Un panel de prompts es una lista fija de preguntas que se hacen a uno o varios asistentes con IA, siempre con el mismo texto y apuntando la fecha, para ver si nombran tu marca, en qué fuentes se apoyan y a quién recomiendan cuando no sales tú. Sirve para comparar un mes con otro, no para medir tu «visibilidad en IA» entera. Y su valor depende casi por completo de cómo se diseñe la lista.
Debajo está qué es exactamente, para qué sirve y para qué no, cómo se elige y se mantiene el conjunto de preguntas y cómo se leen los cambios entre una revisión y la siguiente.
Qué es un panel de prompts
Es una muestra repetible: las mismas preguntas, en las mismas plataformas y desde el mismo país, ejecutadas en fechas distintas y anotadas fila a fila. Un «prompt» es la pregunta que se le escribe al asistente; el panel es el conjunto fijo de esas preguntas más la regla para repetirlas.
Tiene cinco piezas, y si falta una deja de ser comparable:
- Las preguntas, con su texto exacto.
- Las plataformas en las que se lanzan: ChatGPT, Gemini, Perplexity, el Modo IA de Google. Cada una se apunta por separado.
- El país desde el que se pregunta, porque la respuesta cambia con la ubicación.
- La frecuencia: cada día, cada semana o cada mes, pero siempre la misma.
- Lo que se apunta de cada respuesta: si aparece tu marca, si enlaza tu web, qué otras fuentes usa y qué competidores nombra.
Las herramientas de pago lo llaman de otra forma. Semrush lo llama «Prompt Tracking»: su base de conocimiento lo describe como el seguimiento de la visibilidad en prompts concretos, en plataformas como el Modo IA de Google y ChatGPT, con 25 prompts en el AI Visibility Toolkit (consultado el 31 de octubre de 2026). Peec AI organiza el panel por temas y le dedica una guía entera, «Setting up your prompts», en la que los prompts aceptados se ejecutan en un ciclo de 24 horas.
Cómo se monta un panel a mano para ChatGPT —qué consultas entran, cómo se ejecutan sin historial y qué columnas se rellenan— está paso a paso en cómo medir si apareces en ChatGPT, y no lo repetimos aquí. Este artículo va un paso más allá: cómo se diseña ese conjunto para que dure y cómo se interpreta cuando ya lleva varios meses.
Para qué sirve y para qué no
Sirve para ver patrones: en qué tipo de pregunta apareces, de qué fuentes sale la respuesta y quién ocupa tu sitio. No sirve para saber cuánta gente te ve, ni cuánta te visita, ni qué ve cada cliente.
Lo que un panel bien hecho sí te dice:
- Dónde estás y dónde no, por tipo de pregunta. Salir en las preguntas de marca y no en las de servicio y zona es un diagnóstico distinto de no salir en ninguna.
- Qué fuente sostiene la respuesta. Si el asistente habla de ti a partir de un directorio y no de tu web, el trabajo está en tu web, no en el asistente.
- Quién aparece cuando tú no. Los competidores que se repiten, y las páginas suyas en las que se apoya la respuesta.
- Si algo se movió después de un cambio tuyo. Una página de servicio nueva, una ficha de Google rehecha: el panel es la forma de mirar antes y después con la misma vara.
Lo que no te dice, por mucho que crezca:
- Impresiones. Ningún asistente publica cuántas veces se mostró tu marca. El único dato oficial de impresiones en funciones de IA es el de Google, y solo de su Búsqueda.
- Tráfico. Las visitas que llegan desde ChatGPT, Gemini o Copilot se miran en Google Analytics 4; está contado en cómo ver el tráfico de ChatGPT en Google Analytics.
- Demanda. Ninguna plataforma publica cuántas personas hacen una pregunta. Peec AI ofrece un «Prompt Volume» del 1 al 5, y su propia guía explica que se calcula relativo a tu sector a partir de tendencias de búsqueda en buscadores web como Google: es una estimación de interés, no un recuento de conversaciones.
- Lo que ve cada usuario. El historial, la memoria y el país cambian la respuesta. El panel mide un caso controlado.
Si lo que necesitas es decidir qué herramienta responde a cada una de esas preguntas, la comparativa está en herramientas GEO para medir tu visibilidad.
