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modelos de IA analizados
preguntas de clientes reales
respuestas analizadas
brechas priorizadas en la hoja de ruta
Nuestro cliente es una de las principales entidades independientes de banca privada en España. Tenía contenidos, presencia en prensa y un buen posicionamiento en buscadores. Pero la forma de elegir a quién confiar el patrimonio está cambiando: la recomendación se traslada del buscador a la conversación con la IA, y cada vez más a asistentes integrados en apps y agentes que el usuario ni siquiera elige. En esa respuesta no hay diez enlaces, hay dos o tres nombres.
La auditoría inicial ya mostró la señal de alarma: ante preguntas como «quiero jubilarme a los 55», la IA recomendaba a otros y casi nunca a nuestro cliente. El reto no era aparecer más, sino saber dónde, cuándo y por qué la IA lo recomendaba o lo ignoraba, y convertir esa información en una hoja de ruta medible para mejorar su posicionamiento.
No medimos la visibilidad solo en el modelo más potente, porque eso describe el mejor de los casos. Diseñamos un análisis que reproduce las condiciones reales en las que un cliente pregunta a una IA.
El diagnóstico convirtió una intuición en datos. La marca es la firma independiente más visible ante la IA, pero su presencia no refleja aún su peso real en el mercado.
Cada brecha es hoy un objetivo con su indicador. El siguiente paso es medir cada mes cómo se cierran.
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