Teníamos a la API y a chatgpt.com respondiendo las mismas 172 preguntas de compra
Proofsource lee ChatGPT desde su página sin sesión iniciada, mediante el scraper de DataForSEO, tal como lo vería un visitante en el mercado de la marca. Cuando esa lectura falla, responde la API de OpenAI: gpt-5-mini a través de la Responses API con búsqueda web activada. Eso pasó en 428 de 5,119 respuestas de ChatGPT entre el 4 y el 18 de octubre de 2026, todas entre el 8 y el 12 de octubre.
Eso dejó una comparación natural. Tomamos cada pregunta de compra (una que no menciona a la marca) en la que respondió la API y chatgpt.com respondió la misma pregunta dentro de las 36 horas. Fueron 172 preguntas en 18 espacios de trabajo, la mayoría hechas como visitante de Estados Unidos o de la India. La diferencia mediana entre ambas respuestas fue de 24 horas.
Un día de diferencia no es el mismo momento, y ChatGPT cambia sus propias respuestas de un día a otro. Por eso también necesitábamos una línea base: 813 preguntas de compra en las que chatgpt.com respondió dos días seguidos y el texto cambió, de 62 espacios de trabajo en las mismas dos semanas. Cualquier diferencia mayor que esa línea base es del canal, no del calendario.
La tasa de la marca se sostuvo: 19.8% en la API, 21.5% en chatgpt.com
La API mencionó a la marca en 34 de las 172 preguntas. chatgpt.com la mencionó en 37. Las dos respuestas no coincidieron sobre la marca en 19 preguntas, el 11.0%, mientras que chatgpt.com no coincidió consigo mismo un día después en el 4.6%. O sea, la API agrega ruido pregunta por pregunta, pero en promedio quedó cerca.
También mencionó más nombres. Las respuestas de la API mencionaron 8.4 empresas en promedio frente a 6.0 en chatgpt.com, y la coincidencia entre ambos conjuntos de nombres fue del 33%, frente al 48% de chatgpt.com con un día de diferencia. Para los competidores que monitorea una marca, la coincidencia fue del 66% frente al 76%.
Las fuentes no: el 22% de los sitios que citó la API apareció en la respuesta de ChatGPT
Las 172 respuestas de la API citaron 1,047 sitios (contados una vez por respuesta). Solo 229, el 21.9%, se citaron también en la respuesta de chatgpt.com a la misma pregunta. Cuando chatgpt.com volvió a responder al día siguiente, se repitió el 48.6% de sus sitios. En 40 de 170 preguntas en las que ambos citaron algo, la API y chatgpt.com no compartieron ni un sitio.
La mezcla también fue distinta. La API citó Reddit en 41 de 172 respuestas (23.8%, intervalo del 95% de 18.1% a 30.7%) y chatgpt.com en 5 (2.9%). La API citó Wikipedia en 12 respuestas y chatgpt.com en ninguna. Nuestro scraper sí captura ambos sitios cuando chatgpt.com los cita; simplemente casi no lo hizo en estas preguntas.
La API también buscó más, 4.5 veces por respuesta frente a 3.1. La extensión fue casi igual, una mediana de 583 palabras frente a 587.
Surfer encontró una diferencia mayor con una sola respuesta por canal
El estudio de Surfer, con datos recopilados el 4 de agosto de 2026, pasó 1,000 Prompts por cinco productos de ambas formas. Para ChatGPT reportó una coincidencia de dominios del 4.8% y respuestas de la API casi el doble de largas. Sus propias consideraciones dicen que cada Prompt se muestreó una sola vez, así que parte de la diferencia es ChatGPT contradiciéndose a sí mismo.
Nuestras cifras son menos dramáticas y apuntan en la misma dirección. Medida contra una línea base del mismo canal, la tasa de la marca es lo que una API acierta más o menos, y la lista de citas es lo que falla.
Qué preguntarle a una herramienta antes de confiar en sus fuentes
Cuatro preguntas, y un proveedor debería poder responder cada una en una línea.
- ¿De dónde sale la respuesta de ChatGPT: de la API o de la página que ve un visitante? Pregunta por cada motor.
- Si es la API, ¿qué modelo, con búsqueda web activada o desactivada? La documentación de OpenAI dice que el modelo decide si busca, y quien hace la llamada define controles como el tamaño del contexto de búsqueda y los filtros de dominio, que un visitante de chatgpt.com nunca toca.
- ¿Las respuestas de respaldo están etiquetadas? Una gráfica que mezcla dos canales esconde el cambio.
- Usa los datos de la API para una tasa de menciones aproximada si no queda otra. No armes una lista de outreach con sus citas.
Cómo lo maneja Proofsource
Cada respuesta guardada conserva el modelo que la escribió, y la vista de la respuesta lo muestra, así que una respuesta de respaldo dice gpt-5-mini en vez de pasar por chatgpt.com. Esas respuestas de respaldo sí cuentan en las cifras de ChatGPT de los días en que se ejecutaron, y por eso medimos cuánto se desvían.
Dónde podríamos estar equivocados
El lado de la API es un solo modelo con nuestra configuración: gpt-5-mini, esfuerzo de razonamiento bajo, contexto de búsqueda bajo. Una herramienta que llame a un modelo más grande, o con otra configuración, podría quedar más cerca o más lejos.
La API solo se ejecutó cuando falló el scraper, el 8 y el 9 de octubre para estos pares. Si esas fallas afectaron a preguntas en particular, los pares no son una muestra aleatoria. La línea base viene de un conjunto más amplio de espacios de trabajo; limitada a los mismos 18, siguió mostrando 31.7% de coincidencia de sitios y 44.2% de coincidencia de nombres.
chatgpt.com pasó de GPT-5.6 a GPT-6 el 8 de octubre, así que 41 de las 172 respuestas de chatgpt.com vinieron del modelo nuevo. La coincidencia fue parecida a ambos lados del cambio.
Los sitios se comparan por dominio, así que dos páginas distintas del mismo sitio cuentan como coincidencia. A nivel de página, la coincidencia sería menor. Los nombres y las citas salen de nuestra propia extracción, y un error cuenta igual en ambos canales.
