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El Score Web mide lo que un modelo de IA encuentra sobre una marca mediante búsqueda web en tiempo real, complementando al Score Nativo. Cuando un LLM activa el RAG (Retrieval-Augmented Generation), consulta la web para enriquecer su respuesta. El Score Web evalúa la calidad y frecuencia de las citas obtenidas por este medio.
¿Qué es el Score Web?
El Score Web mide la visibilidad de una marca cuando un modelo de IA realiza una búsqueda web en tiempo real para complementar su respuesta. Este mecanismo, llamado RAG (Retrieval-Augmented Generation), es utilizado por ChatGPT, Perplexity y otros modelos para acceder a información actualizada.
Score Web vs Score Nativo
Mientras el Score Nativo evalúa el conocimiento memorizado del modelo, el Score Web se centra en la capacidad de su marca de ser encontrada y citada durante una búsqueda web en tiempo real.
- Score Nativo: conocimientos fijos (datos de entrenamiento)
- Score Web: conocimientos dinámicos (búsqueda web en vivo)
¿Cómo se evalúa el Score Web?
AI Labs Audit consulta cada modelo con la búsqueda web activada. El análisis abarca:
- Frecuencia de citación de la marca en las respuestas
- Posición de la mención (primera, entre otras, al final)
- Calidad y relevancia de la información reportada
- Sentimiento (positivo, neutro, negativo) de las menciones
Factores que influyen en el Score Web
- Presencia en Bing (usado por ChatGPT para RAG)
- Datos estructurados que facilitan la extracción
- Contenido claro, estructurado y factual
- Autoridad del dominio y señales E-E-A-T
Interpretar la brecha Nativo/Web
La brecha entre ambos scores proporciona información valiosa para su estrategia GEO:
- Web >> Nativo: buena visibilidad actual pero la marca aún no está arraigada.
- Nativo >> Web: marca históricamente conocida pero presencia web actual insuficiente.
- Ambos bajos: déficit de visibilidad global. Priorizar acciones web.
Para más detalles, consulte nuestro artículo Score Nativo vs Score Web en la auditoría GEO.