Cómo se diseña el conjunto de preguntas
Se parte de intenciones de compra, no de palabras clave, y cada intención se escribe una sola vez, como la diría un cliente que todavía no te conoce.
Una intención, una pregunta
La documentación de Peec AI lo explica con un ejemplo de zapatillas: dos preguntas con la misma necesidad y distinta redacción dan recomendaciones parecidas; dos preguntas con necesidades distintas, recomendaciones distintas. De ahí concluye que no hacen falta varias versiones de la misma pregunta. Es su observación, no una ley, pero coincide con lo que vemos: cinco formas de decir «dentista en Sevilla» no son cinco datos, son uno repetido.
Lo que sí multiplica la información es cambiar la intención: buscar un servicio en una zona, describir un problema, pedir una comparación, preguntar por opiniones, preguntar por tu marca.
Cuántas preguntas llevan tu marca
Pocas. Una pregunta de compra que ya incluye tu nombre no mide nada, porque el asistente te va a nombrar siempre.
Tres referencias que apuntan al mismo sitio:
- Peec AI propone por defecto un 20 % de prompts con marca y un reparto de intención del 25 % informativas, 50 % comerciales y 25 % transaccionales, y dice que ese reparto funciona para la mayoría de marcas.
- Nuestro método manual, el de cómo medir si apareces en ChatGPT, usa una pregunta de marca entre ocho y diez.
- Nuestra herramienta prepara cinco preguntas de compra sin la marca y una sobre la marca. Y descarta de forma automática cualquier pregunta de compra que contenga el nombre del negocio, porque, como dice el comentario de su código, «la IA te nombraría siempre y la muestra mentiría».
Las preguntas informativas casi no nombran marcas
La guía de Peec AI avisa de que a las preguntas del tipo «cómo hago…» los asistentes suelen responder sin nombrar marcas, salvo que la pregunta las pida. Para un negocio esto tiene una consecuencia práctica: si llenas el panel de preguntas informativas, la columna de presencia saldrá casi vacía aunque tu web sea la fuente de la respuesta. En esas preguntas lo que hay que mirar es la columna de fuentes, no la de menciones.
El país va en el diseño, no en la ejecución
Peec AI asigna a cada prompt un país desde el que se ejecuta, y su documentación avisa de que ubicaciones distintas pueden producir respuestas distintas. Nuestra herramienta pregunta desde el país del negocio desde el 18 de octubre de 2026. En un panel manual, el país se decide una vez y se apunta; si cambias de país a mitad de camino, has empezado un panel nuevo.
Cuidado si tu nombre es tu servicio
Si tu negocio se llama como lo que vende, una «mención» puede ser la palabra genérica y no tu marca. Un instalador llamado «Aerotermia Madrid» aparecerá escrito en cualquier respuesta sobre aerotermia en Madrid. Nuestra herramienta descarta como mención cualquier variante del nombre que ya esté en la pregunta. A mano, la regla equivalente es apuntar presencia solo cuando la respuesta identifica tu negocio sin ambigüedad: el nombre completo, la web o la dirección.
Cuántas preguntas hacen falta
Para un negocio local con un servicio y una zona, entre ocho y diez. Más preguntas no arreglan un conjunto mal diseñado; solo lo hacen más caro.
Los límites de las herramientas dan una idea de la escala: el AI Visibility Toolkit de Semrush incluye 25 prompts, sus planes Semrush One suben a 50, 100 y 200, y cada bloque adicional de 50 cuesta 60 dólares al mes, según la misma página de su base de conocimiento consultada el 31 de octubre de 2026.
El tamaño lo marca la combinación de servicios y zonas que vendes de verdad. Una clínica dental con tres especialidades en una ciudad necesita más preguntas que un fisioterapeuta de barrio, pero no veinte versiones de «mejor dentista». Si el panel crece, que crezca por servicio o por zona, nunca por sinónimo.
Cómo se mantiene sin romper la comparación
El núcleo no se toca. Las preguntas nuevas se añaden al lado, y las que sobran se archivan, no se borran.
- Núcleo fijo. Las ocho o diez preguntas del principio se quedan con su texto exacto mientras el panel exista. Son la única base sobre la que se puede comparar.
- Añadir, no sustituir. Una pregunta nueva empieza su propio historial el día que entra. No se compara con lo que había antes ni se mezcla con el núcleo en la misma cifra.
