En los últimos meses, las empresas que venden seguimiento de visibilidad en IA empezaron a publicar sus propios datos sobre de dónde sacan sus fuentes los motores de IA. Midieron motores distintos, en meses distintos, con muestras distintas. En la pregunta principal, llegaron casi al mismo lugar.
El índice de Profound, armado sobre 11.840 millones de citas en ocho sistemas de IA entre el 16 de abril y el 16 de julio de 2026, ubicó a los sitios de marca en el 57% de las citas. El AI Search Index de OtterlyAI, publicado el 8 de septiembre y armado sobre 6.095.520 citas recolectadas en julio y agosto, pone a las páginas propias de empresa en el 53,7%. Cuando dos bases de datos independientes coinciden en "más de la mitad", esa parte de la historia probablemente sea estable.
Lo más útil del informe de Otterly no es el promedio. Es lo mal que ese promedio describe a cualquier industria en particular.
Qué midió realmente el AI Search Index
Otterly describe su método en una oración: "Le hicimos a los siete motores de búsqueda con IA las mismas miles de preguntas todos los días durante julio y agosto de 2026, en cada una de 17 industrias (solo Estados Unidos), escritas como las hacen los compradores: rankings, comparaciones, precios, preguntas de cómo hacer algo y chequeos de confianza." Los siete motores fueron ChatGPT, Gemini, Perplexity, Microsoft Copilot, Google AI Mode, Google AI Overviews y Claude. Además de las 6.095.520 citas, la base incluye 107.633 anuncios de ChatGPT y 15.363 tarjetas de compra, cada uno clasificado en una de diez categorías de fuente.
Hay dos cosas para tener en cuenta antes de usar cualquiera de estos números. La primera es quién los publica. OtterlyAI vende una herramienta de monitoreo de búsqueda con IA, desde 29 dólares por mes, que sigue esos mismos siete motores. Que un estudio venga de un proveedor no lo vuelve incorrecto, pero también es marketing, y es justo leerlo así. La segunda es lo que no se publica. El informe no detalla cómo se asigna cada dominio a una categoría de fuente, y la muestra son preguntas de compradores en Estados Unidos elegidas por Otterly. Otro conjunto de preguntas daría otras proporciones.
Ninguna de las dos cosas anula los datos. Definen hasta dónde llegan.
El promedio esconde una diferencia de más de dos veces y media
"Las páginas propias de empresa se llevan el 53,7% de todas las citas que hacen los siete motores. Noticias y medios, el 16,9%; fuentes gubernamentales y de ONG, el 8,1%; y nada más supera el 5%." Ese es el titular, y es coherente con el argumento sobre visibilidad propia que planteé cuando ChatGPT dejó de citar a Reddit.
Ahora el desglose. "Industrial/Manufactura recibe el 77,4% de sus citas de sitios de empresas. Las organizaciones sin fines de lucro, el 29,6%." Los mismos siete motores, el mismo método, los mismos dos meses. En un sector, las páginas de empresa son más de tres cuartos de lo que se cita. En otro, menos de un tercio.
El periodismo se mueve todavía más. "La dependencia del periodismo varía 7,3 veces según el sector, del 32,2% en Tecnología al 4,4% en Gobernanza de Datos e IA." Para una empresa de tecnología, aparecer en prensa especializada es un canal real de citas. Para una empresa de gobernanza de datos e IA, casi no cuenta.
Y hay sectores que dependen de fuentes que el marketing directamente no produce. Las organizaciones sin fines de lucro reciben el 42,4% de sus citas de fuentes gubernamentales y de ONG, y Pharma el 26,2%. Las plataformas educativas reciben el 30,7% de sus citas de dominios educativos, "frente a una mediana por sector del 1,1%".
| Sector | Fuente que se destaca | Proporción de citas | Hacia dónde apunta |
|---|---|---|---|
| Industrial/Manufactura | Sitios de empresas | 77,4% | Las páginas de producto y técnicas de tu propio dominio cargan la mayor parte del peso |
| Organizaciones sin fines de lucro | Fuentes gubernamentales y de ONG | 42,4% (sitios de empresa: 29,6%) | Ser mencionado por instituciones importa más que tus propias páginas |
| Pharma | Fuentes gubernamentales y de ONG | 26,2% | Las fuentes regulatorias y de salud pública se interponen entre la marca y la respuesta |
| Tecnología | Noticias y medios | 32,2% | La cobertura ganada en prensa especializada funciona como canal de citas |
| Gobernanza de Datos e IA | Noticias y medios | 4,4% | La cobertura de prensa casi no aparece como fuente |
| Plataformas educativas | Dominios educativos | 30,7% (mediana por sector: 1,1%) | Universidades y sitios educativos forman parte de la competencia |
Si tomaras solo el 53,7% y armaras un plan de GEO a partir de ahí, invertirías de más en páginas propias en el sector sin fines de lucro y de menos en Manufactura. El promedio es correcto. Simplemente no describe a nadie en particular.
