{"id":26122,"date":"2026-06-04T16:49:30","date_gmt":"2026-06-05T00:49:30","guid":{"rendered":"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/?p=26122"},"modified":"2026-06-05T08:37:40","modified_gmt":"2026-06-05T16:37:40","slug":"datos-visibilidad-ia-no-coinciden","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/datos-visibilidad-ia-no-coinciden\/","title":{"rendered":"\u00bfPor qu\u00e9 mis datos no coinciden? Una explicaci\u00f3n para personas normales sobre la visibilidad en&nbsp;IA"},"content":{"rendered":"<div class=\"intro-txt\"> Pocos d\u00edas despu\u00e9s de publicar mi primer an\u00e1lisis de visibilidad en IA, dedicado a la <a href=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/presencia-banca-ia\/\">presencia de banca en plataformas de inteligencia artificial<\/a>, recib\u00ed un mensaje de una excompa\u00f1era.&nbsp;<\/div>\n<p>Nos hab\u00edamos conocido trabajando juntos en el departamento de marketing de un banco. Ella segu\u00eda en el sector y me preguntaba por la metodolog\u00eda del an\u00e1lisis:<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"673\" height=\"142\" class=\"wp-image-26125\" src=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/captura-de-whatsapp-con-duda.png\" alt=\"Captura de WhatsApp con duda\"><\/p>\n<p>Mi respuesta no se hizo esperar (he tenido que censurar partes, porque a veces me tomo demasiadas confianzas, y no pens\u00e9 que esta conversaci\u00f3n fuera a salir en un art\u00edculo nueve meses despu\u00e9s):<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"479\" height=\"87\" class=\"wp-image-26126\" src=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/captura-de-whatsapp-con-duda-1.png\" alt=\"Captura de WhatsApp con duda\"><\/p>\n<p>Lo que no me esperaba es que lo que me dijo despu\u00e9s se convirtiera en una profec\u00eda:<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"674\" height=\"104\" class=\"wp-image-26127\" src=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/captura-de-whatsapp-con-duda-2.png\" alt=\"Captura de WhatsApp con duda\"><\/p>\n<p>La situaci\u00f3n se ha venido repitiendo, de distintas formas y con distintas personas en cada an\u00e1lisis publicado. Ya sea analizando <a href=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/presencia-marcas-coches-ia\/\">coches<\/a> o <a href=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/visibilidad-seguros-salud-ia\/\">seguros de salud<\/a>, siempre hay alguien que me dice: \u201cmis datos son distintos\u201d.<\/p>\n<p>La \u00faltima vez, hace apenas un par de semanas con el <a href=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/hoteles-visibilidad-ia\/\">an\u00e1lisis del sector hotelero<\/a>:<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"656\" height=\"366\" class=\"wp-image-26128\" src=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/captura-de-whatsapp-con-duda-3.png\" alt=\"Captura de WhatsApp con duda\"><\/p>\n<p>De hecho, casi a la vez que public\u00e1bamos ese an\u00e1lisis, <a href=\"https:\/\/www.hosteltur.com\/176122_que-cadenas-hoteleras-recomienda-la-inteligencia-artificial-en-espana.html\">muchos de los resultados de este otro informe eran bastante distintos<\/a>.<\/p>\n<p>Aunque he tratado el tema parcialmente en los propios an\u00e1lisis, creo que este tema merece una reflexi\u00f3n propia.<\/p>\n<p>Un art\u00edculo que pueda reenviar y referenciar cada vez que alguien me diga \u201cestos datos no coinciden\u201d o que t\u00fa, querido lector o lectora, puedas reenviar a tu responsable si te pregunta: <strong><em>\u00bfpor qu\u00e9 nuestros datos son distintos?<\/em><\/strong><\/p>\n<p>As\u00ed que voy a explicar los 4 motivos por los que los datos de visibilidad en IA con los que trabajas no coinciden con los de otras herramientas, consultoras, art\u00edculos de blog o los de otro departamento.<\/p>\n<p>Cuando acabes de leer no solo entender\u00e1s por qu\u00e9 no coinciden. Tambi\u00e9n habr\u00e1s aprendido en qu\u00e9 tienes que fijarte, c\u00f3mo funcionan las herramientas de visibilidad en IA y todo lo necesario para elegir una herramienta y proceso que mejoren tus resultados.<\/p>\n<p>Vamos all\u00e1.