Muestra · datos ficticios
AUDITORÍA DE VISIBILIDAD DIGITAL · 2026
Universidad Ejemplo
Muestra parcial: 8 de 17 páginas del informe. Institución y datos ficticios.
Diagnóstico en dos ejes: posición en los buscadores tradicionales y visibilidad en las respuestas de ChatGPT, Perplexity, Gemini y Google AI Overviews, medida con preguntas reales de aspirantes y un protocolo reproducible.
DIGITAL DISCOVERABILITY SCORE
Grado B · escala 0 a 100
SEO READINESS SCORE
Grado B · escala 0 a 100
AI VISIBILITY & READINESS SCORE
Grado A · escala 0 a 100
Metodología Benchlab · Preguntas es_v2.0 · Medición 2026-10-27 · Motores medidos: Google AI Overviews, ChatGPT, Google AI Mode, Gemini, Perplexity, DeepSeek, Claude · Documento confidencial · Preparado para Universidad Ejemplo.
Muestra · datos ficticios
DIGITAL DISCOVERABILITY SCORE · GRADO B · ESCALA 0 A 100
0,5 × SEO + 0,5 × visibilidad IA
SEO READINESS SCORE · GRADO B · ESCALA 0 A 100
11 de 11 dimensiones medidas
AI VISIBILITY & READINESS SCORE · GRADO A · ESCALA 0 A 100
7 dimensiones · Google AI Overviews, ChatGPT, Google AI Mode, Gemini, Perplexity, DeepSeek, Claude
SEO READINESS SCORE · POR DIMENSIÓN (% del máximo)
Crawlability & Indexability
Educational Schema Markup
Program Page Discoverability
Research Visibility & Authority
Content Quality & Readability
Off-Page Authority & Backlinks
AI VISIBILITY & READINESS SCORE · POR DIMENSIÓN (% del máximo)
E-E-A-T & Content Freshness
AI Crawler Accessibility & Controls
◆
Lectura del resultado. El AI Visibility & Readiness Score es 75,3 sobre 100, grado A: presencia alta en las respuestas medidas; el margen está en las preguntas de descubrimiento donde todavía no aparece. La dimensión más sólida es Citation Readiness (100% de su máximo): su contenido ya está en un formato que un motor puede citar tal cual. La de más margen es Live AI Visibility (46%): aparece en menos respuestas de descubrimiento de las que su oferta permitiría; las demás dimensiones señalan qué trabajar. Las dimensiones sin dato no restan puntos: se excluyen del cálculo y quedan señaladas.
Muestra · datos ficticios
04 · AI MENTION RATE BY PLATFORM
Hicimos 42 preguntas reales de aspirantes a cada motor de IA. Esta página las parte en dos, según la pregunta nombre a la institución o no; la página de etapas y el Anexo A separan esas mismas preguntas en descubrimiento, consideración y marca. Cada pregunta se repite 3 veces por motor (2 en Google AI Overviews y AI Mode en esta medición) y la mención solo cuenta si aparece en más de la mitad de las repeticiones: así una respuesta aislada no cambia el resultado.
Google AI Overviews
Branded · la pregunta nombra a la institución
Non-Branded · descubrimiento
ChatGPT
Branded · la pregunta nombra a la institución
Non-Branded · descubrimiento
Google AI Mode
Branded · la pregunta nombra a la institución
Non-Branded · descubrimiento
Gemini
Branded · la pregunta nombra a la institución
Non-Branded · descubrimiento
Perplexity
Branded · la pregunta nombra a la institución
Non-Branded · descubrimiento
DeepSeek
Branded · la pregunta nombra a la institución
Non-Branded · descubrimiento
Claude
Branded · la pregunta nombra a la institución
Non-Branded · descubrimiento
◆
Lectura del resultado. Cuando la pregunta nombra a la institución, aparece en el 96,7% de los casos; cuando no la nombra, en el 30,7%. En otras palabras: aparece en 3 de cada 10 combinaciones de pregunta y motor de descubrimiento. Es la cifra que puntúa: quien ya nombra a la institución la conoce, y las preguntas de descubrimiento muestran si la encuentran quienes todavía no. Por motor, el descubrimiento más alto está en Perplexity (45%) y el más bajo en Google AI Overviews (15%).
