Growth
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15 MIN
22 sept 2025
Cómo Crecería Peec AI
Hola! Soy Fran, bienvenido a "Cómo Crecería X", un proyecto creado para ayudarte a identificar oportunidades de crecimiento para tu empresa mediante el análisis de distintos casos de uso.
Cada dos semanas elijo una empresa de tecnología, ya sea B2B o B2C, y escribo un breve análisis explicando cómo la haría crecer.
Comenzamos con el primer análisis de la nueva temporada 😀
Hoy analizamos a Peec AI.
Resumen
Sobre la empresa : Modelo de negocio, propuesta de valor y posicionamiento en el mercado.
Amenazas y Tendencias del mercado.
Mi tesis de crecimiento 1 - Optimización del ciclo de vida del cliente mediante datos:
¿Cómo puede Peec AI incrementar la Activación y reducir el Time-to-Value?
¿Cómo puede Peec AI mejorar su estrategia de GTM y de generación de demanda?
Mi tesis de crecimiento 2 - Creación de mayor valor para los clientes a través del producto
Otros insights
Disclaimer :
Toda la información e insights presentados en este análisis se basan exclusivamente en fuentes externas y datos de acceso público, sin contar con conocimiento interno de la empresa.
Sobre la empresa
Peec AI es una plataforma SaaS diseñada para agencias y empresas que necesiten monitorizar su presencia en buscadores impulsados por IA generativa. La herramienta permite rastrear prompts en los principales motores de búsqueda basado en IA (ChatGPT, Claude, Perplexity, etc.), identificar la posición de cada empresa frente a sus competidores según el tipo de modelo, analizar la información que utilizan los LLMs en sus respuestas y de qué fuentes proviene, además de detectar vacíos de contenido que ayuden a mejorar la visibilidad de la marca en este nuevo entorno de búsqueda.
Peec AI te ayuda a analizar :
¿Qué prompts activan tu marca y en cuáles eres invisible?
¿En qué posición apareces frente a tus competidores? ¿En qué proveedores y modelos de IA (ChatGPT, Gemini, Perplexity, etc.) logras mayor visibilidad?
¿Qué competidores aparecen de forma consistente en distintos prompts?
¿Qué fuentes específicas (blogs, reseñas, documentación, foros) citan los LLMs en sus respuestas?
¿Qué funcionalidades o beneficios destacan en sus respuestas?
Peec AI funciona como una plataforma SaaS dirigida a agencias y empresas, con tres planes de suscripción escalonados: Starter (89 €/mes), Pro (199 €/mes) y Enterprise (499 €/mes). Su estrategia de go-to-market es híbrida: combina un enfoque product-led, con prueba gratuita bajo registro de pago, y un enfoque sales-led, ofreciendo la posibilidad de agendar una demo con el equipo de ventas.
El precio de cada una de las suscripciones se define en función de tres variables: el número de prompts que se pueden monitorizar, la cantidad de respuestas analizadas cada mes y los países que se deseen rastrear.
¿Cómo funciona?
Ejecuta los prompts cada día en distintos modelos de IA para obtener datos actualizados sobre la visibilidad de la marca.
Permite monitorizar competidores para ver quién aparece junto a ti, quién te supera, en qué prompts, modelos y fuentes.
Ofrece métricas clave como visibilidad, posición, sentimiento y fuentes que influyen en la presencia de tu marca en estos buscadores generativos.
¿Qué diferencia a Peec AI de otras plataformas de Optimización en Buscadores de IA? ¿Cuál es su principal propuesta de valor?
1. Dashboard para analizar la visibilidad de tu marca en buscadores de IA
Ofrece un dashboard que permite visualizar de un vistazo la visibilidad de tu empresa o marca en diferentes modelos de IA (ver imagen abajo). La herramienta compara tu rendimiento frente a los principales competidores, mostrando el nivel de posicionamiento, el sentimiento asociado, en qué respuestas aparece tu marca dentro de los buscadores y qué fuentes utilizan los modelos de lenguaje (LLMs) para generar esas respuestas.
2. Prompts sugeridos por la plataforma y personalizados
Peec AI genera automáticamente, según la industria de cada empresa, una lista de prompts recomendados para monitorizar (ver imagen abajo). Además, permite añadir de forma manual los prompts específicos que cada marca necesite seguir de cerca.
Estos prompts reproducen preguntas reales que los usuarios podrían formular. La plataforma los ejecuta en múltiples modelos de IA cada 24 horas, ofreciendo información siempre actualizada sobre cómo responden los modelos, qué marcas destacan en sus respuestas y qué fuentes utilizan por cada prompt.
