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Qué hace que ChatGPT y Perplexity citen a una empresa: evidencia y menciones, no marcado

Qué dice la investigación publicada sobre ser citado en respuestas de IA, qué tácticas tienen efectos medidos, cuáles son higiene básica y una checklist para el ingeniero que tiene que implementarlo.

Menos gente hace clic hacia los sitios web cuando una respuesta de IA aparece encima de los resultados. En un estudio del Pew Research Center sobre la navegación real de 900 adultos en marzo de 2025, los usuarios hicieron clic en un resultado de búsqueda tradicional en el 8% de las visitas cuando Google mostraba un resumen de IA, frente al 15% cuando no lo mostraba, e hicieron clic en un enlace dentro del resumen en el 1% de las visitas. Ahrefs midió el click-through rate de la página mejor posicionada en palabras clave con AI Overviews: un 34,5% más bajo en marzo de 2025 que un año antes, y un 58% más bajo en diciembre de 2025 que dos años antes, cuando se repitió el estudio. Ser la fuente que cita una respuesta de IA importa ahora tanto como posicionarse debajo de ella.

Ha crecido un mercado en torno a esto con nombres como GEO y AEO, y mucho de lo que vende no está respaldado por evidencia. Esta nota separa lo que se ha medido de lo que se supone, para el responsable de marketing que decide dónde invertir, y termina con una checklist para el ingeniero que tiene que construirlo.

La versión corta para responsables de marketing y fundadores

Qué funciona, según la evidencia disponible.

  1. Responda la pregunta en el primer párrafo, con palabras sencillas, con un número cuando exista.
  2. Respalde las afirmaciones con estadísticas, citas textuales y fuentes con nombre. Es la única táctica probada en un experimento controlado, y ayudó.
  3. Mantenga actualizadas las páginas importantes, con actualizaciones reales y no con un nuevo sello de fecha.
  4. Consiga menciones en otros sitios. Las menciones externas siguen la visibilidad en IA más de cerca que cualquier cosa que haga en sus propias páginas.
  5. Describa la empresa igual en todas partes: un nombre, una categoría, una frase.

Qué es higiene básica, no una palanca. Los archivos llms.txt y el marcado schema. Son baratos e inofensivos, y ninguno ha mostrado un efecto medible sobre las citas.

Coste y riesgo. La mayor parte del trabajo es tiempo editorial, más unos días de ingeniería para la checklist de abajo. El riesgo es pagar por tácticas sin evidencia detrás, o por menciones falsas que cuestan más en reputación de lo que devuelven.

Qué encontró el estudio controlado

El artículo que introdujo el término es GEO: Generative Engine Optimization de Aggarwal et al., presentado en KDD 2024. Los autores construyeron un benchmark de 10.000 consultas, hicieron que un motor generativo (GPT-3.5 turbo) respondiera cada una a partir de los cinco primeros resultados de Google, luego editaron una fuente cada vez y midieron cuánto de la respuesta se apoyaba en ella.

Los resultados, con la principal métrica de visibilidad del artículo (recuento de palabras ajustado por posición, calculado a partir de su Tabla 1):

Edición de la página fuente Cambio en visibilidad
Añadir citas textuales de fuentes creíbles +41%
Añadir estadísticas en lugar de afirmaciones cualitativas +31%
Citar fuentes +27%
Keyword stuffing −8%

El mismo patrón se mantuvo cuando los autores probaron en Perplexity: las citas textuales fueron lo que más ayudó (+22% en la misma métrica), y el keyword stuffing dio un resultado un 10% peor que dejar la página sin tocar.

Dos hallazgos importan para las empresas pequeñas. Primero, las mejoras fueron mayores en las páginas peor posicionadas en búsqueda. Cuando se editaron todas las fuentes a la vez, citar fuentes aumentó la visibilidad de la página en quinta posición un 115,1% y redujo la de la página mejor posicionada un 30,3%. Segundo, los autores no encontraron una mejora significativa al hacer el texto más persuasivo o de tono más autoritario; el motor respondía a la evidencia, no a la seguridad.

Los límites. El motor era un modelo de la época de 2023 que resumía cinco fuentes fijas, y visibilidad significa proporción de una respuesta generada, no tráfico ni leads. Los asistentes comerciales recuperan de otra forma y cambian a menudo. Los porcentajes exactos no se trasladarán. La dirección, que los hechos verificables superan a las palabras clave y los adjetivos, es la parte sobre la que actuar.

Las menciones externas importan más que los trucos en la página

Su sitio es una entrada entre muchas. Profound analizó 680 millones de citas desde agosto de 2024 hasta junio de 2025. De las citas dirigidas a las diez fuentes más citadas por ChatGPT, Wikipedia se llevó el 47,9%; de las dirigidas a las diez principales de Perplexity, Reddit se llevó el 46,7%; en las diez principales de Google AI Overviews, Reddit se llevó el 21,0%. La concentración está solo en esas diez: Wikipedia fue el 7,8% de todas las citas de ChatGPT. Aun así, una gran parte de lo que los asistentes dicen sobre una empresa procede de páginas que la empresa no controla.

Ahrefs estudió 75.000 marcas y encontró que el número de páginas web que mencionan una marca se correlacionaba con su visibilidad en AI Overviews con 0,664, el texto ancla con la marca con 0,527, el volumen de búsquedas de la marca con 0,392 y los backlinks con 0,218. Es una correlación entre marcas, no un experimento: las marcas grandes tienen más de todo. Pero es coherente con cómo funciona la recuperación. Un modelo al que se le pregunta por una categoría arma su respuesta a partir de páginas que hablan de la categoría, y una empresa que aparece en muchas de ellas tiene más probabilidades de aparecer en la respuesta.

