GEO Analyzer - Sistema de Análisis de Visibilidad en LLMs

Abstract

Los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) se han consolidado como intermediarios principales en la búsqueda de información, lo que plantea una pregunta inédita para las instituciones educativas: ¿cómo es representado un programa formativo en las respuestas de ChatGPT, Claude o Gemini? Este TFM desarrolla GEO Analyzer, un sistema end-to-end que mide la visibilidad del Máster en Big Data de ICAI en los principales LLMs mediante 86 prompts × 3 modelos. Calcula métricas específicas de Generative Engine Optimization (GEO) y las visualiza en un dashboard interactivo con módulo de monitorización temporal. Los resultados evidencian un Score GEO de 2,4/10 con una brecha estructural en visibilidad orgánica frente a competidores como UC3M o UPM, y proporcionan un sistema reutilizable y escalable a cualquier programa o institución.

Large Language Models (LLMs) have established themselves as primary information intermediaries, raising an unprecedented question for educational institutions: how is an academic program portrayed in the responses of ChatGPT, Claude or Gemini? This Master's Thesis develops GEO Analyzer, an end-to-end system that measures the visibility of the Master in Big Data of ICAI in the leading LLMs through 86 prompts × 3 models, computes Generative Engine Optimization (GEO) specific metrics, and visualises them in an interactive dashboard with a temporal monitoring module. Results reveal a GEO Score of 2.4/10 with a structural gap in organic visibility against competitors such as UC3M or UPM, and provide a reusable system scalable to any program or institution.