Competitor Intelligence
Una herramienta de inteligencia competitiva que mide el SoM (Share of Mentions) — cuánta presencia tienen tú y tus competidores en las respuestas de IA generativa cuando se pregunta sobre tu sector. A diferencia del ranking de búsqueda tradicional, Competitor Intelligence detecta si la IA te menciona, en qué posición, con qué tono y cómo cita tus fuentes versus las de competidores.
Caso de uso real: pregunta "¿cuáles son las mejores agencias de marketing?" a ChatGPT, Claude, Gemini y Perplexity simultáneamente → Competitor mide quién aparece más, quién está mejor posicionado, quién la IA recomienda con más fuerza y en cuántas respuestas la IA se equivoca o confunde marcas. El resultado es un cuadro de visibilidad competitiva sin necesidad de encuestas manuales.
Diferenciador clave: ejecuta contra múltiples motores IA simultáneamente en modo web grounded (búsqueda actual), ponderando el resultado por la fiabilidad de las fuentes citadas. Permite detectar variaciones en cómo cada motor recomienda en tu sector.
Qué es y para qué sirve
La IA se ha convertido en una nueva dimensión de visibilidad. Un usuario no ve un ranking de búsqueda clásico, sino respuestas narrativas de motores como ChatGPT, Gemini o Perplexity. Competitor Intelligence responde preguntas como:
- ¿Aparezco en las respuestas de IA sobre mi sector?
- Cuando aparezco, ¿la IA me recomienda o solo me menciona de pasada?
- ¿Qué posición tengo comparado con competidores en las recomendaciones?
- ¿Con qué tono habla la IA de mí versus de la competencia?
- ¿En qué IA soy más o menos visible? (ChatGPT 80%, Claude 40%, Gemini 20%)
- ¿La IA confunde mi marca con otra parecida?
- ¿Qué competidores que yo no tenía en el radar sí reconoce la IA?
El resultado es un cuadro temporal ("SoM") que puedes comparar más adelante para saber si tu estrategia de visibilidad en IA funciona.
Cómo funciona, paso a paso
- Defines tu marca y competidores: nombre oficial, URL y la lista de competidores a medir.
- Configuras los prompts: las preguntas que usuarios reales harían ("mejores [tu sector]", "comparativa [sector]", "¿qué es [marca]?", etc.). Pueden ser generados automáticamente, heredados de un baseline anterior o escritos a mano.
- Eliges los motores: ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity (los mismos que en Prompt Tracker).
- Antropus lanza cada prompt contra cada motor en búsqueda web activa (la IA consulta internet en tiempo real para responder — no usa solo su entrenamiento).
- Cada respuesta pasa por un análisis automático que detecta: cada marca mencionada, posición en ranking (si aplica), tono (positivo/negativo/neutral), URLs citadas, confusiones de identidad y alucinaciones.
- Se calcula el SoM agregado — tabla que muestra, por cada marca, en qué porcentaje de respuestas aparece, en qué posición media, con qué sentimiento.
- Se genera el informe visual con scorecards, gráficos, diagnosticos automáticos y recomendaciones accionables.
El análisis se ejecuta en segundo plano. Puedes cerrar la pestaña y volver más tarde. El progreso se actualiza en tiempo real ("45 de 120 análisis completados") y el resultado se guarda automáticamente al terminar. Si lo necesitas, puedes cancelarlo a mitad.
Qué necesitas antes de empezar
| Requisito | Para qué sirve |
|---|---|
| Un proyecto | Define tu marca, sector, dominio y país. |
| Marca principal + URL oficial | El punto de referencia para todo el estudio. |
| Competidores (opcional) | Hasta 3 marcas competidoras para medir cuota de voz. Si las dejas en blanco, el estudio solo analiza menciones de tu marca y detecta competidores emergentes. |
| Ficha de entidad (muy recomendado) | Nombres alternativos de tu marca, homónimos ("no confundir con"), siglas ambiguas. Sin ella, una respuesta sobre un competidor parecido podría contarse como tuya. |
| Prompts | Generados automáticamente, heredados de un baseline anterior o escritos a mano. |
Las dos formas de trabajar con Competitor Intelligence
1. Crear estudio (/competitor)
El flujo principal. Tienes tres maneras de aportar los prompts:
- Automático: indicas cuántos prompts quieres (1-25) y Antropus los genera distribuidos en categorías de intención (marca directa, comparativas, atributos, long-tail), para que la medición sea representativa.
- Herencia: reutilizas los prompts de un baseline GEO anterior. Antropus filtra automáticamente los que aplican (ignorando preguntas sobre Google, por ejemplo).
- Manual: escribes tú cada prompt, uno por línea, en un textarea.
Seleccionas qué motores medir (hasta 4) y lanzas. El sistema ejecuta el triple loop: cada prompt × cada motor × modo búsqueda web. Cada análisis registra mentiones, posiciones, sentimientos y detección de errores de entidad.
