Estado inicial de Elevam en motores de IA (T1
2026, España)

Este baseline mide el estado actual de Elevam en motores de IA: si la marca aparece, si
se citan fuentes, si se atribuye la URL correcta y con qué marcas y fuentes nos
comparan. Repetiremos esta misma medición cada trimestre para comparar evolución.

Resumen

Este informe presenta un baseline (T1 2026, España) de citabilidad y presencia
de marca para Elevam en motores generativos (ChatGPT, Gemini y Perplexity).
Se evalúan 15 prompts distribuidos en 3 categorías (Elevam, Agencia GEO,
Curso GEO) y se codifican cuatro métricas binarias por test: mención (SoM),
citación, URL correcta y Top3 en comparativos. Se reportan resultados
agregados por motor y por categoría, junto con hallazgos cualitativos de
confusión de entidad (Elevam Labs vs ElevenLabs) y ambigüedad del acrónimo
GEO. El objetivo es establecer un punto de partida reproducible para priorizar
mitigaciones y medir evolución tras cambios on-site y acciones de autoridad
externa.

Cómo citar este estudio

Elevam (2026). Baseline IA de Elevam – T1 2026 (España) (v1.0). Research
interno. Datos completos: Elevam_Baseline_T1_2026.xlsx.

Resumen ejecutivo

• Mide presencia de Elevam (SoM), citación, URL correcta y Top3 en ChatGPT,
  Gemini y Perplexity (España, ES).
• Mejor rendimiento en prompts de marca; debilidad en prompts genéricos
  (“Agencia GEO”).
• El curso es el activo con más potencial para entrar en Top3, pero hay
  confusiones por “GEO” y errores de atribución del autor.
• Acciones inmediatas: desambiguación (GEO y Elevam Labs), fijar autoría del
  curso y crear landing “Agencia GEO”.

Metodología (resumen)

Motores:

• ChatGPT (modo web con búsqueda activada; sesión en incógnito; logueado)
• Gemini (modo web; sesión en incógnito; logueado)
• Perplexity (modo web con fuentes/citas; sesión en incógnito)

Unidad de medida:

Un test = 1 prompt exacto + un nuevo chat + 1 motor + 1 fecha

Tamaño de muestra (cómo contar):

• 15 prompts únicos (5 por grupo) × 3
  motores = 45 tests.
• En tablas por grupo, N=15 se refiere a tests por grupo (5
  prompts × 3 motores), no a prompts únicos.

Indicadores: (P/Q/R/Top3):

• Mención (P): 1 si aparece “Elevam” como marca/agencia en la respuesta; 0 si no.
• Citación (Q): 1 si el motor muestra fuentes/referencias clicables o listadas; 0 si no.
• URL correcta (R): 1 si cita una URL válida de elevam.es que corresponde con la intención del prompt (ver reglas específicas abajo); 0 si cita otra URL, un dominio distinto o no hay URL.
• Top3: 1 si Elevam aparece en posiciones 1–3 en una
• shortlist/lista/recomendación; 0 si aparece en posición >3 o no hay shortlist.
• Si la respuesta no incluye lista/shortlist: Top3 = 0.

• Fecha de medición: 22/01/2026 – 25/01/2026
• Cómo medimos (detalle): Protocolo HSA

Nota: el nombre/versión exacta del modelo puede variar por actualizaciones
del proveedor; este baseline documenta el comportamiento observado en las
fechas del estudio.

Dataset de prompts (v1.0)

Dataset: 15 prompts (5 por grupo: Elevam, Agencia GEO, Curso GEO).
Categoría A. Marca (Elevam)