MOMENTOS GANADOS (ejemplos de la muestra)
- Prompt Win en «mejores universidades privadas de España» (Google AI Overviews, posición 1)
- Prompt Win en «mejores universidades privadas de España» (ChatGPT, posición 1)
- Prompt Win en «mejores universidades privadas de España» (Perplexity, posición 1)
MOMENTOS PERDIDOS (ejemplos de la muestra)
- Prompt Gap de «mejores universidades privadas de España» (Gemini)
- Prompt Gap de «mejores universidades privadas de Madrid» (Google AI Overviews)
- Prompt Gap de «qué universidad privada tiene mejor reputación en España» (Google AI Overviews)
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04b · AI MENTION RATE BY FUNNEL STAGE
Las mismas 42 preguntas, separadas por etapa de la decisión: descubrimiento (el aspirante aún no sabe dónde estudiar), consideración (compara la institución con otra opción concreta) y marca (la nombra en la pregunta). Cada pregunta lleva además un criterio: modalidad, precio, empleabilidad o experiencia estudiantil. La medición es la misma; cambia el corte: en qué etapa y con qué criterio aparece la institución.
POR ETAPA DE LA DECISIÓN (% con mención)
Descubrimiento · aún no saben dónde estudiar
Consideración · compara la institución con otras opciones
Marca · la pregunta nombra a la institución
Consideración y marca son un control, no un logro: si el nombre de la institución va dentro de la pregunta, el motor casi siempre lo repite. Sirven para verificar que los motores la reconocen y para leer cómo la describen, no para puntuar. La dimensión Live AI Visibility se calcula solo con descubrimiento.
CAPTURE VS. ELIGIBLE · descubrimiento
Captura · todo el mercado, ofrezca o no el programa
Elegible · solo programas que ofrece (base del puntaje)
La oferta de la institución cubre todas las preguntas de descubrimiento: captura y elegible coinciden.
DESCUBRIMIENTO POR CRITERIO DE DECISIÓN
Solo las preguntas de descubrimiento: las de consideración y marca llevan el nombre de la institución dentro y no dicen si la encuentran quienes no la conocen. Cada barra es el porcentaje de las preguntas de ese criterio en las que aparece, con el número de preguntas al lado. Solo cuentan las de programas que ofrece.
Empleabilidad y prácticas
Modalidad (online / presencial)
◆
Lectura del resultado. Por etapa: marca 95,2%, consideración 98,6%, descubrimiento 30,7%. Cuando la pregunta nombra a la institución, los motores casi siempre la mencionan; la diferencia está en descubrimiento, cuando el aspirante todavía no tiene un nombre en mente. Por criterio, en descubrimiento el más alto es recomendación general (46,4%) y el más bajo modalidad (online / presencial) (7,1%): en las preguntas sobre ese criterio aparece poco, y es contenido concreto por publicar.
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04c · AI CITATIONS & BRAND PERCEPTION
Cuando un motor responde con fuentes, miramos a quién enlaza: al sitio de la institución o a sitios de terceros. Solo cuentan las respuestas que traen fuentes (un motor que responde de memoria no cita, y eso no es un cero: no aplica). De cada mención extraemos los atributos con que los motores describen a la institución.
