01 · Audit · educación

AI Visibility Audit para Educación & formación ejecutiva

Diagnóstico de cómo ChatGPT, Gemini, Perplexity, Copilot y Google AI Mode describen, citan, ignoran o tergiversan tu marca.

Foco sectorial

Educación & formación ejecutiva

Para universidades, escuelas de negocio y programas que compiten en búsquedas internacionales y comparativas asistidas por IA.

Áreas de foco

UniversidadesBusiness schoolsExecutive edOnline programs

Cómo encaja aquí

Qué hace este servicio
exactamente para este comprador.

Un programa ejecutivo nivel IE Business School observa cómo los aplicantes internacionales describen su shortlist como 'las escuelas que ChatGPT nombró primero'. La auditoría ejecuta los prompts comparativos cross-país que esos aplicantes realmente usan: ROI del programa, outcomes de alumni, requisitos de idioma, flexibilidad de formato. Puntúa cómo la IA describe el programa frente a 5-7 escuelas pares nombradas, dónde el programa desaparece (a menudo en un solo idioma mientras es visible en otros), y qué fuentes de ranking, perfiles de alumni o publicaciones de profesorado anclan el gap.

Prompts del comprador

Las preguntas que
están haciendo ahora.

Prompt 01

“mejor MBA ejecutivo en Europa para alguien trabajando full-time en Madrid”

Prompt 02

“comparar IE vs IESE vs ESADE para alguien en servicios financieros”

Prompt 03

“vale la pena un MBA Ejecutivo para un fundador de 38 años”

Prioridades

Qué importa
en este sector.

01
Visibilidad en búsqueda internacional
Los estudiantes comparan programas entre países en un solo prompt. Si tu programa no está en la lista corta generada por la IA, tampoco está en el set de aplicaciones.
02
Los datos de resultados ganan
ROI, mejora salarial, tasa de empleo, trayectoria de alumni — son los datos que persuaden a los estudiantes prospectivos con los que la IA habla.
03
Autoridad temática
Publicaciones de profesorado, output de investigación, redes de alumni. Los motores de IA tratan distinto a las escuelas con huellas externas gruesas que a las que sólo existen en su propio sitio.

Recorrido del comprador

Cómo investigan
los compradores.

Los estudiantes prospectivos comparan un MBA estadounidense contra una Grande École francesa contra un programa ejecutivo en España — en un sólo hilo de ChatGPT. Preguntan sobre estilo de enseñanza, resultados de alumni, requisitos de idioma, dificultad de aplicación. La IA sintetiza desde rankings, reseñas de alumni, publicaciones de profesorado e informes de empleo. Si los datos de tu escuela no están estructurados, son invisibles a esa síntesis.

Señales de confianza

Qué están leyendo
los motores de IA.

01
Schema de profesorado y alumni: Person, EducationalOrganization, Course
02
Datos de resultados: estadísticas salariales, tasas de empleo, destinos de carrera
03
Rankings, acreditaciones, partnerships nombrados
04
Presencia de contenido multilingüe — especialmente para programas dirigidos a estudiantes internacionales

Entregables

Qué recibes
específicamente aquí.

01
Tabla de citation rate sobre 25 consultas en forma de aplicante frente a 5-7 escuelas pares nombradas, puntuada por motor
02
Reporte de gap de datos de outcome que muestra dónde los datos de salario de alumni, tasa de empleo o destino son delgados o faltan frente a pares citados
03
Mapa de visibilidad por idioma que muestra dónde el programa es nombrado en inglés y español frente a dónde falta en francés, alemán y portugués

Fuentes que afinamos

De dónde vienen
las citas realmente.

FT Business School RankingsQS World University RankingsThe Economist Executive EducationAACSBBloomberg Businessweek MBA Rankings

Marco regulatorio

Distintas jurisdicciones, distintas reglas, distinto idioma. Los motores de IA prefieren fuentes que sean explícitas sobre qué mercados y qué regulaciones aplican. Mapeamos cada descriptor por jurisdicción antes de que ninguna optimización toque la fuente.

Contexto del servicio

Cómo encaja
este servicio en el sector.

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