<\/p>\n<div class=\"post-nav-link clearfix\" id=\"section1\"><a class=\"subhead-anchor\" data-tip=\"tooltip__copielink\" rel=\"#section1\"><svg width=\"19\" height=\"19\" viewBox=\"0 0 14 14\" style><g fill=\"none\" fill-rule=\"evenodd\"><path d=\"M0 0h14v14H0z\" \/><path d=\"M7.45 9.887l-1.62 1.621c-.92.92-2.418.92-3.338 0a2.364 2.364 0 0 1 0-3.339l1.62-1.62-1.273-1.272-1.62 1.62a4.161 4.161 0 1 0 5.885 5.884l1.62-1.62L7.45 9.886zM5.527 5.135L7.17 3.492c.92-.92 2.418-.92 3.339 0 .92.92.92 2.418 0 3.339L8.866 8.473l1.272 1.273 1.644-1.643A4.161 4.161 0 1 0 5.897 2.22L4.254 3.863l1.272 1.272zm-.66 3.998a.749.749 0 0 1 0-1.06l2.208-2.206a.749.749 0 1 1 1.06 1.06L5.928 9.133a.75.75 0 0 1-1.061 0z\" style \/><\/g><\/svg><\/a><div class=\"link-text\" data-anchor=\"1.La muestra de prompts es la que determina todo\" data-section=\"muestra-prompts-todo\">\n<h2>1. La muestra de prompts es la que determina todo<\/h2>\n<\/div><\/div>\n<p>Cuando hacemos nuestro an\u00e1lisis, sea en Brand Radar de Ahrefs o en otra herramienta, lo primero que nos encontramos es el reparto del porcentaje de visibilidad de nuestra marca frente a sus competidoras.<\/p>\n<p>Por ejemplo, aqu\u00ed tenemos una comparativa de visibilidad en IA de los principales bancos espa\u00f1oles:<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1532\" height=\"510\" class=\"wp-image-26129\" src=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/brand-radar-datos-de-presencia-en-ia.jpg\" alt=\"Brand Radar: datos de presencia en IA\" srcset=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/brand-radar-datos-de-presencia-en-ia.jpg 1532w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/brand-radar-datos-de-presencia-en-ia-680x226.jpg 680w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/brand-radar-datos-de-presencia-en-ia-768x256.jpg 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 1532px) 100vw, 1532px\"><\/p>\n<p>Estos datos nos muestran la visibilidad en distintas plataformas (AI Overviews, ChatGPT, Copilot\u2026) y agregadas de estas marcas.<\/p>\n<p>Pero, \u00bfde d\u00f3nde&nbsp;salen?<\/p>\n<p>En el caso de <a href=\"https:\/\/ahrefs.com\/es\/brand-radar\">Brand Radar<\/a>, ya se est\u00e1n monitorizando <strong>243 millones de <em>prompts<\/em>.<\/strong><\/p>\n<p>Y aqu\u00ed es donde merece la pena parar para hacer una aclaraci\u00f3n r\u00e1pida: <strong>ninguna herramienta, ninguna, <\/strong>tiene acceso a los <em>prompts<\/em> reales que se est\u00e1n escribiendo en ChatGPT, Claude o Gemini.<\/p>\n<p>Entonces, <strong>\u00bfde d\u00f3nde salen los&nbsp;datos?<\/strong><\/p>\n<p>De una muestra de <em>prompts. <\/em>Lo que hacen las herramientas es <em>enviar prompts<\/em> a los distintos chatbots (Gemini, ChatGPT, Grok, etc.) y guardar la respuesta, para analizarla.<\/p>\n<p>Simplificando mucho, es como si t\u00fa cogieras una hoja de c\u00e1lculo, escribieras el <em>prompt<\/em>, la fecha y hora, lo copiaras y pegaras en ChatGPT y guardaras la respuesta.<\/p>\n<p>Y, b\u00e1sicamente, esto es lo que hacen todas las herramientas: lanzar los prompts a las distintas plataformas, guardar el resultado, y trabajar sobre esto (soy consciente de que simplifico, pero la idea de base es&nbsp;esa).<\/p>\n<p>Por ejemplo, en el an\u00e1lisis de banca de octubre de 2025 trabajamos con 43.265 prompts en AI Overviews:<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"459\" height=\"169\" class=\"wp-image-26130\" src=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/respuestas-de-ia-en-brand-radar.png\" alt=\"Respuestas de IA en Brand Radar\"><\/p>\n<p>Y con m\u00e1s de 3.300 en ChatGPT o Perplexity y unas 2.900 en Copilot:<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"498\" height=\"178\" class=\"wp-image-26131\" src=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/respuestas-de-ia-en-brand-radar-1.png\" alt=\"Respuestas de IA en Brand Radar\"><\/p>\n<p>Pero\u2026 \u00bfDe d\u00f3nde salieron estos miles de prompts con sus respuestas? \u00bfLos metimos a&nbsp;mano?<\/p>\n<p>Aqu\u00ed viene la principal diferencia entre las herramientas.<\/p>\n<p>Algunas dependen completamente de los <em>prompts<\/em> que t\u00fa les proporciones. En el caso de <a href=\"https:\/\/ahrefs.com\/es\/brand-radar\">Brand Radar,<\/a> como dec\u00edamos, ya se rastrean 243 millones de <em>prompts <\/em>al mes.<\/p>\n<p>Cuando empiezas tu an\u00e1lisis y pones las marcas que quieres analizar, lo que pasa es que de entre los 243 millones de prompts, se filtran aquellos en los que hay alguna menci\u00f3n a cualquiera de las marcas (o p\u00e1ginas o variaciones del nombre de marca) que hayas elegido. Si, adem\u00e1s, eliges una ubicaci\u00f3n o aplicas otro filtro, la cantidad se reduce a\u00fan&nbsp;m\u00e1s.