Resumen
Medimos una ONG humanitaria de referencia en España el 11 de septiembre de 2026 con dos preguntas reales de donante y cuatro motores: 68,8% de visibilidad, posición media 1 y un 87,5% en la pregunta de hacerse socio. Su propia web fue la fuente más citada, seguida de dos evaluadores de ONGs. Aquí están los prompts del sector listos para copiar y el dato de que Wikipedia aparece en el 0,7% de las respuestas.
Antes de empezar, para que sepas qué vas a leer: el análisis está hecho sobre una ONG humanitaria grande, y los prompts son los de un donante particular en España.
Si llevas una fundación pequeña, una asociación local o una ONG de cooperación, el método es el mismo: cambia la causa y el país por los tuyos, y mide con las preguntas que hace quien va a donar.Por qué una ONG se mide distinto a cualquier otra organización
En el tercer sector la pregunta del donante no es «quién es el mejor». Es «a dónde va mi dinero». Y para responderla, la IA no lee tu campaña: lee a quien te audita. En el análisis de ejemplo, el motor citó 66 fuentes. La más citada fue la propia web de la ONG, con 22 citas, y detrás vinieron dos evaluadores de ONGs con 11 y 10. Después, la web de una gran organización con 7 y otras dos con 5 cada una. Eso dice dos cosas. La primera, buena: en este sector tu web sí cuenta, porque es donde están las cuentas, la memoria y el porcentaje que va a misión. La segunda: entre tú y el donante hay un evaluador, y la IA lo lee antes que a ti.El detalle que más nos llamó la atención: un evaluador dentro del ranking
En la tabla de competidores del panel apareció, junto a las grandes ONGs, una fundación que no recauda: acredita. Sale en el 18,8% de las respuestas, con posición media 4. Es decir, cuando alguien pregunta a la IA a qué ONG donar, una de cada cinco respuestas nombra al sello de transparencia como parte de la recomendación. Estar acreditado ya no es un dato de memoria anual: es una fuente.Lo que pregunta un donante lleva su duda dentro
Nadie escribe «ONG España» en ChatGPT. Escribe qué causa le importa, cuánto puede dar, si quiere ser socio o donar una vez, y qué garantía tiene de que el dinero llega. Por eso las preguntas de este sector son largas y traen una condición. Y por eso una medición hecha solo con la pregunta genérica no mide tu causa: en el ejemplo, la pregunta del socio subió del 50% al 87,5%.Los prompts que hay que medir si tienes una ONG
Estas son las preguntas listas para copiar, cambiando la causa, el país y la forma de colaborar por las tuyas. Elige entre cinco y diez y déjalas fijas durante meses.1. La pregunta genérica de categoría
- ¿Cuál es la mejor ONG para donar en [país]?
- ¿Qué ONGs de [causa] hay en [ciudad]?
2. La pregunta del donante con su causa dentro
- Quiero hacerme socio de una ONG que trabaje en [causa] y saber a dónde va mi dinero, ¿cuál me recomiendas?
- Quiero apadrinar o colaborar con un proyecto de [causa] en [país o región], ¿qué organización es seria?
- Tengo 20 euros al mes para donar y quiero que lleguen a [causa], ¿dónde rinden más?
3. La pregunta de transparencia, que casi nadie mide
- ¿Qué porcentaje de lo que dono a [ONG] va al proyecto y cuánto a gastos de gestión?
- ¿Qué ONGs de [causa] tienen el sello de una fundación de transparencia y publican sus cuentas?
4. La pregunta fiscal
- ¿Qué me desgrava donar a una ONG en [país] y qué organizaciones dan certificado?
- ¿Puedo donar a [ONG] desde una empresa y deducirlo?
5. La pregunta de emergencia
- Quiero ayudar con [emergencia concreta], ¿a qué organización dono para que llegue rápido?
- ¿Qué ONGs están trabajando ahora mismo en [lugar] y aceptan donaciones?
El análisis de ejemplo, hecho el 11 de septiembre de 2026
Lo hicimos con CreceRank, que es nuestra herramienta, sobre una ONG humanitaria de referencia en España, de las que salen en todos los rankings de donación. No es cliente nuestra y no sabe que la medimos. Aviso de transparencia: el análisis está hecho con una herramienta propia. Al final del artículo explicamos cómo hacer lo mismo sin nosotros, a mano y gratis. Elegimos una organización grande a propósito: queríamos enseñar cómo se lee un buen resultado y qué hace esa ONG para tenerlo, que es lo que se puede copiar a otra escala. Le pusimos dos prompts y los lanzamos dos veces en cada uno de los cuatro motores. Estos son, escritos tal cual se midieron:- Prompt corto: ¿Cuál es la mejor ONG para donar en España? (9 palabras)
- Prompt largo: Quiero hacerme socio de una ONG que trabaje en emergencias humanitarias y saber a dónde va mi dinero, ¿cuál me recomiendas? (21 palabras)
El resultado global fue 68,8% de visibilidad y posición media 1: 11 menciones en 16 respuestas, los dos prompts con mención y 66 fuentes citadas.| Prompt | Visibilidad | ChatGPT | AI Overviews | Gemini | Perplexity |
|---|---|---|---|---|---|
| Corto, genérico de categoría | 50% | 0 de 2 | 2 de 2 | 2 de 2 | 0 de 2 |
| Largo, con la causa y la duda del socio | 87,5% | 2 de 2 | 2 de 2 | 2 de 2 | 1 de 2 |
La tabla de competidores enseña contra quién se reparte la respuesta: una gran organización de emergencias con 43,8%, dos ONGs de cooperación y refugio con 31,2%, una de infancia con 25%, y un evaluador de transparencia con 18,8%.
