Metodologia i anàlisi
Mesurar la visibilitat en IA sense barrejar resultats diferents
La visibilitat en IA només es pot valorar amb un procediment definit. Feu constar quines preguntes s’han revisat i en quina interfície, conserveu les proves de les respostes i distingiu entre mencions, recomanacions i enllaços a fonts.
Sis nivells amb significats diferents
| Observació | Què es mesura realment |
|---|---|
| menció | El nom de l’empresa identificada clarament apareix al text. |
| recomanació | L’empresa es presenta com una opció adequada per a la necessitat. |
| citació d’una font | Una URL o un domini propis s’enllacen com a font. |
| Visita | Un accés al lloc web es pot atribuir a un sistema, si hi ha dades. |
| Sol·licitud | S’ha rebut un contacte real. |
| Contribució al negoci | La sol·licitud encaixa amb l’oferta o porta a un encàrrec. |
Un clic de contacte encara no és una sol·licitud. L’absència d’un referrer no demostra que no hi hagi participat cap sistema d’IA. La mesura hauria de tenir en compte expressament aquests límits.
Construir un conjunt justificat de preguntes
Trieu preguntes del procés de decisió del vostre públic. Poden incloure fonaments, criteris de selecció i preguntes concretes sobre proveïdors. Les preguntes neutrals respecte de la marca s’examinen per separat de les que ja esmenten la vostra empresa.
Anoteu per a cada pregunta la rellevància empresarial i la pàgina que hauria d’oferir una resposta adequada. Un conjunt fix facilita les comparacions posteriors. Si modifiqueu o amplieu les preguntes, documenteu el canvi en lloc de comparar inadvertidament conjunts de proves diferents.
Què ha d’incloure un registre de comprovació
- Servei, interfície concreta i model visible, si es coneix.
- Data, hora, llengua, regió controlable i mode de cerca.
- Text exacte de la pregunta i prova completa de la resposta.
- Empreses esmentades clarament i URL realment citades.
- Classificació com a menció, recomanació o citació de font.
- Errors tècnics i accessos fallits com a estats propis.
Les respostes d’una API no es poden equiparar automàticament amb la interfície utilitzada públicament. Si s’utilitzen vies diferents, els resultats es presenten per separat.
Calcular correctament una taxa de citació
Una possible mètrica és la proporció de respostes vàlides que enllacen almenys una font pròpia. Diversos enllaços propis en una mateixa resposta compten una sola vegada. Les comprovacions amb errors tècnics no formen part del denominador de respostes vàlides.
Exemple il·lustratiu de càlcul: De 20 respostes vàlides, 5 contenen almenys un enllaç a una font pròpia. La taxa de citació d’aquest conjunt de proves és de 5 ÷ 20 = 25 per cent. Dos accessos addicionals fallits es presenten per separat. Són xifres d’exemple inventades, no mesures de l’agència.
La mètrica només descriu aquest sistema, aquest període i aquest conjunt de preguntes. No és una quota general de mercat ni una prova d’una posició permanent.
Repetir i interpretar els canvis amb prudència
Les revisions repetides poden mostrar si un resultat es produeix més sovint. Es poden comparar quan les preguntes, la interfície i les condicions es mantenen tan constants com sigui possible. Fins i tot petites diferències en la pregunta poden generar una resposta diferent.
Observeu els canvis juntament amb els treballs realment aplicats. Una coincidència temporal no demostra, per si sola, cap causa. Els canvis de plataforma, les fonts noves i altres influències també poden tenir-hi un paper.
Incorporar les dades de cerca i del lloc web en una anàlisi conjunta
La taula següent és una plantilla d’importació sense valors de compte. Per a cada exportació es registren la font, el període i la zona horària, els filtres i la dimensió triats, la unitat, la data d’exportació i l’estat de les dades. Les correspondències d’URL han de tenir en compte les redireccions i les adreces canòniques.
