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Cuando una IA responde una pregunta utilizando su contenido, generalmente lo cita con un enlace de origen. Lo que no hace, el 62% de las veces, es decir tu nombre. El enlace está ahí. La mención de la marca no lo es. Esto es lo que me gusta llamar cita fantasma: la IA que usa tu contenido no te menciona en la respuesta.
Esta semana les comparto:
- Por qué ser citado y mencionado son dos resultados diferentes que requieren estrategias diferentes.
- Qué LLM nombran marcas y cuáles las tratan como material fuente anónimo.
- El formato de consulta y el tipo de contenido que producen 30 veces más menciones de marca.
Una nota de Kevin: soy un gran admirador de HubSpot Comercialización a contrapelo. Tuve a Kieran, uno de los coanfitriones, en mi podcast Tech Bound en 2023. Ahora lanzaron un boletín con experimentos inteligentes, nuevas perspectivas y lecciones prácticas sobre lo que está funcionando en este momento. Entonces, pensé en dar un saludo amistoso: compruébalo.
Este análisis se basa en 3981 dominios en 115 mensajes, 14 países y cuatro motores de búsqueda de IA (ChatGPT, Google AI Overviews, Gemini, AI Mode), utilizando datos del kit de herramientas de IA de Semrush. Cada aparición está etiquetada como “citada” (enlace fuente presente) y/o “mencionada” (el nombre de la marca aparece en el texto de la respuesta). La brecha entre esos dos estados es el problema de las citaciones fantasma.
1. El 62% de las citas de LLM de su marca son funcionalmente invisibles
La mayoría de las marcas asumen que ser citado significa ser visto. Los datos dicen lo contrario.
El 74,9% de los dominios fueron citados y el 38,3% mencionados. El 61,7% de las citas son citas fantasma: el dominio obtiene un enlace de origen pero no reconoce el nombre en el texto de la respuesta.
Sólo el 13,2% de las apariciones se convierten tanto en cita como en mención. No se citó ni un solo dominio, pero tampoco se mencionó en absoluto, o viceversa.
2. Cada LLM muestra un comportamiento diferente
Los cuatro motores de IA tratan las citas y menciones de maneras fundamentalmente diferentes:
- Gemini nombra marcas en el 83,7% de las apariciones, pero solo genera un enlace de cita el 21,4% de las veces. Opera más como un conversador que aprovecha el conocimiento de la marca.
- ChatGPT es todo lo contrario: cita el 87,0 % del tiempo, pero menciona marcas en sólo el 20,7 % de las respuestas, funcionando más como un artículo académico con notas a pie de página.
- Las descripciones generales de IA de Google (AIO) se ubican en el medio, pero se inclinan hacia las citas.
- El Modo AI de Google ofrece aproximadamente un 17% más de menciones de marca que ChatGPT en sus resultados, pero también funciona más parecido a un artículo académico que su hermano Gemini.
Para las marcas, esto significa que la visibilidad de Gemini y la visibilidad de ChatGPT no son lo mismo. (Este conjunto de datos mostró evidencia clara de que no había mucha superposición con las citas/menciones de ChatGPT y las citas/menciones de Gemini para las mismas indicaciones). La optimización para una no ayuda con la otra. No existe una única “métrica de visibilidad de la IA”. Hay al menos 4 sistemas de comportamiento diferentes funcionando en paralelo.
3. Las marcas fuertes aparecen nombradas en el texto
Un patrón claro emerge entre los dominios que aparecen tres o más veces: los agregadores de contenido y las fuentes académicas se citan repetidamente pero casi nunca se mencionan.
- Medium.com fue citado 16 veces por las mismas indicaciones en tres motores diferentes y no fue nombrado ninguna vez.
- Wikipedia.org fue citado 27 veces y mencionado en sólo dos respuestas, ambas veces para la misma consulta conversacional (“¿Cuál es la criatura más peligrosa del mundo?”).
- Wired.com, sciencedirect.com, harvard.edu: mismo patrón.