Una lectura en tres ejes antes de cualquier decisión de GEO
La forma en que usaría este informe es como una razón para dejar de preguntar si la búsqueda con IA cita marcas, y empezar a hacer tres preguntas más acotadas. Lo pienso como una lectura en tres ejes: motor, sector y tipo de fuente. Qué motores importan para esta audiencia. Cómo es la mezcla de fuentes en esta categoría. Y sobre cuáles de esos tipos de fuente puede influir una empresa de forma realista.
El tipo de fuente es donde se vuelve práctico. Las fuentes propias son la parte que controlás directamente: páginas de producto, documentación, contenido comparativo, precios, el material de mitad de funnel que la mayoría de los sitios nunca publica. Las fuentes ganadas, noticias y prensa especializada, responden a las relaciones con prensa y a tener algo que valga la pena contar. Las fuentes institucionales, organismos de gobierno, ONG, universidades, no responden a ninguna de las dos cosas en el corto plazo. En un sector regulado, la forma de entrar en esas respuestas pasa por ser mencionado donde ya publican los reguladores y los investigadores, un trabajo más lento y que en general no le pertenece a marketing. La recomendación de Otterly para ese caso es directa: "Mirá fuera de marketing si estás en un sector regulado."
Acá también es donde un mapa temático de contenidos se justifica, con un ajuste. Mapear la cobertura te dice sobre qué escribiste de un tema. La mezcla de fuentes del sector te dice hasta qué parte de la respuesta puede llegar, de forma realista, lo que escribís.
El 8 de agosto cambió ChatGPT, no la búsqueda con IA
El segundo hallazgo importa para cualquiera que vio moverse sus números en agosto. "El 8 de agosto, ChatGPT cambió lo que cita. Ningún otro motor hizo el mismo movimiento." Según Otterly, ese día ChatGPT redujo a la mitad sus citas de periodismo, del 21,3% al 9,8%, mientras su volumen de citas casi se duplicaba, de una mediana de 19.801 por día a 39.446. Las fuentes de comunidades y foros cayeron un 67% en ese mismo quiebre, y volvieron a caer el 14 de agosto hasta terminar un 80% abajo. Reddit, por sí solo, pasó del 4,42% de todas las citas de ChatGPT antes de agosto al 0,39% después del 14 de agosto, una caída del 91%.
Lo que lo vuelve creíble es el grupo de control: "Otros cinco motores se mantuvieron dentro de un 7%, así que esto es ChatGPT, no la búsqueda con IA."
También coincide con otra base de datos. Cuando escribí sobre la caída de Reddit, la fuente fue Promptwatch, que midió a Reddit en el 3,83% de las citas de ChatGPT entre el 18 de julio y el 7 de agosto, y en el 0,52% entre el 14 y el 17 de agosto, una caída relativa del 86,4%. Promptwatch ubicó el quiebre el 8 de agosto, cuando la proporción de consultas internas de ChatGPT que usaban el operador site: pasó de alrededor del 0,37% al 16,8% en un solo día, y el promedio de búsquedas por respuesta pasó de alrededor de 1,08 a 1,83.
Dos herramientas de seguimiento, muestras distintas, decimales distintos: 86,4% en una, 91% en la otra. La misma fecha. La misma dirección. Promptwatch le dio el marco correcto en su momento, cuando pidió "tomar la dirección y el momento como la parte confiable, no el decimal de una sola herramienta". Ese consejo aplica a los dos informes, incluido el que estoy comentando ahora.
La duplicación del volumen de citas y el salto en las consultas con site: apuntan al mismo mecanismo: ChatGPT haciendo más búsquedas por respuesta, más de ellas acotadas a dominios específicos. Algunas fuentes ganaron en el proceso. Otterly midió que youtube.com pasó del 0,150% de todas las citas de ChatGPT antes de agosto al 0,510% después del 14 de agosto.
Siete motores, siete lecturas de la web
Los motores no solo se diferencian en cuándo cambian. Se diferencian en cuánto de la web están dispuestos a citar. Google AI Mode concentra el 21,02% de todas las citas registradas en el estudio y cita 69.390 dominios distintos, pero llega a la mitad de sus citas con apenas 436 de ellos. Claude cita 19.732 dominios distintos en total. Microsoft Copilot concentra el 7,78% de todas las citas.
