Al frente del tráfico aparece, con mucha distancia, una low cost: Ryanair. Según las estadísticas de Aena recogidas por distintos medios económicos, la aerolínea movió alrededor de 68,1 millones de pasajeros en los aeropuertos españoles, lo que equivale aproximadamente al 21,2% del total.
Por detrás se situaron Vueling, Iberia, Air Europa, Iberia Express y Jet2.com, aunque las cifras exactas varían según la fuente y la metodología utilizada.
Ese es, con matices, el reparto del mercado real. Pero cuando alguien le pregunta a ChatGPT, Gemini o Perplexity qué aerolínea elegir para volar desde España, las cosas cambian.
Imagen generada con ChatGPT. Fuentes de los datos: Hosteltur, Aena, El Economista.
La gente ya no solo busca vuelos en Google o en un comparador.
Le pregunta a la IA: cómo contactar con una aerolínea, qué equipaje puede llevar, si le devuelven el dinero, qué compañía es más fiable.
En este artículo vamos a analizar la visibilidad en IA de seis aerolíneas relevantes en el mercado español, usando Brand Radar.
Pero antes, algunos datos de contexto.
Marcas y mercado
Como ha pasado en otros análisis, los datos de mercado son más difíciles de conseguir de lo que parece. En este caso, nos vamos a centrar en 6 aerolíneas:
Pasajeros por aerolínea en España en 2025
| Aerolínea | Aena y medios económicos (2025) | DGAC / Ministerio: mercado aéreo España 2025 |
|---|---|---|
| Ryanair | 68,16 M | 60,71 M |
| Vueling | 49,56 M | 33,98 M |
| Iberia | 22,37 M | 19,38 M |
| Air Europa | 17,9 M | 12,57 M |
| Iberia Express | 11,7 M | +5 M |
| Jet2.com | 10,3 M | 10,33 M |
Fuentes: Ministerio de Transportes / DGAC, informe compañías enero-diciembre 2025. Aena. El Economista. The New Barcelona Post. Preferente
Alcance geográfico
El análisis se centra en España. Filtro en Brand Radar las respuestas de IA generadas para usuarios en España, porque la visibilidad de una aerolínea cambia radicalmente según el mercado. Al final tenemos un pequeño anexo con los datos globales.
Herramienta: Brand Radar
Brand Radar es la herramienta de visibilidad en IA de Ahrefs.
Permite ver dónde se menciona una marca en las plataformas de IA (ChatGPT, Gemini, Perplexity, AI Overviews y AI Mode de Google, Copilot, Grok).
A diferencia de la mayoría de herramientas de prompt tracking, Ahrefs monitoriza de partida más de 369 millones de prompts al mes, lo que da una muestra histórica amplia.
Todos los datos se recogieron a mediados de junio de 2026.
El sector aéreo es un campo minado de nombres. “Iberia” e “Iberia Express” son marcas distintas, pero si no las separas, la matriz se come a la filial. Vueling, Iberia e Iberia Express pertenecen al mismo grupo (IAG), aunque compiten como marcas independientes en la mente del usuario y de la IA. Antes de sacar conclusiones, define cada marca con sus variaciones y revisa que no se solapen.
Cómo he hecho este análisis y por qué tus datos van a ser distintos
Aquí merece la pena explicar cómo funciona la tecnología.
Cuando usas Brand Radar u otra herramienta de visibilidad en IA, lo que haces es monitorizar una serie de prompts. Es decir, la herramienta lanza los prompts a las distintas plataformas, los resultados se guardan, y ahí se hace el análisis.
No son los prompts reales, no son las respuestas que recibe el usuario.
Los datos de los informes generados por distintas herramientas son difícilmente comparables, por estos motivos:
- No se usan los mismos prompts. Los universos sobre los que se hace el análisis son distintos. Ninguna herramienta tiene acceso a los prompts reales.
- Las respuestas a esos prompts están muy personalizadas por el contexto del usuario y la memoria que tiene el modelo sobre ese usuario.
- Las páginas que complementan el conocimiento del modelo pueden cambiar, alterando información que sirve de base en la elaboración de la respuesta.
- Aun manteniendo todo lo anterior fijo, la propia naturaleza de los LLM es que son máquinas generativas. Las respuestas no serán exactamente las mismas.
