“Le pregunto a la IA por mi marca y nunca me dice lo mismo”
Cada vez más gente le pregunta a ChatGPT por su propia empresa.
“¿Cuáles son las mejores marcas de mi sector?” Lo escribes, y miras si tu nombre aparece.
Es el espejo nuevo de la era de la IA. Y la tentación de mirarse en él es totalmente comprensible.
Pero si lo has probado un par de veces, seguro que te has topado con la misma sensación rara.
Hace un momento tu marca salía en tercer lugar. Vuelves a preguntar y ha desaparecido del todo.
A mí, la primera vez que lo hice, me dejó clavada delante de la pantalla pensando: “¿y ahora cuál es el resultado bueno?”
Lo habitual es zanjar el tema con un “bueno, la IA es así de caprichosa”. Y a otra cosa.
Pero ¿y si esa inestabilidad siguiera un patrón? ¿Y si pudieras controlarla?
Ahí la cosa cambia. Hoy te traigo un estudio que midió, con 14.000 consultas, hasta qué punto el tipo de pregunta predice esa variación.
Primero: cómo se mide la inestabilidad
El estudio lo firma el equipo de investigación de Conductor, una empresa de herramientas de visibilidad en IA (estudio).
La escala impresiona. Lanzaron 14.000 consultas en total a la IA y registraron lo que devolvían cuatro modelos: ChatGPT, Perplexity, Claude y Gemini.
La clave fue clasificar cada pregunta por su intención, en 7 tipos.
La intención es, simplemente, qué intenta conseguir la persona con esa pregunta. “¿Cuál compro?” es intención de compra. “¿A o B, cuál es mejor?” es comparación. “¿Qué es X?” es educativa. Así, hasta siete tipos según el objetivo.
Sobre esa base, midieron la inestabilidad con dos varas distintas.
- Tasa de coincidencia de marcas: lanzas la misma pregunta dos veces y miras qué proporción de marcas aparece en ambas respuestas.
- Tasa de estabilidad del nº1: la primera recomendación, la marca destacada, ¿es la misma las dos veces?
Cuanto más altas, más estable es la respuesta. Veamos los números.
Comprar dispara la inestabilidad, comparar la fija
Y aquí es donde se pone interesante. La estabilidad cambia de forma escalonada según la intención.
La pregunta que más se movió fue la de compra. Su tasa de coincidencia de marcas fue de apenas un 40%.
En palabras del equipo: al lanzar dos veces una consulta de compra, de las 10 marcas que aparecieron, solo 4 estaban en ambas respuestas. Las otras 6 iban cambiando de cara cada vez.
Justo al revés ocurrió con la comparación, la más estable de todas. Su tasa de estabilidad del nº1 fue del 91%.
Preguntas “¿A o B?” y casi siempre te sale la misma marca en lo más alto. Misma IA, misma pregunta, y aun así el mundo cambia por completo entre compra y comparación.
La intención educativa tiene una manía curiosa. El conjunto de marcas tiende a coincidir, pero la estabilidad del nº1 se queda en un 30%.
Y hay más. Entre el 45% y el 72% de esas preguntas educativas no devolvieron ni una sola marca.
Tiene su lógica. Cuando le preguntas “¿qué es X?”, la IA prefiere responder en general antes que soltar el nombre de una empresa concreta.
¿Por qué se mueve más justo cuando vas a comprar?
Lo que da el “ajá” es esto: la inestabilidad encaja bastante bien con lo saturado que está cada terreno.
Una pregunta de compra del tipo “al final, ¿cuál compro?” tiene un montón de marcas candidatas. Muchas opciones, y todas parecidas.
En un terreno tan competido, la IA tira cada vez de un reparto un poco distinto.
Es como una caja sorpresa: el contenido nunca es exactamente igual. Hay días en que cae la marca buena y días en que se queda fuera.
La comparación, en cambio, llega ya acotada. Le preguntas por “A o B”, con las candidatas decididas de antemano.
Como el reparto que sube al ring está fijado, la respuesta no tiene mucho margen para moverse. Por eso se mantiene estable.
Hay otro factor que no conviene pasar por alto: cada IA tiene su manía.
Ante la misma pregunta, ChatGPT suele recortar a unas 5 marcas de media por respuesta. Gemini, en cambio, despliega unas 9,2.
Y claro, cuantas más marcas enumera una IA, más fácil es que el reparto cambie de una vez a otra. Perplexity y Claude se quedaron en un punto intermedio.
Es decir, según con qué IA midas, la inestabilidad de base ya parte de niveles distintos.
Para medir tu visibilidad en IA, fija primero la intención
Recapitulando: que la IA cambie de respuesta no es un capricho. Buena parte se explica por qué intención tenía la pregunta.
La compra está condenada a moverse. La comparación casi no se inmuta. Persigues el mismo nombre, el tuyo, y según cómo preguntes ves un paisaje completamente distinto.
Así que, si quieres seguir tu visibilidad en IA a lo largo del tiempo, hay una sola cosa por la que empezar.
Fija la intención de la pregunta con la que mides.
Monitorizar es medir siempre en las mismas condiciones. Si hoy preguntas en modo compra y la semana que viene en modo comparación, nunca sabrás si el cambio en los números es efecto de tu trabajo o pura inestabilidad.
¿Quieres seguir el efecto de forma estable? Tira de comparación. ¿Quieres conocer la oscilación real del terreno? Tira de compra. Eliges según tu objetivo y, a partir de ahí, mides siempre igual.
Y hay algo igual de importante: no reacciones de forma exagerada a un solo resultado.
Que un día tu marca desaparezca en una pregunta de compra no significa que tu estrategia haya fallado. A lo mejor es, simplemente, un terreno que de por sí se mueve mucho.
Por eso conviene partir de una idea desde el principio: lee promedios y tendencias, no resultados sueltos. Así no acabas dando bandazos sin motivo.
¿El siguiente paso? Elige unas pocas preguntas que describan bien a tu marca, una por intención, y mídelas de forma periódica con la misma IA y el mismo número de tiradas.
Deja de fiarte del “yo le pregunté a la IA y salió esto” de los demás. Empieza a leer tus números con tu propia vara. Ese es el primer paso para llevarte bien con la visibilidad en IA.
Fuentes
- Jia-Rong Li (Conductor), “AI Brand Recommendation Study: Why Intent Type Predicts AI Output Consistency”, 2026, enlace
