Metricas de Rendimiento de IA: Siete KPIs Que Toda Marca Deberia Rastrear
Por que la IA Necesita Sus Propias Metricas
El comercio agentico es un nuevo canal. Cuando un usuario le pide a ChatGPT una recomendacion de producto o a Perplexity una comparacion de servicios, no hay una “primera pagina” donde posicionarse. Hay una citacion, un resumen, o nada en absoluto. Tu marca aparece en la respuesta generada por IA, o no existe en esa conversacion.
Este canal necesita su propio informe de rendimiento - de la misma manera que tienes informes para paid, organico, social y email.
En WISLR, hemos dedicado un tiempo considerable a investigar y desarrollar las metricas que importan para este nuevo canal. Los KPIs que rastrean el descubrimiento impulsado por IA son fundamentalmente diferentes de cualquier cosa en tus dashboards existentes. Miden si los sistemas de IA pueden acceder a tu contenido, si lo estan citando, y si esa visibilidad se esta convirtiendo en ingresos.
Los siete KPIs a continuacion representan nuestro marco para construir un informe de canal de IA - desde el momento en que un bot rastrea tu sitio hasta el momento en que un cliente convierte. Este es el informe que toda marca deberia estar creando junto con sus informes de rendimiento de canales existentes.
Siete Indicadores Clave de Rendimiento
Estas siete metricas forman una vision completa del embudo de rendimiento de IA - desde la infraestructura hasta los ingresos. Desglosemos cada una.
1. Tasa de Rastreo de Bots de IA
Que mide: El porcentaje de tus paginas que los rastreadores de IA (GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot, etc.) acceden y procesan exitosamente para datos de entrenamiento.
Esta es la metrica fundamental. Si los bots de IA no pueden rastrear tu contenido, tus paginas no apareceran en los datos de entrenamiento.
Como rastrearlo:
- Monitorea los registros del servidor para agentes de usuario especificos de IA (GPTBot, anthropic-ai, PerplexityBot, Bytespider)
- Compara el total de paginas rastreables versus las paginas realmente rastreadas por cada bot
- Rastrea las tendencias de frecuencia de rastreo a lo largo del tiempo
Como se ve un buen resultado: Las paginas de alto valor (paginas de producto, contenido pilar, paginas de categoria) deben mostrar actividad de rastreo consistente por parte de los principales bots de IA.
Problemas comunes: Reglas de robots.txt demasiado restrictivas, contenido renderizado con JavaScript invisible para los bots, fallos en el renderizado del lado del servidor y tiempos de respuesta lentos de la pagina que hacen que los rastreadores abandonen las solicitudes.
2. Tasa de Consulta de IA
Que mide: Con que frecuencia tu marca o contenido es citado, referenciado o mostrado en las respuestas generadas por IA.
El rastreo es necesario pero no suficiente. La tasa de consulta captura si los sistemas de IA realmente incorporan tu contenido en sus respuestas. Este es el equivalente en IA de la “cuota de impresiones” - que tan visible eres cuando se hacen consultas relevantes.
Como rastrearlo:
- Monitorea los registros del servidor para agentes de usuario especificos de consulta de IA, que llevan firmas diferentes a los bots utilizados para rastreo y entrenamiento
- Distingue entre solicitudes de rastreo (recopilacion de datos de entrenamiento) y solicitudes de consulta (recuperacion de contenido en tiempo real para generar respuestas)
- Rastrea la frecuencia de consulta y que paginas estan siendo incorporadas en las respuestas de IA en vivo
Como se ve un buen resultado: Mantener o aumentar las solicitudes de consulta de conversaciones de usuarios en tiempo real a lo largo del tiempo, lo que indica que las plataformas de IA estan extrayendo activamente tu contenido para responder consultas en vivo.
Problemas comunes: Contenido superficial que no proporciona suficiente senal para que la IA lo cite, datos estructurados faltantes que impiden una atribucion precisa, y contenido de la competencia mejor optimizado para el consumo de IA.
3. Tasa de Trafico de Referencia de IA
Que mide: El volumen y porcentaje de visitantes del sitio web que llegan desde plataformas de IA.
Aqui es donde la visibilidad en IA comienza a traducirse en impacto comercial. Cuando los sistemas de IA citan tu contenido con un enlace, los usuarios hacen clic. Rastrear este trafico por separado de la busqueda organica te da una imagen clara de la contribucion directa de la IA.
Como rastrearlo:
- Analiza los registros del servidor y las cabeceras de referencia HTTP para trafico originado desde plataformas de IA (chat.openai.com, perplexity.ai, gemini.google.com)
- Segmenta el trafico de referencia de IA del trafico de busqueda organica y directo usando datos de referencia
- Rastrea el volumen de referencia de IA como porcentaje del trafico total del sitio a lo largo del tiempo
Como se ve un buen resultado: Una cuota creciente de trafico de referencia desde plataformas de IA visible en tus registros del servidor y datos de cabeceras de referencia.