Lo cuento a fondo aquí:
Recuerda, esto es una fotografía comparativa, no una medición absoluta.
Iberia lidera en IA pese a ser la tercera en pasajeros
El dato central de este análisis es claro: Iberia domina las respuestas de IA sobre aerolíneas en España, con casi la mitad de la presencia del sector:
Es la métrica de Brand Radar que da la cuota de impresiones de tu marca frente al resto de marcas rastreadas. Al considerar varias plataformas (Gemini, ChatGPT, Perplexity, AI Overviews…), se calcula como un promedio ponderado: las plataformas con más impresiones pesan más.
Ten en cuenta esto: lo que estamos haciendo es consultar las respuestas a prompts que incluyen a estas marcas. Es decir, estamos haciendo una comparación relativa.
Este gráfico lo deja más claro:
Aquí puedes ver los datos en más detalle:
Tres apuntes:
- Iberia lidera. He separado Iberia Express, que tampoco queda mal parada. Vueling es la segunda, también parte del grupo IAG.
- Ryanair no saca partido a su gran volumen de vuelos. Es líder absoluta en pasajeros, pero baja al tercer puesto en visibilidad de IA.
- Jet2.com apenas sobrepasa el 1%. Algo que ocurría con otras aerolíneas más pequeñas, que omití en el análisis final.
El Índice de Presencia nos da datos de visibilidad. Pero también queremos saber los temas en los que aparece cada aerolínea.
Brand Radar agrupa los prompts en temas (topics) de forma automática. Simplemente, tienes que ir a “topics” en el menú de la izquierda:
Los temas son muy amplios, así que lo ideal es agruparlos en categorías más manejables. Para hacerlo, prefiero exportar los datos a una hoja de cálculo (llamadme clásico):
Me genera una hoja de cálculo como esta:
Hace no mucho tiempo habría categorizado estos datos a mano (quizá no todos, pero sí buena parte).
Ahora lo que hago es copiarle la lista a Claude o ChatGPT y pedirle que me lo agrupe en 5 clústers:
| Clúster | Nombre corto | Qué agrupa |
|---|---|---|
| 1 | Aerolíneas y programas | Ryanair, Iberia, Vueling, Air Europa, atención al cliente, tarjetas, clubs, check-in |
| 2 | Equipaje y cabina | Maletas, mochilas, medidas, equipaje de mano, facturación, productos compatibles |
| 3 | Vuelos baratos y comparadores | Skyscanner, eDreams, Kayak, códigos descuento, ofertas, Black Friday, vuelo + hotel |
| 4 | Rutas y destinos | Vuelos ciudad-ciudad, vuelos nacionales, Europa, Canarias/Baleares, largas distancias |
| 5 | Aeropuertos y dudas prácticas | Aeropuertos, duración de vuelos, estado de vuelos, tren/ferry, asientos, experiencia de viaje |
A partir de esto podría hacer un análisis mucho más detallado.
Supongamos, por ejemplo, que quiero profundizar en datos sobre rutas y destinos, que me parece que tienen mucho potencial transaccional.
Puedo hacer un filtro en los temas o en las respuestas de IA para ver solo los de “vuelos”, sin tener en cuenta consultas de marca (es decir, que no salga el nombre de las aerolíneas):
Exporto, hago un poco de limpieza (siempre se va a “colar” algo) y ordeno los datos por “volumen” (recuerda: no es volumen de cuánto se escribe ese prompt en la IA, ese dato no lo tiene nadie, es el volumen de búsquedas en Google de ese término).
Y a partir de esta tabla:
Puedo generar un mapa de calor para entender visualmente qué marcas tienen más presencia relativa en cada tema:
Mapa de calor generado con Claude. Los datos no suman 100%, porque no son excluyentes.
Localizar temas donde tus rivales tienen presencia y tú no es uno de los mejores casos de uso.
En el filtro de “Tu marca” de Brand Radar puedes elegir:
- No mencionada (no sale el nombre de tu marca en la respuesta)
- Encontrado, pero no citado (se ha usado algún enlace de tu contenido como fuente, pero no se ha citado en la respuesta final)
- No encontrada. La IA no ha usado páginas tuyas.