Las marcas de consumo con una fuerte identidad pública se mencionan en el resultado casi en un 100%. La IA no siente la necesidad de citar. En cambio, menciona directamente las marcas de consumo. Sabe que los datos sobre las marcas provienen de alguna parte, pero no siente la necesidad de decírselo explícitamente a los usuarios. Para los editores cuya propuesta de valor es la autoridad informativa, este es un problema estructural.
*Una tasa de mención superior al 100% significa que la marca aparece nombrada en el texto de la respuesta incluso cuando no se cita como enlace de origen: el motor hace referencia a la marca por su nombre sin vincularla. Para valores en este conjunto de datos superiores al 100%, piense en ser citado 10 veces y mencionado 10 veces como = 100%. Si una marca se menciona 12 veces y se cita 10 veces, eso es 120%.
4. Los LLM no están de acuerdo sobre la misma marca el 22% del tiempo
Se probaron 454 combinaciones de solicitud + dominio en múltiples motores. En el 22% de esos resultados (100 en total), los LLM no estuvieron de acuerdo sobre si mencionar la marca:
- Instagram.com fue mencionado por ChatGPT y Gemini, pero Google solo lo citó (sin nombrarlo).
- Facebook.com fue mencionado por Gemini en 3 de cada 3 apariciones.
- Google AI citó a Facebook 9 de 9 veces, pero solo lo nombró en 1.
La misma marca, la misma consulta, pero diferentes motores y diferentes resultados. Esto es importante para la medición: una marca puede aparecer “visible” en los datos de un motor y ser completamente anónima en otro. Las métricas agregadas de visibilidad de la IA enmascaran esta divergencia.
5. Las tasas de menciones de marcas en el texto varían según la geografía
Al controlar el LLM, las diferencias a nivel de país en las tasas de mención son significativas:
- India y Suecia muestran las tasas de mención más altas (50%), lo que sugiere patrones de consulta más conversacionales o de marca en esos mercados.
- Italia, Brasil y Países Bajos muestran las tasas de mención más bajas (18-22%), con tasas de citación muy altas (82-94%).
- El Reino Unido y Canadá se encuentran en el rango medio pero por encima del promedio mundial.
*Nota: el conjunto de datos utiliza indicaciones localizadas confirmadas por Semrush, por lo que el idioma no es una confusión.
Ser citado y ser nombrado no son lo mismo y requieren un enfoque diferente
De este análisis, cuatro conclusiones me llamaron la atención sobre las marcas y sus estrategias de contenido:
1. Ser citado significa que una IA está aprovechando su contenido. Ser mencionado significa que te está nombrando. Todavía no sabemos lo suficiente sobre las implicaciones de las menciones y citas, pero podemos decir con certeza que existe un sistema que decide cuándo te citan o te mencionan.
2. Su estrategia debe ser específica de LLM. Una estrategia basada en Gemini es diferente de una estrategia basada en ChatGPT. Cualquier informe de visibilidad de la IA que se agregue a todos los LLM es engañoso.
3. El contenido comparativo da nombre a las marcas. El contenido informativo alimenta la máquina de forma anónima. Si el objetivo son las menciones de la marca, no solo las citas, centre su estrategia de contenido en la evaluación, comparación y recomendación.
4. El formato del mensaje es importante. Las marcas deben mapear no solo en qué temas quieren aparecer, sino específicamente qué patrones de redacción producen menciones versus citas fantasma. Las consultas conversacionales breves y las consultas estructuradas largas se comportan como productos diferentes.
Metodología
Fuente de datos: Semrush AI Toolkit: 3981 apariciones de dominios en 115 mensajes, 14 países y cuatro motores de búsqueda de IA (ChatGPT, Google AI Overviews, Gemini, Google).
Cada fila del conjunto de datos representa un dominio que apareció en una respuesta de IA. Cada aparición está etiquetada como “citada” (el dominio aparece como un enlace fuente) y/o “mencionada” (el nombre de la marca aparece en el texto de la respuesta). La brecha entre esos dos estados es lo que este análisis llama una cita fantasma: la IA usó tu contenido pero no dijo tu nombre.
Imagen de portada: Roman Samborskyi/Shutterstock; Paulo Bobita/Diario del motor de búsqueda
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