' | 12% |
| M5 · Legibilidad para IA | el sitio es rastreable y legible para máquinas — no bloqueado a la IA, renderizado en servidor, con marcado Schema.org, un sitemap y un llms.txt | 10% |
| E1 · Ajuste de segmento | creada de verdad para el comprador particular / pequeña empresa | 12% |
| E2 · Limpieza de promesas | sin charlatanería — sin posiciones garantizadas, sin falsedades | 18% |
M1 · Visibilidad propia en IA · 9% — ¿Aparece la propia agencia, y descrita correctamente, en las respuestas de IA? Una tienda que vende visibilidad en IA y es invisible en ella es una señal real. Le damos el peso más ligero porque la visibilidad bruta depende en gran medida de la antigüedad del dominio, no de lo buena que sea la agencia — una agencia vieja y mediocre supera a una nueva y excelente solo por la edad. Como señal de "a quién debería contratar" es débil, así que se mantiene ligera.
M2 · Transparencia del método · 16% — ¿Publica la agencia cómo trabaja y, sobre todo, qué mide? La medición es la parte que lo sostiene todo: un especialista de verdad puede nombrar cómo rastrea la visibilidad en las respuestas de IA — cuota de citas, pruebas con conjuntos de consultas, seguimiento de menciones. "Aumentamos tu tráfico y tus posiciones" es una respuesta de SEO a una pregunta de GEO, y aquí puntúa bajo.
M3 · Verificabilidad de las pruebas · 23% — ¿La prueba es nombrada, concreta y enlazable — un cliente real, una afirmación acotada, un caso que puedes abrir — en lugar de bombo anónimo de "5× tráfico"? Puntuamos si la prueba es comprobable, no si un resultado privado es cierto; ese resultado está detrás del muro del cliente, y fingir que lo confirmamos sería justo la deshonestidad que rechazamos. Es el eje más pesado porque es el más predictivo para el comprador y el más difícil de falsear, y protege al recién llegado honesto con dos casos reales frente al veterano con cincuenta alardes anónimos.
M4 · Transparencia de precios · 12% — ¿Hay un precio o rango publicado, o solo "solicita un presupuesto"? Los compradores de pequeña empresa necesitan saber el coste por adelantado, y por eso está en la vara para este segmento. Se sitúa en el medio: un precio real es información necesaria, pero un precio puede seguir encubriendo un servicio flojo, así que es un eje de idoneidad e higiene, no de calidad.
M5 · Legibilidad para IA · 10% — ¿El propio sitio de la agencia es de verdad legible por máquinas — abierto a los rastreadores de IA, renderizado en servidor, con marcado Schema, un sitemap y un llms.txt? Esta es la mitad de M1 independiente de la antigüedad: ser citado (M1) depende en parte de tu antigüedad, pero hacer que tu propio sitio sea legible por máquinas está por completo en tu mano desde el primer día. Es totalmente reproducible — un auditor puede descargar el sitio y comprobarlo — y una agencia opaca a la IA en su propia casa falla en su propio oficio.
E1 · Ajuste de segmento · 12% — ¿Está la agencia realmente construida para un comprador particular o de pequeña empresa — autoservicio, alcance proporcionado — o es una operación de gran empresa con una línea simbólica para pymes? Este es un juicio en los casos límite, así que lo etiquetamos como opinión y enviamos las entradas dudosas a revisión humana.
E2 · Limpieza de promesas · 18% — ¿Son las afirmaciones cuidadosas y honestas, o charlatanería — posiciones garantizadas, reseñas falsas, "manipulamos la IA"? Esta es la forma más habitual en que un comprador sale escaldado en esta categoría, y por eso es el eje editorial más pesado.
Cómo se ancla cada puntuación (1–5)
Cada eje se puntúa de 1 a 5 según los anclajes fijos de abajo, de modo que un auditor externo que parta de la misma evidencia llegue al mismo número.
M1 · Visibilidad propia en IA — 5 aparece en la respuesta de categoría en la mayoría de los motores + recuerdo de marca preciso · 4 aparece en ≥1 motor, recuerdo de marca mayormente correcto · 3 ausente de las respuestas de categoría pero recuerdo de marca aproximadamente correcto · 2 recuerdo de marca escaso/parcial · 1 invisible.
