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¿Cómo los LLMs como ChatGPT recomiendan empresas? Estudio 2026

Durante más de una década, las empresas optimizaron su visibilidad digital bajo una premisa clara: si Google te ve, el mercado te encuentra.

Sin embargo, entre 2022 y 2025, esa premisa comenzó a romperse silenciosamente. Cada vez más decisiones comerciales, comparaciones de proveedores y recomendaciones de servicios ya no pasan por un motor de búsqueda, sino por modelos de lenguaje como ChatGPT.

El problema es que muchas marcas descubrieron demasiado tarde que, aunque dominaban Google, simplemente no existían para la IA.

Este estudio consolida información proveniente de 129.000 dominios, más de 680 millones de citas y diversos estudios académicos publicados entre 2025 y 2026, con el objetivo de entender cómo los LLMs forman criterios de autoridad y toman decisiones de recomendación empresarial.

Nota metodológica:
Este estudio no presenta un único estudio propietario, sino una síntesis estratégica de múltiples investigaciones empíricas, análisis de mercado y estudios académicos publicados entre 2025 y 2026. El objetivo es unificar hallazgos dispersos y traducirlos en un marco comprensible para empresas y profesionales de marketing.

¿Cómo ChatGPT evalúa negocios: La jerarquía de señales principal

ómo ChatGPT Evalúa Negocios: La Jerarquía de Señales Principal

ChatGPT utiliza una jerarquía de señales distinta al decidir qué negocios recomendar. La investigación de First Page Sage (2025) identifica cinco factores principales que influyen en las recomendaciones comerciales:

Las menciones en listas autorizadas (41%)

Emergen como el factor singular más fuerte. Incluyen clasificaciones de industria, compilaciones de expertos, listas curadas de “lo mejor” y listados en sitios de alta autoridad. Esto invierte la lógica SEO tradicional: la colocación en listas, históricamente tratada como un valor agregado, es el mecanismo de visibilidad principal para sistemas de IA.

Los premios y acreditaciones (18%)

Proporcionan validación institucional. El reconocimiento de organismos establecidos de la industria, certificaciones profesionales y premios de terceros señalan autoridad de maneras que los enlaces de retroceso no pueden.

Las reseñas en línea (16%)

Funcionan como señales de credibilidad de terceros. ChatGPT pondera fuertemente las reseñas de clientes, tratándolas como evidencia de validación y confiabilidad en el mundo real.

Los ejemplos de clientes y datos de uso (14%)

Demuestran valor práctico. Los estudios de caso, testimonios de clientes y resultados documentados influyen en si ChatGPT incluye un negocio en las recomendaciones.

El sentimiento social (11%)

Captura la percepción agregada. Las menciones en plataformas sociales, discusiones comunitarias y contenido generado por usuarios influyen en la probabilidad de recomendación.

Notablemente, los factores tradicionales de clasificación en SEO (enlaces de retroceso, autoridad de dominio, optimización de palabras clave) tienen influencia casi cero en las recomendaciones de ChatGPT. Esto crea un costo de oportunidad: el presupuesto gastado en adquirir enlaces de retroceso tiene retornos mínimos en visibilidad de IA

Impulsores de calidad de citas: ¿Qué realmente obtiene recomendaciones?

Impulsores de calidad de citas: ¿Qué realmente obtiene recomendaciones?

Profundidad de contenido y estructura

Los artículos con menos de 800 palabras promedian 3.2 citas; los que superan las 2,900 palabras promedian 5.1. Sin embargo, la estructura importa tanto como la longitud. Las páginas con secciones de 120-180 palabras entre encabezados funcionaron mejor, promediando 4.6 citas. Las secciones con menos de 50 palabras promediaron solo 2.7 citas.

Frescura de contenido

La frescura de contenido produce uno de los hallazgos más claros. Las páginas actualizadas en los últimos tres meses promedian 6 citas; el contenido desactualizado promedia 3.6. La distribución de citas por año de publicación revela un sesgo de recencia pronunciado:

  • 2025: 31% de citas

  • 2024: 29% de citas

  • 2023: 11% de citas

  • Anterior a 2023: 29% de citas

El 71% de las citas de ChatGPT derivan de contenido publicado entre 2023-2025. Para categorías competitivas, esta preferencia de recencia favorece fuertemente a competidores recientes o negocios que actualizan continuamente su contenido.

Presencia en plataformas sociales

La presencia en Quora mostró un impacto dramático. Los dominios con menciones mínimas en Quora (hasta 33) promediaron 1.7 citas. La presencia importante en Quora (6.6 millones de menciones) correspondió a 7.0 citas. Reddit mostró patrones similares: los dominios con más de 10 millones de menciones en Reddit promediaron 7 citas versus 1.8 para actividad mínima.

