Qué entregar el primer mes de un servicio de visibilidad en IA
El primer mes es el más peligroso de un servicio de visibilidad en IA. El cliente acaba de firmar, paga desde el día uno, y los resultados —aparecer en las respuestas de ChatGPT, Gemini, Perplexity o Claude— tardan meses y además nadie puede garantizarlos. Si ese primer mes el cliente no ve nada tangible, la semilla de la cancelación está plantada antes de que el trabajo haya podido dar fruto.
La solución no es prometer más rápido. Es entregar trabajo visible cada semana, dejando claro desde la propuesta que el primer mes se entrega trabajo, no apariciones. En GEO (Generative Engine Optimization, la disciplina de mejorar cómo aparece una marca en las respuestas de los buscadores de IA) esto es más cierto que en SEO: las respuestas de las IAs son volátiles y se mueven por fuentes que tardan en actualizarse.
Esto es lo que entregamos nosotros, semana a semana.
Semana 1: la línea base
Entregable: el audit inicial con fecha.
Todo el servicio se va a medir contra esta foto, así que se hace bien o no vale: 15-25 prompts que cubran las preguntas comerciales del sector, ejecutados en las 4 IAs, con anotación sistemática de si el cliente aparece, qué se dice de él, qué datos son incorrectos, qué competidores salen y qué fuentes cita cada IA. El procedimiento completo, con checklist, lo tienes en el primer audit paso a paso.
Lo que el cliente recibe el viernes de la semana 1: un documento de 6-10 páginas con el resumen ejecutivo, las capturas comentadas y la tabla de cobertura (en cuántos prompts aparece, por IA). Si el resultado es el habitual —en nuestro estudio de 9.865 pymes españolas, el 91 % solo aparecía en 1 de las 4 IAs (estudio completo)—, el documento ya justifica el servicio por sí solo.
Por qué este entregable importa más de lo que parece: sin línea base fechada, dentro de tres meses no podrás demostrar mejora. La línea base es tu seguro de renovación.
Semana 2: el diagnóstico de fuentes y la lista de gaps
Entregable: el informe de gaps — por qué no aparece y dónde hay que actuar.
Las IAs componen sus respuestas desde fuentes: la web del cliente, sus fichas y directorios, sus reseñas, las menciones de terceros. La semana 2 se audita ese ecosistema y se cruza con las fuentes que las IAs citaron en el audit. El resultado es una lista priorizada, del estilo:
- Datos incorrectos en circulación (lo más urgente: cada semana que pasan sin corregir, alguien recibe el dato falso).
- Inconsistencias entre fuentes — la web dice una cosa, la ficha de Google otra, un directorio una tercera.
- Ausencias en las fuentes que las IAs citan para su sector: directorios, comparativas, medios.
- Contenido de la web poco extraíble: páginas que no responden de forma clara qué hace la empresa, dónde y para quién, sin datos estructurados.
- Déficit de reseñas y menciones de terceros frente a los competidores que sí aparecen.
Lo que el cliente recibe: la lista, en su idioma, con cada gap explicado en una frase y su prioridad. Esto convierte el «no apareces» de la semana 1 en un «no apareces por esto», que es mucho más tranquilizador: los problemas con causa tienen solución.
Semana 3: el plan de 90 días y las primeras correcciones
Entregable doble: el plan aprobado + las correcciones rápidas ya ejecutadas.
El plan de 90 días ordena los gaps en un calendario: qué se corrige en el mes 1, qué contenido se publica en los meses 2-3, qué se mide cada semana. Importante: el plan compromete acciones, no resultados — qué KPIs se pueden poner por escrito y cuáles solo se reportan lo tratamos en qué KPIs poner en una propuesta de GEO.
Y junto al plan, las primeras correcciones técnicas ejecutadas, porque hay trabajo que no necesita esperar a ninguna aprobación creativa:
- Corregir los datos falsos detectados en las fuentes controlables (web, ficha de Google, directorios principales).
- Unificar nombre, dirección, horarios y servicios en todas las fuentes.
- Añadir datos estructurados a las páginas clave de la web.
- Reescribir la página de inicio o servicios si no responde de forma extraíble a «qué hace esta empresa, dónde y para quién».