Problemas comunes: Brechas de atribucion cuando las plataformas de IA no transmiten datos de referencia, y trafico mal categorizado agrupado en categorias de “directo” u “otros” en tus registros.
4. Tasa de Conversion de IA
Que mide: El porcentaje de visitantes referidos por IA que completan una compra o accion deseada.
Las herramientas actuales de analisis de comportamiento tienen puntos ciegos cuando se trata de trafico referido por IA. Las sesiones pueden no llevar datos de referencia de manera consistente, y los modelos tradicionales de atribucion no fueron construidos para este canal. Por eso el mejor lugar para desarrollar esta metrica es en tus registros del servidor como indicador adelantado, y luego cruzarla con datos de transacciones de tu sistema de gestion de pedidos cuando sea posible.
Como rastrearlo:
- Usa datos de registros del servidor para identificar sesiones originadas desde cabeceras de referencia de IA
- Cruza las sesiones referidas por IA con registros de transacciones en tu sistema de pedidos
- Compara los patrones de conversion del trafico referido por IA con otros canales usando datos de registros y pedidos
Como se ve un buen resultado: Un numero creciente de transacciones que pueden rastrearse hasta sesiones de referencia de IA en tus registros, con datos de pedidos confirmando compras completadas.
Problemas comunes: Datos de referencia incompletos que dificultan vincular sesiones a conversiones, brechas entre datos de registros y registros del sistema de pedidos, y falta de una vision unificada entre registros del servidor y sistemas de transacciones.
5. Tasa de Carrito a Compra de IA
Que mide: La tasa de finalizacion de pago especificamente para visitantes que llegaron a traves de referencia de IA.
Ninguna herramienta de analisis disponible en el mercado segmenta esto de manera confiable hoy en dia. Necesitas construir tu propio rastreo conectando los datos de referencia de IA de tus registros del servidor con los eventos de carrito y pago en tu sistema de pedidos. Esto te da precision y confianza que los paneles preconstruidos no pueden igualar en este momento.
Como rastrearlo:
- Etiqueta las sesiones referidas por IA en tus registros del servidor usando datos de cabeceras de referencia
- Empareja esas sesiones con eventos de creacion de carrito y finalizacion de pago en tu sistema de pedidos
- Calcula la proporcion de carrito a compra para sesiones referidas por IA versus otras fuentes de trafico
Como se ve un buen resultado: Sesiones referidas por IA completando el pago a tasas comparables con tus canales mas fuertes, confirmado a traves de tu propio flujo de datos de registros a pedidos.
Problemas comunes: Dificultad para mantener la continuidad de sesion entre datos de registros y registros de pedidos, discrepancias de precio o disponibilidad entre lo que la IA cita y lo que realmente esta en el carrito, y el esfuerzo manual requerido para construir y mantener este rastreo antes de que las herramientas de los proveedores se pongan al dia.
6. Ingresos desde IA
Que mide: Los ingresos totales atribuibles al descubrimiento impulsado por IA, incluyendo tanto la atribucion directa (ultimo clic) como la asistida (multitactil).
Esta es la metrica de resultado final. Responde a la pregunta que todo ejecutivo hace: “Cuanto vale realmente la visibilidad en IA para nosotros en dolares?”
Como rastrearlo:
- Construye un flujo de datos que conecte tus registros del servidor (actividad de consulta de bots de IA y sesiones de referencia de IA) con tu sistema de gestion de pedidos o transacciones
- Empareja las sesiones referidas por IA identificadas en los registros con compras completadas y sus valores en dolares en tus datos de pedidos
- Segmenta los ingresos por fuente de IA cuando sea posible (diferentes plataformas de IA dejan diferentes firmas de referencia)
Como se ve un buen resultado: Un numero de ingresos creciente y verificable vinculado directamente a sesiones referidas por IA, cruzado con tu sistema de pedidos para que los datos resistan el escrutinio. Ingresos por visita referida por IA que sean competitivos con otros canales.
Problemas comunes: La infraestructura para conectar datos de registros con registros de transacciones no existe de forma predeterminada - tienes que construirla. La transferencia de sesiones entre la identificacion en registros y la finalizacion de pedidos puede tener perdidas, y no hay herramientas estandar en la industria todavia. Esta es una metrica que refinaras con el tiempo a medida que tu rastreo madure.
7. Total de Productos con Contenido Multimodal
Que mide: El porcentaje de tu catalogo de productos que tiene contenido multimodal completo - video, imagenes y descripciones de texto - optimizado para el consumo de IA.
