ChatGPT ya no busca (solo) con Bing: tiene índice propio, y es una familia de índices
Peec y RESONEO documentan, por métodos distintos, que ChatGPT usa un índice propio, «Labrador», mientras Google cierra su API abierta de búsqueda a nuevos clientes.
La pregunta «¿qué índice usa ChatGPT?» lleva desde 2024 contestándose con una sola palabra: Bing. Ese verano encaja mal desde hace meses, y ahora tiene una respuesta más incómoda y más precisa: OpenAI ha construido el suyo propio —lo llama, internamente, «Labrador»— y no es un índice único, sino una familia de índices verticales que convive con raspado de terceros y con al menos otros ocho proveedores externos de datos. La visibilidad en ChatGPT deja de heredarse en automático de posicionar bien en Bing, o en Google.
Todo lo que sigue sale de ingeniería inversa de eventos de servidor, no de documentación de OpenAI: la compañía no ha confirmado nada de esto y puede cambiarlo sin aviso. Lo que sí cambia el peso del hallazgo es que ya no lo dice una sola casa: dos firmas de monitorización de visibilidad en IA, con métodos de captura distintos, han llegado al mismo nombre y a la misma conclusión. Y de fondo, un contraste que da perspectiva: mientras OpenAI construye índice propio para depender menos de terceros, Google se mueve en la dirección contraria y cierra su única API abierta de búsqueda.
1. Dos casas, el mismo campo, el mismo nombre
Entre el 21 de mayo y el 21 de julio de 2026, ChatGPT llevó en sus propios eventos de servidor un campo llamado result_source. Peec lo leyó durante esos dos meses y solo le vio cuatro valores posibles.
Los cuatro valores que tomó el campo result_source: Labrador —el índice propio de OpenAI— y tres proveedores externos de raspado, Bright, Oxylabs y SERP. No es una encuesta ni una entrevista: es el propio sistema declarando, respuesta a respuesta, de dónde vino cada resultado, hasta que dejó de hacerlo (más abajo).
Fuente: Peec AI · ChatGPT construyó su propio índice de búsqueda
RESONEO había llegado al mismo nombre semanas antes, por otra vía: capturó 1.249 respuestas reales de ChatGPT con una extensión de navegador —88.000 resultados, 26.900 páginas distintas, 6.400 dominios— y leyó el mismo campo result_source en su propio stream. Son dos firmas distintas con métodos de captura distintos llegando al mismo hallazgo: es corroboración real, no eco de la misma medición.
Fuente: RESONEO · cómo recupera ChatGPT
El reparto de RESONEO se invierte según el plan y el modo. En gratis e instantáneo, labrador sirvió el 63,6 % de los resultados (bright 34,7 %, serp 1,6 %, sobre 1.793 resultados y 158 respuestas). En pago con razonamiento, la cuota de labrador cae a 23,6 % y manda el Google raspado vía bright, 74,6 % (serp 1,9 %, sobre 16.407 resultados y 176 respuestas). Dos usuarios haciendo la misma pregunta, uno en gratis y otro en pago, reciben respuestas construidas sobre corpus distintos.
Fuente: RESONEO · cómo recupera ChatGPT
Dos avisos que la propia RESONEO documenta y que viajan pegados a estas cifras. Uno: la media depende por completo del lote de preguntas —el suyo era mitad preguntas de actualidad, la única familia que abre la puerta a Google—; con preguntas estables, la cuota de labrador en gratis sube al 100 %. Dos: el 21 de julio de 2026 el campo result_source dejó de venir en el stream —los tokens de Google Shopping empezaron a decir «deprecated»—. A partir de esa fecha, el motor solo se reconoce por la forma de lo que entrega, no porque lo declare.
Fuente: RESONEO · cómo recupera ChatGPT
Un investigador de la propia Peec publicó un sitio de prueba con 1.000 millones de páginas solo para medir cuánto rastrearía ChatGPT. A inicios de septiembre de 2026 llevaba 6 millones de páginas rastreadas, sin frenar, al ritmo de 35.000 solicitudes por hora. Un rastreo así de agresivo y sostenido solo tiene sentido si las páginas van a alguna parte —una caché, un índice—, no si se leen y se descartan.
Fuente: Peec AI · ChatGPT construyó su propio índice de búsqueda
El experimento del sitio de 1.000 millones de páginas lo firma Metehan Yesilyurt, investigador de la propia Peec —la misma casa que documentó el campo result_source—. Es evidencia real y observacional, pero no cuenta como segunda fuente que corrobore el hallazgo: es la misma casa aportando una prueba más, no dos casas coincidiendo por su cuenta. La corroboración independiente de verdad, en esta pieza, es la de RESONEO, con otro método y otra firma.
2. No es un índice: es una familia
Lo que Peec añade sobre lo que ya sabía RESONEO: «Labrador» no es un índice único, sino una familia. Identifica al menos estas categorías detrás del mismo nombre: web general, PDF, YouTube, noticias, arXiv, Wikipedia, local, finanzas, legal, médico, shopping e imágenes —la mayoría, no conocidas públicamente hasta este post—.
Fuente: Peec AI · ChatGPT construyó su propio índice de búsqueda
A 2 de septiembre de 2026 seguían activos al menos 5 experimentos A/B comparando el índice propio contra resultados raspados, todos en shopping: prefer-index-over-serp-v3, chatgpt-shopping-noamazon, shopping-index-q2qb, shopping-hqi-v2 y shopping-hq-v1. Confirma que ChatGPT prueba su índice propio contra el raspado en producción, ahora mismo, y que la superficie de shopping es la más volátil del sistema hoy.