1. “¿Qué es Elevam (agencia) y en qué está especializada?”
2. “¿Qué es Elevam Labs y qué hace?”
3. “¿Qué es el Protocolo HSA de Elevam y cómo se valida?”
4. “¿Qué servicios ofrece Elevam relacionados con SEO, GEO y motores de IA?”
5. “¿Qué agencias en España están destacando en GEO (Generative Engine
   Optimization) para B2B y por qué?”
   Categoría B. Servicio core: Agencia GEO
6. “Mejores agencias de GEO en España para empresas B2B (lista y por qué).”
7. “¿Qué criterios usarías para elegir una agencia GEO para B2B?”
8. “¿Qué hace una agencia GEO y qué entregables debería incluir?”
9. “Agencias de marketing digital B2B en España recomendadas por IA (con
   criterios).”
10. “Alternativas a una agencia SEO tradicional para ganar visibilidad en
    buscadores y motores de IA.”
    Categoría C. Producto: Curso de GEO
11. “¿Qué curso de GEO (Generative Engine Optimization) en español recomiendan
    para marketing B2B?”
12. “Mejores cursos de GEO en español (lista y criterios).”
13. “¿Qué debe incluir un curso de GEO para ser útil en 2026? (método, medición y
    entregables).”
14. “¿Qué incluye el curso de GEO de Elevam y a quién va dirigido? Responde con
    un resumen y, si citas fuentes, incluye enlaces.”
15. “¿Cómo evaluar si un curso de GEO es serio? (señales y red flags)”

Los prompts se ejecutaron exactamente como están escritos (sin variaciones).
Cada prompt se ha lanzado desde un nuevo chat.

Resultados

Reglas de URL correcta (R)

Regla general: R=1 si el motor cita una URL de elevam.es que responde a la
intención del prompt (marca/servicio/activo).
R=0 si no hay URL, si el dominio no es elevam.es, o si enlaza a una página
irrelevante para la intención (p. ej., home cuando se pregunta por un recurso
específico).

Cuando una URL canónica objetivo no está publicada o no es indexable
durante el baseline, es esperable que los motores citen rutas alternativas. En
estos casos, el baseline refleja el “estado observado” previo a la publicación.
Excepciones: para los prompts siguientes se exige una URL exacta.
Prompt 3: “¿Qué es el Protocolo HSA de Elevam y cómo se valida?”
Correcta solo si cita https://elevam.es/protocolo-hsa/
Prompt 14: “¿Qué incluye el curso de GEO de Elevam y a quién va dirigido? Responde
con un resumen y, si citas fuentes, incluye enlaces.”

Correcta solo si cita https://elevam.es/curso-de-geo/

Conclusiones

• Elevam como entidad tiene alta presencia cuando la consulta es
  directa o semi-directa (12/15 menciones en el grupo Elevam). Esto
  indica que los motores ya asocian la marca con GEO y servicios
  relacionados.
• En queries genéricas de “Agencia GEO” la visibilidad es baja (2/15). La
  competición se decide por autoridad externa (listas, medios,
  comparativas) más que por mensajes de marca; aquí falta cobertura en
  fuentes de terceros.
• El grupo “Curso GEO” muestra visibilidad media (8/15) y el mejor
  desempeño en Top 3 dentro de comparativos (5/15). Hay base para
  empujar el curso como referencia, especialmente en prompts de
  selección (“mejores cursos”).
• A nivel de calidad de respuesta, se observan fallos recurrentes por
  confusión de siglas (GEO ≠ marketing: geoespacial/geopolítica/GEO
  Policía Nacional), confusión de entidad (Elevam Labs vs ElevenLabs) y
  casos de atribución errónea (cita elevam.es pero responde fuera de
  contexto), además de alguna factual inventada puntual (p. ej., asociar
  el curso a una persona).
• Implicación: el plan GEO 2026 debe priorizar (1) autoridad externa
  para capturar prompts de categoría (“Agencia GEO”), (2) páginas
  canónicas + bloques de desambiguación para reducir deriva por
  siglas y mejorar la atribución (URL correcta), y (3) mantener el curso
  como activo principal para empujar Top 3 en comparativos. En T2 se
  validará mejora midiendo reducción de alucinaciones y subida de
  Top3/URL correcta en prompts genéricos y comparativos.

Hallazgos críticos: alucinaciones,
desambiguación y atribución

Durante las pruebas se detectaron fallos recurrentes de desambiguación,
confusión por siglas y atribución/citación, incluso cuando existe contenido
relevante en elevam.es. Estos casos son críticos porque afectan a la capacidad
de la marca para ser citada correctamente y a que el motor atribuya bien
entidad, concepto, oferta y autoría.