<\/p>\n<p>Por ejemplo, si queremos ver cu\u00e1les son los prompts que se est\u00e1n monitorizando en Espa\u00f1a, ponemos un filtro de ubicaci\u00f3n o pa\u00eds y vemos el&nbsp;dato:<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1144\" height=\"660\" class=\"wp-image-26132\" src=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/aplicando-filtros-en-brand-radar.png\" alt=\"Aplicando filtros en Brand Radar\" srcset=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/aplicando-filtros-en-brand-radar.png 1144w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/aplicando-filtros-en-brand-radar-680x392.png 680w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/aplicando-filtros-en-brand-radar-768x443.png 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 1144px) 100vw, 1144px\"><\/p>\n<p>Bastante m\u00e1s de 2 millones.<\/p>\n<p>Si ahora queremos analizar la visibilidad de dos marcas, por ejemplo, Nike y Adidas, simplemente ponemos sus nombres:<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"751\" height=\"245\" class=\"wp-image-26133\" src=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/analizando-marcas-en-brand-radar.png\" alt=\"Analizando marcas en Brand Radar\" srcset=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/analizando-marcas-en-brand-radar.png 751w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/analizando-marcas-en-brand-radar-680x222.png 680w\" sizes=\"auto, (max-width: 751px) 100vw, 751px\"><\/p>\n<p>Y vemos c\u00f3mo la muestra se reduce a 50.667, que son las respuestas a <em>prompts<\/em> que mencionan al menos a Nike o a Adidas:<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1706\" height=\"547\" class=\"wp-image-26134\" src=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/datos-de-brand-radar.png\" alt=\"Datos de Brand Radar\" srcset=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/datos-de-brand-radar.png 1706w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/datos-de-brand-radar-680x218.png 680w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/datos-de-brand-radar-768x246.png 768w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/datos-de-brand-radar-1536x492.png 1536w\" sizes=\"auto, (max-width: 1706px) 100vw, 1706px\"><\/p>\n<p>La visibilidad (agregada) en IA queda&nbsp;as\u00ed:<\/p>\n<ul>\n<li>Nike: 69,2%<\/li>\n<li>Adidas: 60,2%<\/li>\n<\/ul>\n<p>Es decir, de esos 50.667 prompts en Espa\u00f1a, el 69,2% menciona a Nike y el 60,2% a Adidas.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1145\" height=\"438\" class=\"wp-image-26135\" src=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/datos-de-brand-radar-1.png\" alt=\"Datos de Brand Radar\" srcset=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/datos-de-brand-radar-1.png 1145w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/datos-de-brand-radar-1-680x260.png 680w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/datos-de-brand-radar-1-768x294.png 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 1145px) 100vw, 1145px\"><\/p>\n<p>En este gr\u00e1fico lo resumimos muy&nbsp;bien:<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1600\" height=\"1800\" class=\"wp-image-26136\" src=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/como-funcionan-las-muestras-de-prompts.jpg\" alt=\"C\u00f3mo funcionan las muestras de Prompts\" srcset=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/como-funcionan-las-muestras-de-prompts.jpg 1600w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/como-funcionan-las-muestras-de-prompts-378x425.jpg 378w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/como-funcionan-las-muestras-de-prompts-768x864.jpg 768w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/como-funcionan-las-muestras-de-prompts-1365x1536.jpg 1365w\" sizes=\"auto, (max-width: 1600px) 100vw, 1600px\"><\/p>\n<p>Aqu\u00ed no tienes que configurar nada.<\/p>\n<p>Los <em>prompts<\/em> vienen, en su mayor parte, de \u201cotras preguntas de los usuarios\u201d.<\/p>\n<p><strong>Y, como te dec\u00eda, aqu\u00ed es donde viene la principal diferencia entre herramientas.<\/strong><\/p>\n<p>Cuando empiezas a usar una plataforma de <em>prompt tracking<\/em> que te ayude a medir tu visibilidad en IA, normalmente pasas primero por un proceso de configuraci\u00f3n.<\/p>\n<p>En ese proceso, entre otras cosas, lo que haces es elegir los <em>prompts<\/em> a los que quieres hacer seguimiento.<\/p>\n<p>\u00bfQu\u00e9 quiere decir esto? Pues que t\u00fa solo monitorizas la muestra que subas o elijas.