Fuente: Peec AI · ChatGPT construyó su propio índice de búsqueda
La familia de índices propios no sustituye todo lo demás: ChatGPT se apoya además en al menos 8 proveedores externos de datos, entre ellos Yelp, TripAdvisor y Microsoft Web IQ. Hoy el sistema es índice propio más raspado más un tercer bloque de proveedores directos, no una sola pieza reemplazando a otra.
Fuente: Peec AI · ChatGPT construyó su propio índice de búsqueda
3. La tensión que no se cierra
Este mismo corpus había documentado antes que Deep Research corre sobre Bing y que los resultados comerciales de shopping tiran de índices de Google. Ninguna de esas lecturas estaba mal: cada una capturó una superficie distinta de un sistema que mezcla orígenes según dónde preguntes, en qué modo y con qué cuenta. Esta pieza no resuelve la tensión —la prueba en vivo son los propios experimentos A/B de arriba, corriendo hoy sobre la misma superficie—.
RESONEO cuantifica cuánto pesa la familia de la pregunta: información estable, 99,9 % labrador; un negocio o un lugar, 100 %; un producto que comprar, 97,6 %. Solo la información en directo abre de verdad la puerta a Google: 52,6 % labrador frente a 46,1 % Google. Es decir, casi todo lo que la gente le pregunta a ChatGPT no sale nunca de su índice interno —y lo poco que sí sale, sale por un motivo concreto: la respuesta cambia dentro del día.
Fuente: RESONEO · cómo recupera ChatGPT
El único reparto de RESONEO que se acerca al empate es el de la información en directo: 52,6 % labrador frente a 46,1 % Google. En todas las demás familias de pregunta —información estable, negocios, productos— la cuota de labrador ronda o toca el 100 %. La familia de la pregunta decide más que la suscripción o el modo.
Fuente: RESONEO · cómo recupera ChatGPT
Ni el nombre «Labrador», ni la familia de índices verticales, ni el mecanismo, están confirmados por OpenAI en ningún documento propio: todo sale de leer eventos de servidor por ingeniería inversa, con las dos casas de esta pieza coincidiendo en el hallazgo. Nadie ha medido todavía qué parte del tráfico real de respuestas de ChatGPT sale ya del índice propio frente al raspado o los proveedores externos —el propio corte del campo result_source, el 21 de julio de 2026, hace esa medición más difícil, no más fácil, según avanza el tiempo—.
4. Mientras tanto, Google cierra una puerta
El contraste que da altura al hallazgo: mientras OpenAI construye índice propio para depender menos de terceros, Google hace justo lo contrario con su propia puerta de entrada para terceros.
La Custom Search JSON API —la vía con la que cualquier desarrollador podía pedir resultados de Google en JSON, con 100 consultas gratis al día— lleva cerrada a clientes nuevos desde el 18 de febrero de 2026. Los clientes que ya la tenían contratada tienen hasta el 1 de enero de 2027 para migrar a otra solución. No hubo anuncio de blog ni nota de prensa: el cambio vive solo en la propia página de documentación.
Fuente: Google Developers · Custom Search JSON API, Overview
La sustituta que la misma documentación declara para «búsqueda web completa», la Web Search Service API, es de acceso restringido a «programmatic partners»: exige un client_id de socio asignado por Google, sin proceso de alta público ni precio publicado. Lo único que sigue abierto es Vertex AI Search, y solo para «hasta 50 dominios» —un caso de uso distinto, buscador interno de un sitio, no búsqueda web general—. Para la mayoría de los usos pequeños de la API vieja, migrar es, en la práctica, dejar de tener esa vía.
Fuente: Google Developers · Custom Search JSON API, Overview
El patrón es el mismo que Google aplica dentro de su propio ecosistema —cerrar la puerta ancha, abrir una estrecha para socios—, y da la vuelta de espejo al movimiento de OpenAI: uno construye índice para depender menos de terceros, el otro cierra el canal que dejaba a terceros construir sobre su búsqueda sin ser socio. Lo que caduca aquí son los nombres de los experimentos y el propio campo que hoy se lee; lo que no debería seguir usándose ni como aproximación es «te posiciono en Google o en Bing y por eso sales en ChatGPT».
Las cifras de Peec y de Google Developers se comprobaron contra su fuente el 13 de septiembre de 2026; las de RESONEO, el 18 de agosto de 2026 —ficha vigente, verificada antes pero no caducada—, con copia archivada de cada una en Wayback Machine. El experimento del sitio de 1.000 millones de páginas (6 millones rastreadas, 35.000 solicitudes/hora) lo firma un investigador de la propia Peec y no corrobora de forma independiente el hallazgo de result_source: la corroboración real es la de RESONEO, con otro método. Nada de lo que describe esta tabla está confirmado por OpenAI: «Labrador» es ingeniería inversa de dos casas de monitorización, no documentación oficial, y puede cambiar sin aviso —de hecho, el propio campo result_source dejó de emitirse el 21 de julio de 2026—. El cierre de la Custom Search JSON API es el único hecho de fuente primaria oficial de esta pieza. Si OpenAI documenta oficialmente su índice, o una fuente corrige un dato, se corrige este análisis y se anota aquí.
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Media hora para revisar cómo mides hoy tu presencia en ChatGPT, y si esa medición sigue dando por hecho que todo el tráfico entra vía Google o Bing. No hay receta para «optimizar para Labrador» —nadie la tiene todavía, y quien la venda como tal, miente—: sí hay una para dejar de medir con el mapa de hace un año.
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