Olson
cómo los motores de respuesta con IA nombran, recomiendan y citan una marca
Mide cómo los motores de respuesta con IA nombran, recomiendan y citan una marca: tres cifras por separado, nunca un puntaje.
- Cifras por marca: nombrada, recomendada, citada
- 3
- Puntajes compuestos
- 0
- Idiomas del informe (español o inglés)
- 2
El problema
Una marca no sabe si, cuando alguien pregunta por lo que vende, un motor de respuesta la nombra, la recomienda o cita su sitio, ni qué fuentes hay detrás de lo que dice. Y si esas tres cosas se mezclan en un solo número, deja de verse cuál es la que falla.
Cómo funciona
Olson le hace a los motores de respuesta, a través de sus APIs, un banco fijo de preguntas escritas como las hace un cliente. Algunas plantean una necesidad sin nombrar ninguna marca; otras nombran la marca. Cada pregunta va tal cual, sin instrucciones y sin nada sobre la empresa, para medir lo que el motor dice por su cuenta. Las preguntas se redactan sin mirar el sitio de la empresa. Consulta OpenAI con búsqueda web, Gemini con Google Search y Perplexity. Se llama así por Peggy Olson, de Mad Men. Draper nos ayuda a llegar al cliente; Olson, a que el cliente nos encuentre.
Qué hace
- 01
Preguntas como las hace un cliente
Un banco fijo, con preguntas que no nombran ninguna marca y preguntas que sí. Van exactamente como están escritas, sin instrucciones ni datos de la empresa, y se redactan sin mirar su sitio.
- 02
Tres cifras, nunca un puntaje
Para cada marca y sus competidores reporta por separado si la nombran, si la recomiendan y si citan su sitio, cada tasa con sus conteos. La recomendación la juzga un modelo, que tiene que citar la frase que la muestra.
- 03
Fuentes y lectura del sitio
Muestra qué fuentes están detrás de las respuestas. Nunca dice qué dice una página citada ni a quién nombra: cuando la pide, solo registra lo que recibió un lector sin JavaScript (estado, palabras, enlaces y datos estructurados). Lee el sitio de la propia marca de la misma forma, y revisa qué rastreadores de IA admite su robots.txt.
- 04
Informe y segunda corrida
Un informe en PDF, en español o inglés, con una sección por marca, un diagnóstico y un plan de foco. Una segunda corrida se compara con la primera pregunta por pregunta, con un rango cuando el banco es lo bastante grande.
Alcance del despliegue
Hay dos instalaciones del mismo código: la de Yáneken, para sus banners, y una personal que funciona como app de Mac, para otras organizaciones. Cada una tiene varios espacios de trabajo. Cada corrida se hace a pedido, nunca con un temporizador, porque cada una tiene un costo.
Límites
Mide lo que los motores responden por API, no lo que ve cada persona en las apps de esos motores, que depende de su ubicación, su historial y su memoria. Describe lo que dicen las respuestas, no lo que dicen las páginas. Una segunda corrida muestra qué cambió entre una medición y otra; no prueba por qué cambió.
Proyectos relacionados
- ChispezaIA de voz para contratar y entrenar vendedores
- Andreasimulación de consumidores con IA para marketing
- Cifraflujo de caja con IA para retail multi-entidad
Estado y cifras: septiembre de 2026
Si reconoces este problema en tu empresa, conversemos. Para una implementación con mi equipo, el trabajo de asesoría vive en Menlo & Oak.