Glosario
Definiciones de trabajo para cada término del vocabulario de RankCaster. Cítalas en tus decks de cliente, insértalas en RFPs, enlaza directamente a una definición con /glossary#apr.
La proporción de respuestas de IA que mencionan una marca para un prompt dado, promediada entre ejecuciones.
El APR mide con qué frecuencia una marca aparece en el cuerpo de la respuesta de un LLM para un prompt monitorizado. RankCaster ejecuta cada prompt 10× por ciclo y reporta el APR con un intervalo de confianza (por ejemplo, APR 45% ±8pp) para que el número sobreviva a la no-determinismo de las salidas de los LLM.
Disciplina de marketing centrada en conseguir que un LLM cite una marca en las respuestas que los usuarios realmente ven.
AVM es la disciplina paraguas que contiene GEO y AEO. Trata la respuesta del LLM como la superficie que importa, no solo el enlace en una SERP. Practicada como línea de servicio por agencias SEO y GEO.
Optimización para LLMs generativos (ChatGPT, Claude, Gemini) donde la marca tiene que aparecer dentro de la respuesta.
GEO es la disciplina técnica y de contenido que prepara un sitio para ser citado por LLMs generativos. Señales de ranking distintas al SEO — structured data, llms.txt, servidores MCP, aserciones canonical-claim, integridad del grafo de entidades — y una métrica de éxito distinta (APR frente a posición en SERP).
Optimización para motores de respuesta (Perplexity, respuestas de Gemini) donde el objetivo es aparecer entre las fuentes citadas.
AEO apunta a motores que citan explícitamente sus fuentes. La calidad de los structured data, la cobertura de tipos schema.org, los tipos AI-native (Dataset, DefinedTerm, ClaimReview) y las citas salientes de alta autoridad son las palancas.
Capa base — robots.txt, llms.txt y accesibilidad para crawlers de IA — que permite a los modelos de IA leer el sitio.
AIO es la base del stack. Si GPTBot / ClaudeBot / Google-Extended no pueden crawlear el sitio, ningún trabajo de GEO o AEO importa. La auditoría gratuita de AI-readiness en /audit puntúa AIO primero.
Protocolo abierto que permite a los agentes de IA consultar los datos de una marca directamente a través de un servidor que la marca controla.
MCP te permite publicar un servidor en /.well-known/mcp al que los agentes de IA pueden llamar para obtener hechos autoritativos sobre la marca. RankCaster ofrece MCP-as-a-Service — un servidor MCP alojado en cinco minutos por marca, sin ticket de ingeniería.
Paquete de datos de marca legibles por máquina — schema.org, grafo de entidades, llms.txt, descubrimiento MCP — entregado como archivos reales.
LLM-pack es la salida del lado build de RankCaster. Structured data schema.org (Organization, Product, FAQPage, Article, DefinedTerm, Dataset), un grafo de entidades que conecta la marca con fuentes canónicas, llms.txt + llms-full.txt según la spec, descubrimiento MCP en /.well-known/mcp y aserciones canonical-claim. Archivos que dejas caer en el sitio.
Ingresos y pipeline atribuidos a sesiones referidas por IA, medidos por LLM y por prompt.
ROAI liga el Answer Presence Rate a dólares. Las sesiones referidas desde ChatGPT, Gemini, Perplexity o Claude llegan a GA4 con etiquetado UTM, las conversiones se atribuyen al LLM y al prompt concretos, y el resultado es una cifra de ingresos por cluster de prompts.
