AUDITORÍA DE PRESENCIA SINTÉTICA
Auditoría de Recomendación en Modelos de Lenguaje: Roqand Fisioterapia
Evaluación empírica de cuota de recomendación, atribución de dominio y consistencia semántica en Google Modo IA, ChatGPT y Perplexity.
Matriz de Presencia Sintética
Diagnóstico consolidado de las 3 consultas de intención frente a los principales motores LLM en España.
"Fisioterapia a domicilio en Gijón"
Análisis empírico de respuesta y atribución por plataforma.
Aparece en la primera posición del cuadro generativo con cita directa a la ficha de servicio y botón de llamada.
Recomienda a Roqand como opción principal destacando la atención personalizada y especialización neurológica.
Cita directa con enlace ancla al dominio oficial; extrae correctamente el teléfono de contacto.
La entidad semántica local está perfectamente asentada. Los modelos identifican sin ambigüedad la especialidad clínica, la zona de cobertura y los canales de contacto.
"Clínica de fisioterapia a domicilio"
Búsqueda genérica sectorial sin geolocalizador explícito.
Menciona a la empresa pero a través de un listado agregado de Doctoralia; no se enlaza el dominio propio.
Sitúa la marca en 4ª posición de la lista tras competidores con mayor densidad de menciones en prensa digital.
Identifica el servicio pero atribuye la fuente a un post de LinkedIn de terceros en lugar de a la web corporativa.
Fuga de tráfico y autoridad: el cliente potencial descubre la marca pero el clic se queda en plataformas intermediarias o competidores con mayor cobertura temática.
MedicalBusiness y artículos metodológicos con marcado E-E-A-T."Fisioterapia a domicilio Madrid"
Término de expansión territorial / alta competencia.
Inexistente en el resumen generativo. Recomienda a 3 cadenas clínicas con fuerte arquitectura semántica.
No reconoce cobertura del servicio en esta plaza; deriva la recomendación hacia plataformas agregadoras.
Ausente en el conjunto de fuentes consultadas (0 enlaces citados hacia Roqand).
Pérdida neta de cuota de mercado. Los usuarios que consultan asistentes de IA para contratar en esta plaza son transferidos íntegramente a competidores.
Brecha de Fuentes & Competidores
De dónde extraen la información los modelos de lenguaje para justificar su recomendación.
Puntos Débiles Detectados
- Dependencia de terceros: Los LLMs citan agregadores y directorios antes que el dominio oficial del cliente.
- Ausencia de marcado profundo: Falta de esquema JSON-LD tipo
Servicecon coordenadas y áreas de servicio declaradas. - Competidores dominantes: Marcas rivales se llevan el 66% de las recomendaciones por mayor cobertura en prensa digital especializada.
Hoja de Ruta Inmediata
- Arquitectura Semántica RAG: Inyección de metadatos estructurados para forzar la lectura del dominio web propio.
- Triangulación de Entidad: Vinculación del perfil profesional del fundador y validaciones de confianza externa.
- Re-indexación Sintética: Forzado de rastreo para bots de OpenAI (GPTBot) y Google-Extended.
Convierte la IA en tu Canal de Captación
Pasar los semáforos de rojo a verde no depende de invertir más en publicidad, sino de estructurar la autoridad semántica que los modelos de lenguaje exigen para recomendarte.
Agendar Sesión de Diagnóstico Estratégico