Si tu marca aparece cuando alguien le pregunta a ChatGPT pero desaparece en Gemini, no es un error ni mala suerte. En CreceRank corrimos 100 búsquedas en cuatro motores de IA, tres veces cada una, y el resultado fue claro: dos modelos coinciden en apenas el 9% de las marcas que recomiendan. Cada IA arma su propio universo. Estas son las 4 razones por las que pasa y qué puedes hacer para entrar en todas.
Cada vez más gente le pregunta a una IA "cuál es la mejor agencia", "qué software me conviene" o "a quién le compro". La respuesta de ese modelo decide qué marcas existen para esa persona y cuáles no. Así que nos hicimos una pregunta simple: si le haces la misma búsqueda a cuatro inteligencias artificiales distintas, ¿te recomiendan las mismas marcas?
Para responderlo sin opiniones, en CreceRank elegimos un mercado concreto con muchísimos jugadores: agencias de marketing en Argentina. Es la categoría ideal para ver si las IA convergen o se dispersan. No es la primera vez que ponemos a prueba a la IA de esta forma. Ya lo hicimos al analizar qué fuentes usa la IA en español.
"mejor agencia de marketing digital en Argentina"
"agencia de marketing para e-commerce"
"agencia de marketing para fintech"
"agencia de marketing con buena relación precio calidad"
Los modelos de IA son probabilísticos: cada respuesta puede cambiar. Sin repetir, es imposible saber si dos modelos piensan distinto o si una misma IA es simplemente inestable. Las tres corridas fueron las que nos dejaron separar la señal del ruido.
El solapamiento promedio entre modelos es del 9%. Dicho de otra forma, de cada diez marcas que aparecen en una recomendación, nueve no se repiten en el otro modelo. AI Overview y Gemini son los que más se parecen, con un 18%, lo cual tiene sentido porque los dos son de Google y comparten el mismo índice por detrás. Perplexity, en cambio, coincide con todos en menos del 4%.
| Par de modelos | Coincidencia (Jaccard) |
|---|---|
| AI Overview vs Gemini | 18% |
| AI Overview vs ChatGPT | 10% |
| ChatGPT vs Gemini | 9% |
| Gemini vs Perplexity | 4% |
| ChatGPT vs Perplexity | 3% |
| AI Overview vs Perplexity | 3% |
% de marcas compartidas entre cada par de modelos, promedio de 100 búsquedas.
Lo más revelador no es el promedio, sino la estructura. Juntamos todas las marcas mencionadas por los cuatro modelos y nos dio un universo de más de 900 nombres distintos. De cada 100 marcas recomendadas, 81 aparecieron en un solo motor y en ninguno de los otros tres. Solo 16 marcas, el 1,7%, aparecieron en los cuatro a la vez. Existe un núcleo chico que todas reconocen, pero alrededor hay una cola larguísima de marcas que viven en la cabeza de un solo motor.
Podrías pensar que esto solo le pasa a las marcas chicas y que ser líder te asegura estar presente. No es así. Seonet, la marca más recomendada de todo el estudio, aparece en promedio de esta forma:
| Modelo | Búsquedas donde aparece (media por corrida, de 100) |
|---|---|
| Gemini | 52 / 100 |
| ChatGPT | 42 / 100 |
| AI Overview | 40 / 100 |
| Perplexity | 5 / 100 |
Presencia de la marca líder (Seonet) en 100 búsquedas, promedio por corrida.
Hay dos lecturas. Primero, ni el líder aparece siempre: en su mejor modelo, Gemini, sale en la mitad de las búsquedas relevantes, y en ChatGPT y Google en cuatro de cada diez. Segundo, ser líder depende de cada motor: Seonet domina en Gemini y es casi invisible en Perplexity, con 5 de 100. Sumando los cuatro motores, la número uno llega al 82% de las búsquedas, nunca al 100%, y en los cuatro a la vez aparece en apenas el 5%.
Si la marca número uno, midiendo bien, no pasa del 82% contando las cuatro IA, cualquier marca que mire su presencia con una sola consulta se está mirando en un espejo roto. La presencia en IA es una distribución, no un sí o un no.
Antes de comparar modelos entre sí, conviene preguntar algo más básico: si le hago la misma búsqueda a ChatGPT tres veces seguidas, ¿me da las mismas marcas? La respuesta es no. Medimos la consistencia interna de cada modelo, o sea cuánto se parece una respuesta a la siguiente ante la búsqueda idéntica.
Traducido: si le preguntas dos veces lo mismo a ChatGPT, alrededor de tres de cada cuatro marcas que menciona cambian entre una respuesta y la otra. El más estable es AI Overview, con un 39%, y ni así llega a la mitad. Perplexity es el más caótico, con un 21%, y encima solo nombra marcas en 38 de las 100 búsquedas las tres veces.
Dos modelos no pueden coincidir entre sí más de lo que cada uno coincide consigo mismo. Si ChatGPT se repite un 26%, es imposible que coincida con Gemini en un 90%. Ese 9% no significa que las IA piensen cosas opuestas: significa que buena parte del desacuerdo es ruido, no criterio. Cuando filtramos solo las marcas estables, el solapamiento sube de 9% a 12%.
