«Para la IA, lo primero es la Wikipedia»
Cuando toca rehacer la lista de medios, ¿no se cierra la discusión con esa frase?
Hex-ko imprimió una vez el «top 10 de sitios que más cita la IA» de un estudio anglosajón y lo pegó tal cual en un documento interno. Las tres primeras líneas eran de Wikipedia, así que no parecía quedar nada que decidir.
Seguro que por tu mesa ha pasado una tabla parecida.
Pero alguien volvió a contar las citas en 13 idiomas, y ese ranking no tiene por qué cumplirse en tu mercado.
Pegar la lista anglosajona en tu plan de medios es como mirar el plano del metro de otra ciudad para calcular tu transbordo.
Dmitrij Żatuchin publicó en junio de 2026 un preprint que cuenta 167.551 citas de 128 marcas, en 12 mercados y 13 idiomas (estudio).
¿Qué sitios cita la IA según el idioma?
De los 12 idiomas medidos para este punto, en 11 el sitio más citado es Wikipedia. Hasta ahí, la lista anglosajona aguanta.
El lituano fue la excepción. Ahí el primer puesto se lo lleva vz.lt, una revista de negocios. El ranking acertaba hasta esa fila.
Antes de seguir, fijemos qué estamos contando. Lo que se está midiendo aquí es el grounding, el anclaje: las páginas que la IA abre como respaldo antes de escribir la respuesta. No el texto que te devuelve, sino lo que consultó justo antes.
En Polonia, el empleo adelanta a la Wikipedia
El vuelco más grande está en las marcas nacionales polacas: ahí el sitio más citado es YouTube. Vídeo.
Cuatro portales de empleo y contratación, juntos, generan además el doble de citas que la Wikipedia en polaco. Las ofertas de trabajo contaban como material para la visibilidad de la marca.
¿Cuántas empresas llevan su propia página de empleo en la lista de medios? En la tabla que tenía Hex-ko a mano no estaba.
Por qué se produce ese cambio, el estudio no lo mide. Que el peso de los medios cambie de una zona lingüística a otra podría explicarlo, pero se queda en suposición. La casilla de la causa sigue vacía.
¿Y cuánto de todo esto te puedes llevar a tu mercado?
Hasta dónde llegan estos números
El estudio cubre 12 mercados de Europa Central y del Este, los países nórdicos y el Báltico. Ningún mercado hispanohablante entra, y el español no está entre los 13 idiomas. Ahí se acaba el alcance, y nada garantiza que en español salgan los mismos nombres.
Es además un preprint: todavía no ha pasado revisión por pares. Una de las dos filiaciones del autor, Rankfor.AI, vende medición de rankings de visibilidad en IA.
Sin embargo, el propio autor deja apuntados sus límites. El artículo no dice en qué fechas se recogieron los datos, y señala que los resultados dependen de la versión concreta de cada modelo y del periodo de recogida.
Las IA son tres (Perplexity, Gemini y GPT) y Claude no está entre ellas. El autor suma un límite más: los tres conjuntos de datos que unió no miden todos con el mismo nivel de detalle.
Sale también un número más: el 85,7 % de las citas apuntaba a dominios de terceros, sitios que no son de la propia marca. De hecho, otra medición ya había apuntado en esa misma dirección, así que este dato refuerza lo que ya se veía, sin cambiarlo.
añade una columna a tu lista de medios
Cambiar una lista anglosajona por otra no te va a devolver los nombres de tu mercado. Lo que se añade es una columna. La tabla que ya tienes se queda donde está.
A la derecha de tu lista de medios, abre un hueco para anotar si ese sitio aparece de verdad en las respuestas que la IA da en tu idioma. Las filas que se queden en blanco te están señalando lo que todavía no has medido.
Para el español, este estudio no trae respuesta. Lo más cerca que tengo es un recuento hecho en japonés: renovó cuatro de sus diez primeros puestos en dos meses, y eso lo conté en El problema de copiar el ranking japonés de dominios que más cita la IA.
Da por hecho que los nombres se mueven y monta una segunda tabla, la de tu idioma. De ahí en adelante, te toca medir por tu cuenta.
Fuentes
- Żatuchin, D. (Estonian Entrepreneurship University of Applied Sciences / Rankfor.AI), “How Large Language Models Source Brand Reputation Across Languages and Markets”, arXiv:2606.25787, 2026-06-24, https://arxiv.org/abs/2606.25787