3. Comprendiendo las fuentes de información que utilizan los modelos de LLM
La funcionalidad “Sources” de Peec AI muestra qué sitios web y URLs específicas emplean los modelos de IA al generar respuestas a tus prompts. De este modo, puedes identificar qué contenido consideran relevante los buscadores generativos y cómo se referencia tu marca en sus resultados.
Analizar estas fuentes te permite:
Identificar contenido relevante: conocer qué sitios web citan con mayor frecuencia los modelos de IA en relación a tus prompts.
Optimizar tu estrategia de contenidos: descubrir si tu contenido aparece en las fuentes pero no es citado directamente y aprender de las fuentes más efectivas para optimizar la forma en que estructuras y presentas tu información.
Rastrear fuentes de la competencia: ver en qué sitios web tienen presencia tus competidores y de cuáles se nutren.
Encontrar oportunidades de colaboración: detectar fuentes de alto rendimiento donde podría interesarte que tu marca sea mencionada.
Detectar vacíos de contenido: identificar temas y formatos que funcionan bien y que aún no estás aprovechando.
4. Añadiendo competidores a monitorizar
Peec AI te permite incluir a los competidores que quieras monitorizar y compararlos con tu empresa bajo las mismas métricas. Así podrás ver quién obtiene mayor visibilidad en cada uno de los buscadores de IA para distintos prompts e identificar en cuáles necesitas mejorar tu posicionamiento.
Amenazas y Tendencias del mercado
La optimización para buscadores de IA —AI Search Optimization o GEO, Generative Engine Optimization— es una categoría emergente en el mercado, pero avanza a gran velocidad.
La forma en la que descubrimos productos está cambiando muy rápido. Durante años hemos estado obsesionados con rankear en Google. Lo seguimos estando, es muy importante, pero ya no es suficiente.
Hoy, tus clientes potenciales están preguntando directamente a la IA, por ejemplo :
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Cada día, ChatGPT procesa 2.5 billones de prompts, una cifra, que por su velocidad, se aproxima rápidamente a las 14 billones de búsquedas diarias en Google.
A diferencia de los buscadores tradicionales, donde el usuario elige entre una lista de enlaces, los buscadores de IA devuelven una respuesta o recomendación filtrada.
El SEO es distinto a la visibilidad en los LLMs.
Un buen posicionamiento en Google influye en las menciones de los LLMs, pero no de manera lineal. Algunas marcas dominan la búsqueda tradicional y, sin embargo, son invisibles en las recomendaciones generadas por los buscadores de IA.
El SEO tradicional se centra en palabras clave, llenando los posts con los términos más adecuados para captar mayor tráfico de búsqueda. El GEO, en cambio, gira alrededor de los prompts: qué preguntas hacen los usuarios, cómo construyen las IA sus respuestas, qué contexto añaden y cómo varía esto entre distintos modelos y proveedores de AI Search.
El verdadero reto
No es solo aparecer. Es entender qué factores determinan tu visibilidad y por qué tus competidores logran estar presentes mientras tú no.
En este vertical emergente han surgido numerosos proveedores —como Profound, la española Omnia o Peec AI, entre otros— cuyo objetivo es ayudar a las empresas a auditar su visibilidad en distintos buscadores de IA, analizar qué prompts activan su marca y descubrir oportunidades para mejorar su posicionamiento.
En este escenario, Peec AI se enfrenta a dos amenazas principales que condicionan su capacidad de diferenciarse y consolidar su propuesta de valor:
Amenaza 1 : Dificultad para replicar resultados en un mismo prompt
La variabilidad es inherente a los buscadores generativos, dos usuarios distintos pueden recibir outputs diferentes para el mismo prompt, e incluso un mismo usuario puede obtener variaciones en función del contexto conversacional, la personalización o las actualizaciones del modelo.
La replicabilidad y consistencia de las respuestas es difícil de mantener.
En la imagen adjunta abajo, se puede observar como cambia el output del modelo — en este caso ChatGPT—, para un mismo prompt ejecutado por mí “¿Qué herramienta SaaS de visibilidad de marcas en buscadores de IA me recomiendas?”, en distintas horas del mismo día.
Los datos pueden variar día a día porque los modelos de IA son inherentemente aleatorios. Esto refleja la dificultad de ofrecer métricas consistentes en un entorno tan volátil e implica algunos riesgos:
Volatilidad de las métricas: dificulta las comparativas históricas y la construcción de series temporales precisas para los clientes.
Vulnerabilidad a sesgos: si un modelo prioriza ciertas fuentes, idiomas o formatos, la medición puede estar sesgada.
