La visibilidad en IA no es un número: cambia por motor, por día y por quién pregunta
Yext, Otterly y Profound miden la visibilidad en IA por motor, por día y por persona: los tres, vendors rivales, coinciden en que un prompt no basta.
Cuando alguien te enseña una captura de pantalla y dice «tu marca aparece —o no aparece— en la IA», te está enseñando una foto de una ruleta en el instante en que paró de girar. Tres estudios publicados en la misma quincena de septiembre de 2026, de tres casas que compiten entre sí por vender exactamente esta medición, prueban por qué: la visibilidad en IA no es un número, es una distribución que cambia según qué motor preguntes, qué día preguntes y quién pregunta.
Ya contamos el eje temporal de este problema: que la ponderación de un motor cambia de versión a versión, sin avisar, y que una cifra de visibilidad sin fecha no significa nada. Esta pieza es la continuación: añade los otros dos ejes que ese análisis no cubría —el motor que eliges y la persona que simula la consulta— con tres estudios nuevos, de tres casas distintas, publicados entre el 4 y el 11 de septiembre de 2026.
1. Cuatro motores, la misma pregunta: 4 % de acuerdo
Yext preguntó lo mismo a cuatro motores de IA a la vez —Gemini, ChatGPT, Perplexity y Claude— con consultas de recomendación local sin marca («¿cuáles son los 10 mejores [categoría] cerca de [barrio]?»): 2,05 millones de preguntas locales sobre 3.569 keywords, de febrero a agosto de 2026. Sobre 491.972 casos en los que los cuatro motores respondieron la misma pregunta de mercado, comparó a quién ponían primero.
Los cuatro motores coinciden en el mismo negocio como primera opción solo el 4 % de las veces. En el 48 % de los casos dan cuatro negocios distintos, sin un solo solapamiento en el primer puesto —un reparto total ocurrió 12 veces más a menudo que un acuerdo total—. Yext vende gestión de listings y perfiles de negocio local: un hallazgo que empuja a «controla tu perfil en todas partes» es también su argumento de venta.
Fuente: Yext Research · cuatro IAs, cuatro respuestas distintas
El desacuerdo no empieza al ordenar: empieza en qué negocios «ve» cada motor. Cada uno devolvió una media de 7 negocios, aunque el prompt pedía 10, y entre las cuatro listas de un mismo mercado aparecieron 23 negocios distintos de media —frente a los 37 que una búsqueda local convencional en Google mostró como referencia en la misma zona—. Incluso si los cuatro motores compartieran criterio de ranking, partirían de universos de candidatos distintos.
El dato que Yext presenta como el más útil: cuando los cuatro motores sí coinciden en el mismo negocio, el 91 % de las veces el propio sitio web de ese negocio está entre las fuentes citadas. Léase con cuidado: es una condición que acompaña al acuerdo entre motores en esta muestra, no una causa demostrada —Yext no prueba que tener web propia produzca el acuerdo, solo que ambas cosas coinciden a menudo.
Fuente: Yext Research · cuatro IAs, cuatro respuestas distintas
2. Un solo día no es una medición
Otterly.AI rastreó 520 prompts en tres categorías —entre ellas monitorización de IA, contratación del sector público y comercio minorista—, a diario durante 40 a 91 días, en siete motores (ChatGPT, Perplexity, Gemini, Google AI Mode, Google AI Overviews, Microsoft Copilot y Claude): 252.407 respuestas en total, todas capturadas en Estados Unidos.
Entre el 12 % y el 19 % de las marcas citadas por un motor aparecen un solo día en un mes y no vuelven a salir. Para las fuentes citadas, esa proporción llega hasta el 67 % en algunos motores: dos de cada tres fuentes que ves citadas hoy pueden ser flor de un día. El motivo es estructural —cada prompt tiene de media unas 95 fuentes candidatas frente a solo 10 marcas—, así que la rotación de fuentes es, por diseño, mucho mayor que la de marcas.
Fuente: Otterly.AI · estabilidad de citas y menciones de marca
La cifra que convierte el aviso en instrucción: pasar de 10 a 100 prompts reduce la varianza de la cobertura de marca reportada en torno a un 73 %. Auditar con menos de 10 prompts es, con esta evidencia, casi indistinguible de medir ruido.
Fuente: Otterly.AI · estabilidad de citas y menciones de marca
La retención de fuentes día a día no es igual en todos los motores. Perplexity retiene entre el 65 % y el 75 % de las mismas fuentes que citó el día anterior; ChatGPT retiene solo entre el 26 % y el 29 %. Consecuencia práctica: si la página de un cliente aparece citada hoy y desaparece mañana en ChatGPT, eso entra dentro del comportamiento normal de ese motor; la misma desaparición en Perplexity sí sería una señal más rara.
