Dos tercios de nuestras respuestas de ChatGPT nunca buscaron en la web
Busca por qué ChatGPT no menciona tu marca y te saldrá una lista coherente: gana autoridad, entra en las recopilaciones en las que confía. Todos los puntos dan por hecho que el modelo leyó algo sobre tu categoría y te puso por debajo de otro. Muchas veces no leyó nada.
Entre el 22 de agosto y el 1 de octubre de 2026 puntuamos 364 respuestas completas en las que podíamos comprobar las dos mitades: qué marca mencionaba la respuesta y qué páginas citaba. Cuatro marcas de tres cuentas en categorías cercanas de software B2B, en los dos motores que devuelven citas. Google AI Overviews y nuestro motor de ChatGPT, que llama a la API de OpenAI con la herramienta de búsqueda web conectada. Es una porción estrecha, así que toma todas las cifras de aquí como nuestras.
- 226 de esas respuestas vinieron del motor de ChatGPT, y 215 guardaban un recuento de cuántas búsquedas web hizo el modelo.
- 147 de las 215 hicieron cero búsquedas, así que no se recuperó nada. Es el 68 %.
- 68 hicieron una o dos búsquedas.
Buscar movió la tasa de menciones del 6 % al 78 %
De las 147 respuestas que no buscaron nada, 9 mencionaron la marca. Es el 6,1 %, con un intervalo de confianza del 95 % del 3,3 % al 11,2 %. De las 68 que buscaron, 53 la mencionaron: el 77,9 %, intervalo del 66,7 % al 86,2 %. Los intervalos ni se acercan.
La objeción obvia es que son preguntas distintas. Es más probable que un modelo busque una comparativa comercial que una definición, y que mencione proveedores en la primera. Así que tomamos los 9 Prompts que se habían hecho varias veces y habían ido en los dos sentidos, y comparamos la misma pregunta consigo misma. Las ejecuciones que navegaron mencionaron la marca en 18 de 23 respuestas, el 78,3 %. Las que no navegaron, en 7 de 29, el 24,1 %. Menor diferencia, misma dirección, intervalos aún separados.
Toma el 24 % y no el 6 % como el mínimo honesto. Que el modelo buscara algo es lo que más separa, de todo lo que encontramos, una respuesta que te menciona de una que no, y no tiene nada que ver con tu página.
La búsqueda la decide el modelo, Prompt a Prompt
Los consejos que circulan sobre esto llevan unos años de retraso. Una guía muy leída te dice que hagas cada Prompt dos veces, una en el chat por defecto y otra con la navegación activada, como si eligiera el lector. Otra explica que ChatGPT «no recupera documentos concretos» y trabaja a partir de patrones de entrenamiento, lo que solo describe las respuestas en las que no hubo búsqueda.
La documentación de la API de OpenAI es más clara. Conectar la herramienta de búsqueda web la pone a disposición, y en sus palabras el modelo puede elegir buscar en la web o no según el contenido del Prompt de entrada. Con tool_choice en auto, la búsqueda es opcional; necesitas tool_choice en required si tiene que hacerse una búsqueda. Nadie pulsa un interruptor. El modelo decide, Prompt a Prompt, y puede decidir distinto dos veces sobre la misma pregunta.
Lo que significa que tu cifra de visibilidad son dos poblaciones sumadas. Algunas respuestas buscaron y te dejaron fuera. Otras nunca buscaron. Problemas distintos, correcciones distintas, y un porcentaje oculta los dos.
Google AI Overviews no tiene una versión de no buscar
El otro motor no se pareció en nada. De las 138 respuestas de AI Overview que puntuamos, 81 no mencionaron la marca, y las 81 citaron igualmente otras páginas. Una mediana de 8 fuentes por respuesta, hasta 16.
Eso hace que un fallo en AI Overviews sea fácil de leer. Para esa pregunta se tomaron ocho páginas y ninguna era tuya. Las indicaciones de Google dicen que una página es apta como enlace de apoyo si está indexada y se puede mostrar con un fragmento, sin requisitos adicionales, y que cumplir todos los requisitos sigue sin garantizar que Google la rastree, la indexe o la muestre. Google también dice que las AI Overviews solo aparecen cuando sus sistemas consideran que aportan algo a la Búsqueda clásica, así que a menudo no salen. Esa no aparición es un tercer resultado, y no está en estos recuentos.
94 de las 97 respuestas que citaron la página propia de la marca también la mencionaron
Leída desde el lado de la recuperación, la relación es desequilibrada. En los dos motores, 97 respuestas pusieron una página del dominio propio de la marca en la lista de fuentes, y 94 de ellas mencionaron la marca: el 96,9 %, intervalo del 91,3 % al 98,9 %. En el motor de ChatGPT fueron 44 de 44. Entre las respuestas que navegaron sin citar ninguna página de la marca, la tasa cayó a 9 de 24.
Al revés no funciona. 119 respuestas mencionaron la marca, y solo 94 de ellas tenían una página propia entre las fuentes, el 79,0 %. Una de cada cinco mencionó la marca sin que se recuperara nada de la marca, que es el modelo trabajando con lo que ya sabe.
Meter una de tus propias URL en el conjunto recuperado fue casi suficiente para una mención en nuestros datos, y nunca necesario. Con 97 respuestas no podemos decir que sea causal.
Qué haríamos nosotros
Por orden, lo más barato primero.
- Divide tu tasa de menciones según si la respuesta recuperó algo antes de actuar. Una sola cifra para las dos poblaciones es el error.
- En las respuestas que no recuperaron nada, reescribir una página esta semana no las moverá. Eso es lo que el modelo ya traía, y cambia al ritmo al que el resto de la web habla de ti.
- En las respuestas que sí recuperaron, lee las fuentes que usaron. En AI Overviews son unas ocho páginas por pregunta, y te dicen exactamente a quién se tomó en tu lugar.
- Pregunta a cualquier herramienta que te dé una puntuación de visibilidad en IA cuál de estas dos cosas está contando. Si no sabe responder, la cifra es la media de dos fallos distintos.
Dónde podría fallar esto
La mayor salvedad es nuestra, no del motor. Nuestro motor de ChatGPT conecta la herramienta de búsqueda web y deja tool_choice en auto, y solo fuerza una búsqueda en los Prompts que parecen comerciales o dependientes de la actualidad, así que el 68 % que no buscó nada es en parte producto de nuestra propia política. Una sesión real de ChatGPT decide sus propias búsquedas y puede navegar más a menudo de lo que provoca nuestro muestreador. La comparación dentro de un mismo Prompt no se ve afectada, porque los dos lados se ejecutaron con la misma política, y esa es la cifra que defenderíamos.
Cuatro marcas y tres cuentas es poco, y dos de esas marcas aportaron la mayoría de las respuestas. El conjunto puntuado también es un subconjunto: cubre las ejecuciones en las que la extracción de menciones había generado una fila para la marca, 226 de 1.047 ejecuciones de ChatGPT. Los recuentos de búsquedas salen de los elementos de llamada de búsqueda de la respuesta guardada, incluidos los que fallaron, así que son un máximo.
Una más, que documenta la propia OpenAI: las citas en línea no son toda la recuperación. Su campo de fuentes devuelve cada URL que consultó el modelo, y señalan que suele ser más largo que la lista de citas. Nosotros leemos citas, así que «tu página no estaba en las fuentes» significa «no estaba en las fuentes que podemos ver», y la tasa real de recuperación de un dominio propio está por encima de lo que medimos. Los datos de AI Overview nos llegan a través de DataForSEO y no volvimos a renderizar esas búsquedas nosotros.