Lo que significa en la práctica: escriba cosas que otros quieran citar (números originales, métodos, comparaciones honestas), participe en los sitios donde sus compradores hacen preguntas y asegúrese de que los directorios y perfiles describen la empresa con exactitud. La misma frase sobre lo que hace, en su sitio y en todas partes, facilita que un modelo conecte las menciones con una sola entidad.

La actualidad, medida

Ahrefs analizó unos 17 millones de citas en ChatGPT, Perplexity, Gemini, Copilot y AI Overviews. Las páginas citadas por asistentes de IA tenían de media 1.064 días de antigüedad, frente a 1.432 días de las páginas en los resultados de búsqueda orgánica: un 25,7% más recientes. ChatGPT citó las páginas más nuevas; AI Overviews se comportó de forma más parecida a la búsqueda orgánica.

Fíjese en los números absolutos. La página citada media tenía casi tres años. La actualidad es un criterio de desempate, no una obligación de publicar cada semana. Basta con actualizar las páginas que responden a las preguntas principales de sus compradores cuando cambian los hechos. Cambiar la fecha sin cambiar el contenido no es una actualización.

llms.txt y schema: higiene básica, no palancas

La documentación de Google sobre funciones de IA, actualizada por última vez en diciembre de 2025, dice que no hay requisitos adicionales ni optimizaciones especiales para aparecer en AI Overviews o AI Mode, que no se necesitan nuevos archivos legibles por máquina, archivos de texto para IA ni marcado, y que no hay datos estructurados especiales de schema.org que añadir. Su guía sobre optimización para funciones de IA generativa, actualizada en julio de 2026, nombra directamente llms.txt y dice que la Búsqueda de Google no usa esos archivos, dice que los datos estructurados no son obligatorios y llama a la optimización para la búsqueda con IA generativa simplemente SEO. También advierte de que buscar menciones no auténticas por la web es menos útil de lo que parece.

Una medición directa coincide. En mayo de 2026 Ahrefs siguió 1.885 páginas que añadieron schema JSON-LD entre agosto de 2025 y marzo de 2026, frente a 4.000 páginas de control. Las citas cambiaron un +2,2% en ChatGPT y un +2,4% en Google AI Mode, ambos indistinguibles de cero, y un −4,6% en AI Overviews, un descenso pequeño pero estadísticamente significativo. Alrededor del 53% de las páginas citadas por IA tienen schema, pero eso refleja sitios que hacen bien lo básico, no una causa.

Mantenga datos estructurados válidos para los resultados enriquecidos para los que fueron diseñados, y publique un llms.txt si le cuesta una hora. No pague por ninguno de los dos como estrategia de citas.

Qué no hacer

  • Keyword stuffing. Redujo la visibilidad en el estudio controlado, en los dos motores probados.
  • Relleno generado. Las páginas escritas para cubrir todas las formulaciones de una consulta no añaden ningún hecho nuevo que un modelo pueda citar, y diluyen las páginas que sí lo hacen.
  • Menciones falsas. Los posts plantados en foros, los listados de pago y las reseñas autoescritas son justo contra lo que advierte la guía de Google, y son visibles para los compradores a los que intenta llegar.
  • Números sin fuente. Una estadística sin fuente es lo contrario de la edición que funcionó. Si un número no se puede rastrear, elimínelo.

La checklist del ingeniero

  • La respuesta primero. Cada página que apunta a una pregunta empieza con una respuesta de 40–80 palabras que se sostiene sola cuando se cita, bajo un encabezado que enuncia la pregunta o el hallazgo.
  • Fuentes en la página. Los números enlazan a su fuente, con la fecha de publicación, en una sección de fuentes visible.
  • Fechas reales. Las fechas de publicación y de última actualización son visibles y coinciden con las del marcado de la página y el sitemap. Actualícelas solo cuando cambie el contenido.
  • Texto rastreable. El contenido principal está en el HTML que devuelve el servidor, no solo después de que se ejecute JavaScript en el cliente.
  • Reglas deliberadas para crawlers. robots.txt permite los crawlers de búsqueda de los asistentes en los que quiere aparecer. Algunos proveedores usan user agents distintos para búsqueda y para entrenamiento de modelos; decida sobre cada uno en lugar de bloquearlos o permitirlos todos por defecto.
  • Una sola descripción de la empresa. El mismo nombre, categoría y descripción de una frase en el marcado de organización del sitio, la página «sobre nosotros», los perfiles y los listados de directorios.
  • Marcado válido y coherente. Los datos estructurados pasan la validación y coinciden con lo visible en la página. Trátelo como mantenimiento, no como un proyecto.
  • Medición. Una lista fija de preguntas de compradores, ejecutada cada mes en cada asistente, con las fuentes citadas registradas; más el tráfico de referencia desde los dominios de asistentes en la analítica. Sin esto, nadie puede saber si algo de lo anterior funcionó.

Las mismas propiedades, una respuesta directa, una fuente citada y una fecha, son lo que un sistema de recuperación necesita también de sus documentos internos. Si está construyendo un asistente sobre su propia base de conocimiento, la página de copilotos RAG describe cómo comprobamos que responde a partir del pasaje correcto.

Fuentes

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