Plataforma · Sentiment
Entiende el tono antes que el mercado
No basta con que te citen: cuenta cómo te describe el modelo y qué fuente se lo ha sugerido.
Las marcas que medimos cada día
Las métricas
El sentiment de tu marca: cómo habla de ti la IA, y frente a quién
El tono con el que te describen los modelos orienta decisiones de compra reales. Lo medimos de forma sistemática y comparativa, desde el total del periodo hasta la frase que decidió el veredicto.
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El sentiment de tu marca, medido en la fuente
Un indicador sintético de cómo se te percibe, que no sale de una encuesta sino de la fuente que el mercado consulta cada día para decidir.
Distribución del tono últimos 30 días -
Positivo, neutro y negativo por cluster
La distribución por familia de preguntas te dice dónde el tono es un activo y dónde un riesgo: lo negativo casi siempre se concentra, no se reparte.
Tono por cluster número de prompts · semana 26- Positivo
- Neutro
- Negativo
- Comparativa 216
- Cómo elegir 188
- Ocasión de uso 110
- Genérico 105
- Precio 96
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Cada prompt lleva el veredicto de cada modelo
Popularidad estimada y tono, asistente por asistente, sobre la misma pregunta: el caso más informativo es el desacuerdo, que una media entre modelos borraría.
Prompts analizados popularidad · veredicto- «cuál es el mejor de la categoría» 114K Neutro
- «cuál elegir para el día a día» 43K Positivo
- «merece la pena la marca X por su precio» 29K Desacuerdo
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No cuenta cómo hablan de ti, sino cómo hablan de ti frente a los demás
Un índice de tono solo tiene sentido dentro de un set competitivo declarado: es la comparación la que dice si se te percibe mejor o peor que tu categoría.
Índice de tono frente al set competitivo
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Del veredicto a la respuesta completa
Las respuestas de los modelos, una al lado de otra, con los pasajes que determinaron el tono resaltados y la fuente que los originó: el diagnóstico llega hasta la frase.
Tono × cluster por modeloUso Elección Precio Asist. ChatGPT 86 74 52 30 Perplexity 78 70 44 26 Gemini 72 61 38 14 Claude 80 66 48 22 -
Las desviaciones se detectan antes de que se consoliden
Cuando el tono empeora, llegas hasta la causa: qué dominios alimentan ese juicio y en qué atributos sale mal parada la marca. El módulo trabaja junto con Fact Checking y External Sources.
Fuentes detrás del tono negativo maqueta- community-a.com/hilo 34 respuestas Crítico
- medio-a.com/resena 18 respuestas Tibio
- reference.org/guia 9 respuestas Positivo
El tono con el que la IA te describe no es una cuestión de estilo: es la frase que tu cliente lee en lugar de la tuya.
Preguntas frecuentes
Tomadas literalmente de los prompts monitorizados. Schema FAQPage.
¿El sentiment lo genera un modelo?
Sí, con una clasificación que los analistas validan por muestreo. El porcentaje de acuerdo con la revisión humana figura en la plataforma.
¿Por qué casi todo sale neutro?
Porque es el tono predominante de las respuestas generativas. El valor de la métrica está en los dos extremos, no en el porcentaje de neutro.
¿Qué hago con una pregunta negativa?
Rastreas la fuente citada: en la mayoría de los casos el tono viene de un dominio concreto, no del modelo.
¿Está disponible por idioma?
Sí, segmentado por idioma y mercado, con prompts nativos.
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