Preguntamos lo mismo a Google y a ChatGPT: 60 intenciones de compra en español, 3 días seguidos, con el protocolo cerrado antes de recolectar el primer dato. El resultado desmonta una creencia muy extendida: solo el 13,7% de las marcas que ChatGPT recomienda tiene su web en el top 10 orgánico de Google para esa misma pregunta. El 73% aparece dentro de los listados que sí rankean.
Hay una pregunta que nos hace casi cada cliente: "ya estoy en el top 10 de Google, ¿eso me garantiza que ChatGPT me recomiende?".
Y hasta ahora la respuesta honesta era: no lo sabemos. En español nadie lo había medido.
Ahrefs demostró en inglés que la IA cita páginas que Google no rankea. Pero midió URLs, no marcas. Y a tu negocio no le importa si ChatGPT cita tu URL: le importa si te recomienda a ti.
Así que lo medimos. Con la misma lógica de toda la serie: preguntas congeladas antes de recolectar, repeticiones en días distintos, intervalos de confianza y dataset publicado para que cualquiera pueda auditarnos. La metodología completa está al final del artículo, en la sección 08.
Una aclaración importante antes de empezar: cuando decimos "top 10 de Google" hablamos siempre de los resultados orgánicos clásicos. Sin anuncios y sin la respuesta de AI Overviews. Comparamos el ranking de toda la vida contra ChatGPT.
La puerta de entrada a ChatGPT no es tu ranking: son las listas que rankean. ChatGPT no te recomienda porque rankees; te recomienda porque los listados que rankean hablan de ti.
Antes de mirar marcas, validamos el método repitiendo la medición de Ahrefs con nuestros datos: ¿qué porcentaje de las URLs que cita ChatGPT rankea en el orgánico de Google para esa misma pregunta?
El patrón se replica casi calcado. Y nuestro 8,7% (con intervalo de confianza de 6,4 a 11,1) queda incluso por debajo del 12% medido en inglés.
A nivel de dominio los números suben: 19,2% en el top 10 y 39,2% en el top 100. La historia no cambia: ChatGPT no cita lo que Google rankea.
Que una medición independiente reproduzca el benchmark de la industria es el chequeo de validez del método. Ahora sí, a lo que nadie había medido.
Definimos dos caminos posibles entre Google y una recomendación de ChatGPT.
Camino directo: tu web rankea en el top 10 orgánico y ChatGPT te recomienda.
Camino indirecto: tu web no rankea, pero los listados y comparativas que sí rankean te mencionan, y ChatGPT te recomienda.
Los intervalos ni se rozan. No es un matiz: es una diferencia de cinco veces.
¿Por qué pasa esto? Porque para una pregunta tipo "mejores X", el top 10 orgánico casi nunca son webs de marcas. Son comparativas de medios, blogs especializados y foros.
ChatGPT busca, lee esas listas, y de ahí saca sus recomendaciones. Tu web puede estar perfectamente optimizada: si no estás en las listas, para ChatGPT es como si no existieras.
El 86% de las marcas que ChatGPT recomienda no tiene su web en el top 10 orgánico de Google. El 73% está mencionada en las páginas que sí lo están. La visibilidad en IA se juega en el contenido de terceros.
El caso más ilustrativo del mecanismo lo encontramos en nuestra propia categoría. En "mejores herramientas para medir la visibilidad de una marca en la IA", una de las recomendaciones recurrentes de ChatGPT es una herramienta cuyo blog publica sistemáticamente listados del tipo "las 12 mejores herramientas de visibilidad en IA" donde se incluyen a sí mismos.
Los listados rankean, ChatGPT los lee, la marca entra. El camino indirecto, funcionando en tiempo real.
El camino directo no pesa igual en todas las categorías.
Datos descriptivos por categoría. El tamaño muestral por celda no permite intervalos finos.
Si vendes producto físico de consumo, el camino directo prácticamente no existe: 4,7%.
Los fabricantes no rankean para "mejores zapatillas de running". Rankean las revistas y los blogs especializados. En finanzas, en cambio, bancos y brokers logran colar su dominio en uno de cada cuatro casos.
La pregunta inversa también tiene respuesta, con un matiz que vale oro.
Si ChatGPT ya te considera parte de la conversación de tu categoría y además rankeas, te recomendó ese mismo día en el 77,2% de las observaciones (intervalo de 69,0 a 86,0).
Pero contando todos los dominios de marca que aparecen en un top 10, incluidos los que Google rankea y ChatGPT ignora, la tasa baja al 24,3%.
Traducción: rankear ayuda si ya eres parte de la conversación, pero no te mete en ella. La conversación se arma en las listas.
Repetimos las mismas 60 preguntas 3 días seguidos justamente para esto. Si ChatGPT recomendara siempre lo mismo, medir un día bastaría.
No es el caso, ni de lejos.
493 pares marca-pregunta observados en las 3 oleadas. La similitud entre las listas de días consecutivos (índice de Jaccard) promedia 0,58 a 0,61 sobre 1.
Casi la mitad de las marcas que ChatGPT recomienda hoy no las recomendaba ayer ni las recomendará mañana. Auditar tu visibilidad en IA una sola vez es mirar una foto borrosa de un objeto en movimiento.
Esto conecta con lo que Semrush documentó a nivel de fuentes: Reddit pasó del 60% al 10% de las citas de ChatGPT en seis semanas.
Nosotros añadimos el dato que faltaba: a nivel de marcas recomendadas, el terreno se mueve por días.