Lo que el cliente ve: un antes/después concreto («la IA decía que cerrabas los lunes; la fuente del error era el directorio X; ya está corregido»). Es el primer momento del servicio en que algo cambia, no solo se mide.
Semana 4: el primer informe mensual y la segunda medición
Entregable: el informe que marca el ritmo de los próximos meses.
Se vuelve a ejecutar la batería completa de prompts —misma lista, mismas 4 IAs— y se compara con la línea base. El informe mensual tiene cuatro bloques:
- Qué se ha hecho (audit, gaps, correcciones, plan): la lista de trabajo del mes, verificable.
- Qué dicen hoy las IAs vs semana 1: cobertura por IA, cambios detectados, datos falsos corregidos que ya se reflejan (o que aún no — y por qué es normal).
- Contexto del mercado, para que el cliente entienda dónde juega: los AI Overviews han recortado de media un 61 % el CTR orgánico en España y el tráfico desde IA ha crecido un 527 % en un año (ismajimenez.com). El canal se mueve; por eso se mide cada semana.
- Siguiente mes: qué entra del plan de 90 días.
La expectativa que hay que fijar en la reunión de cierre del mes: en el mes 1 casi nunca hay cambios visibles en las respuestas — las IAs tardan en recoger las correcciones. Decirlo antes de que el cliente lo pregunte es lo que separa un servicio serio de uno que improvisa.
La trampa de la recogida de datos (y cómo no caer en ella)
Fíjate en que las semanas 1 y 4 dependen de ejecutar decenas de prompts en 4 IAs y anotarlo todo de forma comparable. Hecho a mano para un cliente, son horas; para toda la cartera, cada semana, es una multiplicación que no sale. Nosotros montamos Surfeo para agencias para que esa parte sea automática: cada cliente en su espacio, sus prompts ejecutados cada semana contra las IAs (40 prompts y 3 IAs en el tier de 35 €/mes por cliente; 75 prompts y las 4 IAs en el de 79 €), con histórico comparable e informe en PDF listo para tu reporting — y las semanas del primer mes se quedan en el trabajo que el cliente valora: diagnóstico, correcciones y plan.
Preguntas frecuentes
¿Y si el cliente exige ver resultados en las respuestas el primer mes?
Esa conversación va en la propuesta, no en la semana 4. El compromiso del primer mes son los cuatro entregables de este artículo; los cambios en las respuestas llegan típicamente entre los meses 2 y 4, y de forma irregular, porque dependen de cuándo las IAs recogen las fuentes corregidas. Si en la venta prometiste apariciones en 30 días, el problema no lo tiene el plan de entregables.
¿Cuántas horas de agencia lleva este primer mes?
Con la medición automatizada, entre 10 y 15 horas: 4-5 del audit y el documento, 3-4 del diagnóstico de gaps, 3-4 de correcciones y plan, 2 del informe mensual. Sin automatizar, suma 6-10 horas más solo de ejecutar y anotar prompts. Contra un fee de 400-600 €/mes (los rangos, aquí), la cuenta sale si las horas de recogida no las pagas tú.
¿El primer mes incluye crear contenido nuevo?
Normalmente no: el mes 1 es medir, diagnosticar y corregir lo que ya existe. El contenido citable —páginas que respondan a las preguntas del sector, material que las fuentes de terceros puedan recoger— entra en los meses 2-3 del plan. Adelantarlo sin el diagnóstico hecho es escribir a ciegas.
¿Qué pasa si tras el primer mes el cliente quiere parar?
Que se lleva la línea base, el diagnóstico y las correcciones hechas — trabajo real que vale lo que pagó. Pero la estructura de este primer mes existe precisamente para que eso no pase: un cliente que en cuatro semanas ha recibido cuatro entregables con fecha tiene razones para quedarse a ver el mes 2.
¿Tienes la primera reunión cerca y necesitas la línea base ya? Mete la web del cliente en el test de visibilidad en IA gratis y tendrás la primera foto en minutos — el primer entregable del primer mes, antes incluso de firmar.
Fundador de Surfeo y Made AI. Audita la visibilidad de PYMEs en ChatGPT, Gemini, Perplexity y Claude con datos reales: más de 9.000 negocios analizados en 30 sectores y 10 ciudades españolas. Escribe sobre GEO, AEO y SEO para IA desde la práctica, no desde la teoría.