Qué es el Share of Model y cómo meterlo en tu reporting
En los informes de marketing de 2026 está apareciendo una métrica nueva: el Share of Model. El término empieza a circular en el sector —en artículos, en propuestas de agencia, en alguna conversación de cliente que llega antes que tú— y, como pasa con toda métrica joven, circula con definiciones distintas según quién la use. Si vas a meterla en tu reporting, conviene que la definas bien, la calcules con método y la presentes con sus limitaciones delante. Eso es este artículo.
La definición, sin humo
Share of Model: el porcentaje de respuestas de IA sobre tu categoría en las que aparece tu marca.
Desmontada pieza a pieza:
- «Respuestas de IA»: lo que contestan ChatGPT, Gemini, Perplexity o Claude cuando alguien les pregunta.
- «Sobre tu categoría»: no cualquier pregunta, sino las relevantes para tu negocio — «¿qué gestoría me recomiendas en Sevilla?», «¿cuál es el mejor software de facturación para autónomos?».
- «Aparece tu marca»: la respuesta menciona o recomienda a tu cliente.
Si preguntas 100 cosas de la categoría y la marca sale en 23 respuestas, el Share of Model es del 23 %.
La analogía que tu cliente entenderá a la primera: es el share of voice de toda la vida —qué cuota de la conversación de tu categoría ocupas— aplicado a un canal nuevo: las respuestas de los modelos de IA. Donde el share of voice clásico medía presencia en medios o en resultados de búsqueda, el Share of Model mide presencia en lo que las IAs contestan (la versión IA del share of voice, explicada en el glosario). El nombre viene de ahí: cuota del modelo en vez de cuota de la voz.
Un apunte honesto sobre el término: se está empezando a usar en el sector y todavía no tiene una definición estandarizada ni un organismo que la fije. Distintas herramientas y agencias lo calculan con matices distintos. Eso no lo invalida —el share of voice clásico tampoco nació estandarizado—, pero obliga a una regla: en tu reporting, define siempre cómo lo calculas tú. La métrica sin metodología al lado es marketing, no medición.
Cómo se calcula: muestreo, no censo
No existe un registro de «todas las respuestas que las IAs dan sobre tu categoría» — cada respuesta se genera en el momento y nadie las ve todas. Así que el Share of Model no se consulta: se muestrea. El método tiene cuatro pasos:
1. Define el conjunto de prompts. Una lista fija de preguntas que representan tu categoría: 30-75 prompts que mezclen recomendación («¿qué X me recomiendas en Y?»), comparación («¿X o Z?») y problema («necesito resolver tal cosa, ¿quién puede ayudarme?»). Es la decisión más importante de todo el cálculo — cómo elegirlos bien, aquí.
2. Ejecuta el set con frecuencia fija contra cada IA. Por ejemplo, cada semana contra ChatGPT, Gemini, Perplexity y Claude. La frecuencia fija importa: las respuestas cambian con el tiempo y un muestreo irregular mezcla épocas distintas en un mismo dato.
3. Registra las apariciones. Para cada respuesta: ¿se menciona la marca? Las versiones más finas registran también posición (¿primera recomendación o quinta?), competidores mencionados y sentimiento — pero la métrica base es binaria: aparece o no.
4. Divide. Apariciones entre respuestas totales del periodo. 40 prompts × 4 IAs = 160 respuestas semanales; si la marca sale en 24, el Share of Model de esa semana es del 15 %. Repórtalo agregado y desglosado por IA: es habitual (y revelador) tener un 30 % en Perplexity y un 4 % en Gemini, porque cada modelo bebe de fuentes distintas.
Una métrica prima con la que no conviene confundirlo: la cuota de citaciones mide qué porcentaje de las fuentes citadas en las respuestas son tuyas (tu web como referencia), mientras que el Share of Model mide menciones de marca en la respuesta. Puedes ser citado sin ser recomendado y al revés; los informes maduros llevan ambas.
Las limitaciones, antes de que las descubra tu cliente
Meter una métrica en el reporting obliga a contar sus debilidades el primer día — la alternativa es explicarlas a la defensiva el día que el número baje.
Volatilidad. La misma pregunta, a la misma IA, el mismo día, puede dar respuestas distintas: los modelos no son deterministas y además sus fuentes y versiones cambian sin avisar. Un Share of Model semanal oscilando entre el 12 % y el 18 % sin que nadie haya hecho nada es normal. Consecuencia práctica: la señal está en la tendencia de varios meses y en medias móviles, nunca en el dato puntual.