- Archivar, no borrar. Peec AI lo resuelve así en su producto: los prompts archivados conservan sus datos históricos y los eliminados los pierden. En una hoja de cálculo, lo mismo: una columna de estado y nunca borrar filas.
- Cuándo añadir. Cuando vendes un servicio nuevo, cuando abres una zona, cuando un cliente te cuenta por teléfono o por WhatsApp qué le preguntó a ChatGPT antes de llamarte, o cuando aparece en las respuestas un competidor que no tenías en el radar.
- Cuándo retirar. Cuando la pregunta ya no corresponde a nada que vendas. Se archiva con la fecha y el motivo.
- Frecuencia. Las herramientas de pago ejecutan cada día. A mano, una vez al mes basta para un negocio local, y siempre después de un cambio grande en la web o en la ficha de Google.
Un matiz donde nos separamos de Peec AI: su guía concluye que la redacción exacta importa poco porque las preguntas parecidas acaban dando resultados parecidos. Puede ser, pero para comparar fechas seguimos usando el texto idéntico. Si cambias la frase y cambia el resultado, no puedes saber cuál de las dos cosas lo ha provocado.
Cómo leer los cambios entre una revisión y la siguiente
Un cambio en una sola pregunta es ruido hasta que se repite. Lo que se lee es el patrón por tipo de pregunta, con las fuentes delante de la presencia.
Este es nuestro criterio de lectura, no documentación de ninguna plataforma:
- Compara solo el núcleo. Misma pregunta, misma plataforma, mismo país, fecha distinta. Las preguntas añadidas después se leen aparte.
- Agrupa por intención. «Aparezco en 1 de 2 preguntas de servicio y zona, y en 0 de 2 de comparación» dice más que el sí o no de cada fila.
- Exige repetición. Damos un cambio por bueno cuando se mantiene en dos revisiones seguidas y en más de una pregunta del mismo tipo. Una aparición aislada en un mes y una desaparición al siguiente son lo esperable en un sistema que no responde dos veces igual.
- Mira primero las fuentes. Si cambian las páginas en las que se apoya la respuesta —sale tu página nueva, desaparece un directorio— eso explica más que la columna de presencia.
- No sumes plataformas. Salir en Perplexity no compensa no salir en ChatGPT: son dos paneles que se ejecutan con las mismas preguntas.
- No lo conviertas en una nota. Un porcentaje de presencia es cómodo, pero mezcla intenciones, plataformas y fechas, y en cuanto se mueve nadie puede explicar por qué.
Una pregunta de un cliente puede acabar en varias búsquedas por debajo, y por eso a veces la respuesta cita páginas que no esperabas; el mecanismo está explicado en qué es el query fan-out.
Errores frecuentes al montar un panel
- Meter la marca en las preguntas de compra. Sales siempre y la muestra no mide nada.
- Hacer sinónimos en vez de intenciones. Diez formas de decir lo mismo dan un dato repetido diez veces.
- Retocar el texto entre revisiones. Una pregunta retocada es una pregunta nueva.
- Preguntar con tu propia cuenta. El asistente te conoce mejor que a nadie; se pregunta sin historial.
- Cambiar de país o de plataforma a mitad de camino y comparar como si nada.
- Confundir panel con demanda. Que una pregunta esté en tu panel no significa que alguien la haga.
- Leer cada fila por separado y reaccionar a cada cambio.
Ejemplo: un despacho de familia en Valencia
Es un escenario para ilustrar el método, no un cliente.
Un despacho de dos abogadas especializado en derecho de familia, en Valencia, monta su panel en ChatGPT y en Gemini, desde España, una vez al mes. El núcleo son nueve preguntas:
- Dos de servicio y zona: «Abogado de divorcios en Valencia» y «Abogada de familia en Valencia con buenas opiniones».
- Dos de problema: «Mi expareja no paga la pensión de alimentos, ¿a quién acudo en Valencia?» y «Quiero modificar la custodia de mis hijos, ¿qué abogado me recomiendas en Valencia?».
- Dos de comparación: «Mejores despachos de derecho de familia en Valencia» y «¿Es mejor un despacho grande o uno especializado para un divorcio contencioso?».
- Una de marca: el nombre del despacho seguido de «opiniones».
