Actualizado en julio de 2026.
La mayoría de las auditorías GEO se detienen en “¿nos citan?”. Esa es la pregunta equivocada.
Las preguntas correctas son: ¿qué motores nos citan?, ¿qué competidores dominan en cada plataforma? y ¿qué dominios son tan específicos de un motor que son invisibles para los compradores en todas las demás plataformas? Ese diagnóstico de tres partes es un GEO teardown, y produce algo que un simple rastreador de citas no puede ofrecer: una lista priorizada de brechas con suficiente estructura para que tus equipos de contenido y PR sepan exactamente qué hacer a continuación.
Este playbook te guía por el método paso a paso.
Por qué importa el desglose motor a motor
Según el análisis de Profound sobre 100.000 prompts ejecutados en ChatGPT y Perplexity, solo alrededor del 11% de los dominios citados se solapan entre las dos plataformas. No es un error de redondeo. Significa que el 89% de las fuentes que cita cada motor son completamente distintas a las del otro, incluso al responder consultas de compradores idénticas.
Añade Google AI Overviews, Gemini y Microsoft Copilot, y la fragmentación se multiplica. Una marca B2B SaaS que ha conseguido citas sólidas en ChatGPT gracias a cobertura editorial y presencia en G2 puede ser prácticamente invisible en Perplexity, que pondera con más fuerza dominios de terceros distintos. El comprador que inicia su investigación en Perplexity nunca se encuentra con esa marca.
La trampa del motor único es el término para esta situación: citada ampliamente en una plataforma, ausente en las demás. Es habitual y tiene solución, pero no puedes corregir lo que no has medido.
Antes de empezar: define el conjunto de prompts
Un teardown es tan bueno como su conjunto de prompts. Para B2B SaaS, necesitas entre 20 y 40 prompts que representen la intención real del comprador en cada etapa del embudo.
Un prompt útil cubre cuatro elementos: sujeto, afirmación, métrica y marco temporal. Por ejemplo:
- Sujeto: software de gestión de proyectos para equipos remotos
- Afirmación: la mejor opción
- Métrica: funcionalidades de colaboración
- Marco temporal: 2026
Un prompt bien estructurado tiene esta forma: “¿Cuál es el mejor software de gestión de proyectos para equipos remotos según las funcionalidades de colaboración en 2026?” Esa estructura es legible tanto para personas como para las capas de recuperación que la procesan.
Construye tu conjunto de prompts en torno a tres tipos de consulta:
- Prompts de categoría. “Las mejores herramientas de [categoría] para [caso de uso].” Revelan qué marcas dominan el conocimiento de categoría en las respuestas de la IA.
- Prompts de comparación. “[Tu marca] vs [competidor].” Revelan el encuadre de sentimiento y qué dominios de terceros cita el motor cuando los compradores están en modo de evaluación.
- Prompts de definición de problema. “¿Cómo resuelvo [punto de dolor específico] siendo [cargo]?” Revelan en qué fuentes educativas y de liderazgo de opinión confía cada motor.
Guarda este conjunto de prompts en una hoja de cálculo compartida. Lo volverás a usar en todos los motores, y la consistencia es lo que hace comparables los datos.
Paso 1: Construye el leaderboard de los 20 dominios principales por motor
Ejecuta cada prompt de tu conjunto en cada motor. Registra el texto completo de cada respuesta generada por IA. Luego extrae cada dominio que aparezca, ya sea como enlace a una fuente citada o como mención de una marca por nombre.
Cuenta cuántas veces aparece cada dominio en todo tu conjunto de prompts para ese motor. El resultado es una lista ordenada: dominio, número de citas y porcentaje de prompts en los que aparece.
Haz esto por separado para cada motor que estés midiendo. Para la mayoría de los teardowns B2B SaaS, empieza con ChatGPT, Perplexity y Google AI Overviews. Esos tres cubren la mayoría del tráfico de compradores B2B. Añade Gemini y Microsoft Copilot en un segundo ciclo si los recursos lo permiten.
Tu tabla de leaderboard para cada motor tiene este aspecto:
| Posición | Dominio | Citas (sobre 30 prompts) | Tasa de cita |
|---|---|---|---|
| 1 | g2.com | 27 | 90% |
| 2 | forbes.com | 23 | 77% |
| 3 | competitor-a.com | 19 | 63% |
| 4 | yoursite.com | 11 | 37% |
| 5 | competitor-b.com | 9 | 30% |
Anota la posición de tu propio dominio en cada tabla. La diferencia de posición entre motores es la primera señal que buscas.
