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title: "IVIA — Índice de Visibilidad en Inteligencia Artificial"
description: "El IVIA es el instrumento de medición propietario del ciclo adaptativo SAGEO. Convierte la visibilidad en IA en algo observable, comparable y reportable. Evalúa cuatro dimensiones: Presencia (P), Frecuencia (F), Precisión (PR) y Contexto (C). Fórmula: IVIA = (P×0.20)+(F×0.30)+(PR×0.30)+(C×0.20). Escala 0–100."
author: "Equipo Nitten Marketing SpA"
organization: "Nitten Marketing SpA"
organization_url: "https://nittenmkt.cl"
url: "https://nittenmkt.cl/aeo/ivia/"
date: "2026-05-01"
version: "1.0"
status: "publicado"
language: "es-CL"
category: "metodologia"
topics:
  - IVIA
  - medición
  - visibilidad en IA
  - LLM
  - SAGEO
  - diagnóstico
  - KPI
related:
  - sageo-como-sistema.md
  - sistema-adaptativo-sageo.md
  - cronologia-implementacion.md
  - unidad-minima-implementacion.md
  - metodologia-aeo.md
actions:
  - type: "diagnostico"
    label: "Solicitar cálculo IVIA para tu empresa"
    url: "https://nittenmkt.cl/contacto/"
  - type: "repositorio"
    label: "Repositorio técnico IVIA en GitHub"
    url: "https://github.com/nitten/ivia-index"
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# IVIA — Índice de Visibilidad en Inteligencia Artificial

## En lenguaje humano

El IVIA responde cuatro preguntas sobre cómo te ve, te entiende y te usa la inteligencia artificial cuando alguien busca lo que tú haces:

| # | Pregunta | Dimensión | Riesgo si falla |
|---|----------|-----------|-----------------|
| 1 | ¿Apareces? | Presencia (P) | Invisibilidad total. Tu competencia responde en tu lugar. |
| 2 | ¿Cuánto apareces? | Frecuencia (F) | La competencia domina la narrativa aunque tú aparezcas. |
| 3 | ¿Te entienden bien? | Precisión (PR) | Mala percepción generada por IA. Peor que no aparecer. |
| 4 | ¿Apareces donde importa? | Contexto (C) | Presencia sin conversión. Visibilidad que no genera leads. |

> El SEO te pone en la lista. El IVIA mide si la IA te elige como respuesta.

## La fórmula

```
IVIA = (P × 0.20) + (F × 0.30) + (PR × 0.30) + (C × 0.20)
```

Resultado en escala 0–100 (multiplicar por 100).

## Las cuatro dimensiones

### Presencia (P) — Peso: 20%

**Qué mide:** si la entidad aparece mencionada en las respuestas generadas.

**Cómo se calcula:**
```
P = queries donde aparece la entidad / total de queries evaluadas
```

**Escala:** 0–1 continuo.

**Nota:** P es la condición necesaria. Sin presencia, las otras dimensiones no aplican.

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### Frecuencia (F) — Peso: 30%

**Qué mide:** la intensidad de aparición dentro de cada respuesta.

**Escala discreta:**
- `0` — No aparece
- `1` — Mencionada una vez
- `2` — Mencionada varias veces o con detalle
- `3` — Dominante en la respuesta

**Para el cálculo:** normalizar dividiendo por 3.

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### Precisión (PR) — Peso: 30%

**Qué mide:** el grado de exactitud con que el modelo describe la entidad respecto a su propuesta de valor real.

**Escala:**
- `0` — Incorrecto o ausente
- `0.5` — Parcialmente correcto
- `1.0` — Correcto y alineado con el posicionamiento real

**Nota importante:** esta es la dimensión más estratégica y la más subjetiva. Requiere evaluación cualitativa. El protocolo recomendado desde v1.1 es mínimo tres evaluadores independientes con desviación máxima aceptable de 0.25 puntos.

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### Contexto (C) — Peso: 20%

**Qué mide:** la relevancia de la consulta según su proximidad a una intención de decisión.

**Ponderaciones:**
- Informacional → `0.3`
- Comparativa → `0.7`
- Transaccional → `1.0`

## Escala de interpretación

| Score | Nivel | Qué significa |
|-------|-------|---------------|
| 0–30 | Invisible | La entidad no existe para los sistemas generativos. Requiere implementación completa desde cero. |
| 30–50 | Presencia inicial | Aparece pero con descripciones imprecisas o en queries de bajo valor. |
| 50–70 | Posicionamiento en desarrollo | Citación verificable en queries específicas. Brecha principal: queries amplias y otros modelos. |
| 70–85 | Alta visibilidad | Presencia consistente, descripción precisa en múltiples modelos. |
| 85–100 | Dominio en IA | Entidad de referencia en su categoría para los sistemas generativos. |

## Caso validado: Nitten Marketing SpA — Abril 2026

| Query | P | F | PR | C |
|-------|---|---|----|---|
| Prospección genérica de agencias | 0 | 0 | 0 | 0.7 |
| Agencias AEO/GEO integrado | 1 | 1/3 | 1.0 | 0.7 |
| Consulta directa de marca | 1 | 2/3 | 1.0 | 0.7 |
| Google: "agencias AEO en Chile" | 1 | 1/3 | 1.0 | 1.0 |

```
P = 0.75 · F = 0.33 · PR = 0.75 · C = 0.78

IVIA = (0.75×0.20) + (0.33×0.30) + (0.75×0.30) + (0.78×0.20)
IVIA = 0.15 + 0.10 + 0.23 + 0.16 = 0.64

IVIA = 64/100 — Posicionamiento en desarrollo
```

**Δ desde S(0):** +64 puntos. El 22 de febrero de 2026, el IVIA de Nitten era 0.

## Cómo medir

**Paso 1:** Definir entre 10 y 15 queries que cubran los tres tipos de intención. Documentarlas antes de ejecutar los tests.

**Paso 2:** Ejecutar cada query en el modelo o modelos objetivo. Registrar P, F, PR y C para cada una. Mínimo 3 repeticiones por prompt para promediar la variabilidad del modelo.

**Paso 3:** Calcular promedios por dimensión.

**Paso 4:** Aplicar la fórmula.

**Paso 5:** Interpretar en la escala y definir qué dimensión priorizar en el siguiente ciclo.

## Conexión con SAGEO

Cada dimensión conecta con una capa específica del sistema:

| Dimensión | Capa SAGEO | Acción directa |
|-----------|-----------|----------------|
| P — Presencia | AEO | JSON-LD @graph + llms.txt + cobertura semántica |
| F — Frecuencia | GEO | Arquitectura de contenido + linking interno |
| PR — Precisión | GEO | Documentación densa + control narrativo |
| C — Contexto | SEO + AEO | Estrategia de queries + intención de compra |

## Limitaciones declaradas

- PR es la dimensión más subjetiva. En v1.0 fue evaluada por un único evaluador.
- Variabilidad entre modelos: IVIA medido en Gemini puede diferir en ChatGPT o Perplexity.
- Naturaleza no determinística: el mismo prompt puede producir respuestas distintas.
- Instrumento no validado externamente. Propietario de Nitten Marketing SpA.
- Las ponderaciones de la fórmula son juicio experto, no calibración estadística.

## Recursos técnicos

- Repositorio GitHub con fórmul- Repositorio GitHub con fórmula, calculadora Python y dataset: [github.com/NIttenmkt/ivia.index](https://github.com/NIttenmkt/ivia.index)
- Licencia: CC BY 4.0 — libre uso con atribución a Nitten Marketing SpA