AI CITATIONS · fuentes de las respuestas
AI CITATION RATE
de 125 respuestas con fuentes, citan su sitio
SHARE OF CITATIONS
de las 1835 fuentes citadas, son de su dominio
DOMINIOS MÁS CITADOS EN LAS RESPUESTAS MEDIDAS
| 1. gradomania.com | 87 |
| 2. uniscopio.com | 77 |
| 3. youtube.com | 76 |
| 4. tiktok.com | 59 |
| 5. reddit.com | 59 |
| 6. instagram.com | 42 |
| 7. iagora.com | 40 |
| 8. dondeestudiar.eu | 35 |
◆
Lectura del resultado. De las 125 respuestas que trajeron fuentes, el 63,2% citó su sitio; y de las 1835 fuentes citadas en total, el 13,2% apunta a su dominio. El dominio más citado en las respuestas de su área es gradomania.com. No verificamos que cada una de esas citas hable de la institución, pero es la fuente que los motores usan para documentar este tema. Aparecer y ser citada son cosas distintas: la tabla muestra los sitios donde conviene que la institución esté bien descrita, y por qué conviene volver citable su propio contenido.
BRAND PERCEPTION · cómo la describen los motores
No preguntamos por estos atributos: los detectamos en las respuestas. Cuando un motor menciona a la institución, leemos la frase exacta y marcamos con qué la describe (en línea, práctica, prestigio...). El porcentaje es cuántas de las respuestas que la mencionan usan ese atributo.
Tono de las 190 respuestas con mención · positivo: 43 · neutro: 142 · negativo: 4 · sin clasificar: 1
◆
Lectura del resultado. Cuando los motores la mencionan, la describen sobre todo como enfoque práctico (46,3%) y internacional (45,8%). El tono dominante de esas menciones es neutro. Si un atributo que la institución quiere destacar no está en esta lista, las respuestas medidas todavía no lo asocian con ella: es contenido por publicar.
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06 · SEO READINESS SCORE
El eje SEO mide la base técnica y de contenido del sitio en once dimensiones, ordenadas según el recorrido de un aspirante. Lo no medido queda señalado y nunca cuenta como cero.
Crawlability & Indexability
Educational Schema Markup
Program Page Discoverability
Research Visibility & Authority
Content Quality & Readability
Off-Page Authority & Backlinks
AUTORIDAD EXTERNA · fuente: análisis de enlaces (Semrush · universidadejemplo.example · julio 2026)
SEMRUSH AUTHORITY SCORE
escala 0 a 100
REFERRING DOMAINS
dominios que enlazan al sitio
BACKLINKS
enlaces totales hacia su dominio
ACADEMIC & GOV. REFERRING DOMAINS
dominios .edu, .gov, .mil, .ac y equivalentes por país
◆
Lectura del resultado. El SEO Readiness Score es 79,3 sobre 100. Lo más sólido es Program Page Discoverability (100% de su máximo). La de más margen es Institutional E-E-A-T (50%). Verde: sólida. Mostaza: con margen. Rojo: prioridad. Las grises no se midieron en esta medición.
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06b · PROGRAM DISCOVERABILITY
Los 10 programas prioritarios, uno por uno
La decisión de matrícula se toma por programa, no por institución. Medimos cada programa con 10 preguntas de descubrimiento (× 3 repeticiones) en ChatGPT, Claude, DeepSeek, Perplexity, y calculamos el Program Discoverability & Readiness Index (PDI), indicador propietario de Benchlab: lo fácil que es para un motor de búsqueda con IA encontrar la página del programa y usar su información.