Esta metrica va mas alla de la base tecnica. Las plataformas de IA favorecen cada vez mas las paginas de producto ricas en contenido al hacer recomendaciones, pero llegar ahi requiere una coordinacion estrecha entre tu equipo tecnico y tu equipo de contenido. Los productos con solo descripciones de texto basicas pierden frente a competidores que invierten en demos en video, multiples angulos de imagen, tablas comparativas y especificaciones estructuradas. Esta es una iniciativa de estrategia de contenido tanto como tecnica - tus equipos de contenido necesitan ser parte de la planificacion, produccion y priorizacion.
Como rastrearlo:
- Audita tu catalogo de productos para verificar la completitud del contenido en todos los tipos: descripciones escritas, imagenes de producto, video y especificaciones estructuradas
- Construye un modelo de puntuacion con tu equipo de contenido que califique la preparacion multimodal de cada producto - esto les da a los interesados tecnicos y de contenido un lenguaje compartido para la priorizacion
- Rastrea el porcentaje de cobertura a lo largo del tiempo y vincula los hitos de mejora a los calendarios de produccion de contenido
Como se ve un buen resultado: Los SKUs prioritarios (los mas vendidos, mayor margen) tienen contenido multimodal completo primero, con una hoja de ruta para expandir la cobertura a todo el catalogo activo. Los equipos de contenido y tecnicos estan alineados en lo que significa “completo” para cada tipo de producto.
Problemas comunes: Importaciones masivas de productos con descripciones minimas que nunca se enriquecen, equipos de contenido no incluidos en los objetivos de visibilidad en IA, falta de flujo de trabajo compartido entre equipos tecnicos y produccion de contenido, texto alternativo faltante en imagenes de productos, y ausencia de contenido de video para productos que se benefician de la demostracion.
Construyendo Tu Marco de Medicion de IA
Estas siete metricas no estan pensadas para rastrearse de forma aislada. Forman un embudo:
- Infraestructura (Tasa de Rastreo de Bots) - Puede la IA acceder a tu contenido?
- Visibilidad (Tasa de Consulta) - La IA cita tu contenido?
- Trafico (Tasa de Trafico de Referencia) - Los usuarios hacen clic desde la IA?
- Accion (Tasa de Conversion + Tasa de Carrito a Compra) - Los visitantes convierten?
- Ingresos (Ingresos desde IA) - Cual es el impacto en dolares?
- Preparacion (Contenido Multimodal) - Estas preparado para lo que viene?
Si tu tasa de rastreo de bots es baja, arreglar la optimizacion de la tasa de conversion no ayudara. Si tu tasa de consulta es fuerte pero el trafico de referencia es debil, el problema probablemente esta en como las plataformas de IA enlazan de vuelta a ti. El embudo te dice donde enfocarte.
Comienza Con Lo Que Puedes Medir Hoy
No necesitas un sistema de atribucion perfecto para comenzar. Empieza con el analisis de registros del servidor para las tasas de rastreo de bots y la segmentacion de fuentes de referencia en tu analisis existente. Solo estas dos metricas te diran si las plataformas de IA estan accediendo a tu contenido y enviandote trafico.
A medida que tu medicion madure, agrega el monitoreo de la tasa de consulta, la segmentacion de conversiones y la atribucion de ingresos. Las marcas que comiencen a medir ahora tendran meses de datos de referencia cuando sus competidores aun esten averiguando por donde empezar.
Estas Metricas Son Dificiles de Capturar Solo
La realidad es que la mayoria de estos KPIs aun no tienen herramientas listas para usar. Construir los flujos de datos de registros, conectarlos a los datos de pedidos y mantener el rastreo requiere un esfuerzo real de ingenieria - y la mayoria de las marcas no tienen el ancho de banda interno para implementarlo desde cero.
El equipo de WISLR ha construido sistemas para poner estas metricas en funcionamiento para las marcas, para que no tengas que empezar desde cero. Si quieres ayuda para implementar este marco de medicion, te guiaremos a traves de lo que es posible para tu configuracion.
Quieres saber si los bots de IA realmente pueden rastrear tu sitio? Nuestra Guia de Preparacion para AEO audita tu infraestructura tecnica - renderizado de JavaScript, marcado de esquema, paginas fantasma y mas - para que puedas arreglar los cimientos antes de optimizar el embudo.
Preguntas Frecuentes
Que metricas no son rastreadas por las herramientas de analisis estandar para el trafico impulsado por IA?
Las herramientas de analisis estandar como Google Analytics no segmentan de manera confiable el trafico referido por IA del trafico organico o directo. Especificamente, no capturan la tasa de rastreo de bots de IA (que requiere analisis de registros del servidor para agentes de usuario como GPTBot, ClaudeBot y PerplexityBot), la tasa de consulta de IA (que utiliza firmas de agente de usuario diferentes a las de los rastreadores de entrenamiento) y las tasas de conversion y carrito-a-compra especificas de IA (que requieren conectar datos de referencia de registros del servidor con registros del sistema de gestion de pedidos). Estos siete KPIs - tasa de rastreo de bots, tasa de consulta, tasa de trafico de referencia, tasa de conversion, tasa de carrito-a-compra, ingresos desde IA y cobertura de contenido multimodal - deben construirse a partir de registros del servidor y datos de transacciones, no de paneles preconstruidos.
En que se diferencia la tasa de consulta de IA de la tasa de rastreo de bots de IA?
La tasa de rastreo de bots de IA mide cuantas de tus paginas los rastreadores de IA acceden exitosamente para datos de entrenamiento. Esta es la metrica fundamental para determinar si tu contenido entra en el conocimiento de un LLM. La tasa de consulta de IA mide con que frecuencia los sistemas de IA recuperan tu contenido en tiempo real para generar respuestas durante conversaciones activas con usuarios. Ambas utilizan firmas de agente de usuario diferentes en los registros del servidor: las solicitudes de rastreo recopilan datos de entrenamiento, mientras que las solicitudes de consulta extraen contenido para respuestas activas. Una tasa de rastreo alta con una tasa de consulta baja significa que tu contenido esta en los datos de entrenamiento pero no esta siendo citado cuando los usuarios hacen preguntas relevantes.
Como se rastrea el ingreso del trafico de referencia de IA cuando no existe una herramienta lista para usar?
Construyes un flujo de datos personalizado que conecta tres fuentes de datos: registros del servidor (para identificar sesiones referidas por IA a traves de cabeceras de referencia HTTP de plataformas como chat.openai.com, perplexity.ai y gemini.google.com), tu sistema de gestion de pedidos (para vincular esas sesiones con compras completadas y sus valores en dolares) y segmentacion de firmas de referencia (para atribuir ingresos a plataformas de IA especificas). Este flujo reemplaza el rol de atribucion que herramientas como Google Analytics juegan para los canales de pago y organico. La infraestructura no existe de forma predeterminada. Requiere esfuerzo de ingenieria para conectar datos de registros con registros de transacciones y mantener la continuidad de sesion a traves del proceso de pago.
Cual es el orden correcto para construir un informe de rendimiento de canal de IA?
Los siete KPIs forman un embudo que debe medirse en secuencia: infraestructura (tasa de rastreo de bots de IA), visibilidad (tasa de consulta de IA), trafico (tasa de trafico de referencia de IA), accion (tasa de conversion de IA y tasa de carrito-a-compra), ingresos (ingresos desde IA) y preparacion (cobertura de contenido multimodal). Este orden importa porque los problemas en la parte superior del embudo hacen irrelevantes las metricas posteriores. Si tu tasa de rastreo de bots es baja, optimizar la tasa de conversion no ayudara. Comienza con el analisis de registros del servidor para tasas de rastreo de bots y segmentacion de fuentes de referencia, luego agrega gradualmente el monitoreo de tasa de consulta, segmentacion de conversiones y atribucion de ingresos a medida que tu medicion madure.
Que hace diferente al trafico de referencia de IA del trafico de busqueda organica en los registros del servidor?
El trafico de referencia de IA llega desde dominios de plataformas especificas como chat.openai.com, perplexity.ai y gemini.google.com y se identifica a traves de cabeceras de referencia HTTP en tus registros del servidor, no mediante patrones tradicionales de referencia de motores de busqueda. A diferencia del trafico de busqueda organica, el trafico de referencia de IA a menudo se categoriza incorrectamente como “directo” u “otros” en las herramientas de analisis estandar porque las plataformas de IA no siempre pasan datos de referencia de manera consistente. La unica forma confiable de segmentar el trafico de referencia de IA es a traves del analisis de registros del servidor de cabeceras de referencia, por lo que esta metrica no puede medirse con precision usando solo herramientas de analisis de comportamiento.
Por que importa la cobertura de contenido multimodal para la visibilidad en IA?
Las plataformas de IA favorecen cada vez mas las paginas de producto ricas en contenido al generar recomendaciones. Los productos que solo tienen descripciones de texto basicas pierden frente a competidores que tienen demos en video, multiples angulos de imagen, tablas comparativas y especificaciones estructuradas. La cobertura de contenido multimodal mide el porcentaje de tu catalogo de productos que tiene contenido completo de video, imagen y texto optimizado para el consumo de IA. Esta es tanto una metrica de estrategia tecnica como de contenido. Requiere coordinacion entre equipos tecnicos (para datos estructurados y renderizado) y equipos de contenido (para produccion y priorizacion), priorizando primero los SKUs mas vendidos y de mayor margen.