- Una de confianza: «Abogada especialista en mediación familiar en Valencia».
- Una extra del sector: «Cuánto cuesta un divorcio de mutuo acuerdo en Valencia».
Tras dos revisiones, el patrón es este: el despacho sale en la pregunta de marca y en una de servicio y zona, en las dos plataformas; no sale en ninguna de problema. En esas, ChatGPT se apoya en dos artículos de otro despacho y en una guía del colegio de abogados. Y la pregunta del precio no nombra a nadie: responde con rangos sacados de webs de comparadores.
La lectura no es «hay que salir más en ChatGPT». Es más concreta: el despacho no tiene ninguna página que responda a los problemas por los que llega la gente, y las de su competencia sí. El trabajo es de contenido y de página de servicio. Cuando lo publique, el panel dirá si cambian las fuentes en esas dos preguntas; si a los dos meses siguen igual, se revisa la página, no el panel.
Análisis de PotencIA: por qué preparación y presencia van en columnas distintas
Esto es criterio nuestro.
El registro público de nuestra herramienta, en /api/geo-audit/recent, enseñaba el 31 de octubre de 2026 cuatro análisis: notas de preparación entre 88 y 97 sobre 100 y ninguna mención del negocio en las preguntas registradas de cada uno. Y la página de la herramienta cuenta el caso de una clínica con 97 de preparación que apareció en 1 de 5 preguntas. Son pocos casos y no los presentamos como estudio, pero apuntan en la misma dirección: una web técnicamente preparada no es una web nombrada.
Por eso nuestra herramienta gratuita de auditoría GEO da dos resultados y no los suma. Uno son 33 comprobaciones del código que se ven en tu web: acceso, indexación, contenido, entidad y confianza. El otro es una muestra de preguntas de compra a ChatGPT con búsqueda web, desde el país de tu negocio y con fecha. La muestra es un panel pequeño de una sola vez: sirve para empezar y para ver quién aparece en tu lugar, no para seguirte mes a mes. Para eso hace falta el panel propio que describe este artículo, hecho a mano o con una herramienta.
Ni el panel ni la herramienta pueden prometer que un asistente te cite después de cambiar algo. Lo que sí hacen es que, si algo cambia, puedas verlo con la misma vara y saber de qué fuente sale. Cómo encaja este seguimiento en el trabajo de posicionamiento en buscadores con IA está en nuestro servicio de GEO, y el marco completo, con el SEO de siempre debajo, en nuestro servicio de SEO.
Preguntas relacionadas
¿Un panel de prompts es lo mismo que seguir posiciones en Google?
Se parece en la idea —una lista fija que se revisa con fecha— y se separa en todo lo demás. En Google hay una posición estable y un dato oficial de impresiones y clics; en un asistente la respuesta cambia entre ejecuciones y la posición solo existe cuando la respuesta es una lista ordenada. Por eso el panel se lee por patrones y no por puestos.
¿Se puede hacer gratis?
Sí. Una hoja de cálculo, ocho a diez preguntas, una ventana sin sesión iniciada y una hora al mes. Las herramientas de pago compensan cuando hay varias marcas, varios mercados o un catálogo grande que obliga a cientos de preguntas diarias.
¿Tengo que incluir Gemini, Perplexity y el Modo IA de Google?
Solo las plataformas donde busquen tus clientes y que puedas ejecutar con regularidad. Cada una se apunta por separado y ninguna representa a las demás. Para cada plataforma tenemos su propia guía: cómo aparecer en Gemini y cómo aparecer en Perplexity, por ejemplo.
Una nota sobre las fuentes
La documentación de Peec AI («Setting up your prompts») y la base de conocimiento de Semrush sobre el AI Visibility Toolkit solo existen en inglés: lo que contamos de ellas es traducción y resumen nuestros, hechos el 31 de octubre de 2026, y los enlaces llevan al original. Los límites de prompts y el precio del bloque adicional de Semrush son los publicados ese día y pueden cambiar.
El funcionamiento de nuestra herramienta procede de su página y de su código, y los cuatro análisis, de su registro público ese mismo día. El criterio de lectura, la regla de repetición y el escenario del despacho son trabajo propio de PotencIA. Este artículo lo firma una parte interesada: ofrecemos la herramienta y el diagnóstico.