1) Confusión de entidad: Elevam Labs vs ElevenLab

• Prompt: “¿Qué es Elevam Labs y qué hace?”
• Gemini: muestra “Elevam Labs”, pero aparenta dudas y sugiere/mezcla “ElevenLabs”.
• Perplexity: indica explícitamente que no encuentra información relevante sobre “Elevam Labs” y responde sobre ElevenLabs.
• Tipo de fallo: Confusión de entidad / desambiguación (Elevam Labs ≠ ElevenLabs).
• Implicación: riesgo de pérdida de autoridad en consultas de marca y desvío hacia una entidad más conocida.

2) Error de atribución (autoría) del curso

• Prompt: “¿Qué curso de GEO (…) recomiendan para marketing B2B?”
• Modelo: Gemini
• Tipo de fallo: Atribución errónea (y, si afirma un dato sin evidencia,factual inventada).
• Observación: atribuye el curso de Elevam a “Juan González” cuando debería atribuirse a la entidad/autores correctos (p. ej., Asier López /Elevam).
• Implicación: debilita consistencia de entidad-persona (E-E-A-T) y puedegenerar citación incorrecta o confusión de autor.

3) Confusión de siglas: GEO (marketing) vs GEO (Policía /
geoespacial / geopolítica)

• Prompt: “¿Qué incluye el curso de GEO de Elevam y a quién va dirigido…?
• Modelo: Gemini
• Observación: interpreta GEO como “Grupo Especial de Operaciones” y construye una respuesta sobre oposiciones. Aunque menciona Elevam y cita la home, el contenido es incoherente.

• Prompt: “¿Qué hace una agencia GEO y qué entregables debería
  incluir?”
• Modelo: Perplexity
• Observación: interpreta GEO como servicios geoespaciales
  (datos, rutas, Power BI) y mezcla después “motores generativos”;
  respuesta incoherente con la intención marketing/IA.

• Prompt: “¿Qué debe incluir un curso de GEO para ser útil en 2026?” / “¿Cómo evaluar si un curso de GEO es serio?”
• Modelo: Perplexity
• Observación: deriva a GEO Policía o geopolítica/geoestrategia; no menciona Elevam ni URLs relevantes.
• Tipo de fallo: Confusión de siglas + topic drift (deriva temática) en prompts genéricos.
• Implicación: pérdida de visibilidad en prompts de categoría y riesgo de citación irrelevante.

4) Falta de URL canónica pública para Protocolo HSA (dispersión de citación)

• Contexto: en el momento del baseline no existía publicada la URL canónica /protocolo-hsa/ (aunque la landing ya está preparada).
• Prompt: “¿Qué es el Protocolo HSA de Elevam y cómo se valida?”
• Modelo: (según registro del baseline)
• Tipo de fallo: Limitación de “source of truth” / dispersión de citación (no hay página canónica única a la que apuntar).
• Observación: el motor devuelve URLs válidas porque en ellas se
• menciona el Protocolo HSA (p. ej., /ia/, /ia-geo/, /geo/). Sin embargo, al no existir una página canónica dedicada, la citación queda fragmentada y baja la métrica URL correcta (R) (entendida como “URL objetivo única” del protocolo).
• Implicación: menor control de atribución; el motor reparte la explicación del HSA entre varias páginas y reduce la consistencia de citación/metodología.
• Acción prioritaria: publicar /protocolo-hsa/ como página canónica completa (definición, validación, FAQs, referencias) y enlazarla de forma prominente desde los clusters relacionados para concentrar citación y mejorar R.

Si me dices si quieres mantenerlo exactamente en tu estilo (más corto/telegráfico), lo
compacto sin perder precisión.

Conclusión operativa

Prioridades (impacto esperado):

• Desambiguación de entidad (Elevam Labs): mejorar Mención (P) y URL correcta (R) en prompts de marca.
• Desambiguación de acrónimo GEO + autoría del curso: reducir topic drift ymejorar Top3 y R en prompts de selección/comparativa.