<\/p>\n<p>Y, dependiendo de lo que pagues, ser\u00e1n m\u00e1s o menos prompts.<\/p>\n<p>Por ejemplo, esto es una captura de pantalla de una herramienta de visibilidad en IA que funciona solo con los prompts que t\u00fa le&nbsp;das:<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1279\" height=\"608\" class=\"wp-image-26137\" src=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/captura-de-pantalla-de-herramienta-de-visibilidad.png\" alt=\"Captura de pantalla de herramienta de visibilidad en IA\" srcset=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/captura-de-pantalla-de-herramienta-de-visibilidad.png 1279w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/captura-de-pantalla-de-herramienta-de-visibilidad-680x323.png 680w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/captura-de-pantalla-de-herramienta-de-visibilidad-768x365.png 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 1279px) 100vw, 1279px\"><\/p>\n<p>El precio se fija en funci\u00f3n del n\u00famero de <em>prompts<\/em> al que haces seguimiento.<\/p>\n<p>En la mayor\u00eda de casos, unos pocos cientos (o&nbsp;menos).<\/p>\n<p>As\u00ed que si calcul\u00e1ramos la visibilidad en IA de Nike y Adidas:<\/p>\n<ul>\n<li>Primero tendr\u00edamos que \u201csubir\u201d esos <em>prompts<\/em> (depende de cada herramienta, muchas te los sugieren directamente).<\/li>\n<li>Despu\u00e9s, la herramienta har\u00eda las llamadas a ChatGPT, Perplexity, Gemini o el asistente que sea (depende del plan de pagos y lo que configures) y entonces tendr\u00edas tus&nbsp;datos.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Estar\u00edas trabajando sobre una muestra de \u00bf100? \u00bf250? <em>prompts<\/em> elegidos.<\/p>\n<p>Aun suponiendo que la IA siempre diera la misma respuesta (que no lo hace), los datos ser\u00edan, necesariamente, distintos.<\/p>\n<div class=\"sidenote\"><div class=\"sidenote-title\">Nota al margen.<\/div> En Brand Radar tambi\u00e9n puedes a\u00f1adir tus propios prompts. Lo ideal es poder combinar ambos mundos, pero contar con una vista hist\u00f3rica y m\u00e1s amplia te ayudar\u00e1 m\u00e1s en tu an\u00e1lisis que tener solo los prompts que elijas.&nbsp;<\/div>\n<div class=\"recommendation\"><div class=\"recommendation-title\">EN RESUMEN<\/div><div class=\"recommendation-content\">\n<p>Cuando ves datos de visibilidad de distintas marcas, temas, etc. lo que est\u00e1s viendo son las respuestas que dan los distintos modelos a una serie de prompts que o bien eliges t\u00fa o bien se est\u00e1n monitorizando.<\/p>\n<p>Algunos coincidir\u00e1n, otros&nbsp;no.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<div class=\"post-nav-link clearfix\" id=\"section1\"><a class=\"subhead-anchor\" data-tip=\"tooltip__copielink\" rel=\"#section1\"><svg width=\"19\" height=\"19\" viewBox=\"0 0 14 14\" style><g fill=\"none\" fill-rule=\"evenodd\"><path d=\"M0 0h14v14H0z\" \/><path d=\"M7.45 9.887l-1.62 1.621c-.92.92-2.418.92-3.338 0a2.364 2.364 0 0 1 0-3.339l1.62-1.62-1.273-1.272-1.62 1.62a4.161 4.161 0 1 0 5.885 5.884l1.62-1.62L7.45 9.886zM5.527 5.135L7.17 3.492c.92-.92 2.418-.92 3.339 0 .92.92.92 2.418 0 3.339L8.866 8.473l1.272 1.273 1.644-1.643A4.161 4.161 0 1 0 5.897 2.22L4.254 3.863l1.272 1.272zm-.66 3.998a.749.749 0 0 1 0-1.06l2.208-2.206a.749.749 0 1 1 1.06 1.06L5.928 9.133a.75.75 0 0 1-1.061 0z\" style \/><\/g><\/svg><\/a><div class=\"link-text\" data-anchor=\"2. Los resultados est\u00e1n muy influidos por el contexto del usuario\" data-section=\"resultados-influidos-contexto-usuario\">\n<h2>2. Los resultados est\u00e1n muy influidos por el contexto del usuario<\/h2>\n<\/div><\/div>\n<p>El segundo motivo que m\u00e1s influye es que las respuestas est\u00e1n personalizadas en funci\u00f3n del contexto y memoria que tiene cada herramienta del usuario.<\/p>\n<p>Por ejemplo, si yo le pregunto a ChatGPT por ideas para irme de vacaciones en agosto, en un chat temporal (es decir, sin acceso a memoria), me responde esto:<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"851\" height=\"711\" class=\"wp-image-26138\" src=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/conversacion-sobre-vacaciones-en-chatgpt.jpg\" alt=\"Conversaci\u00f3n sobre vacaciones en ChatGPT\" srcset=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/conversacion-sobre-vacaciones-en-chatgpt.jpg 851w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/conversacion-sobre-vacaciones-en-chatgpt-509x425.jpg 