Publicamos mediciones y método.
Nadie necesita otro post de diez tips sobre motores de respuesta. Lo que falta es alguien que los muestree de forma programada y publique los números con sus intervalos, incluidos los números que argumentan en contra de comprarnos algo.
Notas recientes
Cada uno indica su muestra, su fecha y dónde podría estar equivocado. Ese es todo el formato.
Los motores de IA citaron las listas de “los mejores” de los propios proveedores y dejaron fuera al proveedor el 38% de las veces
Muchas empresas de software publican una lista de “las mejores herramientas para X” con ellas mismas en primer lugar, con la esperanza de que los motores de IA la citen. Revisamos 17,651 respuestas a preguntas de compra en cuatro motores e hicimos la pregunta que el conteo de citas se salta: cuando el motor citó la lista del proveedor, ¿la respuesta mencionó al proveedor?
Lee la notaSolo el 22% de los sitios que citó la API de ChatGPT aparecieron en el propio ChatGPT
Algunas herramientas de visibilidad en IA le preguntan a ChatGPT a través de la API de OpenAI. Otras leen chatgpt.com tal como lo ve un visitante. Teníamos ambas respuestas para las mismas 172 preguntas de compra, con un día de diferencia, y una línea base de chatgpt.com respondiéndose a sí mismo con un día de diferencia. La tasa de la marca se sostuvo. Las fuentes no.
GPT-6 alargó un 40% las respuestas de ChatGPT y mencionó a las mismas marcas
El plan gratuito de ChatGPT pasó a GPT-6 el 8 de octubre. Teníamos las mismas 188 preguntas de compra a ambos lados del cambio, para 16 marcas, más las mismas preguntas en Claude, Perplexity y Google AI Overviews como control. Que ChatGPT mencionara a la marca casi no se movió. Casi todo lo demás de la respuesta, sí.
7 de 72 sitios de marcas escondían una página clave a los rastreadores de IA que no ejecutan JavaScript
El lector de páginas de ChatGPT, Claude y Perplexity leen el HTML que envía tu servidor y nunca ejecutan tus scripts. Comparamos esa vista con la de un navegador en 211 páginas clave de 72 sitios de marcas. La mayoría llegó completa. Siete sitios perdieron un titular, una tabla de precios o todos sus casos de éxito, y la mitad de las puntuaciones alarmantes resultaron ser banners de cookies.
Una de cada 13 respuestas de IA que mencionaban a la marca dijo algo falso sobre ella
Una tasa de menciones cuenta una respuesta como un logro en cuanto te menciona. Revisamos qué decían realmente 2,137 de esas respuestas en ChatGPT, Perplexity, Claude y Google AI Overviews sobre 80 marcas. Esto es lo que estaba mal, qué respuestas fallaron y qué abrir detrás de tu propia cifra.
Reformular una pregunta de compra movió las respuestas de IA más que volver a hacerla
Comparamos dos cosas para 96 marcas en ChatGPT, Perplexity, Claude y Google AI Overviews: hacer de nuevo la misma pregunta de compra y hacerla de otra forma el mismo día. La redacción pesó mucho más. Esto es lo que significa para las formulaciones que pruebas.
La mitad de los cambios diarios en las respuestas de IA se revirtieron al día siguiente
Hicimos las mismas 40 preguntas de compra en ChatGPT, Perplexity, Claude y Google AI Overviews todos los días durante siete a nueve días. Cerca de uno de cada cinco nombres desapareció de una respuesta de un día para otro, y casi la mitad de esos cambios se revirtió al día siguiente. Esto es lo que significa a la hora de elegir entre un escaneo diario y uno semanal.
ChatGPT mencionó al 89% de las marcas que escribió en su primera búsqueda
ChatGPT no busca la pregunta del comprador. Escribe su propia consulta, y en 2,502 respuestas sin sesión iniciada que muestreamos, esa consulta muchas veces ya traía nombres de marcas que nadie había escrito. Las marcas que buscó fueron mencionadas el 89% de las veces. Esto es lo que significa para que te recomiende, y cómo revisar de qué lado de la línea estás.
El líder en IA cayó del 59% al 40% cuando no se mencionaba ninguna marca
Comparamos nuestra propia marca con la herramienta de visibilidad en IA que los motores mencionan más: 25 preguntas de compra, cuatro motores, 220 respuestas. Nueve de las preguntas mencionaban una herramienta, y esas nueve le hicieron buena parte del trabajo al líder. Así se arma la comparación para que la brecha que reportas sea la real.
ChatGPT llamó a una misma herramienta GEO y AEO el mismo día
Le hicimos a ChatGPT, Perplexity, Claude y Google AI Overviews 25 preguntas sobre herramientas que monitorean marcas en las respuestas de IA. Ninguna pregunta decía AEO ni GEO. Las respuestas usaron GEO en 64 de 180 y AEO en 31, muchas veces para el mismo proveedor. Esto es de dónde vienen los dos términos, por qué la etiqueta no te ayudará a elegir y qué distinción sí lo hará.