Este hallazgo sugiere una ruta alternativa a la autoridad para sitios más pequeños sin perfiles extensos de enlaces de retroceso. La participación comunitaria en plataformas de discusión funciona como una señal de credibilidad comparable a la autoridad de dominio tradicional.

La división de datos de entrenamiento vs. SearchGPT

ChatGPT opera a través de dos sistemas de conocimiento distintos que requieren diferentes enfoques de optimización:po creado.

Datos de entrenamiento

Basado en aproximadamente 570GB de conjuntos de datos procesados durante el entrenamiento del modelo, este sistema refleja el perfil de contenido histórico.

Las fechas de corte de conocimiento significa que la información reciente de la marca puede no existir en el conocimiento base, y los cambios solo ocurren con actualizaciones de modelo.

SearchGPT (Búsqueda en tiempo real)

Utilizado en el 46% de las interacciones de ChatGPT, este sistema extrae información web actual con citas. Los 20 principales resultados de Bing tienen 87% mayor probabilidad de citación. Notablemente, la alineación de Google para citas de SearchGPT aumentó de 12% (abril 2025) a 33% (julio 2025).

Impacto de negocio

Los visitantes referidos por ChatGPT demuestran un valor comercial significativamente mayor que el tráfico de búsqueda orgánico

Impacto de negocio de los llms en 2025

Los datos de costo de adquisición de cliente muestran ventajas de visibilidad de IA sobre canales tradicionales. El costo de adquisición promedio de SEO con IA  es de $559 versus $612 para SEO tradicional, con 27% tasas de conversión más altas y 89 días para resultados versus 127 para SEO.

Implicaciones prácticas para empresas en 2026

Los hallazgos de este estudio tienen una consecuencia directa: la visibilidad en IA ya no es un subproducto del SEO, sino una disciplina propia.

Para una empresa promedio, esto se traduce en tres prioridades claras:

1. Ser mencionado antes que enlazado
Aparecer en listas especializadas, rankings sectoriales y comparativas confiables tiene mayor impacto que la adquisición tradicional de backlinks.

2. Construir validación externa, no solo contenido propio
Premios, acreditaciones, reseñas y casos de éxito públicos funcionan como “pruebas sociales” que los LLMs interpretan como autoridad.

3. Mantener presencia activa en ecosistemas de discusión
Plataformas como Reddit y Quora funcionan como señales de consenso distribuido, especialmente para marcas sin alta autoridad histórica.

Qué NO funciona para recomendaciones de ChatGPT

El análisis de SE Ranking identificó varias tácticas comúnmente recomendadas que tienen bajo rendimiento:

Qué NO funciona para recomendaciones de ChatGPT

El marcado de esquema FAQ en realidad se correlaciona con menos citas. Las páginas con esquema FAQ promediaron 3.6 citas; las páginas sin él promediaron 4.2. Esto contradice el consejo general de optimización de IA y sugiere que estructuras de contenido más simples y directas superan formatos de preguntas y respuestas estructurados

Los encabezados de estilo pregunta tuvieron rendimiento inferior a encabezados directos de tema, ganando 3.4 citas versus 4.3. ChatGPT aparentemente prefiere etiquetado de tema directo sobre formato de pregunta conversacional.

Los enlaces salientes a sitios de alta autoridad mostraron impacto mínimo en las tasas de citación de ChatGPT. Las tácticas tradicionales de “enlazar a autoridad” no se transfieren a visibilidad de LLM.

Los archivos LLMs.txt demostraron impacto negligible en las tasas de citación de ChatGPT.

Conclusión

ChatGPT y los LLMs evalúan negocios a través de mecanismos fundamentalmente distintos que los algoritmos PageRank de Google. Las señales de SEO tradicionales se transfieren pobremente. La jerarquía de recomendación—menciones autorizadas (41%), premios (18%), reseñas (16%), ejemplos de cliente (14%), sentimiento social (11%)—invierte las prioridades convencionales de marketing

En la próxima fase del marketing digital, la pregunta ya no será “¿cómo aparezco en Google?”, sino “¿qué dice la IA sobre mi empresa cuando nadie me nombra directamente?”.

Para muchas marcas, la diferencia entre crecimiento y estancamiento en 2026 no estará en el tráfico que generan, sino en las recomendaciones que no saben que están perdiendo.

Referencias

ChatGPT Statistics and Trends 2025-2026. Seoprofy. Publicado el 2 de Enero de 2026. Citado el 20 de Enero de 2026.

How to optimize for ChatGPT: LLMs.txt doesn’t matter but brand mentions on Quora and Reddit do. Seranking. Publicado el 24 de Noviembre de 2025. Citado el 20 de Enero de 2026

How to Get ChatGPT to Recommend Your Business. Bluearcher. Publicado el 20 de Diciembre de 2024. Citado el 20 de Enero de 2026

Number of ChatGPT Users (January 2026) . Exploding Topics Publicado el 13 de Diciembre de 2025. Citado el 20 de Enero de 2026

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