509w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/conversacion-sobre-vacaciones-en-chatgpt-768x642.jpg 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 851px) 100vw, 851px\"><\/p>\n<p>Sin embargo, cuando le pregunto con mi sesi\u00f3n normal, lo primero que hace es recordar conversaciones:<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"899\" height=\"683\" class=\"wp-image-26139\" src=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/conversacion-con-memoria-en-chatgpt.jpg\" alt=\"Conversaci\u00f3n con memoria en ChatGPT\" srcset=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/conversacion-con-memoria-en-chatgpt.jpg 899w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/conversacion-con-memoria-en-chatgpt-559x425.jpg 559w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/conversacion-con-memoria-en-chatgpt-768x583.jpg 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 899px) 100vw, 899px\"><\/p>\n<p>El prompt es el mismo, la ubicaci\u00f3n es la misma, el momento es el mismo. Pero las respuestas no tienen nada que ver: porque est\u00e1n matizadas por lo que el asistente que uses en tu d\u00eda a d\u00eda sepa de&nbsp;ti.<\/p>\n<div class=\"recommendation\"><div class=\"recommendation-title\">EN RESUMEN<\/div><div class=\"recommendation-content\">\n<p>A medida que hablas con cualquier asistente de IA, va aprendiendo datos sobre ti. Eso hace que las respuestas sean cada vez m\u00e1s personalizadas: porque guardan informaci\u00f3n sobre tus intereses o gustos.<\/p>\n<p>Por ejemplo, esto responde ChatGPT cuando le pregunto sobre lo que tiene en su memoria sobre&nbsp;m\u00ed:<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"885\" height=\"732\" class=\"wp-image-26140\" src=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/memoria-que-tiene-chatgpt-sobre-mi.png\" alt=\"Memoria que tiene ChatGPT sobre m\u00ed\" srcset=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/memoria-que-tiene-chatgpt-sobre-mi.png 885w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/memoria-que-tiene-chatgpt-sobre-mi-514x425.png 514w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/memoria-que-tiene-chatgpt-sobre-mi-768x635.png 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 885px) 100vw, 885px\"><\/p>\n<\/div><\/div>\n<div class=\"post-nav-link clearfix\" id=\"section1\"><a class=\"subhead-anchor\" data-tip=\"tooltip__copielink\" rel=\"#section1\"><svg width=\"19\" height=\"19\" viewBox=\"0 0 14 14\" style><g fill=\"none\" fill-rule=\"evenodd\"><path d=\"M0 0h14v14H0z\" \/><path d=\"M7.45 9.887l-1.62 1.621c-.92.92-2.418.92-3.338 0a2.364 2.364 0 0 1 0-3.339l1.62-1.62-1.273-1.272-1.62 1.62a4.161 4.161 0 1 0 5.885 5.884l1.62-1.62L7.45 9.886zM5.527 5.135L7.17 3.492c.92-.92 2.418-.92 3.339 0 .92.92.92 2.418 0 3.339L8.866 8.473l1.272 1.273 1.644-1.643A4.161 4.161 0 1 0 5.897 2.22L4.254 3.863l1.272 1.272zm-.66 3.998a.749.749 0 0 1 0-1.06l2.208-2.206a.749.749 0 1 1 1.06 1.06L5.928 9.133a.75.75 0 0 1-1.061 0z\" style \/><\/g><\/svg><\/a><div class=\"link-text\" data-anchor=\"3. Las fuentes y resultados de b\u00fasqueda cambian con el tiempo\" data-section=\"fuentes-resultados-busqueda-tiempo\">\n<h2>3. Las fuentes y resultados de b\u00fasqueda cambian con el tiempo<\/h2>\n<\/div><\/div>\n<p>En ciertas consultas, el modelo busca en Internet para tener contenido y datos m\u00e1s recientes. Es lo que se conoce como <em>grounding. <\/em><\/p>\n<p>B\u00e1sicamente, busca en buscadores (Google, Brave, Bing\u2026), recoge los resultados y usa esas fuentes para elaborar la respuesta. <a href=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/how-does-ai-get-its-information\/\">Lo contamos m\u00e1s a fondo aqu\u00ed<\/a>, pero esa es b\u00e1sicamente la idea: en ciertas consultas, el modelo busca fuera para complementar sus datos de entrenamiento:<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"2048\" height=\"1344\" class=\"wp-image-26141\" src=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/buscadores-que-usa-cada-plataforma-de-ia.png\" alt=\"Buscadores que usa cada plataforma de IA\" srcset=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/buscadores-que-usa-cada-plataforma-de-ia.png 2048w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/buscadores-que-usa-cada-plataforma-de-ia-648x425.png 648w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/buscadores-que-usa-cada-plataforma-de-ia-768x504.png 768w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/buscadores-que-usa-cada-plataforma-de-ia-1536x1008.png 1536w\" sizes=\"auto, (max-width: 2048px) 100vw, 2048px\"><\/p>\n<p>Normalmente, en este proceso, el <em>prompt <\/em>escrito por el usuario se descompone en varias b\u00fasquedas relacionadas, en lo que se conoce como <a href=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/query-fan-out\/\"><em>query fan-out<\/em><\/a><em>.