Esta publicación fue patrocinada por Victorious. Las opiniones expresadas en este artículo son propias del patrocinador.
Un año después del cambio hacia la búsqueda por IA, la industria del marketing está llena de opiniones seguras sobre los factores que afectan la visibilidad de la IA. Pero hemos visto muy pocos datos que respalden las suposiciones comunes.
Queríamos ver qué correlaciones podíamos encontrar entre el rendimiento de la búsqueda tradicional y las menciones y citas de la IA. Así que creamos un estudio para ver si podíamos descubrir recomendaciones basadas en evidencia a partir de los datos.
La metodología del estudio: comparación del rendimiento de la búsqueda tradicional con el de la búsqueda con IA
Para comparar el desempeño de las marcas en la búsqueda tradicional versus la búsqueda con IA, necesitábamos un conjunto de datos que capturara ambas señales para las mismas empresas durante el mismo período de tiempo.
Lo construimos en cuatro fases.
Paso 1: determinar el conjunto de marcas.
Seleccionamos una muestra representativa de 177 marcas en cinco sectores verticales: atención médica, SaaS, servicios financieros, comercio electrónico/minorista y servicios legales.
Paso 2: Capture la señal de visibilidad de la IA.
Para cada marca, probamos indicaciones verticales específicas en ocho plataformas de IA: ChatGPT, Perplexity, Gemini, Google AI Overview, Google AI Mode, Microsoft Copilot, Claude y Meta AI. Eso nos dio 107.011 respuestas de IA para analizar.
Para cada respuesta, registramos dos cosas: si la plataforma nombró la marca (mención) y si estaba vinculada al dominio de la marca como fuente (cita).
Paso 3: extraiga los datos de rendimiento orgánico.
Para las mismas 177 marcas, realizamos un seguimiento del rendimiento orgánico a nivel de dominio en Semrush durante el primer trimestre de 2026, incluidas las tendencias de tráfico y las puntuaciones de autoridad.
Paso 4: haga una referencia cruzada de los dos conjuntos de datos.
Unimos los datos de visibilidad de la IA con los datos orgánicos para que cada marca tuviera tres medidas comparables: tasa de mención, tasa de citación y puntuación de autoridad. Esa estructura nos permitió observar la relación entre las señales de clasificación tradicionales y la visibilidad de la IA, y si esos factores estaban más o menos relacionados en las diferentes verticales.
Por qué realizamos un seguimiento de la tasa de menciones y de las citas por separado
Una métrica no captura la visibilidad de la IA, por lo que rastreamos tanto la tasa de menciones como la tasa de citas como señales separadas. Por ejemplo, una marca puede mencionarse con frecuencia y citarse rara vez, o citarse con frecuencia y mencionarse raramente. El seguimiento de ambos por separado, en lugar de agruparlos en una única puntuación de “visibilidad de la IA”, terminó siendo fundamental para los matices que podíamos extraer de las diferentes verticales.
Conclusión 1: la mayoría de las marcas no tienen ninguna mención de IA
De las 177 marcas en nuestro conjunto de datos, solo 18 tuvieron una tasa de mención de IA superior a cero en el primer trimestre de 2026. Eso significa que el 89,8 por ciento de las marcas que probamos estuvieron en gran medida ausentes de la búsqueda de IA en las ocho plataformas que medimos. No fueron mencionados. Las marcas no aparecieron en relación con las respuestas, como fuentes o ejemplos.
Esto va en contra de muchos de los rumores actuales de la industria, que tratan la visibilidad de la IA como una carrera que ya está en marcha. Nuestros datos muestran una imagen muy diferente. Para una abrumadora cantidad de marcas, la carrera aún no ha comenzado.
El hecho de que solo 18 de las 177 marcas de nuestra investigación registraron alguna mención de IA indica que las marcas que estén dispuestas a tomar en serio la visibilidad de la IA ahora competirán contra un pequeño número de empresas establecidas en su vertical, no contra toda la categoría.