Misma tasa de menciones en IA, mencionada primero 38 veces frente a 15
La mayoría de las herramientas de visibilidad en IA abren con una tasa de menciones. En una categoría que monitoreamos, dos empresas fueron mencionadas cada una en 70 de 160 respuestas de ChatGPT, Perplexity, Claude y Google AI Overviews. Una fue mencionada primero 38 veces; la otra, 15. Una tasa de menciones no ve eso. Esto es lo que debe medir una herramienta antes de que pagues por ella, y las preguntas que te dicen si lo hace.
Los motores citaron 6,343 veces 129 sitios que publican llms.txt. Una sola vez fue el archivo
llms.txt es la corrección más recomendada en la búsqueda con IA, y la menos verificada. Tomamos los 300 dominios que ChatGPT, Perplexity, Claude y Google AI Overviews más citaron en nuestras muestras y descargamos el archivo de cada uno. 129 publican uno. Esos 129 sitios fueron citados 6,343 veces, y una cita apuntó al archivo. Ocho de los diez sitios más citados no tienen ninguno. Esto es para qué sirve el archivo, y en qué invertir esa hora en su lugar.
Nuestro monitor no vio el AI Overview de Google en el 96% de las búsquedas. Un solo ajuste lo corrigió
Del 22 de agosto al 7 de septiembre, nuestro muestreador no registró ningún AI Overview de Google en 193 de 201 búsquedas. Google había mostrado uno casi siempre. Los Overviews cargan después de la página, y nuestro proveedor de datos solo los devuelve si se los pides. En las mismas 36 preguntas después de la corrección, 3 de 487 búsquedas volvieron vacías. Esto es lo que significa para cualquier cifra que te dé un monitor sobre Google.
Siete sitios universales se llevaron el 5% de las citas en 15 categorías
Pregunta en qué sitios conviene aparecer y te darán la misma lista: Reddit, Wikipedia, YouTube, LinkedIn. Esas listas son reales, y se construyen con todos los temas sobre los que pregunta la gente. Nosotros contamos, en cambio, las citas detrás de las preguntas de compra en 15 categorías. Los sitios universales casi no figuraron. Casi todo lo citado pertenecía a una sola categoría.
Cuando un motor de IA mencionó a la marca, los cuatro lo hicieron el 32% de las veces
La mayoría de los reportes de visibilidad en IA te dan una cifra, o una cifra por motor que se ve más o menos igual. Le hicimos las mismas preguntas sin marca a ChatGPT, Google AI Overviews, Perplexity y Claude el mismo día y comparamos las respuestas pregunta por pregunta. Los motores discreparon entre sí más de lo que cualquiera de ellos discrepó consigo mismo al día siguiente.
Los sitios web de los competidores se llevaron el 16% de las citas de IA que contamos. El sitio de la propia marca, el 0.87%.
La mitad de los consejos dice que publiques contenido profundo en tu propio dominio y los motores lo encontrarán. La otra mitad dice que tu propio dominio casi no importa. Contamos cada cita en 1,205 respuestas a preguntas de compra sin marca. Los sitios web de proveedores fueron el bloque de fuentes más grande, así que el canal claramente funciona. Casi nunca fue el sitio web de la marca que estaba preguntando.
Los directorios de software son el 1.8% de las citas de IA, y la página citada casi nunca es la tuya
El consejo de siempre es reclamar tus perfiles en G2 y Capterra y llenar cada campo, porque de los perfiles de reseñas salen las respuestas de IA. Contamos cada cita en 1,099 respuestas muestreadas. Los directorios se llevaron el 1.8%, y la página que tomó el motor solía ser un ranking de categoría o la lista de alternativas de un competidor. El perfil de la propia marca apareció 8 veces de 9,198.
ChatGPT mencionó a la marca el 78% de las veces que buscó, y el 6% cuando no lo hizo
Le preguntas a ChatGPT cuáles son las mejores herramientas de tu categoría, aparecen tus competidores y tú no. La explicación de siempre es que tu contenido no tiene suficiente autoridad. En nuestra muestra, la explicación más probable era que el modelo nunca buscó nada. Respondió de memoria, y cuando hizo eso mencionó a la marca el 6% de las veces en lugar del 78%.
El 59% de los enlaces de YouTube en AI Overviews saltaba a un minuto exacto del video
Todas las guías dicen que abras un canal de YouTube, porque Google favorece a su propia plataforma. YouTube fue, en efecto, el dominio más citado en nuestra muestra, con el 10.4% de las citas de Google AI Overviews y el 0.7% de las de ChatGPT. Luego miramos los enlaces en sí. La mayoría saltaba a un segundo específico dentro del video, casi siempre dentro de los primeros dos minutos, y 11 de 533 estaban en el canal de la marca que estábamos midiendo.
