Descubre cómo AmICited monitoriza tu marca en ChatGPT, Perplexity, Gemini, Google AI Overviews, AI Mode y más, qué significa cada métrica y cómo gestionarlo todo desde tus agentes de IA.
AmICited hace a los motores de IA las preguntas que hacen tus compradores, guarda cada respuesta y registra qué marcas nombra cada una y qué páginas cita. A partir de ese registro calcula tu visibilidad, tu cuota de voz frente a la competencia y las fuentes que deciden quién recibe la recomendación.
Esta documentación explica cómo se recopilan los datos, qué significa cada cifra y cómo se calcula, y cómo actuar a partir de ella: en el dashboard, o desde Claude, ChatGPT, Cursor o Codex a través del servidor MCP.
Monitorizas un dominio. Para ese dominio escribes prompts: las preguntas que un comprador escribiría en un asistente de IA. Con la programación que elijas, AmICited envía cada prompt a cada motor de IA seleccionado desde el país que hayas indicado, y guarda la respuesta. Cada respuesta se analiza para extraer las menciones de marca (las marcas nombradas en la respuesta, en orden) y las citas (las URL que el motor usó como fuentes). Tus métricas son agregados de esos dos registros sobre el rango de fechas y los filtros que elijas. La página de terminología define cada término en un solo lugar.
¿Prefieres preguntárselo a tu agente?
Todo lo que hay en el dashboard también está disponible como herramienta MCP. Una vez conectado, puedes preguntar “¿qué prompts citan a mis competidores pero no a nosotros este mes?” y tu agente obtiene la respuesta de los mismos datos.
# Documentación de AmICited
Descubre cómo AmICited monitoriza tu marca en ChatGPT, Perplexity, Gemini, Google AI Overviews, AI Mode y más, qué significa cada métrica y cómo gestionarlo todo desde tus agentes de IA.
AmICited hace a los motores de IA las preguntas que hacen tus compradores, guarda cada respuesta y registra qué marcas nombra cada una y qué páginas cita. A partir de ese registro calcula tu visibilidad, tu cuota de voz frente a la competencia y las fuentes que deciden quién recibe la recomendación.
Esta documentación explica cómo se recopilan los datos, qué significa cada cifra y cómo se calcula, y cómo actuar a partir de ella: en el dashboard, o desde Claude, ChatGPT, Cursor o Codex a través del [servidor MCP](/docs/mcp/connect/).
## Empieza aquí
Añade tu dominio, elige prompts y motores, y obtén tus primeras respuestas de IA en unos diez minutos.Qué ocurre en cada ejecución: a qué motores se pregunta, desde dónde y qué se guarda.Puntuación de visibilidad, cuota de voz, posición media y citas, con las fórmulas exactas.Da a Claude, ChatGPT, Cursor o Codex acceso en vivo a tus datos de AmICited.
## Explora por tema
Dominios, prompts, motores, países, frecuencia, competidores y etiquetas.El dashboard, el detalle del prompt, fuentes, fan-out y brechas de citas.Artículos, anotaciones, auditoría de dominio, frescura y Web Vitals.Search Console, Bing, GA4, plataformas de anuncios y tiendas online.Planes, límites, créditos y roles del equipo.Visibilidad cero, caídas repentinas, motores sin datos, páginas sin citas.
## El modelo en un párrafo
Monitorizas un **dominio**. Para ese dominio escribes **prompts**: las preguntas que un comprador escribiría en un asistente de IA. Con la **programación** que elijas, AmICited envía cada prompt a cada **motor de IA** seleccionado desde el **país** que hayas indicado, y guarda la **respuesta**. Cada respuesta se analiza para extraer las **menciones de marca** (las marcas nombradas en la respuesta, en orden) y las **citas** (las URL que el motor usó como fuentes). Tus métricas son agregados de esos dos registros sobre el rango de fechas y los filtros que elijas. La página de [terminología](/docs/terminology/) define cada término en un solo lugar.
Todo lo que hay en el dashboard también está disponible como herramienta MCP. Una vez [conectado](/docs/mcp/connect/), puedes preguntar "¿qué prompts citan a mis competidores pero no a nosotros este mes?" y tu agente obtiene la respuesta de los mismos datos.
Source: https://www.amicited.com/es/docs/
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