Conclusión 2: Los patrones de visibilidad de la IA varían según la vertical
Una vez que desglosamos los datos por vertical, surgieron tres patrones distintos.
Mencionado y citado: marcas de servicios sanitarios, SaaS y financieros
Las marcas dentro de estas tres verticales fueron mencionadas y citadas constantemente, pero por diferentes razones. Las marcas de atención médica se benefician de identificadores de entidades claros, como nombres, ubicaciones, especialidades y afiliaciones de red, que refuerzan las señales que utilizan las plataformas de inteligencia artificial para evaluar la experiencia y la autoridad. Las marcas de SaaS suelen aparecer en plataformas de terceros como G2, Reddit y LinkedIn, donde los usuarios y revisores analizan los productos. Los servicios financieros se benefician de una fuerte presencia en los medios editoriales en plataformas como MarketWatch, Bankrate y NerdWallet, que son fuentes comunes a las que recurren las plataformas de inteligencia artificial para cuestiones financieras.
Los servicios financieros también fueron el único vertical donde las citas superaron ligeramente a las menciones, lo que sugiere que las plataformas de inteligencia artificial confían un poco más en el contenido que en marcas específicas.
En cada caso, las marcas que aparecen tienen algo a lo que las plataformas de IA pueden adjuntar la identidad de la marca: datos estructurados, validación de terceros o cobertura editorial. Las marcas que no aparecen suelen carecer de uno o más de ellos.
Mencionado más que citado: Comercio electrónico y marcas minoristas
El comercio electrónico registró la brecha más amplia en nuestro conjunto de datos. Las plataformas de inteligencia artificial reconocen estas marcas, pero obtienen su material fuente de otros lugares, generalmente mercados, agregadores y sitios de reseñas, en lugar de los propios dominios de las marcas.
Para estas marcas, el reconocimiento proviene de la presencia en el mercado y la familiaridad del consumidor. El mayor desafío para las marcas de comercio electrónico es brindar a las plataformas de inteligencia artificial contenido que valga la pena citar en su propio dominio, en lugar de dejar el campo a Amazon, Reddit y los agregadores de reseñas.
Citado pero rara vez mencionado: Servicios legales
Los servicios legales registraron el patrón inverso a las marcas de comercio electrónico. Las plataformas de inteligencia artificial obtienen regularmente contenido de sitios legales, pero rara vez dan crédito a la empresa detrás del artículo.
Cerrar esa brecha significa construir señales de entidad que conecten un contenido con una empresa reconocible.
Hallazgos 3 – 4
Cada plataforma de IA se basa en un conjunto diferente de fuentes.
ChatGPT, Perplexity, Gemini y Copilot muestran preferencias para tipos específicos de contenido. El informe completo desglosa las tasas de mención por plataforma y vertical, para que pueda centrarse en las plataformas de IA que realmente utilizan sus compradores.
La personalización puede estar agravando la visibilidad temprana de la IA.
La actualización de Inteligencia Personal de Google extrae señales de Gmail y Fotos de un usuario en respuestas en Modo AI, sesgando los resultados hacia marcas que el usuario ya ha encontrado. Si ese efecto se mantiene, las marcas que logran la primera interacción de IA de un usuario sobre un tema podrían aumentar su visibilidad más rápido que los participantes posteriores. El informe completo analiza lo que estamos viendo en el segundo trimestre para probar esto.
Conclusión clave
Si no quita nada más de estos datos, recuerde que no ha perdido la ventaja de ser el primero en actuar. Dado que solo 18 de las 177 marcas que medimos obtuvieron menciones en la búsqueda mediante IA, todavía hay espacios en blanco en su vertical esperando a ser reclamados.
Puede leer el informe de búsqueda trimestral completo del primer trimestre de 2026 en nuestro sitio.
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Créditos de imagen
Imagen de portada: Imagen de Victorious. Usado con permiso.
Imágenes in-post: Imágenes de victorioso. Usado con permiso.