Yo decidí añadir un filtro de volumen para priorizar mejor:
Entre los resultados nos encontramos muchos temas de otras marcas (estoy haciendo el análisis desde el punto de vista de Ryanair), como Iberia o Vueling, pero también otros con gran potencial de negocio:
- vuelos barcelona madrid
- vuelos a frankfurt
- vuelos a republica dominicana
- madrid bogota
- vuelos madrid munich
- vuelos baratos
- vuelos a japon
Donde el resto de competidores sí aparecen.
Y puedes seguir investigando. Por ejemplo, puedes entrar al tema “vuelos a japon” y ver qué prompts y respuestas se incluyen:
Para mejorar la visibilidad en IA hay principalmente dos vías:
- Influir en los datos de entrenamiento: complicado y con poco control.
- Aparecer en las páginas que la IA cita al documentar sus respuestas: ChatGPT, Perplexity y AI Overviews buscan en internet para actualizar lo que responden.
Con Brand Radar puedes ver qué dominios y páginas están citando las plataformas al hablar de aerolíneas en España.
Simplemente tienes que ir a “páginas citadas” y ahí puedes ver:
- Todas las páginas. Eso mismo 😊.
- Tuyos. Páginas tuyas (en tu dominio, recuerda, en este caso, Ryanair) citadas.
- Competencia. Páginas de las entidades que has añadido como competidores.
- Otro. Páginas de otro tipo, como pueden ser medios, blogs, comparadores…
- Todos los dominios. Exactamente, los dominios únicos.
- Y puedes crear tus listas de seguimiento.
Aquí tienes cómo es en el caso de las aerolíneas:
El patrón está tan claro que no hay que ser un genio del big data para extraer algunas conclusiones:
- Los comparadores y OTAs dominan claramente: Skyscanner, eDreams, Kayak, FlightConnections, Trip.com, Momondo… Aparecen en miles de respuestas. La IA se apoya en intermediarios, no en las aerolíneas, para responder sobre vuelos.
- Iberia es la única aerolínea que consigue entrar en el top 3. Vueling y Air Europa también están entre los dominios más citados, pero lejos de Iberia.
- El contenido generado por usuarios (sobre todo en YouTube) es la otra gran categoría presente.
Si quitamos el filtro de ubicación en España, el ranking cambia completamente:
Aquí Ryanair toma el liderazgo, Iberia queda en segundo lugar y Jet2 pasa a convertirse en un actor relevante:
Esto es importante tenerlo en cuenta, porque si analizas un sector con presencia internacional sin filtrar por país, la conclusión puede ser la contraria a la real para tu mercado.
- La IA no premia al que más vuela, premia al que tiene más reputación editorial y aparece en comparadores y fuentes de terceros. El campo de batalla está fuera de tu web: en comparadores y OTAs, en plataformas de contenido como YouTube o TikTok. Pero tampoco podemos descuidar el contenido propio.
- Buenas noticias para Iberia: lidera la presencia con holgura y su web es fuente de referencia para los modelos.
- Ryanair, la líder en pasajeros, pero tercera en IA. La palanca: contenido propio y de terceros que responda a dudas de alto volumen (contacto, equipaje, reglas), no solo precio.
Si has llegado hasta aquí: enhorabuena. Probablemente lo hayas hecho saltándote párrafos, pero en estos tiempos de intervalos de atención tan limitados, es más de lo que se puede pedir.
Si quieres profundizar en análisis de visibilidad en IA te recomiendo estos otros artículos:
- ¿Cómo la IA obtiene su información? Datos de entrenamiento, RAG, MCPs y APIs explicados
- ¿Por qué mis datos no coinciden? Una explicación para personas normales sobre la visibilidad en IA
- Cómo monitorizar y ganar menciones de marca en respuestas de IA
- 10 maneras de usar Brand Radar para incrementar tu visibilidad
- Cómo rastrear tu visibilidad en ChatGPT con Ahrefs (7 pasos)
- Por qué ChatGPT cita una página en lugar de otra (Estudio de 1,4 millones de prompts)
- Cómo elegir los mejores prompts para supervisar tu visibilidad en búsqueda con IA
También puedes echar un vistazo a este curso gratuito, recién publicado, de Sam Oh (acabo de empezarlo, pero tengo tanta fe en Sam, que no dudo en recomendarlo):
Y ya para acabar, aquí tienes otros análisis sectoriales:
