Un análisis es una muestra: cómo leer una tendencia a lo largo de semanas

Por qué una respuesta es una muestra

Haz a un asistente la misma pregunta dos veces y las dos respuestas rara vez coincidirán palabra por palabra. Cuatro cosas se mueven entre una pregunta y la siguiente, y ninguna tiene que ver con tu marca.

• Azar en la redacción. Los modelos de lenguaje eligen sus palabras con algo de azar incorporado. Una marca en el borde de una lista puede estar en una respuesta y fuera de la siguiente.
• Lo que devolvió la búsqueda web. La mayoría de las preguntas de compra se responden tras una búsqueda. Los resultados de búsqueda cambian de un día a otro, y el asistente lee solo algunos.
• El modelo. Los proveedores actualizan y sustituyen modelos. En Teddit eliges con qué modelo responde cada asistente, así que un cambio es visible, pero solo si recuerdas cuándo lo hiciste.
• Quién pregunta. El país y el idioma cambian la búsqueda y la respuesta. Teddit hace cada prompt de un sitio desde un país y en un idioma, ambos fijados en los Ajustes del sitio bajo Quién pregunta. Cámbialos y estarás haciendo otra pregunta.

Así que un solo análisis es una muestra: una respuesta por prompt y asistente. Es una buena muestra, porque se toma igual cada vez, de cero y con búsqueda web activada. Sigue siendo una muestra. Explicamos las razones con más detalle en Por qué la misma pregunta recibe respuestas distintas.

Qué aspecto tiene el ruido en datos reales

Ayuda ver su tamaño. Aquí hay una serie de nuestro caso práctico de una empresa de servicios de software: 397 prompts que se hicieron cada semana, en ChatGPT, Claude y Gemini, durante las ocho semanas del 24 de agosto al 12 de octubre de 2026 en las que se preguntó a los tres. Nada de la lista cambió en esas semanas.

Cada semana son unas 1,190 respuestas. Dos lecturas de la misma tabla:

• Semana a semana: del 28 de septiembre al 5 de octubre la empresa perdió 14 de sus 48 respuestas con mención, cerca del 30% en una semana. Leído solo, eso parece un problema que merece una reunión.
• A lo largo de ocho semanas: la proporción se movió entre el 2.4% y el 4.0%, pasó seis de las ocho semanas entre el 2.9% y el 3.5%, y terminó ahí. La semana del 28 de septiembre fue el punto alto, no lo normal.

Bajo el total estable, las respuestas individuales se movieron mucho. En las siete comparaciones semana a semana, un asistente empezó a nombrar a la empresa en un prompt 95 veces y dejó de hacerlo 100 veces, mientras que siguió nombrándola 167 veces. De las 1,191 combinaciones de prompt y asistente, 92 nombraron a la empresa al menos una vez, 30 la nombraron en una sola semana, y solo 9 la nombraron todas las semanas.

Compara lo comparable

Una tendencia significa algo solo si lo que se mide siguió siendo lo mismo. Tres cambios rompen eso, y los tres son fáciles de hacer sin darse cuenta.

• Añadir o pausar prompts. En los mismos datos, se añadieron dos prompts en la quinta semana. Nombraron a la empresa en 22 de sus 30 respuestas. Contados con el resto, las semanas cinco a nueve promediaron un 3.6% de respuestas que nombraban a la empresa, frente al 2.9% de las semanas uno a cuatro. Solo con los 397 prompts originales, las semanas cinco a nueve promediaron un 3.3%: cerca de la mitad de la subida aparente vino de los dos prompts nuevos. Cuando añadas prompts, compara la lista antigua consigo misma durante unas semanas.
• Cambiar un modelo. En la misma serie, Gemini respondió con un modelo distinto en su primera semana que en las siete siguientes. Teddit registra el modelo de cada respuesta. Apunta la fecha de cualquier cambio que hagas y no leas un salto en esa semana como un cambio en el mundo.
• Editar la formulación de un prompt. Un prompt editado es una pregunta nueva. La fila conserva su historial, pero las respuestas de antes y de después pertenecen a dos preguntas distintas. Corrige las erratas pronto y luego deja el texto en paz.

Reglas prácticas para leer una tendencia

• Mira los recuentos además de los porcentajes. Cuando la base es pequeña, un porcentaje oscila con un puñado de respuestas. 12 respuestas con mención una semana y 9 la siguiente es una diferencia de tres respuestas. Llamarlo una caída del 25% le da más peso del que puede soportar.
• Espera tres periodos. Un cuadro es una extracción. Tres semanas en el mismo estado son un patrón. En la pantalla Prompts la fila de cada asistente muestra los últimos diez periodos, así que una racha es fácil de ver.
• Lee cada asistente por su cuenta. En el caso práctico, un asistente nombró a la empresa de 8 a 13 veces por semana y otro de 9 a 20 veces. Sumadas, las diferencias se cancelan y esconden al que se movió.
• Elige el periodo según la pregunta. Los botones Día, Semana, Mes y 3 meses fijan cuánto dura un periodo en todas las pantallas. Un periodo más largo no suma respuestas; compara el estado al principio con el estado al final. Para una medida lenta y ruidosa, Mes suele leerse mejor que Semana.
• Cuando algo se mantiene, abre los dos lados. Si un prompt deja de nombrarte y sigue así, abre la última respuesta que te nombró y la primera que no. Compara las fuentes. Una página que se cayó o una lista nueva que apareció suele explicarlo.

Dónde leer las tendencias en Teddit

• Panel. Los cuatro números de arriba comparan el periodo con el anterior, y Qué cambió lista los prompts en los que un asistente empezó o dejó de nombrarte o de enlazarte.
• Tendencias. Visibilidad por categoría y por prompt a lo largo de diez periodos, y los prompts ganados y perdidos por periodo.
• Prompts. Los cuadros, una fila por asistente, y cada cuadro abre la respuesta que hay detrás.
• Tu propia IA. A través del servidor MCP, la herramienta get_trends clasifica los prompts en mantenidos (nombrado en cada una de las últimas cuatro semanas), perdidos (no nombrado durante dos semanas o más tras haberlo sido) y volátiles. Pídele que separe lo que se mantuvo de lo que parpadeó antes de sacar conclusiones.

Un calendario semanal va bien a la mayoría de las marcas: lo bastante a menudo para captar un cambio, lo bastante despacio para leer lo que volvió. Fíjalo en Análisis → Ajustes de análisis, o cuando configures tu primer sitio.