Fuente: Otterly.AI · estabilidad de citas y menciones de marca
3. Quién pregunta cambia la respuesta
Profound probó si ChatGPT, Claude y Gemini responden distinto a la misma pregunta cuando lo único que cambia es quién la hace: antepuso a cada prompt un atributo de persona —género, edad, ingresos, ocupación— del tipo «Soy [atributo]. [pregunta]». 71.147 respuestas, 14 días (11-24 de agosto de 2026), sobre tres categorías: tarjetas de crédito, ropa y muebles.
Repetir la misma persona ya solo comparte 2 de cada 5 marcas recomendadas entre ejecuciones; cambiar de persona para el mismo prompt baja eso a 1 de cada 4 —una caída de 15 puntos porcentuales solo por cambiar quién pregunta—. Las fuentes citadas se mueven todavía más: el solapamiento de dominios citados cae de 34 % (misma persona) a 20 % (persona distinta), 14 puntos. El motor no solo recomienda otra marca: busca en sitios distintos para justificarla.
Fuente: Profound · ¿personalizan los motores de respuesta según quién pregunta?
El ingreso es el atributo que más separa. Sobre el mismo prompt de «mejores marcas de ropa», el motor recomendó camisetas de 8-24 $ a la persona de ingreso bajo, de 10-58 $ a la de ingreso medio y de 140-1.650 $ a la de ingreso alto. No cambia solo el precio: la persona de ingreso alto recibió además más menciones de marca en la misma respuesta.
Fuente: Profound · ¿personalizan los motores de respuesta según quién pregunta?
Yext, Otterly y Profound venden lo mismo —medir o gestionar visibilidad en IA— y compiten entre sí por el mismo cliente. A las tres les interesa que auditar parezca necesario, y el sesgo va pegado a cada cifra de esta pieza, no en una nota aparte. Precisamente por eso pesa que coincidan: mide cada una un eje distinto —motor, día, persona— con metodología propia y sin compartir datos, y las tres aterrizan en la misma conclusión operativa. Dos matices de mercado que no se pueden saltar: Yext y Profound no declaran país ni mercado en estos estudios (nacen `geo: global`, no se citan como dato de España ni de ningún otro sitio); Otterly declara Estados Unidos de forma explícita, y sus cifras de retención por motor no se trasladan a España ni a México sin dato propio.
4. Qué exigir a una medición seria
Nada de esto es un argumento contra medir. Es un argumento contra medir mal. Los tres estudios, leídos juntos, dan una lista concreta de lo que hay que pedirle a cualquier «auditoría de visibilidad en IA» antes de creerse el número que entrega.
Cuatro condiciones antes de creerte una cifra de visibilidad en IA
Muchos prompts, no uno: pasar de 10 a 100 reduce la varianza reportada en torno a un 73 %, según Otterly. Menos de 10 es, con esta evidencia, prácticamente ruido.
Varios motores, no uno: cuatro motores de IA coinciden en la misma recomendación local solo el 4 % de las veces, según Yext. Un solo motor no representa a los otros tres.
Una ventana temporal, no un día: hasta el 67 % de las fuentes citadas por un motor aparecen un solo día en 30, según Otterly. Una foto de un día es ruido, no tendencia.
El sesgo del vendor a la vista: quien mide visibilidad en IA suele vendértela también. No invalida la cifra, pero cambia cuánto peso le das sin una segunda fuente independiente.
La pregunta que vale no es «¿salgo en la IA?». Es «¿con qué frecuencia, en qué motores y para qué perfiles de cliente?» —y, mientras esa pregunta no tenga respuesta, lo único que esta cartera de estudios deja como razonablemente estable es lo de siempre: que la propia web del negocio, completa y citable, es lo que más se asocia a aparecer cuando los motores sí se ponen de acuerdo.
Las cifras de Yext y de Otterly.AI se comprobaron contra su fuente el 13 de septiembre de 2026; las de Profound, el mismo día, con copia archivada en Wayback Machine. Las tres casas venden medición o gestión de visibilidad en IA y compiten entre sí: el sesgo va pegado a cada cifra, no en una nota al pie. Yext y Profound no declaran país ni mercado en estos estudios concretos (nacen `geo: global`): no se citan como dato de España ni de ningún mercado. Otterly declara Estados Unidos de forma explícita: sus porcentajes de retención por motor no se trasladan a España ni a México sin dato propio. El 91 % de Yext es una condición asociada al acuerdo entre motores, no una causa demostrada. Ningún estudio publica el tamaño de muestra por celda de comparación (Profound da el total de respuestas, no el de cada combinación persona-prompt). Es material que describe el comportamiento de motores concretos en el verano de 2026, no una constante: caduca a seis meses, y cualquier actualización mayor de un motor lo adelanta. Si una fuente corrige un dato, corregimos el análisis y lo anotamos aquí.
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Añadir como fuente preferida en Google¿Con cuántos prompts mides hoy tu visibilidad en IA?
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