| Programa | Program Mention Rate | PDI |
Otras instituciones nombradas | Nota |
| Grado en Psicología |
15%
6/40 |
10/10
2/2 · 2/2 · 3/3 · 1/1 · 2/2 |
U. Beta, U. Alfa |
Página del programa: encontrada |
| Grado en Enfermería |
17,5%
7/40 |
10/10
2/2 · 2/2 · 3/3 · 1/1 · 2/2 |
U. Alfa, U. Beta |
Página del programa: encontrada |
| Grado en Derecho |
12,5%
5/40 |
9/10
2/2 · 2/2 · 3/3 · 1/1 · 1/2 |
U. Gamma, U. Alfa |
Página del programa: encontrada |
| Grado en Arquitectura |
20%
8/40 |
10/10
2/2 · 2/2 · 3/3 · 1/1 · 2/2 |
U. Alfa, U. Beta |
Página del programa: encontrada |
| Grado en Ingeniería Informática |
7,5%
3/40 |
10/10
2/2 · 2/2 · 3/3 · 1/1 · 2/2 |
U. Beta, U. Gamma, U. Alfa |
Página del programa: encontrada |
| Grado en Marketing |
12,5%
5/40 |
6/10
2/2 · 0/2 · 2/3 · 1/1 · 1/2 |
U. Beta, U. Alfa |
Página del programa: encontrada |
| Grado en Nutrición Humana y Dietética |
17,5%
7/40 |
8/10
2/2 · 2/2 · 3/3 · 1/1 · 0/2 |
U. Alfa, U. Beta |
Página del programa: encontrada |
| Grado en Periodismo |
15%
6/40 |
4/10
2/2 · 0/2 · 1/3 · 1/1 · 0/2 |
U. Gamma, U. Alfa |
Página del programa: encontrada |
| Grado en Diseño |
22,5%
9/40 |
7/10
2/2 · 2/2 · 2/3 · 0/1 · 1/2 |
U. Alfa, U. Beta |
Página del programa: encontrada |
| Grado en Ciencias de la Actividad Física y del Deporte |
17,5%
7/40 |
0/10
0/2 · 0/2 · 0/3 · 0/1 · 0/2 |
U. Beta, U. Gamma, U. Alfa |
Página del programa: no encontrada por un agente |
Cómo leer el PDI (0 a 10)
Página dedicada del programa (2 pts) · datos estructurados que las máquinas entienden (2) · información completa: precio, duración, modalidad, plan de estudios, requisitos e inscripción (3) · texto suficiente y legible (1) · un motor cita su página al responder (2). Un PDI bajo junto a un Program Mention Rate bajo suele indicar que la página ofrece poco que citar; es la brecha de menor costo.
El desglose bajo cada PDI sigue ese mismo orden. Las dos columnas no miden lo mismo: el PDI mide si la página está preparada para que un motor la use, y el Program Mention Rate, si el programa de hecho aparece. Una página puede sacar 6,5 de 10 y aun así 0% de menciones: está preparada, pero todavía no aparece, y conviene revisar la autoridad y el contenido externo antes que la página.
◆
Lectura del resultado. El programa con más presencia es Grado en Diseño (22,5% de mención). La página de Grado en Psicología está preparada (PDI 10 de 10), pero el programa casi no aparece (15%): conviene revisar la autoridad y las menciones externas antes que la página.
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07 · PLAN DE ACCIÓN
Ordenados por la brecha de cada dimensión de los dos ejes, de la de más margen a la de menos, con la instrucción concreta para el área responsable.
CONSTRUIR PRESENCIA EN LAS FUENTES QUE LA IA CITA
Los motores citan sobre todo fuentes de terceros: Wikipedia actualizada, rankings, prensa de calidad y listados comparativos. Priorizar presencia y datos correctos en esas fuentes.
HACER VISIBLES LAS CREDENCIALES INSTITUCIONALES
Publicar en páginas rastreables la acreditación y su vigencia, el registro ante la autoridad educativa, las acreditaciones internacionales, quiénes dirigen la institución y sus facultades, su historia y su información de transparencia. Con esas señales buscadores y motores de IA juzgan quién respalda el contenido.
MARCAR PROGRAMAS Y ORGANIZACIÓN CON DATOS ESTRUCTURADOS
Implementar JSON-LD de CollegeOrUniversity en la portada y de EducationalOccupationalProgram o Course en cada página de programa, con provider, programType y descripción. Es el lenguaje con el que buscadores y motores de IA entienden qué ofrece la institución.
CORREGIR TÍTULOS Y METADATOS
Títulos únicos de 50 a 60 caracteres con la palabra clave del programa, descripciones de 150 a 160, una sola H1 por página y jerarquía de encabezados sin saltos.
MEJORAR EL PROCESO DE ADMISIÓN EN EL SITIO
Página de admisiones indexable con formulario accesible, calendario en texto, preguntas frecuentes con schema y contacto humano visible.