«Las citas suben, eso sí, pero no se mueve nada más»
Se dice en la reunión de resultados, alguien señala el gráfico y la sala asiente a medias. La línea sube de verdad.
Pero el embudo está igual que el mes pasado. Y las búsquedas por marca, también.
Hex-ko, cuando le pasaba esto, ampliaba el rango de fechas. Que viene a ser cambiarle las pilas a la báscula porque el peso no baja.
El problema estaba en la unidad. Si lo que cuentas es demasiado tosco, alargar el periodo solo te devuelve el mismo recuento, pero más largo.
Hasta que alguien partió esa unidad en dos y volvió a contar.
«Que me citen y que me usen: ¿dónde está la diferencia?»
Que te elijan como fuente y que acabes dentro del contenido de la respuesta son dos fases distintas.
Sobre 602 prompts controlados y 21.143 citas, ChatGPT citó menos fuentes que los demás y, aun así, el peso por página recuperada le salió bastante más alto (el estudio). Perplexity y Google, de media, citaron más fuentes.
Firman el trabajo Zhang Kai, He Xinyue y Yao Jingan, y se publicó en arXiv el 28 de abril de 2026.
La selección de citas (citation selection) es la primera fase: la IA decide si busca y, después, qué páginas nombra como fuente. Casi todas las herramientas de visibilidad en IA cuentan justo hasta ahí.
La absorción de citas (citation absorption) es la segunda: cuánto de esa página entra en el contenido de la respuesta. Sirve para distinguir la página que solo aparece en el listado de fuentes de la que sostiene el esqueleto de lo que contesta la IA.
El material es un conjunto de datos público, geo-citation-lab, con tres familias de sistemas: ChatGPT, el AI Overview y Gemini de Google, y Perplexity. De 21.143 citas válidas y 18.151 páginas recuperadas con éxito sacaron 72 características —longitud, estructura y demás— y las compararon.
Lo que se pierde al comparar IA por barras
¿Y qué salió? Que la «anchura» y la «profundidad» de las citas se separan limpiamente.
- Perplexity y Google citan más fuentes de media (anchura)
- ChatGPT cita menos, pero el peso por página es bastante mayor (profundidad)
Es decir: una cita de ChatGPT y una de Perplexity pesan distinto dentro de la respuesta.
Pero aquí es donde escuece en el día a día. En cuanto pones la visibilidad por IA como barras contadas por unidades, esa diferencia de peso desaparece entera.
Imagina el informe: barra alta en Perplexity, barra baja en ChatGPT. Esa diferencia podría estar contando la costumbre de Perplexity de soltar muchas fuentes más que el aprecio que te has ganado.
A Hex-ko el gráfico por IA le dice ya poco hasta que comprueba qué cuenta el eje vertical.
Qué tenían las páginas que acabaron en la respuesta
El equipo resume así lo que comparten las páginas de alta influencia:
- son largas
- están estructuradas
- encajan semánticamente con la intención del prompt
- van cargadas de pruebas extraíbles: definiciones, datos numéricos, comparativas y procedimientos
¿Por qué esas cuatro? Probablemente porque la forma de trabajar del modelo se parece menos a «leer, entender y resumir» y más a «sacar los fragmentos utilizables».
Cuantas más piezas sueltas hay en una página, más fácil resulta levantar con ellas el esqueleto de una respuesta. A igual longitud, una fila de definiciones y cifras llega más lejos que una fila de opiniones.
Pero al darle la vuelta aparece lo incómodo: una página que se lee de maravilla, pero floja en pruebas recortables, puede quedarse en el listado de fuentes sin entrar en la respuesta.
La cuarta a Hex-ko le pareció un regalo, porque se comprueba abriendo tu propia página.
¿Está definido el término en algún sitio? ¿Hay una cifra concreta? ¿Hay comparación con las alternativas? ¿Están los pasos en orden?
¿Hasta dónde te puedes apoyar en estas cuatro señales?
Para empezar, es un preprint: una versión publicada antes de pasar revisión.
Los autores no declaran institución, así que sobre conflictos de interés no hay material para juzgar. No tiene pinta de estudio de proveedor, aunque la independencia tampoco se puede verificar.
Pero el resultado central es estadística descriptiva: los propios autores lo llaman «un hallazgo descriptivo». Experimento de intervención, ninguno.
Lo que se puede afirmar llega hasta «las páginas que se usaron estaban mejor armadas». La causalidad —estructura tu página y te absorberán— en ningún momento se afirma.
El corpus son 602 prompts controlados, un conjunto limitado, y nada de esto se midió en español. Las IA cubiertas son ChatGPT, las de Google y Perplexity: Claude y Copilot se quedan fuera.
Así que estas cuatro señales funcionan como criterio para releer tus propias páginas, con la prudencia que merece un hallazgo descriptivo.
lee cada cita en dos fases, elegida y luego usada
Sigue contando citas. Cuántas veces te eligen es un indicador de primer orden de que la IA te encuentra.
Con una columna más al lado, en cambio, ese mismo número cambia de significado. Esa columna es el rastro de que la cita llegó al contenido de la respuesta.
Si quieres mover algo hoy, abre una sola de tus páginas importantes. De definición, cifra, comparativa y procedimiento, añade la que esté más floja. Con eso basta por hoy. Nadie te pide reunir las cuatro en una tarde.
Pero deja el comparativo entre IA hecho con barras contadas por unidades. ChatGPT y Perplexity reparten citas con lógicas distintas, y en cuanto los pones en el mismo rasero, la lectura sale mal de entrada. Compárate con tu propio mes anterior, separando por IA.
De «cuántas veces salió nuestro nombre» a «hasta dónde entramos en la respuesta». Alguien ha dejado de contar una cita como una cita a secas, y eso ya es buena señal para lo que viene.
