Qué aerolíneas dominan las respuestas de IA en España

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.

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.

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:

Fuentes: Ministerio de Transportes / DGAC, informe compañías enero-diciembre 2025. Aena. El Economista. The New Barcelona Post. Preferente

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.

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.

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:

Lo cuento a fondo aquí:

Recuerda, esto es una fotografía comparativa, no una medición absoluta.

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:

Aquí puedes ver los datos en más detalle:

Tres apuntes:

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:

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:

Para mejorar la visibilidad en IA hay principalmente dos vías:

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:

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:

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.

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:

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:

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