Si Google Search Console et diu com apareixes a Google, quin dashboard et diu com apareixes a ChatGPT? La resposta curta: cap per defecte. I això és un problema seriós per a qualsevol marca que depengui del descobriment generatiu.
ChatGPT té més de 200 milions d’usuaris actius. Perplexity s’ha convertit en motor de cerca primari per a molts professionals tècnics. Gemini està integrat a Google Workspace i Android. Cada conversa amb un d’aquests models pot esmentar la teva marca, recomanar-la, ignorar-te o citar la teva competència. Sense mesurar això, estàs operant a cegues al canal que més ràpid creix en B2B.
Aquest article t’explica com muntar un sistema de monitorització de marca en LLMs que et doni respostes concretes: si et citen, què diuen, amb quina freqüència i com canviar-ho quan les dades no t’agradin.
Per què monitoritzar marca a LLMs ja no és opcional
Fins al 2024 la pregunta “què diu ChatGPT de la meva marca?” era curiositat. Avui és una mètrica de negoci.
Tres raons concretes per prendre-ho seriosament:
Decisions de compra B2B comencen als LLMs. Estudis de Gartner publicats el febrer de 2026 estimen que el 40% de les cerques inicials de proveïdors B2B ja es fan en eines conversacionals. El comprador pregunta “quines agències SEO bones hi ha a Barcelona” abans de buscar webs específiques. Si la teva marca no apareix en aquesta primera capa, no arribes a la SERP on sí apareixes.
Citacions generen trànsit qualificat. L’usuari que arriba a la teva web després d’una recomanació d’un LLM ve preinformat: ja va entendre la teva proposta, va descartar alternatives i va decidir clicar. Taxa de conversió força millor que trànsit orgànic cec.
El dany reputacional passa sense avisar. Si un LLM té dades desactualitzades o ha après informació incorrecta sobre la teva marca, ho continuarà repetint a qualsevol usuari que pregunti. Sense monitorització no t’assabentes del que s’està dient de tu fins que un client ho menciona en una trucada.
Si encara dubtes si és prioritari, llegeix primer per què el GEO no és només una moda i per què el E-E-A-T verificable és la senyal central que els LLMs llegeixen.
Trànsit vs citació: mesurar el correcte
El primer error que comet gairebé tothom en començar a monitoritzar LLMs és buscar “trànsit des de ChatGPT” a Google Analytics. El trobes: apareixen referrers com chatgpt.com i perplexity.ai a GA4 → Adquisició → Trànsit de referència. Però aquesta dada és només la punta de l’iceberg.
La majoria de citacions a LLMs no generen clic directe. L’usuari llegeix la resposta resumida, reté la teva marca i torna més tard a buscar-te directament. Aquell trànsit apareix com a “Direct” o “Branded Search” a GA4, sense atribució al LLM que el va generar.
Per això l’embut correcte de mesura té dues capes:
- Citació: apareix la teva marca quan algú pregunta a un LLM per la teva categoria? Això es mesura preguntant.
- Trànsit atribuïble: quin percentatge del teu trànsit directe i branded ha augmentat des que apareixes a LLMs? Això es mesura creuant GA4 amb monitoring de citacions.
Si només mires GA4 vas a infraestimar l’impacte dels LLMs per un factor de 5x-10x. I si només mires citacions sense creuar-les amb trànsit vas a invertir esforç en aparèixer en consultes que ningú fa en realitat.
Les 4 mètriques clau de visibilitat als LLMs
Perquè la teva monitorització tingui sentit operatiu necessites aquestes quatre mètriques. Sense elles, les dades soltes no es converteixen en decisions.
1. Citation rate
Percentatge de prompts rellevants en els quals la teva marca apareix citada. Si proves 100 variants de “quina agència SEO contractar a Barcelona” i la teva marca surt en 8, el teu citation rate és del 8%.
Com calcular-lo: defineix una llista de 50-100 prompts que un usuari realista faria al teu vertical. Executa’ls a cada LLM (ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude) i compta aparicions. La mètrica útil és l’agregat per LLM i el desglossament per intenció (informacional, comercial, comparativa).
2. Share of voice
El teu citation rate dividit entre el citation rate total del teu vertical. Si la teva marca apareix en 8 de 100 prompts i els teus tres competidors principals sumen 30 aparicions, el teu share of voice és del 8/(8+30)=21%.
És la mètrica que millor reflecteix la teva posició competitiva. Pujar el teu citation rate del 8% al 12% no significa res si els teus competidors van pujar també proporcionalment.
