Semji vs MentionLab

De MentionLab SRL, la empresa belga de mentionlab.io: la plataforma de visibilidad y escucha en IA cuya página de precios publica Launch, Scale y Enterprise. Existe otra empresa, distinta y sin relación con ella, que opera como mentionLAB en mentionlab.ai y vende un agente de IA que redacta y autopublica contenidos. Nada de esta página describe ese producto. Si es el que está evaluando, esta es la comparativa equivocada.

Sí, y es un stack razonable. MentionLab lee dimensiones que nosotros no leemos —sentimiento, temas, shopping, YouTube, fan-outs— y entrega los datos con limpieza mediante seis exportaciones CSV, una API REST y un servidor MCP. Semji toma el hallazgo y produce la página. El solapamiento está en el seguimiento de prompts y en las fuentes citadas, así que la mayoría de los equipos acaban consolidando cuando ven los mismos prompts y los mismos dominios en las dos herramientas, pero nada obliga a decidirlo el primer día.

Semji sigue ChatGPT, Google AI Overviews, Gemini, Claude, Perplexity y DeepSeek, sin coste añadido por modelo, y no sigue Google AI Mode ni Microsoft Copilot. MentionLab documenta sus modelos país por país en 187 mercados, Google AI Mode incluido, con una disponibilidad que se aplica en el momento de la ejecución en lugar de degradarse en silencio; esa tabla merece leerse mercado a mercado, porque AI Mode figura como no disponible en Francia. No damos una cifra de modelos para ellos: su franja de logotipos de marketing y su documentación no enumeran el mismo conjunto, y la propia documentación reconoce que las tablas «are maintained by hand and can lag». En lo comercial, MentionLab tarifica ejecuciones y no modelos —tokens por ejecución = consultas × modelos de IA × iteraciones—, así que cada motor que añada multiplica contra su asignación mensual de créditos.

Más cosas que la mayoría de los competidores de este sitio, y conviene ser concretos. El sentimiento, que Semji no tiene en absoluto, y toda la capa narrativa que hay detrás: temas, comparación por entidad, distribución por tipo de mención. El Share of Voice como métrica con nombre propio. La respuesta bruta: Response History conserva el texto completo de cada ejecución, que es a menudo lo que decide una prueba cara a cara. Etiquetas semánticas de respuesta que clasifican por significado las respuestas pasadas. Las superficies de shopping, YouTube y fan-outs, que nosotros no medimos. Una matriz de disponibilidad en 187 mercados, con Google AI Mode incluido. Seis exportaciones CSV con nombre para un equipo que va a aterrizar todo esto en un data warehouse. Un precio de partida publicado y un alta documentada que analiza su sitio web y le propone prompts, donde Semji no publica precio alguno y no tiene ninguna vía en self-service. Su glosario de métricas indica además el denominador de cada tasa y advierte por sí solo de dónde engañan sus propias cifras, un estándar que nuestra documentación debería cumplir.

MentionLab publica suelos y no precios: Launch «From €250/month» por «1.500 credits / month», Scale «From €450/month», Enterprise «Contact us» — todas las cifras precedidas de From, ninguna cifra anual publicada y todos los CTA de la página reservando una demo o contactando con ventas. Un crédito es un token, y los tokens por ejecución = consultas × modelos de IA × iteraciones, así que el coste se mueve con los mercados y los motores, no con el número de usuarios. Semji trabaja bajo presupuesto, porque el alcance varía según los workspaces, los mercados y el uso de la IA, y porque la plataforma cubre la producción además de la medición. Es un punto justo en nuestra contra: MentionLab le dice el orden de magnitud antes de la llamada, y nosotros no.