Visibilidad
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¿Qué cuenta? De todas las respuestas ya analizadas, revisa cuántas escribieron “EP Logistics”, uno de sus alias o uno de sus dominios.Ejemplo: si 18 de 230 respuestas mencionan la marca, visibilidad = 18 ÷ 230 = 7.8%.No indica si hablaron bien ni si la recomendaron; solo confirma que apareció.
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menciones / analizados
Aparición literal; no implica recomendación.
Runs en alcance
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Un run es una ejecución: un prompt enviado una vez a una plataforma, en una fecha concreta.10 prompts × 4 plataformas = 40 runs por día. Si filtras ChatGPT y diez días, el alcance esperado es 10 × 1 × 10 = 100 runs.Este número cambia con plataforma, modelo, tema y fechas.
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universo filtrado
Sin límite fijo de 500; carga paginada.
Analizados
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¿Cuándo cuenta como analizado? Cuando el segundo workflow ya creó su registro en analysis_results: mención, sentimiento, recomendación y demás campos.Si hay 240 runs pero solo 230 analizados, visibilidad y citación usan 230 como denominador. Los otros 10 siguen pendientes.Así evitamos tratar un pendiente como si fuera una respuesta sin mención.
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con análisis estructurado
Los pendientes no entran al denominador.
Sentimiento positivo
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Primero debe existir una mención. Después, el analizador revisa el contexto alrededor de la marca y lo clasifica como positivo, neutral, negativo o mixto.Si hubo 18 menciones y 4 fueron positivas, sentimiento positivo = 4 ÷ 18 = 22%. No es 4 ÷ 230.Es una clasificación automatizada; la frase puede revisarse en Evidencia.
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positivas / menciones
Clasificación del analizador, no opinión del usuario.
Recomendación / alcance
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¿Qué tan seguido recomienda la marca en todo el universo? Cuenta únicamente respuestas clasificadas como strongly_recommended y las divide entre todos los runs analizados.3 recomendaciones fuertes entre 230 analizados = 1.3% de cobertura.Una simple aparición o la etiqueta mentioned no cuenta como recomendación.
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fuertes / analizados
Alineada al universo total definido en el business case.
Conversión de mención
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Cuando apareció, ¿también la recomendó? Usa las mismas recomendaciones fuertes, pero ahora las divide solamente entre las respuestas que mencionaron la marca.3 recomendaciones fuertes entre 18 menciones = 16.7% de conversión.Complementa la cobertura; no debe confundirse con visibilidad ni con el porcentaje sobre todos los runs.
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fuertes / menciones
Diagnóstico condicionado a que la marca haya aparecido.
Cita al cliente
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¿La respuesta usó al cliente como fuente? Cuenta un run cuando las URLs devueltas incluyen eplogistics.com o epleasingtrailers.com.7 respuestas con dominio cliente entre 230 analizadas = 3.0% de citación.Mencionar “EP Logistics” sin enlazar su dominio no es una cita. Tampoco cuentan aquí las URLs de otras fuentes.
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dominio cliente / analizados
Diferente de contar todas las fuentes de la respuesta.
Plataformas configuradas
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Es capacidad instalada, no un resultado filtrado. Indica que el workflow puede consultar ChatGPT, Perplexity, Gemini y AI Overviews.Si filtras solo ChatGPT, aquí seguirán apareciendo 4 configuradas; el banner de Alcance mostrará que los KPIs usan únicamente ChatGPT.No significa que las cuatro tengan runs exitosos en cada fecha.
4
ChatGPT · Perplexity · Gemini · AIO
Cobertura del PMV; no cambia con el filtro.
¿Por qué es “positivo”?
Solo si hubo match literal y el analizador clasificó el contexto como positive. Abre Evidencia para ver la frase.
¿Por qué hay dos porcentajes de recomendación?
Cobertura divide entre todos los analizados; conversión divide solo entre menciones. Ambos cuentan únicamente strongly_recommended.
¿Qué significa una cita?
La tasa cuenta URLs del dominio cliente, no el total de fuentes que utilizó la respuesta.
¿Qué no demuestra?
Una mención no prueba preferencia ni exactitud. Cada conclusión debe revisarse contra respuesta raw y evidence quote.
Tendencia diaria · visibilidad y recomendación sobre el alcance
Métricas diarias por plataforma · mismo alcance filtrado
| Fecha | Plataforma | Runs | Mencionada | Visibilidad % | Recom. / alcance % | Positivo | Neutral | Negativo | Posición prom. |
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Visibilidad por plataforma
Distribución de sentimiento
Nivel de recomendación · categorías separadas
Auditoría ChatGPT · 20–29 julio 2026
Se revisaron 100 respuestas raw: 100 exitosas, 100 analizadas, 10 prompts por día y modelo exacto gpt-4.1-2025-04-14. Ninguna contiene los aliases válidos ni cita los dominios del cliente. La documentación pública de Searchable describe 20 prompts iniciales —3 brand-specific y 17 semantic— y actualmente reporta ChatGPT con GPT-5.2. Si el proyecto conserva esos defaults, la brecha es metodológica y esperada; todavía hay que verificar el set y modelo efectivos dentro de la cuenta.
Unidad de medición
1 run = 1 prompt × 1 plataforma × 1 fecha. Los porcentajes usan únicamente runs con analysis_results. Un tema agrupa prompts: por eso existen 7 temas y 10 prompts; no faltan tres consultas.
Matching de EP Logistics
- Aliases: EP Logistics, eplogistics, eplogistics.com, EP Leasing y epleasingtrailers.com.
- La abreviatura aislada “EP” se excluye.
- La mención se decide por regex literal antes del análisis LLM.
Competidores
No existe una lista base de competidores inyectada al prompt. GPT-4.1 extrae marcas de cada respuesta en competitors_mentioned y unknown_brands_detected. Por eso la pestaña Competidores muestra detección observada, no share of voice contra un universo fijo.
Modelos configurados
- ChatGPT: gpt-4.1 + web search obligatorio.
- Perplexity: sonar-pro.
- Gemini: gemini-2.5-flash + Google Search.
- AI Overviews: DataForSEO Google SERP.
- Análisis: GPT-4.1, temperatura 0.2, JSON estricto.
Configuración detectada en el alcance activo
| Dimensión | Valores guardados | Qué controla |
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Catálogo completo de prompts activos observados
Cargando catálogo…
| # | Prompt exacto | Tema | Intent | Mercado / idioma | Versión |
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