Aquí el panel no muestra autoridad de dominio para ninguna, así que no podemos comparar tamaños de web. Lo que sí se ve es la posición: la ONG del ejemplo sale con media 1,2 y la siguiente con 1,7.Qué hace esta ONG que tú puedes copiar
Su visibilidad sale de tres sitios, y los tres están al alcance de una organización pequeña. Una página de transparencia con las cuentas auditadas y el porcentaje que va a misión, que es lo que la IA cita de su web. El sello de un evaluador de ONGs, cuya ficha es la segunda fuente más citada. Y una página clara de «hazte socio» con la cuota, lo que cubre y cómo darse de baja, que es lo que responde la pregunta del socio. Lo que la IA repitió de ella no fueron sus campañas. Fueron sus números y su acreditación.Cómo leer el resultado sin engañarte
- Visibilidad (68,8%). El porcentaje de respuestas donde aparece la ONG. Es una frecuencia, no una nota: 11 menciones de 16, y cuatro de ellas en la genérica.
- Posición media (1). Cuando aparece, en qué lugar sale. En donaciones esto pesa más que en otros sectores: el donante da a la primera que le convence, no compara siete.
- Prompts con mención (2 de 2). El más accionable. Te dice qué pregunta ya tienes ganada y cuál a medias. Aquí, la del socio entera y la genérica solo en Google.
- Fuentes (66). De dónde salió la respuesta. En el tercer sector, esa lista te dice qué evaluador te falta.
El dato propio: Wikipedia casi no cuenta como fuente
Hay un consejo que se repite en todas las guías de GEO para organizaciones: consigue tu página de Wikipedia. Fuimos a nuestra base a ver cuánto pesa de verdad.
Sobre 44.358 respuestas con al menos una fuente citada, de 244 marcas y 7 motores, solo 295 citaron wikipedia.org. Es el 0,7%. Por motor, el único que la usa con alguna frecuencia es ChatGPT, con un 2%. AI Overviews está en 0,6%, Perplexity en 0,2%, Gemini en 0,1% y Copilot y Claude en cero.
Ojo con lo que este dato no dice: Wikipedia puede pesar en lo que el modelo sabe de ti sin citarla. Lo que mide este corte es si la pone como fuente cuando responde, y casi nunca lo hace.
La consecuencia para una ONG es clara. Antes que Wikipedia, la ficha del evaluador y tu página de transparencia, que son las que sí aparecieron citadas en nuestro ejemplo.Qué hacer con lo que viste
- Acredítate en un evaluador de ONGs de tu país. Su ficha fue la segunda fuente más citada del análisis, y en una de cada cinco respuestas el propio evaluador sale nombrado.
- Publica una página de transparencia que se pueda leer, en texto y no en PDF: cuentas auditadas, porcentaje a misión y quién está en el patronato.
- Haz una página de «hazte socio» que responda las dudas reales: cuota, qué cubre, desgravación y cómo darse de baja. Es la que gana la pregunta del socio.
- Escribe una página por causa y por país donde trabajas, con cifras del año y un proyecto concreto. Es lo que encaja con la pregunta del donante.
- Entra en las listas de «mejores ONGs para donar» que ya cita ChatGPT. Son las que deciden la pregunta genérica, y en el ejemplo era el único motor que no nombró a la ONG en ella.
- Añade preguntas frecuentes estructuradas con lo que pregunta el donante: desgravación, certificado, si se puede donar desde una empresa y qué pasa con los datos.