Cambios frecuentes y opacos: Los modelos se actualizan de forma opaca. Esto puede alterar la forma en que se generan resultados, haciendo que las métricas pierdan consistencia de un día para otro.
Opacidad de las fuentes: Los buscadores generativos no siempre revelan qué fuentes usan ni con qué frecuencia se actualizan. Esto limita la trazabilidad de los resultados y genera dudas sobre la precisión de las métricas.
Amenaza 2 : Limitación en la calidad de las métricas por el número de respuestas analizadas
Como mencioné en la primera amenaza, las respuestas de los buscadores pueden variar en función del contexto, el tipo de modelo y el prompt utilizado.
Peec AI recopila estas respuestas y actualiza los datos automáticamente una vez al día.
En su modelo de precios (ver imagen abajo), una de las variables es el número de respuestas analizadas por mes. Por ejemplo, el plan Starter incluye ‘Up to 2250 AI answers analyzed per month’. Esto equivale a poder ejecutar hasta 25 prompts en 3 modelos durante 30 días, lo que da como resultado 25 × 3 × 30 = 2250 respuestas analizadas.
La calidad del análisis que ofrece Peec AI depende directamente del volumen de respuestas recolectadas. En la práctica, esto significa que:
Con una muestra reducida, los datos pierden representatividad y pueden ofrecer una visión sesgada y poco precisa de las métricas que determinan la visibilidad real de una marca en estos buscadores de IA generativa.
En los próximos apartados, compartiré dos hipótesis de crecimiento sobre cómo Peec AI puede aprovechar distintas oportunidades para fortalecer su propuesta de valor en el mercado.
Mi tesis de crecimiento 1 - Optimización del ciclo de vida del cliente mediante datos
Con nuestros clientes, abordamos el crecimiento de sus compañías, identificando oportunidades, a través de tres dimensiones clave:
Adquisición
Monetización
Retención
Para el caso de uso de Peec AI, describiré diferentes oportunidades de crecimiento enfocadas principalmente en la etapa de Adquisición y Activación.
¿Cómo puede Peec AI incrementar la Activación y reducir el Time-to-Value?
¿Cómo puede Peec AI mejorar su estrategia de GTM y de generación de demanda?
Profundicemos en los distintos insights que quiero compartir en este análisis :
¿Cómo puede Peec AI incrementar la Activación y reducir el Time-to-Value?
Como mencioné anteriormente, la estrategia de go-to-market de Peec AI es híbrida: combina un enfoque product-led, ofreciendo prueba gratuita de 7 días, y un enfoque sales-led, que permite agendar una demo personalizada con su equipo de ventas.
En esta sección quiero profundizar en un punto relevante: cómo Peec AI puede aumentar su tasa de activación y reducir el Time-to-Value de los usuarios que deciden evaluar su solución.
Principal Problema :
Según estudios de la industria, entre el 40 % y el 60 % de las personas que se registran en una solución de software nunca vuelven a utilizarlo. La razón suele ser simple: el producto no logra transmitir su valor de manera inmediata.
En el caso de Peec AI, el principal evento de experimentación de valor —y no de activación— , ocurre cuando el usuario accede al dashboard con las métricas de visibilidad de su marca en los buscadores generativos. El tiempo que transcurre desde que un nuevo usuario crea su cuenta hasta que experimenta el valor del producto por primera vez se conoce como Time-To-Value. Reducir este tiempo es fundamental para aumentar la tasa de activación, mejorar la conversión, y retención de usuarios.
¿Qué hipótesis de crecimiento puede desplegar Peec AI para aumentar la activación de sus usuarios durante la evaluación de la plataforma?
Análisis del proceso de Onboarding
Para identificar oportunidades de crecimiento, hemos analizado las principales etapas del proceso de activación en Peec AI, acompañado de capturas de pantalla (ver imagen abajo):
Landing Page
Página de registro
Configuración de la cuenta
Experimentación de valor
Os comparto dos insights del análisis :
En la etapa de configuración de la cuenta, el onboarding solicita, en primer lugar, al usuario introducir el nombre de su empresa (ver imagen abajo).
Primer insight del proceso de onboarding
Este paso inicial es muy potente, a partir del nombre de la empresa, la tecnología de Peec AI genera automáticamente un listado de prompts (ver imagen abajo) para monitorizar el rendimiento de la marca en los principales buscadores. Es decir, un primer paso en el que el usuario experimenta el valor de la solución.
Segundo insight del proceso de onboarding
El siguiente paso refuerza aún más la experimentación de valor: para la empresa introducida, la plataforma muestra la siguiente información:
Ranking de la industria, con las empresas más visibles en buscadores generativos (ver imagen abajo).