Motores de IA
Se operan idénticamente a Prompt Tracker:
- ChatGPT — modelo principal de OpenAI. Respuestas largas, narrativas, con búsqueda integrada.
- Claude — modelo de Anthropic. Mayor profundidad, muy preciso en atributos técnicos.
- Gemini — modelo de Google. Integración nativa con búsqueda de Google.
- Perplexity — motor especializado en búsqueda web + síntesis. Respuesta más concisa que los anteriores.
Cada prompt se mide contra cada motor seleccionado, así que el total de análisis es: prompts × motores.
Cómo se calculan las métricas
Las métricas se calculan en dos pasos: primero se mira cada respuesta —una por pregunta y motor— y después se juntan todas en los números del estudio.
Qué se mira en cada respuesta
De cada respuesta de la IA se saca, para cada marca:
- Si aparece o no.
- En qué puesto, cuando la respuesta es una lista ordenada.
- Con qué tono, de −1 (crítica) a +1 (recomendación clara). El 0 es neutral.
- Qué webs suyas cita, si cita alguna.
- Cómo la describe: hasta tres cosas que la IA dice de ella.
Además, de la respuesta entera se anota:
- Si la IA estaba recomendando o no. Una respuesta que explica qué es el SEO sin nombrar a nadie no dice nada de tu visibilidad, y no es lo mismo que una donde sí recomienda y tú no sales. Se distinguen seis situaciones, desde «lista proveedores» hasta «se niega a recomendar».
- Si la marca que nombra eres tú. Es lo que impide contar como tuya a una empresa que se llama igual. Una mención solo suma si queda confirmado que eres tú; si la IA te confunde con otra, o la nombra asociándola a un dominio que no es el tuyo, esa mención no cuenta.
- Si ha entendido mal una sigla. Útil cuando la misma sigla significa varias cosas según el sector.
- Si ha explicado mal un término tuyo. Si en tu ficha defines un término propio y la IA lo cuenta de otra forma, se anota.
Métricas agregadas
SoM (Share of Mentions) — por cada marca, cuatro números:
- Cuota de menciones: en qué porcentaje de las respuestas aparece. Si sales en 16 de 30, es un 53 %.
- Posición media: qué puesto ocupa de media, contando solo las respuestas donde la IA hace una lista ordenada.
- Tono medio: de −1 a +1, contando solo las respuestas donde aparece.
- Apariciones: en cuántas respuestas sale, en bruto.
Toda respuesta pesa igual. Hasta el 2026-08-28 hubo un modo "ponderado" que descontaba las respuestas con fuentes poco auditables. Se retiró: cambiaba los porcentajes del informe y no quedaba guardado en el estudio, así que dos exportaciones del mismo análisis podían dar cifras distintas sin que nada dijera cuál era cuál. La fiabilidad de las fuentes se sigue midiendo y se sigue mostrando — como información, no como peso.
Fiabilidad de las fuentes — a nivel de estudio:
- Media — promedio del score de fiabilidad sobre todos los análisis (0-100).
- Auditables — cuántas respuestas citaron fuentes que se pueden comprobar.
- Total — cuántas respuestas se midieron.
Si avg < 50, la UI muestra caveat: "Muchas respuestas están basadas en memoria sin fuentes documentadas — las métricas reflejan conocimiento de entrenamiento, no web actual".
Competidores emergentes — marcas que la IA nombra y que no tenías en tu lista. Cada una se clasifica sola: agencia SEO/GEO, agencia de marketing, consultora de IA, herramienta, o directamente algo que no compite contigo. Las que compiten salen arriba; el resto, plegadas debajo.
Confusiones de identidad — cuando una de esas marcas coincide con las que declaraste en «no confundir con» de tu ficha. Señal de que la IA te está mezclando con otra empresa.
Cómo leer el informe
El informe sigue el mismo orden en pantalla y en el PDF, y cada bloque contesta a una pregunta distinta.
1 · Quién lidera. Arriba del todo: qué marca aparece en más respuestas y en qué porcentaje. Si eres tú, lo dice.
2 · SoM — Share of Mentions. La tabla con las marcas medidas y cuatro números por cada una:
- Cuota de menciones — en qué porcentaje de las respuestas aparece.
- Apariciones — en cuántas respuestas sale, en bruto.
- Posición media — qué puesto ocupa, contando solo las respuestas donde la IA hace una lista ordenada.
- Tono medio — de −1 (crítica) a +1 (recomendación clara).
Los porcentajes NO suman 100: cada marca se mide contra el total de respuestas, no contra las demás.
3 · Los avisos. Recuadros amarillos que solo salen cuando hay algo que mirar: una sigla que la IA entendió de otra forma, o que muchas respuestas se dieron de memoria sin citar fuentes. Si no hay avisos, no hay nada raro.
