Las métricas de un audit aterrizan en el dashboard, organizadas en cinco vistas. Cada una responde una pregunta de negocio distinta. No están pensadas para leerse todas a la vez — son puntos de entrada a la misma data desde ángulos distintos.

Overview — ¿cómo estoy globalmente?

La vista por defecto. Responde: “¿cuál es mi visibilidad y sentimiento frente al mercado?”.

Muestra:

• Share of Voice — qué porcentaje de las respuestas te mencionan a ti vs. al resto.
• Tendencia de sentimiento — media rodando en los últimos 7 o 30 días.
• Top 5 entidades por visibilidad — ranking general, con tu marca resaltada.
• Total de menciones y respuestas en el tiempo.
• Posicionamiento competitivo — tu marca vs. los 3 competidores principales.

Úsala cuando: quieres el titular de un audit. Lo primero que mira el cliente al ver resultados.

Market — ¿con quién me están comparando?

Responde: “¿cómo está estructurado mi mercado en la cabeza del LLM?”.

Muestra:

• Matriz de co-mención — qué marcas aparecen juntas en las mismas respuestas.
• Sentimiento por par de entidades — si apareces junto a X, ¿tienes mejor o peor sentimiento que X?
• Estructura del mercado — clusters de marcas que el LLM tiende a agrupar (similares en posicionamiento según co-mención).
• Trayectorias — tu sentimiento frente a la mediana del mercado.

Úsala cuando: quieres entender el contexto competitivo. Quién se menciona contigo y quién nunca. Revelador cuando descubres que nunca te mencionan con tu competidor natural (el LLM no te considera comparable) o cuando te emparejan con marcas fuera de tu liga.

Attributes — ¿con qué narrativa me asocian?

Responde: “¿qué cualidades me atribuye el LLM y cómo quedan esas cualidades frente a mis competidores?”.

Muestra:

• Frecuencia de atributos — qué atributos son más discutidos en tu sector.
• Sentimiento por atributo y entidad — “Nike en comfort: +0.7. Adidas en comfort: +0.3”.
• Heatmap atributo × entidad — intensidad de asociación entre cada par.
• Nuevos atributos sugeridos por el detector (candidatos a ampliar el catálogo).

Úsala cuando: quieres trabajar narrativa. “Nos ven cómodos pero no sostenibles”, “nuestros atributos diferenciales están distribuidos entre competidores sin concentrarse en nosotros”. Guía contenido y mensaje de marca.

Sources — ¿qué fuentes sostienen lo que dicen sobre mí?

Responde: “¿qué URLs cita el LLM al hablar del sector, y cuáles están sesgadas a mi favor o en contra?”.

Muestra:

• Top dominios por conteo de citations.
• Asociación dominio-entidad — qué fuentes mencionan qué marcas.
• Sentimiento por fuente — si elpais.com te cita, ¿con qué tono te trata de media?
• Official presence rate — qué fracción de citaciones vienen de tu propio dominio (buena señal de dominio de la narrativa).

Úsala cuando: quieres entender de qué bebe el LLM. SEO técnico, PR, relaciones con medios. Si wikipedia.org es la top source para tu sector y tu página allí es pobre, tienes un problema identificable.

Nota: solo tiene data si el run corrió en modo analysis con grounding activo. En simulation las sources están vacías.

Business view — ¿qué pasa en términos de impacto real?

Responde: “¿estoy ganando o perdiendo terreno frente a mis competidores en términos de impacto comercial?”.

Muestra:

• Business impact score (0–100) — compuesto de sentimiento + posición + conteo + ranking competitivo.
• Recommendation rate — qué fracción de las veces que apareces como subject, sales con sentimiento alto (≥ 4).
• Strong recommendation rate — solo sentimiento very-positive (5).
• Competitive score — tu ranking entre todas las entidades del mercado detectado.
• Tendencia — ¿el business impact mejora o empeora?

Úsala cuando: tienes que reportar resultados a un CMO. Es la vista con menos densidad técnica y más legibilidad ejecutiva.

Cómo se relacionan las cinco vistas

                    ¿me mencionan?
                   ┌───────────────┐
                   │    Overview   │
                   └───────┬───────┘
                           │
         ┌─────────────────┼─────────────────┐
         ▼                 ▼                 ▼
    ¿con quién?       ¿con qué?         ¿sobre qué?
    ┌──────────┐     ┌──────────┐     ┌──────────┐
    │  Market  │     │Attributes│     │ Sources  │
    └──────────┘     └──────────┘     └──────────┘
         └─────────────────┬─────────────────┘
                           │
                           ▼
                    ¿qué peso comercial
                       tiene todo esto?
                    ┌──────────────────┐
                    │  Business View   │
                    └──────────────────┘

Overview contesta la pregunta de fondo. Market, Attributes, Sources la descomponen en tres dimensiones (con quién, con qué, sobre qué). Business view recoge los tres en un compuesto con sesgo comercial.

Filtros que aplican en todas las vistas

Cada vista respeta los filtros globales que le marques:

• Run — un run concreto o varios combinados.
• Study — todas las ejecuciones de un estudio recurrente.
• Engine — una sola LLM, varios, o todos.
• Persona — filtrar por perfil de usuario.
• Funnel stage — solo prompts de awareness, consideration, decision.
• Ventana temporal — últimos 7, 30, 90 días o rango custom.

Cambiar filtros re-ejecuta los recipes SQL contra ClickHouse en tiempo real. No hace falta lanzar un run nuevo.

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Para entender qué significa exactamente cada número que ves (y, sobre todo, qué NO significa), consulta el Catálogo de métricas — las 37 medidas canónicas con su fórmula, escala y cómo interpretarlas.