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El Score Nativo mide lo que un modelo de IA conoce sobre una marca a partir únicamente de sus datos de entrenamiento (conocimiento nativo), sin recurrir a la búsqueda web. Un score nativo alto significa que la marca está arraigada en la memoria del modelo. Es un indicador fundamental de visibilidad GEO, complementario al Score Web.
¿Qué es el Score Nativo?
El Score Nativo es un indicador exclusivo de AI Labs Audit que evalúa lo que un modelo de IA (LLM) conoce sobre una marca únicamente a partir de sus datos de entrenamiento. No se realiza ninguna búsqueda web: el modelo responde desde su "memoria" interna.
Este score revela si su marca forma parte del corpus de entrenamiento del modelo — si fue mencionada con suficiente frecuencia en los textos que la IA ingirió para reconocerla espontáneamente.
¿Cómo se calcula el Score Nativo?
AI Labs Audit consulta cada modelo de IA (ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity) con la búsqueda web desactivada. Las preguntas abarcan:
- Reconocimiento de la marca y su sector
- Conocimiento de productos y servicios
- Percepción de la reputación
- Posicionamiento frente a competidores
Las respuestas se analizan y puntúan en una escala de 0 a 100, según la precisión, exhaustividad y tono de las menciones.
Score Nativo vs Score Web
El Score Nativo y el Score Web forman un dúo complementario:
- Score Nativo: lo que la IA sabe de memoria (datos de entrenamiento)
- Score Web: lo que la IA encuentra en tiempo real (búsqueda web, RAG)
Una brecha importante entre ambos scores indica una oportunidad: si el Score Web es muy superior al Score Nativo, la marca es visible en línea pero aún no está arraigada en el conocimiento de los modelos.
Por qué el Score Nativo es estratégico
Los usuarios no siempre activan la búsqueda web al consultar una IA. En esos casos, solo cuenta el conocimiento nativo. Una marca ausente de los datos de entrenamiento es simplemente invisible para estos usuarios.
Mejorar el Score Nativo
El Score Nativo es el más difícil de influir ya que depende de los datos de entrenamiento. Sin embargo, existen estrategias a medio plazo:
- Reforzar la presencia en fuentes que los LLMs ingieren (Wikipedia, Wikidata, prensa, publicaciones académicas)
- Aumentar el volumen y calidad de las menciones en línea
- Trabajar las señales E-E-A-T para la próxima actualización de entrenamiento
Para un análisis detallado, consulte nuestro artículo Score Nativo vs Score Web en la auditoría GEO.