Tienes una lista de 200 prospectos. Dentistas en tres ciudades, empresas SaaS de un mismo nicho, todos los hoteles de una costa. Una auditoría de visibilidad en IA personalizada abriría la conversación con cualquiera de ellos. Doscientas, una a una, son un mes de trabajo que nadie va a hacer.
Una auditoría masiva hace las doscientas en una campaña. Las mismas preguntas, los mismos motores de IA, un informe por prospecto y, al final, un archivo con el enlace a cada informe, listo para enviar.
¿Qué produce una auditoría masiva?
Una campaña, un informe en marca blanca por sitio. Cada informe es la misma auditoría de visibilidad en IA que harías para un solo prospecto: a quién recomiendan las IA en su lugar, en qué preguntas aparece, qué competidores ocupan el espacio, qué fuentes citan las IA y qué hacer al respecto.
Lo que cambia es la escala y lo que puedes hacer con el resultado. En pantalla, la campaña es una tabla: una fila por prospecto con su marca, sus menciones y el enlace a su informe. Encima, la actividad de la campaña: quién abrió su informe, durante cuánto tiempo y quién parece listo para una llamada.
¿Cómo funciona una campaña?
1. La lista. Pega hasta 500 URL, una por línea, o sube un CSV. El archivo necesita una columna de URL (url, website, site, domain o link). Cualquier otra columna, email, contact_name, linkedin_url o la que sea, se queda con el prospecto de su fila. Los duplicados se eliminan.
2. Las marcas. Mentionable abre cada sitio y lee su nombre de marca, con un nivel de confianza. Los seguros pasan solos. Los dudosos se marcan para que los revises, y puedes añadir alias (el nombre corto que la gente usa de verdad). Los sitios que no responden se listan para que los quites antes de seguir. Puedes dejar la pestaña abierta mientras tanto: el progreso se actualiza solo.
3. Las preguntas. Escribe las preguntas que hacen los clientes de tus prospectos, una por línea, elige los motores de IA, el país y cuántas veces se hace cada pregunta. Las personas son opcionales: Mentionable puede generarlas a partir del primer sitio de la lista, para que las preguntas se hagan desde varios perfiles de comprador.
4. La vista previa. Antes de que nada se ejecute, ves el número de sitios, preguntas y personas, el coste exacto en créditos y los créditos que te quedan.
5. El escaneo. Las preguntas se hacen una sola vez para toda la campaña. Después, cada respuesta de IA se comprueba para cada marca de la lista. Por eso una campaña de 200 prospectos cuesta mucho menos que 200 auditorías separadas: los motores de IA responden una vez a las mismas preguntas, y cada prospecto se mide con las mismas respuestas.
Después eliges los competidores que aparecen en cada informe, hasta 20, y Mentionable redacta las conclusiones de cada informe.
¿Cómo envío los informes?
Exporta el CSV. Una fila por prospecto: URL, dominio, marca, menciones, número de respuestas, tasa de mención, el enlace a su informe y todas las columnas de tu archivo original. Impórtalo en tu herramienta de emailing o de prospección, y cada mensaje lleva la cifra del prospecto y su propio enlace.
Los enlaces usan tu marca blanca: tu logo, tus colores y tu propio dominio cuando está conectado.
Configura el informe una vez para toda la campaña. Todos los informes de una campaña comparten los mismos ajustes. Para cada sección, elige mostrarla, ocultarla o difuminarla como teaser. Oculta una recomendación que no encaja, añade las tuyas, y el informe de cada prospecto se actualiza.
¿Qué es la biblioteca de CTA?
Un CTA es un título, un subtítulo opcional, el texto de un botón y un enlace: «Reserva una llamada para ver la auditoría completa», hacia tu página de reservas. Los creas una vez en la biblioteca de CTA y los reutilizas entre campañas. Asocia uno a una campaña y aparece en cada informe; las secciones configuradas como teaser se difuminan detrás.
Cambia un CTA y todos los informes que lo usan cambian al instante.
¿Cómo sé quién leyó su informe?
Cada apertura de un informe compartido se registra, y tus propias aperturas nunca cuentan. Para cada prospecto, Mentionable muestra:
- cuántas veces se abrió el informe y desde cuántos navegadores;
- el tiempo de lectura y hasta dónde bajó por la página;
- las secciones que realmente tuvo en pantalla;
- sus clics: en el CTA, en el detalle de una pregunta, en un enlace;
- el dispositivo y de dónde llegó.
A partir de ahí, cada prospecto se clasifica como frío, tibio o caliente. Un clic en el CTA, tres aperturas o una lectura larga y profunda hacen caliente a un prospecto. El feed de actividad, de todas las campañas, pone los calientes arriba en «Llama a estos primero».
Junto a cada prospecto, un estado de seguimiento (por enviar, enviado, seguimiento hecho, en conversaciones, ganado, perdido) y una nota mantienen tu pipeline en el mismo lugar que los informes.
¿Cuánto cuesta una auditoría masiva?
Las auditorías masivas se cobran en créditos, del saldo mensual de tu oferta para agencias:
| Concepto | Coste |
|---|---|
| Escaneo compartido | preguntas × motores de IA × personas × repeticiones, 1 crédito por respuesta, 3 en Claude y Perplexity |
| Cada sitio | 10 créditos, para leer el sitio y preparar su informe |
Ejemplo: 10 preguntas en ChatGPT, Gemini y Google AI Overview, sin personas, una pasada, para 100 sitios: 30 créditos para el escaneo más 1.000 créditos para los informes. El escaneo es compartido, así que añadir sitios solo suma la parte por sitio. Las respuestas de IA fallidas no se cobran.
¿Para quién son las auditorías masivas?
Para las agencias que venden visibilidad en IA y prospectan por segmento: un sector, una ciudad, una lista de una feria. Las auditorías masivas forman parte de las ofertas para agencias y las lanzan los propietarios y administradores del espacio de trabajo. Las cuentas de cliente de solo lectura nunca las ven.
Si trabajas con un agente de IA, el servidor MCP también lee tus campañas, sus informes y tu biblioteca de CTA.