Para entender estos números ayuda saber cómo funciona ChatGPT con búsqueda por dentro.
La arquitectura se llama RAG (Retrieval-Augmented Generation, generación aumentada por recuperación) y tiene dos fases:
Cuando los equipos de IA evalúan un RAG, miden las dos fases por separado: qué recupera y qué tan estable es esa recuperación, y qué genera a partir de lo recuperado.
Este experimento es exactamente eso, aplicado desde fuera al RAG más usado del mundo:
La consecuencia práctica: no puedes optimizar "para el algoritmo de ChatGPT" como optimizabas para el de Google. Puedes optimizar lo que su retrieval encuentra: el contenido de terceros donde tu marca aparece.
La lógica es simple: hacerle la misma pregunta a Google y a ChatGPT, el mismo día, y comparar quién aparece en cada lado.
Sobre la estadística. Tres decisiones separan este experimento de una anécdota con gráficos.
La unidad de análisis es la pregunta, no la cita. Las citas de una misma respuesta van en manada: si tratas cada una como observación independiente, inflas la significancia artificialmente. Es el error habitual de los estudios a gran escala. Todos nuestros cálculos agrupan por intención.
Intervalos por bootstrap. Para cada métrica, remuestreamos las 60 preguntas completas 10.000 veces y recalculamos el resultado. El rango donde cae el 95% de esos recálculos es el intervalo de confianza. Cuando decimos 73,0% con intervalo de 65,9 a 79,9, decimos: si repitieras el experimento con otras preguntas de estas categorías, esperarías caer en ese rango.
Protocolo cerrado de antemano. Las hipótesis, las preguntas y las reglas de análisis se fijaron y se sellaron con un hash antes de recolectar el primer dato. Sin margen para elegir después la métrica que mejor quede.
Las tres hipótesis preregistradas se confirmaron: el patrón de Ahrefs se replica en español, el camino directo es minoritario (por debajo del tercio que fijamos como umbral) y el camino indirecto es mayoritario.
Para la volatilidad usamos el índice de Jaccard: divide las marcas que dos listas comparten entre todas las que aparecen en cualquiera de las dos. Vale 1 si las listas son idénticas y 0 si no comparten nada.
No te pedimos que nos creas: revisa los datos. Publicamos el dataset completo bajo licencia CC0: las 360 capturas, las 2.127 citas con posiciones, las 1.063 recomendaciones de marca, los top 100 de Google de cada oleada y el diccionario de marcas.
5 archivos CSV + diccionario de marcas · Licencia CC0 · Si lo usas, agradecemos el enlace.Álvarez, S. y Cardozo, S. (2026). Experimento 5: overlap entre el top 10 orgánico de Google y las marcas recomendadas por ChatGPT en español. CreceRank. 60 intenciones de compra, 3 oleadas, julio de 2026. Disponible en crecerank.com
Si citas un dato puntual, estos son los tres que resumen el estudio: 13,7% de camino directo, 73,0% de camino indirecto, 44% de recomendaciones pasajeras.
Sí, pero no como crees. Rankear tu propio dominio explica una minoría de las recomendaciones (13,7% en nuestros datos). Lo que de verdad correlaciona es aparecer mencionado dentro de los listados y comparativas que rankean en el top 10 orgánico: ahí está el 73% de las marcas que ChatGPT recomienda. El SEO que sirve para la IA es, sobre todo, el SEO de las páginas de otros.
Si eres una marca relevante de la categoría y tu dominio está en el top 10 orgánico, ChatGPT te recomendó ese mismo día en el 77% de nuestras observaciones. Pero no confundas correlación con puerta de entrada: el 86% de las marcas recomendadas no estaba en el top 10 con dominio propio.
No. La comparación es contra el top 10 orgánico clásico: los anuncios quedan fuera y la respuesta de AI Overviews se registró como dato aparte, sin contar en el ranking. Queríamos responder una pregunta concreta: si el SEO de toda la vida te mete o no en ChatGPT.
RAG significa Retrieval-Augmented Generation: el sistema primero recupera documentos relevantes (retrieval) y después redacta la respuesta apoyándose en ellos (generation). ChatGPT con búsqueda web es un RAG cuyo retrieval es la búsqueda. Este experimento audita ese retrieval desde fuera: qué recupera, qué recomienda a partir de ello y qué tan estable es en el tiempo.
Más rápido de lo que se asume. Repetimos las mismas 60 preguntas 3 días seguidos: solo el 35% de las marcas apareció los 3 días, y el 44% apareció un solo día. Por eso cualquier auditoría de visibilidad en IA hecha una sola vez caduca casi al instante.
Porque los estudios de referencia no declaran idioma ni geografía, y extrapolan desde el inglés americano. Nuestro Experimento 4 demostró que las fuentes que la IA cita en español son otras. Este experimento añade que el overlap Google-ChatGPT en español (8,7%) es incluso menor que el 12% medido en inglés.
Identifica los listados y comparativas que rankean en el top 10 orgánico para las preguntas comerciales de tu categoría y trabaja para aparecer en ellos: es el camino por el que entra el 73% de las marcas recomendadas. Mantén tu SEO (el camino directo existe y suma), consigue reseñas y menciones en las fuentes que ChatGPT consulta, y monitorea en serie, no con fotos puntuales.
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 5.
Este estudio mapea el terreno general. Tu caso concreto (tu marca, tus competidores, tus preguntas) es otro experimento, y es el que importa. CreceRank lo corre por ti todos los días.