Principales Webs y URLs citadas en respuestas de IA que mencionan la marca (ver imagen abajo).
Conversaciones y chats donde aparece el nombre de la compañía.
A pesar de lo interesante de la estrategia anterior, existe una fricción: toda esta información se presenta como un reporte estático dentro del proceso de onboarding, lo que limita la experiencia de valor real dentro del producto.
Además, el último paso del onboarding —“Start winning in AI search”— redirige directamente al paywall, solicitando datos bancarios para acceder a la prueba gratuita del producto (ver imagen abajo).
Si todavía estoy evaluando la solución y quiero probar cómo se refleja su propuesta de valor en el producto, ¿por qué debería introducir mis datos bancarios?
Oportunidad 1: Dar acceso al producto con limitaciones
En lugar de mostrar un reporte estático en el proceso de onboarding, Peec AI podría trasladar esa misma información directamente dentro del producto, pero con una limitación en la información e insights que están disponibles en su dashboard.
Por ejemplo:
Permitir monitorizar solo 1 a 3 prompts.
Mostrar únicamente las dos principales empresas del ranking, dejando el resto difuminado (ver imagen abajo).
Hacer lo mismo con menciones recientes o webs citadas.
En mi propuesta plantearía que el contenido difuminado (ver imagen abajo) incluyese un botón de call-to-action hacia el muro de pago. De este modo, el usuario ya habría experimentado el valor real del producto y estaría más cerca de la contratación de la solución.
Oportunidad 2: Activar un “modo demo” con datos ficticios
Otra opción sería habilitar un modo demo con datos de prueba, al estilo de June —recientemente adquirida por Amplitude— (ver imagen abajo). Esto permitiría al usuario experimentar de inmediato cómo funciona la plataforma sin necesidad de cargar datos reales, acelerando el Time-To-Value.
Ejemplo: Cómo otras soluciones en el mercado lo resuelven
Profound, otra plataforma dentro del espacio de Generative Engine Optimization (GEO), provee en el último paso de su proceso de onboarding, antes de iniciar su free trial, el acceso a una demo interactiva que permite al usuario entender el funcionamiento del producto.
Muchos equipos de ventas aprovechan la interacción del usuario con estas demos interactivas para cualificar al lead.
Otro caso es el de Mixpanel, un ejemplo muy interesante de cómo aumentar la activación y reducir el Time-To-Value en un free trial, que ya analizamos en detalle en otro post.
En resumen, la clave para Peec AI está en trasladar la experimentación de valor desde un reporte estático en el onboarding hacia la interacción directa con el producto, ya sea limitando el número de insights o prompts a monitorizar, o mediante un modo con “dummy data”. Esto no sólo acelerará la activación, sino que también reducirá el Time-To-Value.
Continuemos con la segunda oportunidad que quiero compartir en este análisis :
¿Cómo puede Peec AI mejorar su estrategia de GTM y de generación de demanda?
Principal Problema :
Actualmente, en el mercado —sin importar la industria— las estrategias de generación de demanda se articulan en torno a dos pilares: las acciones de cold outreach para abrir nuevo pipeline y la creación de contenido para nutrir y atraer a los prospectos.
Sin embargo, el uso creciente de la IA hace que la diferenciación entre marcas sea cada vez más difícil, lo que limita la relevancia de las interacciones con potenciales clientes.
En este contexto, y dado el tipo de producto que ofrece, Peec AI tiene la oportunidad de aplicar dos estrategias para aportar valor y personalizar su solución a cada cliente.
¿Qué haría yo?
Dos cosas.
Oportunidad 1 : Estrategia de Cold outreach
Definiría qué industrias quiero atacar.
Identificaría las 5 principales empresas en cada industria.
En la estrategia de cold outreach, el primer contacto con las empresas incluiría la siguiente información:
Una pregunta inicial: ¿Quieres mejorar la visibilidad de tu empresa en buscadores de IA?
Proveer:
Informe personalizado con su ranking de visibilidad en buscadores generativos.
Su posición respecto a competidores directos.
Tres recomendaciones prácticas que pueden implementar de inmediato para mejorar su visibilidad
CTA: Reserva una demo con nuestro equipo y descubre cómo Peec AI puede ayudarte a potenciar la visibilidad de tu marca
Con esta estrategia se alcanzaría a las principales empresas de cada industria y, lo más importante, desde la primera interacción se aportaría valor al potencial lead.
Oportunidad 2 : Creación de contenido
Actualmente, la web de Peec AI se limita a explicar la propuesta de valor de la solución, pero no ofrece success stories ni herramientas que entreguen valor directo a potenciales clientes. Para resolverlo, propondría:
Añadir una sección con guías prácticas o “How-to”, donde se muestren ejemplos de compañías específicas, destacando los principales insights que ofrece la solución para monitorizar la visibilidad en buscadores de IA, acompañados de capturas de pantalla del producto.