M2 · Transparencia del método — 5 método paso a paso + una métrica de visibilidad en IA nombrada + un entregable de muestra · 4 un «cómo trabajamos» real, medición nombrada pero ligera · 3 proceso en términos de marketing, solo métricas SEO · 2 «estrategias probadas» vagas · 1 caja negra.
M3 · Verificabilidad de las pruebas — 5 clientes nombrados + afirmaciones acotadas + artefactos enlazables, una muestra se verifica · 4 casos nombrados, prueba enlazable limitada · 3 algunos detalles, mayormente anónimos · 2 afirmaciones vagas, sin nombres · 1 bombo inverificable / una afirmación muestreada falla.
M4 · Transparencia de precios — 5 lista de precios publicada completa · 4 «desde $X» o niveles claros · 3 rangos publicados · 2 solo cualitativo · 1 «solicite presupuesto».
M5 · Legibilidad para IA — 5 SSR + abierto a rastreadores de IA + Schema + sitemap + llms.txt · 4 igual menos llms.txt · 3 rastreable pero con marcado escaso · 2 mayormente renderizado en cliente · 1 bloquea rastreadores de IA / solo JS.
E1 · Ajuste de segmento — (editorial) 5 claramente autoservicio pyme · 4 mayormente pyme · 3 mixto · 2 mayormente gama alta · 1 empresa, pyme simbólica.
E2 · Limpieza de promesas — (editorial; tope por bandera roja) 5 cuidadoso, explícito sobre la ausencia de garantías · 4 seguro pero razonable · 3 exageración leve · 2 sobreafirmación cercana a la charlatanería · 1 BANDERA ROJA (posiciones garantizadas, reseñas falsas, «manipulamos la IA») → limita el veredicto.
Cómo se sostiene la ponderación
Los ejes medidos (M1–M5) son el 70 % de la puntuación; el juicio editorial (E1–E2) es el otro 30 %. El núcleo reproducible manda por diseño, así que la mayor parte del ranking es algo que alguien de fuera puede repetir. El juicio es real — no puedes reducir "¿esto es charlatanería?" a un rastreo de palabras clave — pero se mantiene en minoría, de modo que una opinión nunca puede inclinar por sí sola un veredicto.
Hay una prueba sencilla para saber si una vara está amañada: ¿un eje pesa mucho solo porque su autor puntúa bien en él? Aplícala a nosotros. Nuestra propia visibilidad en IA (M1) es baja hoy — dominio joven, retirado de Google a mediados de 2026 — y M1 es nuestro eje más ligero. Los ejes en los que somos fuertes pesan mucho, pero cada uno pesa por una razón que un comprador daría antes siquiera de ver nuestra puntuación. El único eje en el que hoy perdemos lo hemos rebajado por principio. Eso es comprobable, y ese es el punto.
Los pesos son priors de partida, publicados como tales, y se moverán a medida que calibremos contra ejecuciones reales. Un eje donde todos puntúan igual no aporta información y pierde peso automáticamente.
Qué precisión tiene el compuesto. El compuesto es una media ponderada de las siete puntuaciones de eje. Cuando un auditor externo vuelve a puntuar los ejes de forma independiente, la aritmética se reproduce exactamente, cada eje coincide dentro de un punto, y el compuesto queda dentro de unos ±0.3. Así que el último decimal no es una distinción real: tratamos dos entradas que estén dentro de ~0.3 una de otra como efectivamente empatadas, y el perfil por ejes — no el número compuesto — es la señal. Lee los ejes.
El límite por alerta roja
Una afirmación descalificadora — posiciones o colocaciones garantizadas, reseñas falsas ofrecidas, 'manipulamos la IA' — limita el veredicto general por muy bueno que parezca el resto del sitio. Garantizar un resultado que no controlas no se puede compensar con pulcritud, y al comprador lo que más le conviene es que lo alejen del proveedor tan seguro como para prometerlo.
La penalización por foco — un especialista que lo hace todo no lo es
Este es un registro para una especialidad. Los verdaderos especialistas en GEO siguen siendo pocos, y una agencia que lo vende todo — o una tienda de SEO que añadió 'IA' a su menú — suele llevar la visibilidad en IA como una línea más entre muchas, sin método propio ni casos propios. Cuando el GEO no se ofrece como un servicio diferenciado (con su propia oferta, su propia página) y el sitio no nombra ninguna forma en que mide la visibilidad en las respuestas de IA, aplicamos una penalización por foco y lo señalamos: −0.5 para un combinado de servicios generales, −0.2 para un híbrido liderado por SEO, ninguna para un especialista enfocado. Un sitio pobre e incomprobable ya lo trata el eje de pruebas (M3); la penalización por foco solo carga con el hecho aparte de que la especialidad no se practica de verdad. Como ser generalista es una fuerte probabilidad — no una certeza — de un GEO flojo, es una penalización con derecho de réplica, no una descalificación automática.
