Cómo verificar tu marca en Gemini, y qué no es Gemini
Gemini es a la vez un asistente, una familia de modelos y el motor detrás de los resúmenes de búsqueda de Google. Solo medimos uno de los tres.
De los cuatro asistentes que monitorizamos, Gemini es el que genera las preguntas más confusas. No porque el producto sea más difícil de usar, sino porque la palabra señala más de una cosa, y lo que casi nunca tienen delante al decir "mi marca en Gemini" es realmente el asistente.
La aclaración va primero. Es casi todo el artículo.
Varias cosas se llaman Gemini
Gemini, el asistente
El producto de chat al que accedes en gemini.google.com y dentro de la app móvil de Google. Haces una pregunta en lenguaje natural, te responde con un párrafo o una lista, y el intercambio queda dentro de una conversación con historial. Es el equivalente directo de ChatGPT, Claude y Perplexity: un sitio al que vas a propósito.
Gemini, la familia de modelos
Los modelos de lenguaje que Google entrena y versiona. Alimentan al asistente, los desarrolladores los llaman vía API, y Google los incorpora en todos sus productos. Cuando una startup dice que su función "corre sobre Gemini", se refiere a los modelos, no a la app: en esta capa no vive nada de tu visibilidad, pero por eso el nombre aparece por todas partes.
Los modelos derivados de Gemini dentro de la búsqueda de Google
Aquí está el verdadero origen de la confusión. El resumen escrito por la IA encima de los enlaces en una página de resultados de Google, y la experiencia de búsqueda conversacional que Google ha ampliado, vienen de modelos de la misma familia, pero no son el asistente. Viven dentro del producto de búsqueda, se activan por una consulta en vez de abrirse a propósito, y están anclados al índice y al posicionamiento de Google de una manera en que el asistente no lo está.
Misma marca de motor, vehículo distinto: respuestas distintas a lo que parece la misma pregunta.
Por qué la distinción no es un capricho
Imagina a una responsable de marketing que escribe su categoría en Google, lee el resumen de la IA, ve nombrado a un competidor y a su propia empresa ausente, y concluye que tiene un problema con Gemini. Puede ser, pero también podría tener un problema de búsqueda que no se comporta en nada como el asistente: las dos superficies difieren de maneras que cambian el resultado.
- La entrada no tiene la misma forma. Se escriben fragmentos en un buscador y frases completas en un asistente. "mejor crm pequeña empresa" y "somos una consultora en España, qué CRM nos recomendarías" atraen material distinto, incluso entre modelos emparentados.
- El anclaje no es el mismo. Las superficies de búsqueda se apoyan en el índice web que Google ya clasifica. El asistente se apoya más en lo que absorbió durante el entrenamiento, y sale a la web solo cuando lo decide.
- El resumen no aparece siempre. Google no coloca una respuesta de IA en cada consulta, y qué la activa sigue cambiando. Un asistente siempre responde.
- Solo una de las dos está pegada a una página de enlaces. En la búsqueda, el texto de la IA queda junto a los resultados orgánicos en los que llevas años trabajando. En el asistente no hay nada debajo a lo que recurrir: o estás dentro de la frase, o no estás en ningún sitio.
La presencia en una es una prueba débil sobre la otra: tratarlas como una sola medición produce un número que describe una superficie nunca comprobada de verdad.
Dónde se sitúa PSentry
PSentry mide el asistente Gemini, junto con ChatGPT, Claude y Perplexity: en cada idioma y mercado en el que vendes, reporta si te nombraron, cómo, qué fuentes se usaron y qué competidores se recomendaron en tu lugar.
No mide las AI Overviews de Google, ni el AI Mode, ni Copilot. Si una herramienta te dice que cubre "la IA de Google", pregunta qué superficie consulta en realidad: son productos distintos. La nuestra es: el asistente, y solo el asistente.
Comprobarlo a mano, para que el resultado signifique algo
Hazlo una vez a mano antes de comprar nada, incluido a nosotros.
Abre el asistente, no el buscador
Ve directamente a la app o al sitio de Gemini. Si escribiste tu consulta en Google y leíste lo que apareció encima de los enlaces, estabas mirando otro producto.
Pregunta como comprador, no como marca
"Qué es [tu empresa]" no te enseña nada: un modelo siempre encuentra algo que decir sobre un nombre propio, y te vas tranquilo sin motivo. Las preguntas que importan son las que no llevan tu nombre: quién provee esta categoría en tu región, qué debería usar una empresa mediana, cuáles son las alternativas al proveedor más conocido. Luego lee la respuesta y mira quién aparece en ella.
