Datos de 498AS y GEO
Resumen de Auditorías GEO 2026
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498AS · GEO 2026

Datos de
498AS y GEO

Resumen de Auditorías GEO 2026
Presencia de marca en motores de IA generativos

Introducción

¿Qué es GEO?

Generative Engine Optimization Auditoría de presencia y reputación de marcas en motores de IA generativos.

Analizamos qué dicen ChatGPT, Gemini y otros LLMs sobre tu marca, competidores y sector.

Objetivo

Medir y optimizar la narrativa de tu marca en la era de la IA conversacional.

Metodología

Prompts sistemáticos + extracción de menciones, entidades y fuentes citadas.

Resultado

Insights accionables para mejorar tu presencia en respuestas de IA.

Números globales

Resumen Ejecutivo

115K Total Responses 115,242 exactos
25 Proyectos Ejecutados Clientes activos
33.9M Tokens Procesados OpenAI + Google
500+
Entidades monitorizadas
6,876
Fuentes citadas por LLMs
Por volumen

Top 10 Auditorías

01
Adeslas
Seguros Salud · 16 personas
22,238
02
Banco Sabadell
Banca · 4 personas
17,459
03
Fuzetea
Bebidas · 4 personas
14,632
04
Dexeus
Salud Mujer · 7 personas
12,192
05
UVic-UCC
Universidad · 10 personas
9,680
06
Imagin
Banca Digital · 6 personas
9,200
Cobertura sectorial

Sectores Auditados

🏥
Salud
Adeslas · Dexeus · Sanitas
🏦
Banca
Sabadell · Imagin · BBVA · CaixaBank
🎓
Educación
UVic-UCC
📺
Media
3Cat
🥤
Bebidas
Fuzetea
🎢
Turismo
PortAventura · España
📊

6 sectores verticales cubiertos con metodología GEO adaptada a cada industria.

La auditoría más grande

Caso: Adeslas

22,238
Responses Analizados
102K
Menciones totales
16
Personas analizadas
Alcance del proyecto
  • Sector: Seguros de Salud
  • Competidores analizados: Sanitas, Mapfre, DKV
  • Líder en volumen de auditoría GEO
  • Cobertura multi-persona completa
Adeslas
Sanitas
Mapfre
DKV
Educación superior

Caso: UVic-UCC

9,680
Responses
Analizados
47,422
Menciones
Totales
Primera auditoría GEO del sector educativo en España
Análisis universitario
  • 10 personas analizadas
  • Sector: Universidad
  • Benchmark vs universidades catalanas
  • Análisis de grados y masters
UVic-UCC
UB
UAB
De dónde sacan info los LLMs

Fuentes más citadas

Wikipedia ES 30,710
YouTube 9,517
Cinco Días 8,638
El País 7,849
Cadena SER 3,960
OpenAI vs Google

Motores de IA

⚡
295,493
GPT-4o-mini
OpenAI
💎
154,198
Gemini 2.0 Flash
Google
🔥
14,959
GPT-4o
OpenAI
OpenAI
67%
VS
Google
33%
Próximos pasos

Conclusiones

✅ LO CONSEGUIDO
115K+
responses
25
proyectos
6
sectores
✓
validado
🚀 Próximos pasos
  • Expandir a nuevos sectores
  • Integrar Claude y otros LLMs
  • Dashboard en tiempo real
  • Alertas de cambio de narrativa
GEO 2026: Controlando la narrativa de la IA
Análisis de atributos

Top Atributos

01
Patient Care
6 proyectos · Sentiment 3.97
18,252
02
Coverage
4 proyectos · Sentiment 3.94
17,658
03
Price ⚠️
8 proyectos · Sentiment 3.68 — BAJO
15,337
04
Technology
8 proyectos · Sentiment 3.97
14,336
05
Innovation
10 proyectos · Sentiment 3.99
11,249
⚠️

"Price" tiene el sentiment más bajo (3.68) — área de mejora prioritaria para clientes del sector seguros.

Segmentación vertical

Atributos por Sector

🏥
Salud
patient-care coverage specialists network-hospital
🏦
Banca
sin-comisiones comisiones digital-management app-mobile
🎓
Educación
academic-quality employability research
🌐
Cross-Sector
innovation technology customer-service

Los atributos Innovation y Technology aparecen consistentemente en todos los sectores como factores de diferenciación.

De dónde aprenden los LLMs

Top 9 Fuentes

Wikipedia ES
Enciclopedia
30,710
YouTube
Video
9,517
Cinco Días
Prensa económica
8,638
El País
Prensa general
7,849
HelpMyCash
Comparador
4,184
HuffPost ES
Digital
4,082
Cadena SER
Radio
3,960
Rankia
Finanzas
3,358
Webs corporativas citadas

Fuentes Propias

uvic.cat 4,353
dexeus.com 4,115
sanitas.es 3,369
bbva.com 3,183
asisa.es 3,059
Los LLMs sí citan webs corporativas — el contenido propio importa para GEO.
Implicaciones
  • SEO tradicional influye en GEO
  • Contenido estructurado es clave
  • Las webs propias son fuente primaria
Visibilidad en LLMs

Share of Voice

TOP POR MENCIONES
01 Opus Dei 19,529 (3.9%)
02 BBVA 10,405 (2.1%)
03 PortAventura 9,483 (1.9%)
04 Sanitas 9,360 (1.9%)
POSICIÓN MEDIA (0 = primera)
🥇 Fuze Tea 0.41
🥈 3Cat 0.48
🥉 BBVA 0.57
04 Sanitas 0.57
Impacto de marca en IA

Brand Impact Score

94%
Confidence
Precisión detección
3.63
Sentiment
Promedio /5
503K
Menciones
Total analizadas
ROLES DE MENCIÓN
99%
Subject
0.8%
Reference
0.2%
Example
0.04%
Comparison
Análisis de sentimiento

Distribución de Sentimiento

😠 Negativo
5,246 (1.04%)
😐 Neutral
180,179 (35.8%)
😊 Positivo
317,696 (63.1%)
🤩 Muy positivo
2 (0.00%)
💡

63% de menciones son positivas, solo 1% negativas. Los LLMs mantienen un tono generalmente favorable hacia las marcas analizadas.

503K
Total menciones
Rankings de percepción

Sentiment por Marca

✅ MEJORES VALORADAS
01 N26 3.93
02 Revolut 3.93
03 Fuze Tea 3.93
04 Sanitas 3.91
⚠️ ÁREAS DE MEJORA
— UB (Barcelona) 3.36
— Opus Dei 3.48
— UVic 3.52-3.59
— PortAventura 3.53
Distribución por proveedor

OpenAI vs Google

OpenAI
73.4%
del volumen total
VS
Google
26.6%
más diversidad
OpenAI GPT-4o-mini 83,034 (72%)
Google Gemini 2.0 Flash 30,275 (26%)
OpenAI GPT-4o 1,589 (1.4%)
💡

OpenAI domina el volumen, pero Google se usa en más proyectos diversos. La tendencia apunta a mayor adopción de Gemini en 2026.