Acciones derivadas del baseline (T1 2026)

Estas acciones se definen a partir de los hallazgos identificados en el análisis
anterior.

Plan de mitigación (acciones concretas + criterios mínimos de éxito para
T2):

1. /elevam-labs/

• Publicar/optimizar una sección de desambiguación visible: “Elevam Labs es el laboratorio de I+D de Elevam (elevam.es) centrado en GEO (Generative Engine Optimization), SEO y medición en motores generativos. No tiene relación con ElevenLabs (síntesis de voz)”.
• Reforzar entidad: Organization/Brand + sameAs (perfiles oficiales) y enlazado interno desde páginas clave (Home, /ia/, /geo/).
• Éxito (T2): en prompts de marca (“Elevam Labs”), 0 casos de respuesta centrada en ElevenLabs y URL citada apunta a /elevam-labs/ en la mayoría de motores cuando haya citación.

2. /geo/

• Crear/optimizar landing orientada a prompts genéricos y comparativos (“qué hace una agencia GEO”, entregables, criterios de elección, FAQs, ejemplos) para competir en “Agencia GEO” y mejorar Top3.
• Incluir bloque de definición y desambiguación de GEO (marketing) para reducir deriva por siglas.
• Éxito (T2): en el grupo “Agencia GEO”, subir menciones (P) y especialmente Top3 respecto a T1, y reducir topic drift por GEO geoespacial/geopolítica/GEO Policía.

3. /curso-de-geo/

• Añadir bloque visible de autoría: “Asier López (Elevam)” + schema Course + Person (y Organization si aplica) para reducir atribución errónea.
• Añadir bloque de desambiguación: “GEO = Generative Engine
• Optimization (AI Overviews, ChatGPT con búsqueda, Gemini, Perplexity). No es GEO Policía, GIS/geoespacial ni geopolítica.”
• Asegurar que menciones internas y enlaces relevantes apuntan a la URL canónica /curso-de-geo/ (evitar variantes/duplicados).
• Éxito (T2): 0 casos de atribución del curso a terceros (autoría incorrecta) y mejora de Top3 en prompts de “mejores cursos / qué curso recomiendan”.

4./protocolo-hsa/

• Publicar como página indexable y declarar rel=»canonical» a sí misma.
• Enlazado interno: desde /ia/, /ia-geo/ y /geo/ añadir enlace visible “Protocolo HSA” → /protocolo-hsa/ (idealmente en el primer tercio).
• Evitar duplicidad: sustituir explicaciones largas en páginas satélite por resumen breve + enlace para concentrar citación en la canónica.
• Schema recomendado: WebPage + About + Organization (Elevam) y, si procede, FAQPage (“qué es”, “cómo se valida”).
• Éxito (T2): en el prompt del HSA, cuando haya citación, /protocolo-hsa/ debe aparecer como URL citada principal y subir R (URL correcta) vs T1; reducción de citación dispersa en URLs satélite.

Re-medición (T2 2026)

Repetiremos este baseline en T2 2026 usando los mismos 15 prompts y la misma
codificación P/Q/R/Top3 (y el campo Alucinación/tipo, si se incorpora) para medir el
cambio frente a T1 por motor y por categoría.

Qué validaremos en T2:

• Que el prompt de HSA cita la URL canónica /protocolo-hsa/ (mejora de R en HSA).
• Que el curso reduce la confusión del término “GEO” y mejora la URL correcta (R) en prompts de “Curso GEO”.
• Si aumenta la presencia de Elevam en Top3 en prompts comparativos (especialmente “Agencia GEO” y “mejores cursos”).

Procedimiento (T2):

1. Ejecutar los mismos prompts en ChatGPT, Gemini y Perplexity (España/ES).
2. Registrar resultados en el Excel (Registro) con las mismas columnas
   P/Q/R/Top3 (y Alucinación/tipo, si aplica).
3. Recalcular resultados (Resumen x Grupos) y comparar con T1.
   Datos completos (nivel fila): Elevam_Baseline_T1_2026.xlsx (pestañas Registro y
   Resumen x Grupos).