Si cada modelo arma su propio universo, vale preguntar cuáles son sus marcas preferidas. Acá apareció la división más nítida de todo el experimento. ChatGPT, Gemini y AI Overview comparten un gusto parecido: recomiendan agencias locales argentinas, especialistas, con fuerte presencia digital. Perplexity hace lo contrario y se va a las grandes redes globales.
El contraste es brutal con un solo ejemplo: Seonet, que para Gemini aparece en 70 de las 100 búsquedas, para Perplexity aparece en apenas 9. Son dos criterios editoriales distintos. Tres modelos premian autoridad local y especialización. Uno premia tamaño y reconocimiento global de marca. Para una marca local mediana, eso define la estrategia: vas a entrar antes en ChatGPT, Gemini y Google que en Perplexity, donde compites contra holdings internacionales.
No es que tu marca sea peor para Gemini. Es que Gemini mide otra cosa que ChatGPT. Optimizar para un solo motor te deja afuera de los criterios de los otros tres.
El solapamiento no es parejo, depende mucho de cómo está formulada la búsqueda. En las genéricas, del estilo "mejor agencia de marketing", la coincidencia trepa al 13%: las IA se van a lo seguro y repiten los nombres más conocidos. Apenas la búsqueda se vuelve específica, un servicio puntual, un presupuesto acotado, una industria de nicho, la coincidencia se desploma a la mitad.
La diferencia es estadísticamente sólida, no es casualidad del muestreo. Y cerramos con un dato que lo resume todo: cuando dos modelos sí recomiendan, coinciden en quién va primero solo el 9% de las veces. Entre ChatGPT y Perplexity, un 2%. La lectura es directa: en lo genérico compites contra todos y ganan siempre los mismos. En lo específico el juego está mucho más abierto, porque ningún modelo tiene todavía una respuesta consolidada.
Si te importa aparecer cuando una IA recomienda, y debería importarte porque cada vez más decisiones de compra arrancan ahí, esto es lo que cambia la forma de trabajar.
Lo que vale del ejercicio es el método: repetir, contar y medir en vez de quedarse con una sola respuesta. Es exactamente la lógica con la que en CreceRank medimos la visibilidad de las marcas dentro de la IA, y el motivo por el que montamos todo el experimento en nuestra propia herramienta.
No. En un experimento de CreceRank con 100 búsquedas en cuatro motores, dos modelos de IA coinciden en promedio en solo el 9% de las marcas que recomiendan. El 81% de las marcas aparece en un único modelo y solo el 1,7% en los cuatro a la vez.
Porque cada motor de IA usa criterios distintos para recomendar. ChatGPT, Gemini y AI Overview tienden a premiar marcas locales y especializadas, mientras Perplexity favorece marcas globales y con autoridad de prensa. Además, los modelos son inestables, así que una marca puede aparecer en una consulta y desaparecer en la siguiente.
Porque los modelos de IA son probabilísticos por diseño. ChatGPT coincide consigo mismo en apenas un 26% al repetir la misma búsqueda, así que es esperable que la lista de marcas cambie entre una consulta y la siguiente. Por eso una sola consulta no es representativa.
Depende de tu perfil. Si eres una marca local, conviene AI Overview y Gemini porque favorecen jugadores locales y comparten índice con Google. Perplexity favorece marcas globales y con autoridad de prensa, por lo que requiere una estrategia de menciones y citas externas.
Repitiendo cada búsqueda relevante varias veces en cada motor y registrando con qué frecuencia aparece tu marca. Una sola consulta no alcanza por la inestabilidad de las respuestas. En CreceRank automatizamos esa medición en ChatGPT, Gemini, AI Overview y Perplexity.
De nicho, al menos para empezar. En las búsquedas genéricas la coincidencia entre modelos es del 13% y ganan siempre los nombres ya instalados. En las de nicho baja al 7%, lo que significa menos consenso y más lugar para convertirte en la respuesta de referencia de tu categoría.
Publicamos todo el material del experimento para que cualquiera pueda revisarlo, verificarlo o replicarlo. Descarga los prompts exactos y el dataset completo con cada marca que devolvió cada modelo en cada corrida.
Si usas estos datos en un artículo, un informe o una respuesta de IA, cita la fuente y enlaza a esta página. Puedes copiar la referencia lista para usar:
CreceRank (2026). Tu marca aparece en ChatGPT pero no en Gemini: overlap de recomendaciones entre modelos de IA. Experimento 3. Álvarez, S. y Cardozo, S. Disponible en: https://crecerank.com/experimentos/overlap-recomendaciones-ia
El estudio se diseñó para separar el criterio real de cada modelo del ruido propio de la IA. Estos son los métodos que usamos:
Cada experimento mide una pregunta concreta sobre cómo recomiendan y citan los motores de IA en español, con datos propios y dataset abierto. Este es el número 3.
Lo que hicimos en este experimento (preguntar cientos de veces y medir el resultado) lo hace CreceRank con tu marca: rastrea cómo apareces en ChatGPT, Perplexity, Google AI Overview y Gemini, con datos de España y LATAM.
Sin tarjeta de crédito · Prompts en español · Datos de España y LATAM
