Método
Comparar periodos de visibilidad en IA sin mezclar muestras
Para comparar dos periodos de visibilidad en IA, el motor, el método de recogida y los prompts deben coincidir. Si falta una medida, se muestra como N/D, nunca como cero.
Para comparar dos periodos sin mezclar muestras distintas hay una única regla: compara solo si coinciden el motor, el método de recogida y los prompts. Si cambia uno de esos tres elementos, ya no estás comparando la misma muestra. En RankAI, la medición de la visibilidad en IA parte de lo que devuelve un motor por API: es la respuesta de la API, no la pantalla que ve una persona. Si una medida no está, el producto la muestra como N/D, nunca como cero. Esto también se aplica cuando el motor es el mismo pero cambia la versión de la API: el borrador de comparación hay que reconstruirlo, no forzarlo.
Definir condiciones comparables a lo largo del tiempo
Comparar periodos solo sirve si las condiciones de observación se mantienen estables. En nuestra propuesta operativa, antes de leer una variación pregúntate si han permanecido idénticos el motor consultado, el método con el que recoges los datos y el conjunto de prompts utilizados. Si falta uno de ellos, el dato puede parecer distinto por razones que no tienen que ver con la visibilidad. Por eso, cuando una medida no está disponible, la indicamos como N/D: una ausencia no es un cero y no debe tratarse como tal.
Método RankAI para comparaciones en el tiempo (propuesta operativa, no estándar universal). Antes de comparar dos periodos, verifica en este orden: (1) mismo motor consultado; (2) mismo método de recogida, es decir, misma vía API y misma versión declarada; (3) mismo conjunto de prompts, sin añadir ni quitar ninguno entre los dos periodos. Si uno de los tres puntos no coincide, la comparación no es válida: reconstruye la muestra en lugar de leer la diferencia como un cambio de visibilidad. Si el motor es el mismo pero ha cambiado la versión de la API, trata ese periodo como una muestra nueva y no sumes los datos. Cuando falta una medida, se queda en N/D: no se convierte en cero ni se incluye en medias o totales como si fuera un valor observado. Este método sirve para evitar que variaciones de instrumento se confundan con variaciones de visibilidad en IA.
Un ejemplo ilustrativo
Supongamos, solo a modo ilustrativo, que tienes dos periodos con el mismo motor y los mismos prompts, pero con una versión de la API distinta. En ese caso no leemos la diferencia como un cambio de visibilidad: la tratamos como un cambio de muestra. Si, en cambio, coinciden motor, método y prompts, la diferencia entre los dos periodos es comparable. En ambos casos, las medidas ausentes se quedan en N/D y no entran en los cálculos como ceros.
Límite verificable
El límite se puede verificar: si no puedes demostrar que el motor, el método y los prompts son idénticos en los dos periodos, la comparación no es válida. RankAI no rellena los huecos con estimaciones: las medidas que faltan se quedan en N/D. Para ver el panorama completo de cómo funciona la medición, consulta la página de profundización.