<\/em><\/p>\n<p>L\u00f3gicamente, los resultados que obtiene al buscar cambian con el tiempo: aparecen p\u00e1ginas nuevas, los resultados de b\u00fasqueda no son exactamente los mismos, cambia el contenido de las p\u00e1ginas\u2026 Y, como el contenido de estas p\u00e1ginas es parte de lo que usa la IA para elaborar su respuesta, lo que nos dice, tambi\u00e9n cambia.<\/p>\n<p>Es decir, cuando le pregunto a ChatGPT por zapatillas de CrossFit, parte de lo que hace&nbsp;es:<\/p>\n<ul>\n<li>Usar sus datos de entrenamiento.<\/li>\n<li>Usar su memoria y conocimientos sobre&nbsp;m\u00ed.<\/li>\n<li>Buscar en internet para tener contenido actualizado (<em>esto no tiene por qu\u00e9 hacerlo siempre, pero s\u00ed es habitual<\/em>).<\/li>\n<\/ul>\n<p>Que ChatGPT (o cualquier otra IA) use una p\u00e1gina <a href=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/por-que-chatgpt-cita-una-pagina\/\">no quiere decir que la cite<\/a> (de hecho, ocurre solo la mitad de las veces), pero igualmente, esas p\u00e1ginas no citadas s\u00ed podr\u00edan ser parte de lo que influya en la respuesta que d\u00e9 el modelo.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1476\" height=\"1749\" class=\"wp-image-26142\" src=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/chatgpt-cita-la-mitad-de-las-paginas-que-consulta.jpg\" alt=\"ChatGPT cita la mitad de las p\u00e1ginas que consulta\" srcset=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/chatgpt-cita-la-mitad-de-las-paginas-que-consulta.jpg 1476w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/chatgpt-cita-la-mitad-de-las-paginas-que-consulta-359x425.jpg 359w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/chatgpt-cita-la-mitad-de-las-paginas-que-consulta-768x910.jpg 768w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/chatgpt-cita-la-mitad-de-las-paginas-que-consulta-1296x1536.jpg 1296w\" sizes=\"auto, (max-width: 1476px) 100vw, 1476px\"><\/p>\n<div class=\"recommendation\"><div class=\"recommendation-title\">EN RESUMEN<\/div><div class=\"recommendation-content\">\n<p>Las plataformas de IA buscan en Internet contenido que les sirva para enriquecer o mejorar sus respuestas. Este contenido influye de forma directa en las respuestas. Al cambiar (nuevas p\u00e1ginas, contenido actualizado o cualquier motivo), la respuesta cambia.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<p>Y, casi para acabar, vamos al cuarto motivo, que es el m\u00e1s obvio y el que m\u00e1s se&nbsp;cita.<\/p>\n<div class=\"post-nav-link clearfix\" id=\"section1\"><a class=\"subhead-anchor\" data-tip=\"tooltip__copielink\" rel=\"#section1\"><svg width=\"19\" height=\"19\" viewBox=\"0 0 14 14\" style><g fill=\"none\" fill-rule=\"evenodd\"><path d=\"M0 0h14v14H0z\" \/><path d=\"M7.45 9.887l-1.62 1.621c-.92.92-2.418.92-3.338 0a2.364 2.364 0 0 1 0-3.339l1.62-1.62-1.273-1.272-1.62 1.62a4.161 4.161 0 1 0 5.885 5.884l1.62-1.62L7.45 9.886zM5.527 5.135L7.17 3.492c.92-.92 2.418-.92 3.339 0 .92.92.92 2.418 0 3.339L8.866 8.473l1.272 1.273 1.644-1.643A4.161 4.161 0 1 0 5.897 2.22L4.254 3.863l1.272 1.272zm-.66 3.998a.749.749 0 0 1 0-1.06l2.208-2.206a.749.749 0 1 1 1.06 1.06L5.928 9.133a.75.75 0 0 1-1.061 0z\" style \/><\/g><\/svg><\/a><div class=\"link-text\" data-anchor=\"4. Las respuestas de los modelos son generativas. Est\u00e1 en su naturaleza variar.\" data-section=\"respuestas-modelos-generativas-naturaleza\">\n<h2>4. Las respuestas de los modelos son generativas. Est\u00e1 en su naturaleza variar.<\/h2>\n<\/div><\/div>\n<p>Las respuestas que dan los modelos se generan cada vez. De hecho, siguiendo con el ejemplo de las vacaciones, haciendo la misma pregunta a ChatGPT en chat temporal, con apenas unos segundos de diferencia, tenemos resultados distintos:<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1410\" height=\"695\" class=\"wp-image-26143\" src=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/ejemplo-de-respuestas-de-chatgpt.jpg\" alt=\"Ejemplo de respuestas de ChatGPT\" srcset=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/ejemplo-de-respuestas-de-chatgpt.jpg 1410w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/ejemplo-de-respuestas-de-chatgpt-680x335.jpg 680w, https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/ejemplo-de-respuestas-de-chatgpt-768x379.jpg 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 1410px) 100vw, 1410px\"><\/p>\n<p>Este es el motivo m\u00e1s manido y que todo el mundo repite.