4 · Competidores emergentes. Marcas que la IA nombra y que no tienes en tu lista. Arriba las que compiten contigo; debajo, plegadas, las que no —herramientas como Semrush o GA4, medios, escuelas de negocio—. Cada una se puede añadir a tu lista para el próximo estudio.
5 · Análisis prompt a prompt. Una fila por cada pregunta y motor, con quién ganó, en qué puesto saliste tú y en qué estado quedó la respuesta. Se puede filtrar por motor, y el número de cada uno —«ChatGPT 7/10»— dice en cuántas de sus respuestas sales, sin necesidad de filtrar.
6 · Acciones recomendadas. Qué hacer a continuación, con el porqué de cada una. Salen de reglas sobre tus datos, no de una IA: si no hay marcas emergentes esa acción no aparece, y si el líder eres tú tampoco la de mejorar presencia.
Del informe salen dos PDF: el corto, que es el que se le entrega a un cliente, y otro con las respuestas literales de cada motor por si hace falta enseñar la prueba.
Cuánto suele tardar
Cada análisis (prompt × motor) tarda 4-7 segundos en promedio:
- Generación LLM: 1-3 seg.
- Análisis estructura: 2-4 seg.
- Interludio (red, parsing, escritura): <1 seg.
Un estudio típico de 10 prompts × 2 motores (20 análisis) ≈ 80-140 segundos (~2 minutos). Un estudio mediano de 15 prompts × 3 motores (45 análisis) ≈ 3-5 minutos.
Como corre en segundo plano, no tienes que esperar mirando la pantalla.
Cuánto consume (créditos)
El coste en créditos depende de tres factores:
- Número de prompts — cada prompt = 1 análisis por motor.
- Número de motores seleccionados — cada motor añadido multiplica análisis.
- Presencia de ficha de entidad — si tienes perfil de desambiguación, cada análisis consume +10-20% por la llamada extra de entity resolution.
Coste estimado por tipo de análisis (orientativo):
- Cada respuesta medida con búsqueda web: 0,7-0,9 créditos (incluye preguntar y analizar).
Antes de lanzar, Antropus te muestra el coste exacto estimado y bloquea si no te llega el saldo.
Ejemplo:
- 10 prompts × 2 motores = 20 análisis ≈ 14-18 créditos.
- 15 prompts × 3 motores = 45 análisis ≈ 31-40 créditos.
Disponibilidad y límites por plan
| Lite | Starter | Pro | Agency | |
|---|---|---|---|---|
| Herramienta | — | ✓ | ✓ | ✓ |
| Motores | — | openai, gemini | openai, claude, gemini, perplexity | openai, claude, gemini, perplexity |
| Prompts por estudio | — | 10 | 25 | 25 |
| Estudios por mes | — | 8 | 20 | 40 |
| Comparaciones | — | sí | sí | sí |
| White-label PDF | — | — | ✓ | ✓ |
Nota: Competitor Intelligence comparte cuota de prompts con Prompt Tracker. Un estudio de 10 prompts consume 10 de tu cuota mensual (igual que un baseline de 10 prompts). Las cuotas son por día, semana y mes. Si lanzas un estudio que excede tu cuota diaria, se bloquea aunque te quede cuota mensual.
Errores y casos frecuentes
- "Créditos insuficientes" — reduce el número de prompts o motores antes de lanzar (verás cómo baja el coste estimado en tiempo real).
- "Motor no disponible en tu plan" — Claude y Perplexity requieren Pro o superior.
- "Has superado tu cuota de prompts" — espera al reinicio del periodo (diario, semanal, mensual) o reduce el tamaño del estudio.
- "Entidad incorrecta" en una respuesta — la IA habló de otra marca parecida a la tuya. Refuerza tu ficha de entidad añadiendo ese homónimo a "no confundir".
- Una respuesta sale como «confusión de entidad» — la IA nombró tu marca pero hablando de otra empresa. Si crees que se equivoca, revisa el apartado «no confundir con» de tu ficha.
- Competidor emergente con nombre muy genérico (p. ej. "empresa") — el sistema lo filtra automáticamente. Si aun así aparece, es porque el LLM extrajo ese nombre de la respuesta.
- SoM muy bajo o cero menciones — es posible: si tu marca es muy nueva o muy niche, algunos motores no la conocen. Mira la columna Estado de la tabla prompt a prompt: si la mayoría son «poco claro» o «sin mención», la IA no estaba recomendando a nadie, y eso explica la falta de menciones mejor que tu visibilidad.
- Fiabilidad de fuentes muy baja (<50) — muchas respuestas son de memoria sin buscar en web, o no citan fuentes. El estudio sigue siendo válido, pero léelo sabiendo que la IA respondió sin fundamentar: si necesitas más respaldo, relanza pidiendo modo web.