Desarrollar una herramienta de generación de demanda que, a cambio de la información del lead (nombre y dominio de la empresa), entregue un informe con:
Su visibilidad en buscadores generativos.
Tres recomendaciones de mejora personalizadas.
Ejemplo: Cómo otras soluciones en el mercado lo resuelven
Otras compañías ya aplican esta estrategia. Por ejemplo, Profound ha desarrollado una herramienta interactiva donde cualquier lead puede introducir el dominio de su empresa y recibir un ranking de visibilidad en buscadores generativos frente a sus competidores (ver imagen abajo).
Para finalizar, quería compartir una última oportunidad para extender la propuesta de valor de su producto.
Mi tesis de crecimiento 2 - Creación de mayor valor para los clientes a través del producto
Principal Problema :
Actualmente, Peec AI se posiciona como una herramienta de analítica que, a través de distintos dashboards (ver imagen abajo), ofrece al usuario la posibilidad de explorar datos y generar sus propios insights sobre la performance de su marca en diferentes buscadores de IA. Sin embargo, esta aproximación tiene un riesgo: quedarse únicamente en la capa analítica o de reporting.
Las empresas no solo necesitan visualizar cómo aparecen en los buscadores generativos; también requieren entender qué pasos concretos deben seguir para mejorar su visibilidad y relevancia. En este sentido, uno de los principales desafíos de Peec AI es traducir los insights generados en oportunidades de mejora claras y accionables.
Oportunidad 1 : De los Insights a la acción
La nueva generación de productos de IA está incorporando la tendencia ‘De los Insights a la Acción’: pasar de soluciones analíticas centradas únicamente en la exploración de datos y la generación de insights hacia herramientas orientadas a la accionabilidad, capaces de integrar estos insights en las operaciones y workflows de las empresas.
La propuesta de valor de estas soluciones ya no reside únicamente en mostrar métricas en un dashboard, sino en evolucionar hacia un modelo prescriptivo, capaz de recomendar acciones específicas.
En el caso de Peec AI, esto podría traducirse en:
Sugerir cómo optimizar la visibilidad en motores generativos para cada prompt.
Proponer estrategias de contenido optimizado para buscadores generativos.
Creación de contenido impulsado por LLMs.
En el análisis que realizamos de Clientify explorábamos esta misma idea aplicada a la industria del CRM: la IA actual (como ChatGPT) funciona como un asistente que responde preguntas específicas, pero la IA del futuro debería comportarse como un experto, identificando de forma proactiva oportunidades estratégicas y posibles amenazas.
Por ejemplo, en la industria del CRM, en lugar de tener que pedir manualmente actualizaciones del pipeline, imagina una IA que anticipe:
‘Según los datos de los últimos seis meses, el pipeline ha disminuido un 31% en lo que va del mes. Basándonos en tu ciclo de ventas promedio de 40 días, no alcanzarás tu objetivo de ingresos en los próximos dos trimestres. Aquí tienes tres recomendaciones para corregirlo.’”
Ejemplo: Cómo otras soluciones en el mercado lo resuelven
Profound, además de su capa analítica, ha desarrollado una funcionalidad que ofrece a sus clientes recomendaciones específicas, para optimizar su visibilidad en buscadores, listas para implementar y priorizadas según impacto y esfuerzo, completando así el ciclo: del insight a la acción (ver imagen abajo).
Esta propuesta de valor identifica una oportunidad para que Peec AI se diferencie y responda a las necesidades reales de las marcas, que no solo buscan analizar su visibilidad, sino cambiarla.
Existe un espacio de oportunidad que explorar. 😉
Estas son algunas hipótesis de crecimiento que exploraría en la compañía, basadas únicamente en información abierta y conocimiento del mercado, sin tener acceso a datos internos de la compañía.
Como siempre, estas hipótesis requieren de datos para ser validadas.
Otros insights
Os comparto links a otros artículos para profundizar en algunos de los conceptos mencionados en este análisis:
Eso es todo por hoy.
Nos vemos en dos semanas con un nuevo análisis.
Fran
¿Te gustaría acceder a insights más detallados sobre Peec AI?
Me encantará charlar. Puedes enviarme un mensaje aquí.
¿Te gustaría que hablemos y exploremos juntos oportunidades de crecimiento para tu empresa?
Si te interesa, puedes escribirme aquí o, si lo prefieres, agendar una reunión directamente dede este enlace.