Dependencia del set de prompts. El número solo significa algo respecto a las preguntas elegidas. Con prompts genéricos de categoría saldrá bajo; con prompts de nicho donde el cliente es fuerte, alto. Por eso dos herramientas (o dos agencias) dan cifras distintas para la misma marca, y por eso comparar tu 15 % con el 40 % que otra herramienta le enseñó al cliente es comparar termómetros distintos. Regla operativa: set fijo y documentado; si lo cambias, recalcula la línea base y dilo en el informe.
No mide volumen. Un 20 % de Share of Model no dice cuánta gente hace esas preguntas — las IAs no publican volúmenes de consulta como sí publica datos el buscador clásico. Mide presencia en la respuesta, no audiencia de la pregunta. Preséntalo como métrica de cobertura, no de tráfico.
Y la consecuencia comercial de las tres: el Share of Model es una métrica que se reporta, no que se compromete. Prometer «te subiremos al 30 %» es prometer el comportamiento de sistemas que nadie controla. En la propuesta, los compromisos van sobre trabajo verificable y la métrica va como indicador de evolución — el reparto completo entre KPIs comprometibles y reportables está aquí.
Cómo presentarlo a un cliente
Cuatro reglas para que la métrica sume credibilidad en vez de restarla:
- Primero la definición, en su idioma. Una línea en el informe: «de cada 100 respuestas que las IAs dan sobre tu sector, apareces en X». Sin la palabra «model» si hace falta.
- Tendencia, no foto. Gráfico de evolución mensual con línea base del primer día; el dato semanal queda para tu cocina interna.
- Siempre con la competencia al lado. Un 12 % aislado no dice nada; un 12 % cuando el competidor directo tiene un 31 % cuenta una historia y justifica un plan. La versión comparativa es la que sostiene renovaciones.
- Pegado a las acciones. El número junto a lo hecho en el mes (contenido publicado, fuentes corregidas) — si el informe no conecta métrica y trabajo, el cliente concluirá que el número se mueve solo. Dónde encaja dentro del informe completo lo tienes en el informe de visibilidad en IA en minutos.
En cuanto a la operativa: calcularlo a mano (decenas de prompts × 4 IAs × cada semana × cada cliente) no escala más allá del primer cliente. Una plataforma como Surfeo hace exactamente este muestreo —40-75 prompts por cliente según tier, hasta 4 IAs, ejecución semanal— y te da la evolución y los competidores ya calculados, con informe en PDF para el cliente. Tu trabajo queda donde aporta: elegir el set de prompts y contar qué significa el número.
Preguntas frecuentes
¿Es una métrica estándar del sector?
Todavía no. El término se está extendiendo y la idea de fondo (presencia muestreada en respuestas de IA) es común a casi todas las herramientas de visibilidad en IA, pero no hay definición normalizada ni metodología única. Trátala como se trataron las métricas de redes sociales en 2010: útil, emergente y exigiendo transparencia metodológica a quien te la presente.
¿Qué Share of Model es «bueno»?
No hay benchmark universal, y desconfía de quien te lo dé: depende del set de prompts, del sector y de la competencia. Las referencias útiles son internas: tu línea base del primer día, tu tendencia y la distancia con tus competidores directos en el mismo set. Como contexto general del punto de partida en España: en nuestro estudio de 9.865 pymes, el 91 % solo aparecía en 1 de las 4 IAs — los números iniciales bajos son la norma, no la excepción.
¿Puedo comprometerme a subir el Share of Model de un cliente?
Comprometer un número concreto, no — la volatilidad y la opacidad de los modelos lo convierten en una promesa incumplible. Lo que sí puedes comprometer es el trabajo que históricamente lo mueve (contenido citable, fuentes, autoridad, datos estructurados) y la medición rigurosa de su efecto. Es la misma distinción que el SEO serio lleva años haciendo con los rankings.
¿En qué se diferencia del share of voice clásico?
En el canal y en el método. El share of voice clásico mide tu cuota en medios, menciones o resultados de búsqueda, normalmente con datos de volumen detrás; el Share of Model mide tu cuota en respuestas generadas por IA, mediante muestreo con un set de prompts, y sin datos de volumen de preguntas. Comparten la idea —qué parte de la conversación de tu categoría ocupas— y se complementan en un informe completo.
¿Quieres ver el punto de partida antes de meter la métrica en ningún informe? Pasa el test de visibilidad en IA gratis a tu cliente (o a tu propia agencia): tendrás su primera foto de presencia en las IAs y el argumento para medirla en serio a partir de ahí.