- Combinado generalista — SEO + producción de webs + todo en un paquete: −0.5
- Híbrido liderado por SEO — primero SEO, pero con trabajo de GEO real y con nombre: −0.2
- Especialista enfocado en GEO / visibilidad en IA: sin penalización
Es un modificador de foco, no un cambio en los pesos de los ejes — la regla de arriba no cambia. La clasificación es observable a partir de la propia oferta de la agencia y se aplica de forma uniforme; UserSignals es un especialista enfocado y no lleva penalización, por la misma regla.
Reproducible por diseño
Los ejes medidos llevan el fragmento de prueba y la fuente de la que proceden; un hallazgo ausente se registra como un 'no encontrado' explícito, nunca como una cifra adivinada. Cada puntuación lleva sello de 'datos a fecha de', y el conjunto de sondeo (ChatGPT + Claude, con búsqueda, sesión limpia) es fijo para que cualquier auditor externo pueda repetirlo. Los ejes editoriales y la cabeza de la lista pasan por revisión humana antes de publicarse.
Cada entrada está marcada como una Review editorial con un Rating (no AggregateRating) — mira el código fuente de la página para verificarlo.
De dónde viene esta metodología — y cómo se verifica
Procedencia. La metodología de este registro proviene de AI100, nuestro proyecto de investigación sobre cómo los motores de respuesta con IA citan y clasifican las fuentes. Reutilizamos el método y los estándares de AI100 — no su motor de puntuación: cómo un eje tiene que ganarse su lugar (una prueba de comprador neutral, de independencia de la antigüedad y de comprobabilidad), por qué una señal con factor de confusión como la propia visibilidad en IA de una firma se pondera a la baja en lugar de favorecerse, y la regla de que cada puntuación se publica con su fuente y su fecha para que cualquiera pueda repetirla. El propio producto de puntuación de AI100 no toca estas calificaciones — la visibilidad de cada entrada se mide con la misma sonda barata e idéntica, incluida nuestra propia entrada.
Divulgación. AI100, este registro y UserSignals están gestionados por el mismo equipo. Así que AI100 no es un sello de aprobación externo — es nuestro propio estándar de investigación, declarado abiertamente. Preferimos que verifiques el método a que confíes en una insignia: los ejes, los pesos, los anclajes y los prompts están todos publicados, y nos incluimos a nosotros mismos en la vara idéntica, mostrados exactamente donde estamos, con las partes poco halagüeñas incluidas.
Verificación. El registro es auditado frente a esta metodología por el equipo de AI100, en una sesión neutral, y la auditoría se publica — incluido lo que encontró. Un auditor externo vuelve a derivar la aritmética exactamente, coincide en cada eje dentro de un punto, y reproduce el compuesto dentro de unos ±0.3 — así que las entradas dentro de ~0.3 se tratan como empatadas y el perfil por ejes, no el último decimal, es la señal. Donde la auditoría señaló carencias, las corregimos; dos decisiones que mantenemos a propósito, con razones publicadas: un eje sensible a la antigüedad (la propia visibilidad en IA), ponderado lo más ligero, y nuestro rango en el lote es por nuestro propio compuesto, etiquetado como tal.
Registro de auditoría.
- 2026-07-09 — primera auditoría externa en sesión limpia (equipo de AI100, ChatGPT). El compuesto se recalculó exactamente a partir de las puntuaciones publicadas; la auditoría señaló celdas medidas que no mostraban su fuente, la falta de anclajes 1–5 publicados, y una corona de lote sin etiquetar. Todo corregido.
- 2026-07-09 — re-auditoría tras las correcciones. Con los anclajes públicos, una repuntuación independiente reprodujo cada eje dentro de un punto y el compuesto dentro de ~±0.3 (así que las entradas dentro de ~0.3 se tratan como empatadas). Dos decisiones de diseño se mantienen a propósito, con razones publicadas: un eje sensible a la antigüedad (la propia visibilidad en IA, ponderado lo más ligero), y un rango en el lote declarado por nuestro propio compuesto.