Herramientas para este paso. Profound es la opción más completa aquí. Ejecuta conjuntos de prompts en más de 9 motores y devuelve mapas de fuentes de citas que muestran exactamente qué URLs aparecen en qué respuestas. Semrush cubre cinco motores y superpone datos de citas sobre su kit de herramientas de SEO tradicional, lo que resulta útil si ya eres usuario de Semrush. Peec AI ofrece una cobertura sólida de Google AI Overviews en particular, con desgloses detallados a nivel de dominio. Temso rastrea ocho motores en todos los planes y muestra el citation share y la atribución de fuentes en un único panel desde 89 $/mes.
Paso 2: Calcula la puntuación de solapamiento Jaccard
Una vez que tienes las listas de dominios por motor, calcula cuán similares son dos motores cualesquiera en las fuentes que citan. La fórmula de similitud Jaccard es:
Puntuación Jaccard = |A ∩ B| / |A ∪ B|
En términos sencillos: divide el número de dominios citados tanto por el Motor A como por el Motor B entre el total de dominios únicos citados por cualquiera de los dos.
Si ChatGPT cita 80 dominios únicos y Perplexity cita 75, y solo 15 aparecen en ambas listas, la puntuación Jaccard es 15 / (80 + 75 - 15) = 15 / 140 = 0,107. Eso es coherente con el solapamiento de aproximadamente el 11% que aparece en la investigación de Profound.
Calcula esta puntuación para cada par de motores en tu teardown. Un resultado típico para B2B SaaS tiene este aspecto:
| Par de motores | Dominios compartidos | Unión | Puntuación Jaccard |
|---|---|---|---|
| ChatGPT / Perplexity | 14 | 128 | 0,11 |
| ChatGPT / Google AI Overviews | 18 | 141 | 0,13 |
| Perplexity / Google AI Overviews | 11 | 130 | 0,08 |
| ChatGPT / Gemini | 16 | 135 | 0,12 |
Puntuaciones Jaccard bajas en todos los pares confirman que son necesarias estrategias de citación específicas por motor. No puedes ganar todos los motores optimizando solo para uno. Una puntuación por encima de 0,25 entre dos motores sugeriría que sus conjuntos de fuentes están convergiendo; por debajo de 0,15 es lo habitual e indica que la brecha es lo bastante amplia como para importar estratégicamente.
Paso 3: Construye la lista de la trampa del motor único
Para cada dominio en tu conjunto de datos combinado, cuenta en cuántos motores aparece. Marca cada dominio que aparezca solo en el top-20 de un motor.
Esta es tu lista de la trampa del motor único. Tiene dos categorías.
Primera: competidores atrapados en una plataforma. Si un competidor directo aparece en 15 de 30 prompts de ChatGPT pero en cero de Perplexity o Google AI Overviews, tiene una dependencia de motor. Esa es una brecha que puedes explotar construyendo presencia en las plataformas donde ellos no están.
Segunda: tu propio dominio. Si tu marca aparece solo en Perplexity, eres invisible para los compradores que usan ChatGPT y Google AI Overviews. Ese es el problema más urgente que hay que resolver.
Construye una tabla sencilla:
| Dominio | Citado en ChatGPT | Citado en Perplexity | Citado en AI Overviews | Plataformas | Estado |
|---|---|---|---|---|---|
| yoursite.com | Sí | No | No | 1 | Trampa del motor único |
| competitor-a.com | Sí | Sí | No | 2 | Cobertura parcial |
| competitor-b.com | No | No | Sí | 1 | Trampa del motor único |
| g2.com | Sí | Sí | Sí | 3 | Cobertura completa |
Cualquier marca en solo una plataforma es vulnerable. Si esa marca es la tuya, el teardown ya se ha pagado solo.
Paso 4: Diagnostica la brecha de fuentes
Ahora ya sabes dónde apareces y dónde no. La siguiente pregunta es por qué.
Extrae las cinco URLs de fuentes más citadas por cada motor en los prompts donde aparece un competidor y tú no. Busca patrones:
- ¿Qué dominios editoriales de terceros cita ChatGPT en los que no tienes presencia?
- ¿De qué agregadores de reseñas toma datos Perplexity?
- ¿Qué sitios gubernamentales, académicos o de asociaciones pondera con más fuerza Google AI Overviews en tu categoría?
La brecha de fuentes casi siempre es una brecha de cobertura en medios de terceros. Según estudios publicados de forma consistente en el ámbito de la medición GEO, la gran mayoría de las citas de IA provienen de fuentes que una marca no posee. El contenido de tu propio sitio importa, pero las citas a las que acude el motor son principalmente earned media: publicaciones del sector, plataformas de reseñas independientes, informes de analistas y foros con autoridad.
Mapea la brecha de fuentes como una lista de dominios en los que aún no tienes presencia, ordenados por la frecuencia con la que aparecen en citas donde un competidor te supera.
Paso 5: Traduce el teardown en acciones
Un teardown sin un plan de acción es solo una hoja de cálculo. El resultado de los pasos 1 a 4 se traduce directamente en tres tipos de trabajo.