<\/p>\n<p>Es cierto, pero el punto de este art\u00edculo era ir m\u00e1s&nbsp;all\u00e1.<\/p>\n<p>Y es que, <strong><em>aunque<\/em><\/strong> las respuestas fueran deterministas, los resultados <em>seguir\u00edan siendo distintos<\/em>: porque tenemos muestras distintas de prompts, respuestas que en realidad dependen de la memoria y contexto del usuario y, adem\u00e1s, p\u00e1ginas que sirven como fuente que pueden cambiar.<\/p>\n<div class=\"recommendation\"><div class=\"recommendation-title\">EN RESUMEN<\/div><div class=\"recommendation-content\">\n<p>Este resumen es breve: las respuestas son generativas. As\u00ed que cambian cada vez. <span style=\"font-weight: 400;\">Aqu\u00ed, podr\u00edamos a\u00f1adir que en la mayor\u00eda de casos son conversaciones iterativas que se desarrollan en varios turnos, no consultas de una sola vez, pero esa, es otra historia.<\/span><\/p>\n<\/div><\/div>\n<div class=\"post-nav-link clearfix\" id=\"section1\"><a class=\"subhead-anchor\" data-tip=\"tooltip__copielink\" rel=\"#section1\"><svg width=\"19\" height=\"19\" viewBox=\"0 0 14 14\" style><g fill=\"none\" fill-rule=\"evenodd\"><path d=\"M0 0h14v14H0z\" \/><path d=\"M7.45 9.887l-1.62 1.621c-.92.92-2.418.92-3.338 0a2.364 2.364 0 0 1 0-3.339l1.62-1.62-1.273-1.272-1.62 1.62a4.161 4.161 0 1 0 5.885 5.884l1.62-1.62L7.45 9.886zM5.527 5.135L7.17 3.492c.92-.92 2.418-.92 3.339 0 .92.92.92 2.418 0 3.339L8.866 8.473l1.272 1.273 1.644-1.643A4.161 4.161 0 1 0 5.897 2.22L4.254 3.863l1.272 1.272zm-.66 3.998a.749.749 0 0 1 0-1.06l2.208-2.206a.749.749 0 1 1 1.06 1.06L5.928 9.133a.75.75 0 0 1-1.061 0z\" style \/><\/g><\/svg><\/a><div class=\"link-text\" data-anchor=\"En resumen: \u00bfpor qu\u00e9 los datos de distintos informes de visibilidad en IA no coinciden entre s\u00ed?\" data-section=\"resumen-datos-distintos-informes-visibilidad-ia\">\n<h2>En resumen: <strong>\u00bfpor qu\u00e9 los datos de distintos informes de visibilidad en IA no coinciden entre&nbsp;s\u00ed?<\/strong><\/h2>\n<\/div><\/div>\n<p>Si tu responsable, jefa o jefe de departamento o tu cliente te ha dicho algo como <em>mis datos no coinciden con los tuyos, <\/em>puedes copiar y pegar&nbsp;esto:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>No se usan los mismos prompts<\/strong>. Los universos sobre los que se hace el an\u00e1lisis son distintos. Ninguna herramienta tiene acceso a los prompts reales. Se usan simulaciones que o bien se suben a la herramienta o son bases de datos de <em>prompts. <\/em><\/li>\n<li>Las respuestas a esos prompts est\u00e1n muy <strong>personalizadas<\/strong> por el <strong>contexto<\/strong> del usuario y la <strong>memoria<\/strong> que tiene el modelo sobre ese usuario.<\/li>\n<li><strong>Las p\u00e1ginas que complementan el conocimiento del modelo pueden cambiar<\/strong>, alterando informaci\u00f3n que sirve de base en la elaboraci\u00f3n de la respuesta.<\/li>\n<li>Aun manteniendo todo lo anterior fijo,<strong> la propia naturaleza de los LLM es que son m\u00e1quinas generativas<\/strong>. Las respuestas no ser\u00e1n exactamente las mismas.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Y, teniendo esto tan claro, <strong>\u00bftiene sentido medir la visibilidad en&nbsp;IA?<\/strong><\/p>\n<div class=\"post-nav-link clearfix\" id=\"section1\"><a class=\"subhead-anchor\" data-tip=\"tooltip__copielink\" rel=\"#section1\"><svg width=\"19\" height=\"19\" viewBox=\"0 0 14 14\" style><g fill=\"none\" fill-rule=\"evenodd\"><path d=\"M0 0h14v14H0z\" \/><path d=\"M7.45 9.887l-1.62 1.621c-.92.92-2.418.92-3.338 0a2.364 2.364 0 0 1 0-3.339l1.62-1.62-1.273-1.272-1.62 1.62a4.161 4.161 0 1 0 5.885 5.884l1.62-1.62L7.45 9.886zM5.527 5.135L7.17 3.492c.92-.92 2.418-.92 3.339 0 .92.92.92 2.418 0 3.339L8.866 8.473l1.272 1.273 1.644-1.643A4.161 4.161 0 1 0 5.897 2.22L4.254 3.863l1.272 1.272zm-.66 3.998a.749.749 0 0 1 0-1.06l2.208-2.206a.749.749 0 1 1 1.06 1.06L5.928 9.133a.75.75 0 0 1-1.061 0z\" style \/><\/g><\/svg><\/a><div class=\"link-text\" data-anchor=\"\u00bfSirve de algo medir la visibilidad en IA o es una p\u00e9rdida de tiempo?\" data-section=\"algo-visibilidad-ia-perdida-tiempo\">\n<h2><strong>\u00bfSirve de algo medir la visibilidad en IA o es una p\u00e9rdida de tiempo?