«Ese promedio, ¿de qué estudio lo has sacado?»
En un informe para dirección, Hex-ko pegó una sola línea con el promedio que había publicado otra empresa en su estudio. Algo del estilo de «ChatGPT cita de media tantas fuentes por respuesta».
En la reunión, esa línea no casaba con lo que decía alguien que había traído otro estudio. Mismo nombre de indicador, y uno de los valores era más o menos el triple del otro.
Hex-ko se quedó atascada ahí. ¿Estaba mal uno de los dos? ¿O estaban bien los dos?
Lo que tenía delante eran dos recuentos. Uno sumaba más de 25 millones de enlaces aparecidos en respuestas de IA. El otro, 126 millones de prompts de Estados Unidos.
¿Cuántas fuentes cita ChatGPT en cada respuesta?
Depende del estudio. De media, 5 en el recuento de Muck Rack y 15 en el de Semrush.
Muck Rack contó más de 25 millones de enlaces incluidos en respuestas de IA, en la tercera edición de su informe, publicada el 7 de mayo de 2026 (estudio). Entran tres IA: ChatGPT, Claude y Gemini.
Semrush, en cambio, analizó 126 millones de prompts de búsqueda con IA de Estados Unidos, entre enero y abril de 2026 (estudio). Aquí entran cuatro: ChatGPT, Gemini, Google AI Mode y AI Overviews.
Un prompt es cada pregunta que se le lanza a la IA.
Las citas por respuesta cuentan cuántas fuentes pone la IA en una sola respuesta. Los dos estudios usan ese mismo nombre para el indicador.
Un mismo nombre, y un estudio da 5 y el otro 15. El triple.
Con Gemini, hasta el orden se invierte
Añade Gemini a la comparación:
- Muck Rack: ChatGPT 5 / Gemini 8
- Semrush: ChatGPT 15 / Gemini 3
Con Muck Rack, Gemini pone más fuentes que ChatGPT. Con Semrush, es ChatGPT el que pone más. Según qué informe lleves a la reunión, cambia cuál es «la IA que más fuentes cita».
Si solo cambiara el valor, podría deberse a la dispersión de la medición. Sin embargo, cuando el orden se da la vuelta, cabe sospechar que, de entrada, no miden lo mismo.
¿Qué cambia entre un recuento y otro?
Hasta donde dejan ver los documentos publicados, las diferencias son cuatro:
- Periodo medido: Semrush especifica enero-abril de 2026. Muck Rack no lo especifica (su tercera edición se publicó en mayo de 2026).
- Plataformas: tres frente a cuatro.
- Zona geográfica: Semrush especifica Estados Unidos. Muck Rack no lo especifica.
- Unidad de volumen: más de 25 millones de enlaces frente a 126 millones de prompts.
Enlaces y prompts no se miden con la misma vara.
Uno cuenta las fuentes que salieron en las respuestas. El otro cuenta las preguntas que se lanzaron. Es como si un restaurante contara platos servidos, otro contara comandas, y los dos lo apuntaran como «ventas».
Ahí Hex-ko dejó de poner las cifras de las dos empresas en la misma tabla.
Eso sí, ninguna de las dos ha publicado cómo decidió qué cuenta como «una cita». Así que no se puede afirmar que sean estas cuatro diferencias las que producen el desajuste: es una suposición.
¿Dónde sirve un promedio ajeno en tu informe?
Cada cifra la midió y la publicó la misma empresa que la firma. Muck Rack es una herramienta para equipos de relaciones públicas y comunicación. Semrush vende justo este tipo de seguimiento de visibilidad en IA.
Que tengan intereses comerciales no quiere decir que mientan. Pero ninguna de las dos cifras da para más que esto: «dentro de mis condiciones, se cumple».
Por eso, elegir una y ponerla como objetivo de tu empresa deja de funcionar. En cuanto la eliges, te pones a perseguir un promedio sin ninguna garantía de que su periodo, sus plataformas y su zona coincidan con los tuyos.
¿Quiere decir eso que ni siquiera puedes ponerla en el informe? Eso sí puedes hacerlo. Si al lado del número apuntas «qué estudio, de cuándo y con qué alcance», quien lo lea se lleva la cifra junto con sus condiciones.
fija tres reglas propias antes de medir
Qué cuenta como una cita. Con qué modelo mides. Cada cuánto vuelves a medir.
Decide esas tres cosas primero y apúntalas en una esquina del informe como condiciones de medición. Si las cifras de un mes y las del anterior salen con esas mismas reglas, puedes ponerlas juntas y leer la diferencia.
El promedio del estudio ajeno puedes sacarlo de la casilla de objetivos. No se midió con las mismas condiciones, así que, lo superes o te quedes corto, no vas a saber qué ha pasado.
El estudio en sí no hace falta tirarlo. Para hacerte una idea de cómo anda el sector, basta. Solo lo cambias de sitio: de la casilla de objetivos al mapa.
Fuentes
- Linda Zebian, “Earned media still drives 84% of AI citations. Here’s what that means for PR.”, Muck Rack Blog, 2026-05-07, https://muckrack.com/blog/what-is-ai-reading-may-2026
- Semrush, “Semrush Releases Expanded 2026 AI Visibility Index, Analyzing 126 Million AI Search Prompts”, 2026-06-26, https://www.semrush.com/news/463141-semrush-releases-expanded-2026-ai-visibility-index-analyzing-126-million-ai-search-prompts/
