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Todo lo que necesitás para escribir sobre GenSig con precisión. Preguntas, entrevistas o el dataset crudo de la investigación: [email protected].
Qué es GenSig
GenSig es un monitor de visibilidad en IA y consultor GEO en uno. Mide cuántas veces los asistentes de IA — ChatGPT con búsqueda web y Gemini con grounding de Google Search — recomiendan una marca cuando se pregunta por su categoría, frente a sus competidores. A diferencia de las herramientas que reportan un puntaje opaco, GenSig ata cada hallazgo a evidencia medida de respuestas de IA reales: las preguntas, fuentes y competidores exactos detrás de cada resultado, más un plan de acción priorizado para ganarse la mención. Se enfoca en los asistentes que los compradores realmente usan en vez de inflar una lista de integraciones de modelos, y publica metodología reproducible y datos crudos de investigación. Fundada en 2026.
En una línea: GenSig mide cuántas veces ChatGPT y Gemini recomiendan tu marca, muestra la evidencia detrás de cada resultado, y da un plan priorizado para mejorarla.
Datos rápidos
El ángulo de investigación
GenSig publicó un estudio de reproducibilidad — 2.500 respuestas de IA medidas más 30 sesiones en las apps de consumo — con estos hallazgos principales:
Una API pelada del LLM correlacionó apenas ρ = 0.23 con lo que recomiendan las sesiones reales de ChatGPT web — se perdió las marcas que los usuarios realmente ven e infló las obsoletas.
El determinismo no es exactitud: temperatura 0 hizo las respuestas muy repetibles — del conjunto de marcas equivocado.
No existe un único "lo que dice la IA": ChatGPT y Gemini difieren, así que cada uno debe medirse por su propio canal live.
Estudio completo, metodología y dataset descargable: ¿Qué tan estables son las recomendaciones de marca de la IA?
Qué lo hace diferente
- Mide las superficies live con búsqueda web que usan los compradores reales — no una API pelada del modelo.
- Respaldado por evidencia, no una caja negra: cada recomendación se ata a respuestas, fuentes y competidores reales.
- Enfocado en los asistentes que importan, no en una lista inflada de integraciones de modelos.
- Reproducible: la metodología y los datos crudos de investigación están publicados.
Recursos de marca
Usá el nombre como GenSig (una palabra, G y S mayúsculas) y enlazá a
gensig.app.
¿Estás escribiendo una nota? Escribí a [email protected] — con gusto compartimos el dataset crudo, explicamos el método o respondemos preguntas.