Parte de una sesión limpia
El asistente sabe cosas sobre ti: conversaciones anteriores, información guardada, cuenta de Google, idioma y región. Todo eso colorea la respuesta. Usa un chat temporal, o una sesión desconectada en un perfil sin usar, o estarás midiendo lo que el asistente recuerda de ti, no lo que dice de tu marca.
Pregunta más de una vez
Haz la misma pregunta varias veces, cada una en una conversación nueva, repartidas en unos días. Obtendrás respuestas distintas: es el modelo funcionando como está diseñado, no un fallo. Una sola respuesta es una anécdota, un patrón que se repite es una medición.
Cambia de idioma
Haz la misma pregunta en cada idioma en el que vendes, formulada como lo haría un comprador nativo, no como traducción del español. La visibilidad no cruza fronteras sola: una marca recomendada con soltura en inglés puede estar ausente en alemán o en francés, porque la web en ese idioma dice menos sobre ella. Para quien exporta, esa brecha suele ser lo más útil en pantalla.
Anota lo que ves
Para cada prueba, registra cuatro cosas: nombrado o no, descripción correcta, quién más aparece, si había enlaces. Estar bien descrito sin enlace, y estar enlazado mientras la recomendación va a otro, son situaciones distintas con remedios distintos.
Lo que esta prueba no puede decirte
Un procedimiento sin sus límites es solo un discurso de ventas.
Las respuestas son probabilísticas. El mismo prompt, en el mismo idioma, el mismo día, puede devolver un conjunto distinto de proveedores recomendados. Una sola comprobación no demuestra nada: una medición seria repite los prompts y los agrega.
La personalización contamina la muestra. Cuenta, historial, ajustes e idioma alimentan lo que se te muestra a ti. La respuesta en tu pantalla no es necesariamente la que recibe un desconocido en tu mercado objetivo.
La memoria de la conversación es la trampa más silenciosa. Pregunta sobre tu categoría, luego haz una pregunta de seguimiento que mencione tu marca, y todo lo que venga después queda contaminado: tu nombre ya está dentro de la ventana de contexto y el modelo lo reutiliza. Cada pregunta que quieras medir necesita su propia conversación, abierta desde cero.
El asistente cambia bajo tus pies. Los modelos se actualizan, a veces en silencio. Un resultado que capturaste el trimestre pasado es un registro histórico, no un hecho actual. Ese es el argumento a favor de comprobar con un ritmo, y no una sola vez.
Y medir no es influir. Nada de lo descrito aquí hace que el asistente te recomiende: no existe un formulario de inscripción ni una palanca de posicionamiento. Lo que un modelo dice sobre una marca viene de lo que dice la web, y mover eso es más lento y menos vistoso de lo que sugiere cualquier panel. Podemos decirte dónde estás, idioma por idioma, y repetirlo unas semanas después: esa es la oferta. Quien ofrezca más, que lo demuestre.
Preguntas Frecuentes
Si el resumen de IA de Google nombra mi marca, ¿también aparezco nombrado en el asistente Gemini?
No de forma fiable. Los dos se apoyan en modelos emparentados pero con recuperación distinta, activadores distintos, preguntas de forma distinta. Si ambos te importan, comprueba los dos, y mantén los resultados en columnas separadas en vez de promediarlos en una cifra tranquilizadora y vacía.
¿PSentry cubrirá también las superficies de búsqueda de Google más adelante?
No vamos a venderte una hoja de ruta en una entrada de blog. Esas superficies son un problema de medición genuinamente distinto, y meter de forma discreta los resultados de búsqueda dentro de una cifra de "visibilidad de IA" es un atajo que no queremos tomar. Hoy el producto cubre cuatro asistentes, y lo dice.
El asistente enlazó a mi sitio. ¿Eso es una cita?
No es el mismo evento. Una cita es un enlace. Una mención es tu nombre dentro de la frase que lee el comprador. Un modelo puede citar tu documentación mientras recomienda a un competidor, y puede recomendarte con calidez sin ningún enlace. Sigue cada cosa por separado o interpretarás mal las dos.
¿Por qué el asistente describe mal a mi empresa?
Normalmente porque la web también lo hace, o porque lo que dice la web es tan escaso que el modelo rellena los huecos por inferencia: páginas desactualizadas, un cambio de marca que internet aún no asimiló, un posicionamiento que existe solo en tus propios textos de marketing. La corrección está aguas arriba del asistente, y es lenta.
¿Cada cuánto merece la pena volver a comprobarlo a mano?
Como mucho una vez al mes, salvo que haya pasado algo: un lanzamiento, un cambio de marca, una ola de artículos sobre ti. El comportamiento de un modelo hacia una marca cambia despacio, así que comprobarlo a diario termina midiendo sobre todo la aleatoriedad del modelo. Nuestros escaneos corren dos veces al mes, más o menos el ritmo al que cambia el panorama.