1) Por qué "off-site" pesa tanto en IA
Buena parte de los sistemas modernos usan enfoques tipo Retrieval-Augmented Generation (RAG): recuperan documentos relevantes de una base externa y generan una respuesta apoyándose en esas fuentes (con o sin citas visibles). La literatura fundacional de RAG lo explica como combinación de un generador con una memoria no paramétrica (documentos recuperados).
Traducción a marketing: si no entras en el set de fuentes recuperables/confiables, no existes para muchas respuestas.
2) El corazón del método: benchmark de "money queries"
En Exista.io no medimos con "una pregunta". Medimos con un set de consultas que representan intención real para SaaS B2B / startups.
Cómo armamos el set (v1.0)
- AR como mercado base, con términos y fuentes locales relevantes.
- Un set portable (español neutro) para vender en LATAM/ES sin re-trabajar todo.
- Intenciones cubiertas: "qué es / cómo funciona", "mejores / alternativas", "comparación", "precio", "casos de uso", "implementación / riesgos"
3) Qué medimos por query (evidencia, no sensaciones)
Por motor/modelo, capturamos:
- ¿aparece tu marca? (sí/no)
- ¿en qué "bucket" aparece? (top / medio / no aparece)
- ¿te cita/referencia? (sí/no, y a qué URL)
- sentimiento / framing (positivo, neutro, negativo)
- consistencia (repetición y estabilidad en múltiples corridas)
4) Pilares off-site (los que mueven la aguja)
A) Identidad de entidad (consistencia)
- Nombre/branding consistente.
- Perfiles oficiales.
- Datos estructurados y señales que reducen ambigüedad.
B) Fuentes canónicas
- Páginas "que terceros usan para entenderte": docs, Wikipedia/Wikidata (cuando aplica), repos, perfiles, directorios serios.
C) Earned media y menciones confiables
- Menciones en medios, partners, cámaras, ecosistemas.
- Backlinks contextuales (no "compra de links").
D) Comunidad y prueba social (B2B)
- conferencias, podcasts, newsletters, repos, comunidades.
- evidencia de adopción (casos, logos, testimonios verificables).
E) Reviews / reputación
- dónde se "reseña" tu categoría (según industria).
F) Share of voice en IA
- tracking de menciones + citaciones + comparativas.
5) Panorama competitivo (para entender el contexto)
Existen plataformas que ya se posicionan como "AI search visibility" o "AEO platforms" (ejemplos: Profound, Goodie, Otterly, Rank Prompt, LLMrefs). Esto valida el mercado —y también muestra un gap: muchas miden, pero no integran el trabajo on-site/off-site en una metodología única y publicable.
Resultado: qué entregamos del Off-site
- Score 0–100 con breakdown por pilar.
- Benchmark por query/motor con evidencia.
- Lista de "gaps" (por qué competidores aparecen y vos no).
- Top acciones off-site priorizadas (sin humo).