El negocio no aparece en la elección
En escenarios de compra importantes, los sistemas de IA no mencionan la empresa o la dejan fuera de la shortlist.
AI Visibility
Visibilidad en IA que no termina en una puntuación
Comprobamos si su negocio aparece, y cómo está representado, en los escenarios de IA relevantes para los compradores.
Separamos observaciones y defectos confirmados de hipótesis, identificamos cambios controlables y volvemos a verificar el resultado, sin garantías.
Solicitar diagnóstico de AI VisibilityCuándo hace falta
Cuándo AI Visibility se convierte en una necesidad práctica
Tres situaciones en las que el discovery impulsado por IA influye en la elección y la causa del vacío de visibilidad no está clara.
La empresa está representada de forma imprecisa
Los servicios, la especialización, la ubicación o las diferencias se describen de forma incompleta, desactualizada o contradictoria.
Los competidores son más visibles y la razón no está clara
Hace falta entender dónde difiere la visibilidad, qué fuentes aparecen junto a las respuestas y qué es realmente controlable.
Qué hace Dazoro
Qué entrega el AI Visibility Diagnostic
Escenarios de compra, evidence y controlabilidad, sin puntuación opaca ni garantías.
Mapa de escenarios de compra
Registramos los escenarios de compra relevantes, el alcance de mercado/locale, los competidores y las superficies donde se observa el discovery.
Baseline de visibilidad y representación
Comprobamos entity accuracy y las fuentes observadas, y codificamos mention, recommendation y citation por separado.
Findings y controlabilidad
Separamos observation, direct defect, supported hypothesis y actionable opportunity, y registramos el ownership y los límites del control.
Plan de acción y verificación
Priorizamos acciones con owner, riesgo y rollback; el Sprint solo se propone ante findings materiales y controlables.
Proceso
Cómo se desarrolla el AI Visibility Diagnostic
Establecemos el contexto de compra
Definimos servicios, mercado, locale, buyer stages y competidores, y congelamos el scenario universe antes del baseline.
Recopilamos evidence
Usamos observaciones relevantes first-party, de proveedores y manuales, cada una con fuente, timestamp, método y limitaciones.
Clasificamos los findings
Separamos observation, direct defect y supported hypothesis, y construimos el ownership/controllability map.
Formamos el plan de acción
Para findings materiales y controlables definimos owner, riesgo, rollback, un posible alcance de Sprint y el plan de reverificación.
Límites
Qué está incluido y qué nunca se convierte en promesa
Incluido
- scenario universe de compra y evidence provenance
- observaciones de AI discovery, entity accuracy y source landscape
- taxonomía de findings y ownership/controllability map
- plan de acción priorizado y plan de verificación
No se promete
- recomendaciones, rankings, tráfico o ingresos garantizados
- hacks de GEO/AI SEO, prompt stuffing o «entrenar el modelo con su marca»
- reseñas falsas, citas fabricadas o link building por defecto
- causalidad estricta a partir de una sola observación antes/después
Enfoque
Cómo el resultado se mantiene verificable
Cada conclusión está vinculada a evidence, una clase de finding, ownership y un plan de reverificación.
La evidence permanece trazable
Las observaciones conservan sus referencias, surface, timestamp, geo/locale, método y limitaciones declaradas.
Una observación no es una causa
Direct defect, supported hypothesis y outcome signal siguen siendo clases de conclusión separadas.
El cambio se vuelve a verificar
Repetimos el núcleo compatible congelado e informamos el cambio observado junto con la volatilidad y las limitaciones.
Siguiente paso
¿Quiere saber dónde es visible su negocio y qué puede cambiar realmente?
Describa su mercado, servicios y escenarios de compra clave. Empezamos con el Diagnostic: fijamos scope, evidence y limitaciones antes de cualquier promesa.