Qué marcas de coches dominan las respuestas de ChatGPT, Perplexity y Google AI en España
Por Iván Fanego
Autor invitado
El proceso de toma de decisiones ahora incorpora un nuevo elemento: los chatbots y plataformas de IA donde las personas acuden a informarse sobre qué coche comprar y en qué deberían fijarse.
Hemos analizado las 25 marcas de coches que más han vendido en España (hasta septiembre de 2025), así como los 25 modelos más vendidos para:
- Entender qué marcas y modelos aparecen en las respuestas de los distintos modelos.
- Qué temas son los más importantes y tratados.
- En qué contexto aparecen.
- Encontrar casos de uso accionables que puedas poner en práctica (aunque no trabajes en automoción).
Antes de empezar, una confesión: no tengo carnet de conducir.
Sí, soy un adulto funcional de más de 40 años que se apuntó a la autoescuela recién cumplidos los 18 para… Nunca más volver. Por supuesto, conozco mucha gente con coche, soy usuario de taxis, Uber o Cabify, y conozco las marcas habituales, pero nunca he vivido en primera persona el proceso de comprar un coche.
NOTA
También hemos analizado el sector bancario español para entender cuáles son los bancos más visibles en IA: Presencia de la banca española en IA: qué bancos destacan en ChatGPT, Perplexity, Copilot y Google AI Overviews
Al final del artículo tienes más información sobre la metodología, vamos a empezar viendo qué marcas y modelos forman parte de este análisis.
Antes, conviene recordar una cosa: el seguimiento en plataformas de IA no es perfecto, está evolucionando rápidamente y tiene varias limitaciones:
- No tenemos datos reales de demanda. Nadie tiene acceso al volumen de búsquedas o consultas que se hacen en Gemini o ChatGPT (exceptuando Google u OpenAI).
- La mayoría de herramientas usan prompts sintéticos. En el caso de Brand Radar, usamos preguntas reales y de “Otras preguntas de los usuarios” de nuestra base de datos de 110.000 millones de palabras clave.
- Las respuestas varían. Dependen no solo del modelo, también de la persona que la realiza o del momento. Se trata de IA generativa, lo que hace es generar y tiene una fuerte variación.
Es importante leer los datos con estas limitaciones en mente: no se puede monitorizar la IA como hacíamos con la búsqueda tradicional.
En realidad, este tipo de seguimiento combina elementos de social listening (análisis y monitorización de conversaciones en redes sociales, foros, blogs y otros canales digitales), análisis SEO y un terreno completamente nuevo: la visibilidad en IA
Ahora sí, vamos a empezar.
Qué marcas y modelos de coches hemos analizado y por qué
Hemos analizado tanto por marca como por modelo, con el criterio de mayores ventas acumuladas hasta septiembre de 2025.
Estas son las 25 marcas de coches más vendidas en España hasta septiembre de 2025:
Posición | Marca | Ventas acumuladas a septiembre de 2025 |
|---|---|---|
1 | Toyota | 73.695 |
2 | Renault | 60.671 |
3 | Volkswagen | 56.721 |
4 | Seat | 50.504 |
5 | Dacia | 48.961 |
6 | Hyundai | 48.084 |
7 | Kia | 48.291 |
8 | Peugeot | 43.126 |
9 | Mercedes | 38.272 |
10 | MG | 35.262 |
11 | BMW | 33.580 |
12 | Skoda | 31.486 |
13 | Audi | 28.997 |
14 | Citroen | 27.061 |
15 | Nissan | 26.791 |
16 | Ford | 23.012 |
17 | Opel | 20.463 |
18 | Cupra | 19.274 |
19 | BYD | 16.615 |
20 | Mazda | 14.184 |
21 | Tesla | 12.927 |
22 | Volvo | 10.405 |
23 | Omoda | 9.389 |
24 | Fiat | 8.223 |
25 | Jeep | 7.843 |
Total ventas del top 25 | 793.837 | |
Total ventas 2025 (hasta septiembre) | 856.069 | |
Fuente: Autoinfor
Es el mismo criterio que hemos usado para elegir los modelos (ventas acumuladas a septiembre de 2025):
Posición | Marca | Modelo | Acumulado a septiembre de 2025 |
|---|---|---|---|
1 | Dacia | Sandero | 28.974 |
2 | Toyota | Yaris | 26.611 |
3 | MG | MG ZS | 19.250 |
4 | Renault | Clio | 18.073 |
5 | Seat | Ibiza | 17.367 |
6 | Toyota | Corolla | 17.047 |
7 | Seat | Arona | 16.322 |
8 | Peugeot | 208 | 15.584 |
9 | Hyundai | Tucson | 15.480 |
10 | Nissan | Qashqai | 14.699 |
11 | Renault | Captur | 14.492 |
12 | Toyota | C-HR | 14.374 |
13 | Peugeot | 2008 | 14.012 |
14 | Volkswagen | T-Roc | 13.479 |
15 | Opel | Corsa | 13.416 |
16 | Citroen | C4 | 13.174 |
17 | Seat | Leon | 12.012 |
18 | Kia | Sportage | 11.986 |
19 | Volkswagen | Taigo | 11.447 |
20 | Dacia | Duster | 11.019 |
21 | Kia | Stonic | 10.829 |
22 | Hyundai | Kona/Kauai | 10.402 |
23 | Mercedes | Clase GLC | 9.623 |
24 | Toyota | RAV4 | 9.511 |
25 | Hyundai | i20 | 9.327 |
Fuente: Autoinfor
Ahora que sabemos cuáles son los coches que más se venden, vamos a ver cómo se comparan sus ventas con su presencia en IA.