<\/strong><\/h2>\n<\/div><\/div>\n<p>Yo creo que tiene todo el sentido del mundo, pero siendo conscientes de sus limitaciones y de c\u00f3mo funciona.<\/p>\n<p><strong>Lo que no <\/strong>podemos prometer es:<\/p>\n<ul>\n<li>Conocer con precisi\u00f3n \u201clo que se habla en ChatGPT \/ Grok \/ Gemini&nbsp;\/\u2026\u201d<\/li>\n<li>Tener la medida objetiva de \u201cla marca m\u00e1s presente en&nbsp;IA\u201d.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Pero:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Con una base s\u00f3lida de prompts<\/strong>, tenemos una <strong>muestra<\/strong> sobre la que trabajar y entender en qu\u00e9 contextos es m\u00e1s o menos visible nuestra marca, respecto a las de nuestros competidores.<\/li>\n<li><strong>Podemos analizar la direcci\u00f3n y evoluci\u00f3n en el tiempo<\/strong>, si hacemos el an\u00e1lisis en distintos momentos o consultamos el hist\u00f3rico, podemos ver si ganamos o perdemos visibilidad.<\/li>\n<li>Podemos entender <a href=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/ai-brand-visibility-correlations\/\"><strong>qu\u00e9 factores influyen para que nuestra marca sea citada o mencionada<\/strong> en las respuestas de IA<\/a>.<\/li>\n<li>Podemos a\u00f1adir una <strong>muestra de <em>prompts <\/em>relevantes para complementar la base de datos<\/strong>. Si tienes dudas de c\u00f3mo hacer esto, <a href=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/seguimiento-prompts-personalizados\/\">este art\u00edculo te puede ayudar<\/a>.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Como nos dec\u00eda <a href=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/author\/glen-allsopp\/\">Glen Allsopp<\/a> en sus recomendaciones para <a href=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/seguimiento-prompts-personalizados\/\">elegir prompts que monitorizar<\/a>:<\/p>\n<blockquote class=\"small\"><div class=\"quote-content\">\n<p><em>En Ahrefs, entendemos que no trabajamos con datos perfectos, pero creemos que hay insights en las respuestas que podemos aprovechar.<\/em><\/p>\n<\/div><div class=\"quote-info clearfix\"><div class=\"quote-photo\"><img decoding=\"async\" alt=\"Glen Allsopp\" src=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/ahrefs-glen-allsopp.jpg\"><\/div><div class=\"extra-box\"><span class=\"quote-author\">Glen Allsopp,<\/span> <span class=\"quote-author-job\">Head de Marketing Strategy &amp; Research en <a href=\"https:\/\/ahrefs.com\/blog\/es\/author\/glen-allsopp\/\" target=\"_blank\">Ahrefs<\/a><\/span><\/div><\/div><\/blockquote>\n<p>No te enfoques en los resultados de <em>prompts <\/em>sueltos, agrupa los que sean similares y analiza las tendencias y coincidencias. No olvides que el an\u00e1lisis de visibilidad en IA, AEO o LLMO o como quieras llamarlo (todo tiene matices, lo s\u00e9, pero me gusta simplificar) <strong>no funciona igual que la b\u00fasqueda tradicional<\/strong>, y complementa tu an\u00e1lisis con otras fuentes, como el tr\u00e1fico que te llega desde LLMs o encuestas a cliente.<\/p>\n<p><strong>La visibilidad en IA tiene sus limitaciones, pero que no sepamos exactamente qu\u00e9 pasa dentro de la <em>caja negra de la IA<\/em> no es motivo para ignorarla.<\/strong><\/p>\n<p><strong>Al fin y al cabo, de eso ha ido el marketing a lo largo de toda la historia<\/strong>: de entender qu\u00e9 pasa dentro de <em>esa caja negra que es la cabeza de las personas<\/em>, donde toman sus decisiones.<\/p>\n<p><strong>Nuestro trabajo siempre ha sido el mismo<\/strong>: entender c\u00f3mo toman esas decisiones para ser capaces de influir en ellas. Este es otro paso m\u00e1s, en el que tenemos datos imperfectos con los que hay que trabajar.<\/p>\n<p>Llevo un a\u00f1o repitiendo de una forma u otra los argumentos que acabas de leer. Espero que este art\u00edculo me ahorre ese trabajo, y que tambi\u00e9n te sirva a ti la pr\u00f3xima vez que tengas que explicar por qu\u00e9 los datos de tu informe no coinciden con los de&nbsp;otro.<\/p>\n<p>Si tienes alguna duda o quieres contarnos tu historia, te esperamos en <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/company\/ahrefs-en-espanol\/posts\/?feedView=all\">LinkedIn<\/a> o <a href=\"https:\/\/x.com\/AhrefsES\">X<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Nos hab\u00edamos conocido trabajando juntos en el departamento de marketing de un banco. 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