| Font | Què es pot incorporar | Què no se’n pot deduir |
|---|---|---|
| Google Search Console: resultats de cerca | Dades de cerca disponibles amb el tipus de cerca, el període i els filtres. | Una mesura aïllada de ChatGPT o de l’aplicació Gemini. |
| Google: Generative AI performance report (Search) | Impressions d’AI Overviews i del mode IA; documentar el desglossament triat per pàgina, país, data o dispositiu i el tipus de cerca. | D’aquestes impressions no es poden deduir clics, sol·licituds ni ingressos. |
| Bing Webmaster Tools: AI Performance | Citacions i pàgines citades indicades; si hi ha Citation Share, també la pregunta de referència i el període. | Una citació no és ni una visita ni una recomanació. Citation Share no és una proporció del trànsit del lloc web. |
| Lloc web i anàlisi interna de sol·licituds | Visites identificables, sol·licituds realment rebudes i la seva classificació objectiva, si estan disponibles. | Un clic de contacte no demostra cap recepció. L’origen desconegut continua sent desconegut. |
Segons la documentació de Google sobre l’informe de cerca generativa, aquest informe utilitza dades del tipus de cerca Web de l’informe «Resultats de cerca». Per tant, no sumeu els totals. L’agregació per propietat i per pàgina pot donar totals diferents. Un informe absent pot indicar massa poques impressions i no demostra un zero mesurat. Les dades provisionals continuen identificades. La funció d’exportació pot presentar com a 0 els valors no disponibles; per això, registreu l’estat original abans d’exportar. Això no mesura l’aplicació independent Gemini.
Bing descriu AI Performance com a mesura de citacions per a les interfícies d’IA que s’hi registren. Citation Share relaciona les citacions pròpies amb el total de citacions observades per a la mateixa Grounding Query. Aquesta consulta de cerca utilitzada pel sistema no és automàticament la pregunta original del client.
Cada fila de resultats rep l’estat observat, no disponible o no mesurat. Un zero observat necessita una comprovació vàlida documentada. Els continguts personals dels formularis no s’han d’incorporar a sistemes publicitaris ni d’anàlisi. Una anàlisi de visibilitat en IA pot aclarir primer quines dades i comprovacions són útils per a la vostra necessitat.
Registrar les dades empresarials incorrectes com a conclusió separada
Una menció només és útil si es refereix a l’empresa correcta i a la seva oferta real. Per això, registreu els errors factuals per separat de la freqüència de menció. Una resposta pot esmentar la vostra empresa i alhora contenir una adreça incorrecta, un servei que no oferiu o un preu equivocat.
- Conservar la prova: Documentar la pregunta exacta, el producte o model visible, el mode de cerca, el moment, el context de la conversa i la resposta completa. Registrar també les fonts enllaçades.
- Aclarir la identitat: Comprovar si la resposta descriu realment la vostra empresa o un proveïdor amb un nom semblant. Identificar per separat les confusions de nom.
- Aïllar l’afirmació: Contraposar la dada problemàtica concreta i la informació empresarial vàlida i aprovada. «Sense proves» i «demostrat com a fals» continuen sent conclusions diferents.
- Comprovar l’origen: Obrir les fonts accessibles. Corregir una dada pròpia desactualitzada; precisar una afirmació pròpia poc clara. No suposar automàticament que la font visible acredita totes les afirmacions de la resposta.
- Tornar a observar: Després d’un canvi documentat, repetir en condicions tan comparables com sigui possible. Registrar el resultat com a «continua sent incorrecte», «reproduït correctament» o «no observat en aquesta mostra».
Un lloc web corregit no garanteix una correcció immediata ni permanent en un sistema d’IA. Tampoc l’absència d’una nova menció demostra que l’error estigui resolt. L’aportació pròpia d’aquesta revisió és una prova traçable de l’error amb una base informativa verificable.
Quan un estudi de visibilitat sosté una decisió
Abans d’utilitzar una classificació o un percentatge com a base d’una inversió, comproveu com s’ha obtingut el resultat. Aquesta llista valora la traçabilitat d’una investigació; no calcula cap valor general de qualitat de proveïdors o eines.