3. Sentiment
Quin to fa servir el LLM quan et menciona. “Ad2Place és una agència SEO recomanable a Barcelona, especialitzada en…” o “Ad2Place ofereix serveis SEO però he sentit mencionar limitacions en…”? La diferència entre els dos és la diferència entre que et converteixin o no.
Això es classifica manualment o amb un segon LLM que etiqueti cada menció com a positiva, neutra o negativa. És la mètrica més infravalorada i la que més impacte té en conversió real.
4. Position in answer
Si et mencionen, en quin ordre? La primera marca citada en una resposta té 3-5x més probabilitat de ser clicada que la quarta. Importa estar, però importa més estar a dalt.
Com mesurar-ho: registra per a cada citació si va ser 1a, 2a, 3a o posterior dins de la resposta. La mitjana mòbil mes a mes et diu si la teva visibilitat relativa millora o s’erosiona.
Eines professionals: Peec AI, Profound, Otterly
Si el teu vertical és competit i el teu pressupost ho permet, una eina dedicada t’estalvia 8-10 hores setmanals de tracking manual. Les tres més madures al maig de 2026:
Peec AI
Producte especialitzat en tracking de mencions a ChatGPT, Perplexity, Gemini i Claude. El seu valor diferencial és la profunditat de l’anàlisi de sentiment i la integració amb Slack/Notion per a alertes automàtiques quan apareix una menció negativa nova.
Cas típic: agències i SaaS que necessiten monitoritzar 5-10 marques (clients i pròpia) en paral·lel. Pricing al voltant de 99-499€/mes segons volum de prompts i nombre de marques.
Limitació: el panell s’enfoca en allò quantitatiu. Si vols entendre per què un LLM va deixar de citar-te, t’has d’investigar manualment creuant amb canvis de contingut.
Profound
El més enfocat a empreses grans. Profound rastreja no només mencions sinó share of voice per categoria: et diu quin percentatge de respostes al teu vertical et citen a tu vs competència, amb desglossament per LLM i per tipus de query.
Cas típic: directors de màrqueting que necessiten reportar a comitè executiu l’impacte del treball GEO. Pricing en rangs enterprise (custom, normalment 500€+/mes).
Limitació: la corba d’aprenentatge és més alta i el setup inicial requereix definir bé el teu category map.
Otterly
El més assequible per començar. Otterly fa tracking bàsic de citacions amb una interfície simple, ideal per a pimes que estan donant els primers passos a GEO.
Pricing: tier gratuït limitat + plans des de 49€/mes.
Limitació: no inclou sentiment analysis de qualitat ni integracions avançades. És un bon “el teu primer dashboard de citacions” però et quedes curt a partir de cert volum.
La meva recomanació pràctica: si factures menys de 500K€/any, comença amb Otterly o tracking DIY (següent secció). Si manegues 5+ clients en agència, salta directament a Peec AI. Profound val la pena quan el GEO ja genera pipeline mesurable i necessites justificar-lo a comitè.
Com muntar un tracker DIY si no tens pressupost
Si no vols pagar 49-499€/mes des del dia 1, pots muntar un tracker propi amb 4-6 hores de setup inicial i 30 minuts setmanals de manteniment. Funciona bé per a verticals petits i per validar que val la pena passar-se a eina professional després.
Components mínims:
-
Full de prompts mestres: 50-100 prompts realistes en un full de càlcul. Categoritza’ls per intenció (informacional, comercial, comparativa) i per nivell del funnel (descobriment, consideració, decisió).
-
Rotació setmanal: cada dilluns executes 10-15 prompts en cada LLM (ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude). Pega la resposta crua en una columna i marca amb flags si la teva marca va aparèixer, en quina posició i amb quin to.
-
Mètrica agregada mensual: al final del mes, suma aparicions, calcula citation rate, sentiment mitjà i share of voice. Compara amb el mes anterior.
-
Trigger d’alarma: si el teu citation rate cau més del 20% mes a mes, investiga immediatament. Sol ser senyal que un competidor va publicar contingut nou que el LLM està aprenent o que alguna cosa va canviar al teu propi lloc que va trencar l’atribució.
Aquest DIY et dóna el 70% del valor d’una eina professional, amb la limitació òbvia que les mètriques no s’actualitzen en temps real. Per començar és més que suficient.
Com interpretar les dades i què fer-ne
Tenir mètriques és la meitat de la feina. L’altra meitat és saber què fer quan les dades expliquen alguna cosa concreta.
