«Vale, ¿y con qué preguntas medimos?»
Alguien propone mirar si la marca sale en las IA. Y lo primero que hay que decidir es qué se le pregunta al modelo.
Aquí la reunión se paró. ¿«Cuáles son los mejores…»? ¿«… comparativa»? Nadie tenía sobre la mesa el criterio para elegir.
A Hex-ko esa lista se le quedó a medias dos semanas. Habrá unas cuantas empresas con la misma lista a medias en un cajón.
Pero hay una pieza que estaba mal colocada desde el principio.
La IA no busca con la pregunta que tú redactaste. Alguien cruzó 10.000 prompts con las búsquedas que los modelos lanzaron por debajo, así que empecemos por ahí.
¿La IA busca con tus mismas palabras?
No.
En ChatGPT, las búsquedas que emite por dentro comparten solo el 13% de las palabras con la pregunta original. Y al repetir la misma pregunta, el 91% de las veces sale otra búsqueda distinta (Profound, 10.000 prompts durante 14 días, publicado el 30 de abril de 2026).
Google también lo cuenta en abierto por su lado: su AI Mode descompone la pregunta en subtemas y lanza muchas búsquedas a la vez, un mecanismo que llama query fan-out.
El fan-out es eso, sin más: abrir una pregunta en varias búsquedas.
Google no publica cuántas. Se queda en «muchas» para el AI Mode y en «cientos» para Deep Search.
Los números que siguen vienen todos de la medición de Profound sobre tres motores.
Tres motores, tres maneras de tratar tu pregunta
Perplexity es el que más respeta tu formulación: 88% de palabras compartidas y solo un 14% de búsquedas únicas al repetir.
Copilot se queda en medio, con 50% y 47%.
Y ChatGPT, con su 13% y su 91%, está de hecho tan lejos de Perplexity que meter los tres bajo la etiqueta «medimos en IA» no se sostiene.
Pero en el número de búsquedas por ejecución los tres van iguales: entre 1,4 y 2 aproximadamente.
Misma cantidad de notas, redacción completamente distinta. Como si en la misma reunión uno transcribiera literal y otro reformulara cada frase a su manera.
¿Y qué partes de tu pregunta llegan a esa búsqueda reescrita?
Qué aguanta la reescritura
Profound clasificó los elementos de la pregunta por su tasa de supervivencia. Salen tres grupos:
- el nombre de marca se conserva, en líneas generales, en los tres motores
- la zona geográfica se conserva casi siempre, también en los tres
- el precio y los filtros se reinterpretan o se amplían en ChatGPT, y en Perplexity y Copilot se caen a menudo
Ahí tienes la parte que se mide limpia. Si te preguntan por tu nombre, tu nombre llega al buscador.
Pero «por menos de 50 euros», «para quien empieza»: esas condiciones pueden desaparecer antes de la búsqueda, y la respuesta se monta con resultados que ya no las llevan.
El nombre de marca y la zona sobreviven al buscador. El filtro de precio, no siempre.
Seis notas antes de pegar el número
Los motores medidos son ChatGPT, Perplexity y Copilot. Gemini y el AI Mode de Google no entran. Y la explicación de Google que cité más arriba respalda el mecanismo, no estas cifras.
Del reparto de los 10.000 prompts (idiomas, sectores, intenciones) no se publica nada. Tampoco si había prompts en español, así que trasladar estos porcentajes a una medición en español es precipitado.
La ventana de observación es corta: 14 días. Pero el método con el que observaron las búsquedas del fan-out tampoco está descrito.
Además, Profound vende medición de visibilidad en IA. La conclusión «con las preguntas que imaginas no basta» empuja justo hacia su producto.
Un valor como «1,4 a 2 búsquedas» se mueve en cuanto cualquiera de los tres cambie su implementación.
Hex-ko escribe estas seis líneas antes de pegar el gráfico, no después.
cuenta apariciones, no una sola pregunta
Lo que cambia en la práctica es la unidad de medida: de «¿sale?» a «¿cuántas veces de cuántas?».
Prepara varias preguntas apoyadas en lo que sobrevive (tu nombre y tu zona), lánzalas repetidas y quédate con la tasa de aparición. Con un 91% de búsquedas distintas ante la misma pregunta, un intento suelto no decide nada.
Y guarda aparte las preguntas con condiciones. Anota el precio y el público objetivo en su propia columna, dando por hecho que el filtro se cae. Así, dentro de tres meses, no leerás mal tu propia tabla.
¿Por dónde empezar la primera serie? El tipo «cuáles son los mejores…» es la puerta más cómoda: su forma llega intacta al buscador en el 65% de los casos en Perplexity, el 52% en Copilot y el 39% en ChatGPT.
¿Quieres el contexto de al lado? En los «prompts estimados» frente a los reales y en de dónde sale el «volumen de prompts» miramos cómo se adivina lo que pregunta la gente.
Y en las preguntas reales a ChatGPT vimos qué cambia en la respuesta según cómo preguntas. Lo de hoy va un piso por debajo: qué hace la IA con la pregunta que ya elegiste.
Así que reúne tres preguntas y empieza.