| Àrea | Pregunta a l’estudi |
|---|---|
| Selecció de preguntes | Quines preguntes s’han triat, per què aquestes i quines tasques importants no es tenen en compte? |
| Entorn de mesura | Estan documentats el període, la llengua, el producte, el mode de cerca i el context disponible de la conversa? |
| Mostra | Quantes respostes vàlides s’han analitzat? Quines repeticions, errors i exclusions hi ha hagut? |
| Definició | Què compta com a menció, recomanació o enllaç a una font? A quin conjunt de referència correspon un percentatge? |
| Proves | Els fragments de resposta, les fonts i, si escau, les dades brutes accessibles permeten reconstruir l’anàlisi? |
| Interessos | Qui finança l’estudi, qui és propietari de l’eina utilitzada i quines ofertes pròpies s’hi comparen? |
| Conclusió | L’estudi descriu una observació o examina un canvi amb una base de comparació adequada? |
La manca de dades brutes no fa automàticament falsa una afirmació, però limita la revisió independent. Els resultats corresponen, inicialment, a la selecció examinada. Un canvi temporal després d’una mesura no demostra, per si sol, cap efecte d’aquesta mesura; igualment, més mencions encara no acrediten sol·licituds qualificades addicionals.
Analitzar de manera traçable les referències identificables d’IA a GA4
Si s’ha registrat un origen, es pot considerar juntament amb la pàgina de destinació i el comportament de la sessió. Comenceu a l’informe d’adquisició de trànsit amb Sessió: font/mitjà, un període fix i filtres documentats. L’ajuda de Google sobre l’informe explica la seva relació amb les sessions.
- Examinar els valors de font realment disponibles i agrupar els serveis d’IA coneguts segons una regla escrita.
- Conservar els valors de font, les regles i la data de l’agrupació; revisar per separat els valors nous o poc clars.
- Comparar les pàgines de destinació adequades i els esdeveniments acordats. Després, classificar les sol·licituds segons la seva qualitat real.
- Anotar els canvis en les etiquetes, el consentiment i l’atribució durant el període de l’informe.
La font del primer usuari i la font de la sessió responen preguntes diferents. Google explica aquestes bases de referència diferents. No les barregeu inadvertidament en una comparació d’abans i després.
Sense un origen transmès, les visites poden aparèixer com a directes; la documentació sobre processament de les fonts de trànsit descriu aquest límit. Per això, una visita així no s’etiqueta posteriorment com a referència d’IA. Tampoc el trànsit orgànic de Google, per si sol, acredita una visita d’AI Overviews. Per a les afirmacions sense clic, continua sent necessària l’observació separada de la interfície de resposta corresponent.
Delimitar correctament els informes de productes d’IA a Merchant Center
Estat de la documentació: 28 d’octubre de 2026. Google descriu AI performance insights per a consultes en anglès i comptes de Merchant Center a Austràlia, Canadà, Índia, Nova Zelanda i els Estats Units (USA). Suïssa no figura en aquesta llista de disponibilitat. Per tant, comproveu primer l’abast real del compte i del mercat. Font: Google Merchant Center.
L’informe considera la presència orgànica de productes en preguntes relacionades amb compres a AI Mode i AI Overviews. No és un informe sobre ChatGPT i no inclou anuncis de pagament. El Share of Voice indicat correspon al camp de comparació definit per Google; la categoria, el període i el país formen part de l’anàlisi.
Fins i tot els valors aparentment clars necessiten context: Google pot mostrar un zero si no hi ha prou impressions i una proporció del 100 per cent si no hi ha marques comparables disponibles. Sense aquest context de dades, cap dels dos valors és una prova fiable d’invisibilitat o de domini del mercat.
Per al treball amb productes, se’n pot derivar una pregunta concreta: les característiques realment cercades es descriuen de manera completa i sense contradiccions a la pàgina del producte i a la font de dades? Afegiu només característiques demostrables. La revisió de dades de producte per a cerques de compra amb IA explica el contrast d’una variant que es pot comprar.
D’acord amb les vostres necessitats
Temes relacionats
Anàlisi de visibilitat en IA
Una anàlisi de visibilitat en IA verificable: preguntes rellevants, sistemes examinats, mencions, fonts i mancances del lloc web. Sol·liciteu l’abast de l’anàlisi.
Més informació
Eines GEO
Quines eines ajuden amb el GEO? Distingiu entre revisió del lloc web, observació de respostes i anàlisi, i trieu eines segons les dades i criteris traçables.
Més informació
GEO
GEO per a empreses suïsses: preguntes dels clients, informació clara de l’empresa i comprovacions verificables de la visibilitat en IA. Conegueu l’abast dels serveis.
Més informacióEl vostre pas següent
Parlem del
vostre lloc web.
Què ha d’aconseguir el vostre lloc web per a l’empresa? Expliqueu-nos el vostre projecte.