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El Score Nativo mide lo que el modelo responde sin recuperación web externa activada en el protocolo de prueba (modo nativo). Es un indicador operativo de las asociaciones internas del modelo, no una prueba de presencia en los datos de entrenamiento. Complementario al Score Web, ayuda a las agencias a priorizar las acciones GEO de sus clientes.
¿Qué es el Score Nativo?
El Score Nativo es un indicador de AI Labs Audit que mide lo que un modelo de IA (LLM) responde sobre una marca sin recuperación web externa activada en el protocolo de prueba (modo nativo).
Es un indicador operativo de las asociaciones internas del modelo, no una prueba de presencia en los datos de entrenamiento: refleja lo que el modelo es capaz de responder por sí mismo en un momento dado.
¿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 el modelo responde sin recuperación web (modo nativo)
- Score Web: lo que el modelo encuentra vía búsqueda web / grounding
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 la respuesta nativa del modelo — de ahí el interés de medir este modo por separado.
Mejorar el Score Nativo
El Score Nativo es el más difícil de influir a corto plazo ya que refleja las asociaciones internalizadas por el modelo. 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.
Cada pregunta hecha a ChatGPT sin la marca en la respuesta es un competidor recomendado en su lugar: medido sobre 6.820 respuestas reales de IA.