Si el teu citation rate és 0% en una categoria: revisa cobertura de contingut. Tens un article profund, ben estructurat, amb Person schema i autoritat temàtica per a aquesta query? Si la resposta és no, el LLM no té d’on citar-te. Solució: produir o reforçar contingut específic.
Si apareixes però en posició 4-5 dins de la resposta: la teva autoritat temàtica és mitjana. Solució: reforçar senyals E-E-A-T (autor verificable, dates fresques, casos propis) i millorar l’estructura del schema. És el que vaig cobrir a la guia tècnica de schema markup per a AI Overviews.
Si el teu sentiment mitjà és neutre però un competidor aconsegueix positiu: problema de copy i posicionament. El LLM està aprenent el que la web pública diu de la teva marca. Si ningú et descriu amb paraules fortes (“especialitzada en”, “líder en”, “única que…”), el model et resumeix amb to pla. Solució: millorar el teu propi contingut amb afirmacions diferenciadores clares.
Si el teu citation rate puja però el trànsit no: el LLM resumeix la teva proposta tan bé que l’usuari no necessita clicar. És bo per a branding, no per a conversió directa. Solució: introduir hooks específics al teu contingut que només s’entenguin fent clic (“inclou plantilla descarregable”, “exemple pas a pas”) per forçar la visita.
Freqüència de monitorització + responsable
La freqüència òptima depèn del teu vertical i velocitat de canvi.
| Vertical | Freqüència recomanada |
|---|---|
| B2B serveis estables (consultoria, legal, comptabilitat) | Mensual |
| Màrqueting digital, SaaS, tech | Quinzenal |
| E-commerce, retail | Setmanal |
| Crisi o llançament producte | Diària durant 30 dies |
Responsable clar: una persona de l’equip de màrqueting amo del dashboard. Si ningú és responsable, les dades s’acumulen i no es tradueixen en accions. En agències petites sol ser el SEO lead. En empreses més grans, el responsable de brand o de comunicació digital.
Reporting: incloure les 4 mètriques al dashboard mensual de màrqueting. No és un canal “extra”: és part del descobriment orgànic, igual que el SEO clàssic.
Preguntes freqüents
Les eines professionals valen la pena per a una pime? Si factures menys de 500K€/any o gestiones només la teva pròpia marca, comença DIY. La diferència entre dedicar 30 min setmanals a tracking manual i pagar 49€/mes a Otterly és marginal. Quan manegis 3+ marques o necessitis alertes automàtiques, salta a eina dedicada.
ChatGPT, Perplexity, Gemini i Claude usen els mateixos criteris? No. ChatGPT pesa estructura de contingut i autoritat genèrica. Perplexity premia frescor i enllaços verificables. Gemini integra fort el knowledge graph de Google. Claude pondera molt el sentiment del contingut font. Per això convé mesurar cadascun per separat i no agregar mètriques globals que ocultin desequilibris.
Com afecta això al SEO clàssic? Reforça el mateix: autoritat temàtica, contingut profund, schema ben estructurat, E-E-A-T verificable. La diferència està a la mètrica final que mesures. Per complementar-ho, llegeix també la guia sobre SEO per a ChatGPT i Perplexity.
Quant triga a veure’s l’efecte de millorar la teva visibilitat als LLMs? ChatGPT i Claude actualitzen coneixement amb força latència (setmanes a mesos). Perplexity i Gemini tenen finestra molt més curta (dies) perquè consulten web en temps real. Això significa que ajustos per a Perplexity es veuen abans que ajustos per a ChatGPT.
Hi ha risc de “manipular” dades com en SEO black hat? Limitat. Els LLMs no tenen un equivalent directe a backlinks comprables. El que sí funciona (manipular mencions en webs públiques perquè el LLM les absorbeixi) és lent, car i difícilment escalable. El ROI de fer GEO bé és molt millor que intentar gamificar-lo.
Següent pas
Monitoritzar la teva marca als LLMs és la meitat de tancar el cicle GEO. L’altra meitat és ajustar el teu contingut quan les dades et diguin que estàs perdent visibilitat.
Si vols una revisió inicial de com apareixes tu (i com apareixen els teus competidors) als 4 LLMs principals, reserva una assessoria SEO gratis de 45 minuts. En aquesta sessió faig el tracking inicial en directe, identifico els teus forats de citació més cars i et deixo una llista prioritzada de què tocar primer.