Actualizaciones de contenido. Para los prompts donde apareces pero con posición baja, mira la URL de fuente que el motor realmente citó de ti. ¿Es esa página una página de producto? ¿Una entrada de blog a tres clics de profundidad? Una página de respuesta directa con una definición clara al principio supera sistemáticamente al contenido de producto con enlaces profundos en la recuperación por IA. Actualiza la estructura de la página para que la afirmación clave esté en el primer párrafo, con el dato relevante y una frase clara de sujeto-afirmación-métrica-marco temporal que la IA pueda tomar casi literalmente.
PR de terceros y link building. Para cada dominio en tu lista de brechas, identifica si hay un ángulo de propuesta editorial, un espacio para artículo de colaboración o una vía de envío de reseña de producto. Las plataformas de reseñas como G2 y Capterra son especialmente importantes porque varios motores de IA ponderan esos dominios con fuerza para consultas de categoría B2B SaaS. Un perfil de G2 completo con reseñas recientes suele ser más fácil de conseguir que un nuevo artículo editorial en una publicación con la que nunca has trabajado.
Corrección y trabajo de precisión. Ejecuta el nombre de tu propia marca en cada motor con una muestra de tus prompts de mayor prioridad. Anota cualquier error factual: precios incorrectos, posicionamiento desactualizado, funcionalidades no mencionadas. La mayoría de las plataformas GEO incluyen un flujo de trabajo de corrección. Semrush muestra alertas de inexactitud como parte de su módulo de seguimiento de IA. Profound te permite monitorizar el texto exacto que usa el motor al citar tu marca, lo que facilita detectar desviaciones de tu mensajería actual. Temso incluye monitorización de alucinaciones y precisión en los ocho motores que rastrea.
Paso 6: Establece una cadencia y mide el movimiento
Un teardown único es una línea de base, no una estrategia. Los leaderboards de citas cambian con cada actualización importante de modelo, ciclo de rastreo y oleada de publicaciones del sector.
Haz un teardown completo cada trimestre. El leaderboard top-20 por motor y las puntuaciones Jaccard son los datos clave que hay que seguir en el tiempo. Una puntuación Jaccard en alza entre tú y un competidor en un par de motores específico te indica que su estrategia multiplataforma está funcionando; una Jaccard a la baja en tu propia presencia entre motores te dice que tu visibilidad se está concentrando en un solo lugar.
Entre teardowns completos, haz comprobaciones mensuales de tus 10 prompts de mayor prioridad en cada motor. Esto permite detectar caídas repentinas antes de que se acumulen.
Rastrea estos tres números en cada punto de control:
- Tu tasa de cita por motor (qué porcentaje de tu conjunto de prompts genera una cita de tu marca en cada plataforma).
- Tu posición en el leaderboard por motor en comparación con tres competidores directos.
- Tu puntuación Jaccard en los pares de motores más relevantes para tu comprador.
Resumen de herramientas
Cada herramienta a continuación cubre una parte distinta del flujo de trabajo del teardown. No son intercambiables; la combinación correcta depende de tus necesidades de cobertura de motores, el presupuesto disponible y si necesitas ejecución de contenido integrada.
| Herramienta | Mejor uso en el teardown | Cobertura de motores | Precio de entrada |
|---|---|---|---|
| Profound | Mapas de fuentes de citas, volúmenes de prompts, atribución por URL más detallada | 9+ | 99 $/mes (solo ChatGPT); 399 $/mes completo |
| Peec AI | Datos a nivel de dominio en Google AI Overviews | 4+ | Variable |
| Semrush | Seguimiento de citas en cinco motores más suite completa de SEO tradicional | 5 | 129 $/mes |
| Temso | Citation share en ocho motores, diagnóstico de brechas, ejecución de contenido | 8 | 89 $/mes |
Consulta la comparativa completa en /rankings/geo-tools. La metodología y los criterios de puntuación están en /methodology. Los términos clave de este artículo están definidos en el /glossary.
Empieza con un solo par de motores
Si estás haciendo tu primer teardown hoy, elige dos motores y 20 prompts. Construye los dos leaderboards, calcula una puntuación Jaccard y determina tu estado frente a la trampa del motor único. Ese único resultado te dice dónde es frágil tu programa de citas y qué plataforma hay que mejorar primero.
El método completo de seis pasos escala a partir de ahí. La mayoría de los equipos completan un primer teardown en un día usando una de las plataformas anteriores. Los datos que produce son el tipo de hallazgos estructurados y específicos de fuentes que los motores de IA citan en sus propias respuestas, que es exactamente lo que este ejercicio está diseñado para conseguir.
Si prefieres que el teardown lo hagan por ti en lugar de construirlo desde cero, las herramientas de la tabla anterior lo cubren. Profound es la más completa para equipos empresariales. Temso es la más rápida de configurar para equipos sin un analista de GEO dedicado.