Clientes
Casos de estudio (de los honestos)
Estamos en beta abierta y aún no tenemos testimonios de clientes con nombre — y no vamos a inventarlos. Lo que sí podemos mostrar hoy: nuestros propios auto-experimentos sobre el producto en producción y patrones anonimizados de escaneos beta reales, cada uno claramente etiquetado.
Auto-experimento — nuestro propio producto
Geovory, escaneado por Geovory
- La pregunta
- Somos un SaaS nuevo en una categoría nueva («monitorización de visibilidad en IA»). Cuando alguien pide a un asistente de IA herramientas para comprobar si ChatGPT recomienda un negocio, ¿aparecemos siquiera?
- Qué hicimos
- Ejecutamos nuestra propia monitorización semanal sobre el sistema en producción — el mismo plan Monitor que reciben los clientes. El escaneo muestrea preguntas de compradores de nuestra categoría en los doce canales y sigue qué competidores aparecen junto a nosotros.
- Cómo va
- El panel demo público de este sitio es un espacio de demostración aparte (claramente marcado como datos de ejemplo); nuestro auto-escaneo semanal corre en privado sobre la misma canalización de producción. Además guía nuestra propia hoja de ruta: el análisis de huecos de citas de nuestro escaneo nos dijo qué páginas comparativas y educativas escribir primero (varias ya existen en este sitio).
Escaneo beta anonimizado — servicios locales
Un negocio local descubre que es invisible
- La pregunta
- Un patrón típico de nuestros escaneos beta: un negocio local con buenas reseñas (fontanería, dental, legal) y buen posicionamiento en Google saca una F en visibilidad en IA — cero menciones en todas las preguntas muestreadas, mientras 2–3 competidores son recomendados una y otra vez.
- Qué hicimos
- La extracción de competidores del escaneo muestra exactamente qué rivales nombra la IA y qué fuentes (directorios, sitios de reseñas, prensa local) citan las respuestas. El motor de recetas lista después las páginas y contenidos concretos que le faltan al negocio.
- Cómo va
- El diagnóstico es el producto: en lugar de adivinar, el dueño recibe una lista priorizada de huecos de citas — las páginas de terceros y el contenido propio de los que realmente beben las respuestas de IA en su ciudad. El informe de muestra de abajo enseña este mismo formato con datos de escaneo reales.
Auto-experimento — estrategia de contenidos
Probamos si las páginas dirigidas mueven las respuestas de IA
- La pregunta
- La promesa central del GEO es que el contenido adecuado cambia lo que la IA recomienda. Antes de pedir a los clientes que se lo crean, lo probamos con nosotros mismos.
- Qué hicimos
- Con nuestros propios datos de huecos de citas, publicamos páginas educativas y comparativas dirigidas, y dejamos que el ciclo de monitorización semanal midiera los cambios en la tasa de menciones en escaneos posteriores — el mismo ciclo de verificación de arreglos que incluye el plan Optimize.
- Cómo va
- Este experimento está en marcha y los números se publicarán aquí — también si decepcionan. Preferimos enseñar una curva real y lenta antes que un palo de hockey inventado.
Tu historia podría estar aquí
Si usas Geovory durante la beta abierta y te ayudó a encontrar (o corregir) un hueco de visibilidad en IA, nos encantaría contar tu historia — con tu permiso y tu nombre real, o anonimizada si lo prefieres. Escribe a support@zalize.com con lo que encontraste.