Las preferencias por plataforma divergen igual de fuerte. En dos meses, ChatGPT citó a TikTok 163 veces. Google AI Mode lo citó 1.650 veces, y Google AI Overviews 1.004.
| Medida | Motor | Valor |
|---|---|---|
| Proporción del total de citas registradas | Google AI Mode | 21,02% |
| Proporción del total de citas registradas | Microsoft Copilot | 7,78% |
| Dominios distintos citados | Google AI Mode | 69.390 |
| Dominios que suman la mitad de sus citas | Google AI Mode | 436 |
| Dominios distintos citados | Claude | 19.732 |
| Citas a TikTok en dos meses | ChatGPT / Google AI Mode / Google AI Overviews | 163 / 1.650 / 1.004 |
| Proporción de citas a Reddit, antes de agosto vs. después del 14 de agosto | ChatGPT | 4,42% → 0,39% |
Esa es la razón práctica detrás de otra de las recomendaciones de Otterly: "Nunca diagnostiques una caída a partir de un solo motor." Una marca cuyas citas en ChatGPT cayeron en agosto y concluyó que su contenido había empeorado estaría diagnosticando un cambio de recuperación con el que no tuvo nada que ver. Es pariente cercano de lo que escribí sobre las nuevas categorías de crawlers de Cloudflare: cada empresa llega a la web con sus propios crawlers y su propia lógica de recuperación, y tratarlas a todas como un solo canal esconde justo los movimientos que importan.
Hay categorías que ya están decididas
Hay una línea del informe que merece más atención de la que probablemente reciba. "En 7 de las 17 industrias, una sola marca lidera en los siete motores: Coursera en Plataformas educativas, Tesla en Energía, YouTube en Medios/Entretenimiento, Pfizer en Pharma, Zillow en Real Estate, Nike en Marcas deportivas y Uber en Transporte."
Cuando siete motores con crawlers distintos, apetitos de dominios distintos y lógicas de recuperación distintas ponen primera a la misma marca, la pregunta amplia de esa categoría tiene una respuesta en la que los motores coinciden. Para quien compite desde atrás, pelear de frente por esa pregunta probablemente sea el uso menos eficiente del esfuerzo. El terreno libre está en las preguntas más acotadas que el líder no cubre tan completo: comparaciones para un caso de uso específico, precios para un segmento específico, los chequeos de confianza que hacen los compradores antes de decidir. Son justamente los tipos de pregunta con los que Otterly armó su muestra, y es donde un sitio más chico con cobertura completa de su nicho tiene algo que el líder de la categoría no tiene.
La recomendación de Otterly acá es un chequeo más que una táctica: "Fijate si tu categoría ya está decidida." Es un chequeo barato. Cambia qué deberías estar intentando ganar.
La capa comercial sigue estando solo en ChatGPT
Un hallazgo más que es fácil pasar por alto. "ChatGPT es el único motor del estudio que muestra unidades comerciales, y sus dos superficies comerciales se comportan de forma opuesta." Las tarjetas de compra se concentran donde hay algo para comprar: "Bienes de consumo llega al 27,3% y Marcas deportivas al 18,3%. Ocho sectores no devuelven ninguna." Los anuncios no siguen esa lógica: "Quince de los 17 sectores quedan dentro de una franja estrecha, y las categorías comerciales y no comerciales puntúan parecido."
Eso encaja con lo que encontré cuando miré la publicidad en ChatGPT: los anuncios se muestran según el contexto de la conversación y no según palabras clave, así que no necesitan una categoría con productos para comprar para aparecer. Para planificar GEO, eso significa que en ChatGPT la cita orgánica y la unidad paga pueden convivir en la misma respuesta. En los otros seis motores del estudio, la cita sigue siendo la única forma de entrar.
Cómo leer un benchmark que no recolectaste vos
Otterly cierra con siete recomendaciones. Dos de ellas son las que me quedaría aunque el resto del informe no existiera: "Compará tu proporción contra tu categoría, no contra el estudio." Y: "Medí la mezcla de la categoría, no solo tus propias citas."
La primera protege contra el promedio. Una proporción de citas propias que parece baja al lado del 53,7% puede ser totalmente normal en un sector donde los sitios de empresa reciben el 29,6%. La segunda protege contra mirarse solo a uno mismo. Si las fuentes gubernamentales y de ONG son el 42,4% de las citas en tu categoría, tu parte del resto te dice menos que saber qué instituciones se están citando en tu lugar.
Hay un tercer chequeo que aplica al propio informe. Otterly, Profound y Promptwatch venden herramientas que miden esto, y cada una tiene una razón comercial para publicar este tipo de datos. Eso no hace que ninguna esté equivocada. Es la razón por la que la coincidencia entre ellas importa más que cualquier cifra aislada: 57% en un estudio y 53,7% en otro, con motores distintos, meses distintos y muestras distintas, apuntando a la misma conclusión. Lo mismo pasa con Reddit en ChatGPT, donde dos herramientas separadas encontraron el mismo quiebre en la misma fecha con decimales distintos.
"La búsqueda con IA" es una comodidad para reportar
Es cómodo hablar de la búsqueda con IA como un canal, igual que hablamos de social o de paid. Los datos de estos últimos meses siguen desarmando esa idea. La proporción de citas que va a páginas de empresa cambia más de dos veces y media según la industria. El peso del periodismo cambia siete veces. Un motor reescribió cómo elige sus fuentes en un día mientras otros cinco se quedaban quietos.
La categoría en la que estás decide qué tipo de fuentes llegan a responder. El motor decide qué tan amplio mira. Tus propias páginas deciden la parte que queda.