Cada cuánto repetir la medición
Una vez al mes como mínimo y con la misma lista de prompts. Cambiar las preguntas cada vez es la forma más rápida de no enterarte de nada. Y en este sector hay dos momentos que hay que medir aparte: la campaña de Navidad y la primera semana de cualquier emergencia. Ahí es donde se decide el año, y una medición de febrero no dice nada de diciembre. Con datos propios: comparando pares de análisis consecutivos, el resultado cambia el 13,7% de las veces sin que nadie haya tocado nada. Una medición suelta no es un diagnóstico.Con qué más se puede medir esto
Se puede hacer a mano y gratis. Abre los cuatro motores, lanza tus diez preguntas dos veces cada una y anótalo en una hoja de cálculo. Apunta tres cosas por respuesta: si sales, en qué puesto y qué fuentes cita. En el tercer sector, la tercera te dice qué evaluador o qué lista te falta. Si prefieres una herramienta, las de entrada del mercado son CreceRank desde 49 dólares al mes, Otterly.ai desde 29 euros y AthenaHQ, que tiene plan gratuito y para una ONG pequeña puede ser suficiente. La primera es nuestra, así que quédate con el criterio: varios motores, tus preguntas y el histórico guardado. La comparación completa está en las mejores herramientas de GEO, y la opinión de otros usuarios en las mejores herramientas de GEO, AEO y LLMO según Reddit y en las mejores herramientas de visibilidad en IA en español. Y si tu organización es de otro rubro, la misma guía está hecha para hoteles, despachos de abogados, restaurantes, inmobiliarias, clínicas dentales y servicios del hogar. Nosotros lo hicimos con CreceRank porque es nuestra: desde 49 dólares al mes, con 14 días de prueba sin tarjeta. Si llevas una ONG y quieres el descuento único, escríbenos por WhatsApp.Qué cambió este mes en la visibilidad en IA del tercer sector
- 16 de septiembre de 2026. Se publicó la guía hermana de SaaS y software B2B: un SaaS de recursos humanos salió en el 100%, el primero de la serie, con su propia comparativa de «mejores software» como fuente más citada. Mismo mecanismo que aquí: la web propia es la fuente número uno cuando responde la pregunta entera.
- 14 de septiembre de 2026. Se publicó la guía hermana de ecommerce: una gran tienda online salió en el 62,5% con Amazon nombrada en un tercio de las respuestas sin ser citada, el mismo efecto de nombre de memoria que aquí tuvo el sello de transparencia.
- 12 de septiembre de 2026. Primera publicación, con el análisis de ejemplo hecho el día anterior y un corte propio nuevo sobre el peso de Wikipedia como fuente.
- Un evaluador de transparencia aparece dentro del ranking de la respuesta, en el 18,8% de las respuestas, junto a las ONGs. Es la primera vez en la serie que un tercero que no vende ni recauda sale nombrado como recomendación.
- La web de la ONG fue la fuente más citada, con 22 de 66 citas. Solo había pasado en servicios del hogar, y por el mismo motivo: una página que responde la pregunta entera.
Metodología: cómo hicimos este análisis y cómo puedes repetirlo sin nosotros
Este artículo no es una lista de herramientas. Es el método completo, con un análisis de verdad hecho el día antes de publicarlo.- La ONG es real, pero va sin nombre. Es una organización humanitaria de referencia en España, elegida a propósito para enseñar cómo se lee un buen resultado. En las capturas tapamos su nombre.
- Los prompts, los motores, la fecha y los números van completos, sin retocar. Lo que elegimos fue a quién medir, no qué contar de la medición.
- Dos corridas por motor, porque una respuesta suelta no es una medición.
- Cuatro motores: ChatGPT, Google AI Overviews, Gemini y Perplexity. Dos prompts, dos corridas y cuatro motores dan 16 respuestas.
- Lo que no salió limpio: tres de las cuatro consultas a Perplexity volvieron vacías por un fallo del proveedor ese día. Se cuentan como respuestas sin mención, y lo decimos porque sin ellas el resultado sería 10 de 12 en vez de 11 de 16.
Conclusión: cinco cosas que hacer esta semana
- Escribe diez preguntas con la causa y la duda dentro, como las escribe tu donante: cuánto, para qué, y qué garantía tiene.
- Lánzalas en ChatGPT, Gemini, Perplexity y Google, dos veces cada una. Anota el puesto, no solo si sales.
- Mira qué evaluador cita la respuesta y comprueba si estás acreditado. Si no, es el primer trabajo del trimestre.
- Saca tus cuentas y tu porcentaje a misión del PDF y ponlos en una página que se pueda leer.
- Repite el mes que viene con la misma lista, y mide aparte la semana de tu campaña fuerte.
Preguntas frecuentes
Fuentes
- Análisis propio de CreceRank hecho el 11 de septiembre de 2026 sobre una ONG humanitaria de referencia en España: 2 prompts, 4 motores, 2 corridas por motor, 16 respuestas, 11 menciones y 66 fuentes citadas.
- Datos propios de CreceRank sobre Wikipedia como fuente: 44.358 respuestas con al menos una fuente citada, de 244 marcas y 7 motores, del 22 de marzo al 8 de septiembre de 2026. 295 citaron wikipedia.org.
- Datos propios de CreceRank sobre volatilidad: 15.274 pares de análisis consecutivos de 175 marcas, con mediana de 7 días entre mediciones, del 22 de marzo al 10 de agosto de 2026.
- Fundación Lealtad y Ayuda Efectiva, los dos evaluadores de ONGs citados por los motores en el análisis. Consultados el 12 de septiembre de 2026.
- Consultas reales de Google Search Console de crecerank.com de los últimos 90 días, de donde salen las seis preguntas frecuentes.
- Foto de apertura: imagen de archivo de una caja de donaciones, sin relación con la ONG analizada. Jean Marie Vianney Canada, Wikimedia Commons, CC BY-SA 4.0.