Reddit es el 3% de las citas de IA, y cada una es un solo hilo
Todas las guías para que ChatGPT te recomiende dicen que estés en Reddit. Contamos lo que de verdad citaron dos motores durante cinco semanas. Reddit quedó cerca de la cima de la lista de dominios y aun así tuvo cerca del 3% de los enlaces. Los 183 apuntaban a un solo hilo, y los dos motores casi nunca eligieron el mismo. Eso cambia lo que una marca debería hacer ahí.
Treinta días pueden cambiar lo que ChatGPT busca, no lo que recuerda
Le pediste a ChatGPT las mejores herramientas de tu categoría y mencionó cinco empresas que no son la tuya. Antes de publicar nada, ten claro a qué mitad de la respuesta puede llegar una página nueva. La memoria del modelo se congeló hace meses. La mitad que busca lee la web de hoy, y solo cuando el motor decide buscar. Así usaríamos los primeros treinta días, y por qué no evaluaríamos las páginas nuevas al terminarlos.
Corrige la línea que una lista comparativa ya escribió sobre ti
Todas las guías de visibilidad en IA te dicen que consigas que te mencionen en más listas comparativas. Nadie te dice que las listas que ya te mencionan muchas veces se equivocan con tu precio, tu plan y para quién eres, y que el modelo repite su frase en lugar de tu página de inicio. Zapier publica sus criterios de selección, su método de prueba y un formulario, y el único compromiso firme del formulario es corregir información incorrecta. Esa es la jugada más barata del tablero.
Tus barras de error se traslapan y la caída de 12 puntos es real
Tu visibilidad pasó del 42% al 30% y las barras de error todavía se tocan, así que no se disparó nada. Dos intervalos del 95% tomados de poblaciones idénticas se traslapan más del 99% de las veces, lo que convierte la revisión de traslape en una prueba de alrededor del 1% en lugar del 5% que querías. Con los mismos 200 Prompts, una prueba correcta da p = 0.012, y comparar los Prompts que de verdad cambiaron da p = 0.00006. Esta es la aritmética, incluido lo que nuestra propia regla de alertas hace mal.
Cada cifra de visibilidad en IA que tienes es una cifra del primer turno
Todas las herramientas de motores de respuestas, la nuestra incluida, corren cada Prompt en un chat nuevo y reportan a quién mencionaron. Los compradores no se quedan en una sola pregunta. En un experimento de 200,000 conversaciones con quince modelos, entregar la misma petición en dos o más turnos redujo el rendimiento un 39% y más que duplicó la distancia entre la mejor y la peor ejecución. La lista corta del segundo turno es otra medición, y nadie la está tomando.
La marca conocida gana siempre, hasta que un competidor tiene una décima de estrella más
Un estudio de junio de 2026 puso a tres modelos frente a diez productos en los que solo cambiaba el nombre de la marca. La marca conocida ganó todas y cada una de las pruebas. Luego los investigadores le dieron a un competidor desconocido la ventaja más pequeña que podían medir, y el monopolio se vino abajo de un solo paso. En cuanto existe cualquier diferencia real, la identidad de marca explica el 1.2% de lo que queda en primer lugar.
Las menciones se quedan quietas. El sentimiento cambia 6.7 veces más seguido.
Que un motor te mencione en una pregunta de categoría resulta ser casi un hecho fijo: el 77.5% de las celdas monitoreadas estaban estrictamente siempre o nunca mencionadas. Lo que la respuesta dice de ti es lo que se mueve, y cambió en casi la mitad de las celdas que tenían algo que reportar. La mayoría de los paneles abren con la cifra estable y ponen alertas sobre ella.
Pide el mejor software y el 73% de las fuentes citadas son sitios de terceros
Una respuesta de IA no es un veredicto sobre tu página. Es un conjunto de unas ocho fuentes, y en una pregunta de software cerca de tres cuartas partes son de reseñadores y sitios de comparación. La co-cita, una medida definida en 1973, es el lente útil: dos documentos se vuelven vecinos porque alguien más siguió recurriendo a ambos. Tú no eliges junto a quién apareces, y esa compañía influye en cómo te lee un comprador.
Cero citas no significa que el modelo no haya usado tu página
Los enlaces bajo una respuesta de IA se sienten como un recibo. Se parecen más a un pie de foto: texto que el modelo produjo sobre su propia recuperación, después de los hechos. El Tow Center les dio a ocho herramientas de búsqueda con IA un párrafo exacto y les preguntó quién lo publicó, y las herramientas se equivocaron más del 60% de las veces. La brecha entre lo que un motor recuperó y lo que acreditó es donde mucha visibilidad de marca desaparece sin hacer ruido.
Preguntaste una vez y el modelo te mencionó. La lectura honesta es del 21% al 100%.
Alguien escribe la pregunta de categoría en ChatGPT, ve la marca en la respuesta y le saca captura para el canal del equipo. Esa captura es un solo ensayo de Bernoulli. Ponle un intervalo de Wilson del 95% y el rango compatible con lo que viste va del 20.7% hasta el 100%. Los motores no son deterministas por diseño, y la mayor parte de lo que se reporta como un cambio en la visibilidad en IA es una muestra demasiado chica para contener un hallazgo.
AI Mode de Google convierte una pregunta en una docena de búsquedas. Tú monitoreas una.
Google dejó por escrito cómo funciona AI Mode, y no es una lista ordenada. Una pregunta se divide en subtemas y se responde con un conjunto de búsquedas que escribe el propio motor. Una directora de ingeniería de Google ubica el caso cotidiano en una docena. Si monitoreas un solo término principal, estás mirando la única pregunta del conjunto que elegiste tú.
Bloquear GPTBot no te saca de ChatGPT. Bloquear OAI-SearchBot, sí.
Circula una línea de robots.txt que bloquea GPTBot, y mucha gente la agregó creyendo que había tomado una decisión sobre ChatGPT. Tomó otra. Esto es qué agente controla qué respuesta, directo de la documentación de cada motor, y cómo revisar tu sitio en una tarde.
Cuando aparece un resumen de IA, los clics caen del 15% al 8%
Pew observó cómo buscaban 900 personas durante un mes. Cuando aparecía un resumen de IA, la gente hizo clic en un resultado el 8% de las veces en lugar del 15%, y en una fuente dentro del resumen el 1% de las veces. Esto es lo que eso le hace a una marca, y dónde podría estar mal la cifra.
Tres hallazgos a los que siempre volvemos
Las tres son mediciones propias en vivo, en la categoría que probamos. Ninguna es un pronóstico de mercado, porque no encontramos uno con una fuente confiable.
Los listicles fueron el 44% de lo que ChatGPT citó para “mejor X” en la categoría que probamos. Sitios de reseñas 24%, páginas de proveedores 18%, editoriales 14%. La mayoría de esos listados acepta postulaciones, así que son la brecha más barata de cerrar de todo el reporte. Ahí hay una publicación, y ningún secreto.
Ningún motor que monitoreamos documenta llms.txt como señal de posicionamiento. Es lo más recomendado en este tema. Publicarlo es barato, y nosotros publicamos uno, pero por sí solo no hará que te mencionen. Lo seguiremos diciendo, aunque nos cueste una venta.
Los mismos cinco a siete nombres se mantienen en casi todas las formulaciones. Si la lista se reordenara al azar, no valdría la pena ganarla. Pero no es así. Se mantiene, y por eso vale la pena entrar en ella y defender tu lugar una vez que estás ahí.
Cada post indica su muestra, su fecha y dónde podría estar equivocado. Ese es todo el formato.
Haz la misma pregunta mañana y entre el 9 y el 27% de los nombres cambia.
En nuestro propio muestreo, Perplexity fue el que más se movió, 27% de un día a otro, y Claude el que menos, 9%. Un artículo sobre motores de respuesta queda viejo mucho más rápido de lo que nunca quedó un artículo sobre búsqueda. Por eso preferimos publicar una medición continua antes que una opinión.
- Cada cifra lleva su intervalo, un intervalo de puntuación de Wilson del 95%, así que no podemos venderte un vaivén como progreso
- Si un post cita un número, cita el día en que lo medimos
- Cuando un hallazgo deja de cumplirse, lo decimos
Perplexity27%
ChatGPT18%
AI Overviews12%
Claude9%Cambio promedio en las marcas mencionadas, misma pregunta, con un día de diferencia. Muestreo de Proofsource.
En la lista de redacción
Lo que estamos midiendo y lo que publicaremos después.
Una respuesta no es una medición
Por qué una sola ejecución lleva un intervalo, y qué descarta realmente un intervalo de Wilson.
Leer una cita como un mapa
Las fuentes detrás de una respuesta te dicen en qué páginas tienes que estar. Te mostramos el detalle.
Presencia, posición, encuadre
Ser mencionado, ser mencionado primero y ser mencionado bien son tres mediciones distintas.
Tus propios números superan a nuestro mejor post.
La lista corta de tu categoría se está escribiendo ahora mismo, la lea alguien o no. Una prueba gratuita, 25 preguntas en cuatro motores hoy y mañana, te dice si tu nombre está en ella.
Google AI OverviewsGoogle AI Mode