Ventas vs Índice de Presencia en IA: quién vende más… y quién aparece más
En general, las marcas con más ventas tienen mayor visibilidad en IA, pero con unas cuantas excepciones y apuntes que merece tener en cuenta.
Vamos a ver los datos:
Y aquí tenemos cómo quedarían en sus posiciones en cada ranking:
Los códigos de colores nos ayudan a hacernos una idea a simple vista de qué marcas consiguen una mayor visibilidad en proporción a sus ventas y al contrario, cuáles están infrarrepresentadas.
Por ejemplo:
- Toyota es la marca más vendida en lo que llevamos de 2025, y es también la que mayor visibilidad consigue en IA, incluso por encima de su cuota de ventas (aunque en ChatGPT es la tercera, no la primera).
- Jeep, la marca menos vendida (entre las 25 más vendidas), tiene un Índice de Visibilidad IA muy similar a sus ventas (0,92% de cuota y 1% de visibilidad en IA).
- BMW tiene casi el doble de Índice de Visibilidad IA que de ventas (6,90% frente a 3,92%).
En el siguiente apartado vamos a ver una comparativa para que podamos entender mejor qué marcas consiguen mejorar su visibilidad frente a su cuota de mercado.
Si quieres evitar posibles problemas, te recomiendo echar un vistazo a la caja de texto que tienes justo debajo: porque es importante asegurarse de que estamos haciendo un seguimiento correcto de la marca.
CONSEJO
- Haz clic en el nombre de tu marca o en el de uno de tus competidores.
- En “Variaciones de nombre” introduce las formas más habituales de escribir su nombre.
- Si quieres, puedes añadir su URL.
- Haz clic en “Actualizar”
Vamos a analizar el excedente de visibilidad, comparando la cuota de mercado con el Índice de Presencia en IA.
Excedente de visibilidad: las marcas premium destacan, los líderes de mercado se mantienen equilibrados y las marcas precio bajo salen perdiendo
Si comparamos la cuota de mercado con el Índice de Presencia IA, vemos las diferencias algo más claras:
Para verlo de forma todavía más clara, vamos a restar y ver qué marcas consiguen un mayor excedente:
Vemos claramente cómo 6 marcas consiguen mayor visibilidad en IA en proporción a sus ventas. Caen en dos grupos:
- Marcas premium, como BMW, Audi, Ford o Tesla.
- Marcas históricas, como Fiat o Ford.
Y, al contrario, 4 marcas quedan claramente por debajo en esta diferencia:
- Marcas low cost, como Kia, Skoda, Dacia y MG tienen menos visibilidad en IA en relación a sus ventas.
Analizando el ratio de visibilidad IA
Si dividimos el índice de presencia IA por la cuota de mercado obtenemos el Ratio de Visibilidad IA frente a ventas:
Ratio de Visibilidad IA = % Índice Presencia IA / % Cuota de mercado
La ventaja de hacerlo así, en lugar de con una resta, es que podemos ver más fácilmente las diferencias de forma proporcional:
Algunas conclusiones:
- Las marcas de coche que consiguen el mejor ratio de visibilidad en IA / cuota de mercado son clásicas “de toda la vida” (Fiat, Ford) o marcas aspiracionales (Tesla, Audi, BMW, y, en menor medida, Mercedes).
- Las marcas low cost tienen peor visibilidad en IA.
- Fiat consigue más que cuadruplicar su presencia frente a sus ventas, es la marca que mejor ratio de visibilidad en IA / ventas consigue.
- Tesla duplica su ratio de Visibilidad / Ventas pero, como veremos al final de este artículo, en realidad es la marca líder (solo que de otro mercado más concreto).
- Ford, Audi y BMW también están cerca de duplicar su ratio de visibilidad / ventas.
- Por debajo, marcas como Kia, Dacia, Skoda y MG tienen menos visibilidad de la que teóricamente les correspondería.
Los LLM tienden a citar más las marcas que los modelos concretos
Ahora vamos a ver cuáles son los modelos de coche con más visibilidad en plataformas de IA
Ningún coche consigue igualar su cuota de mercado con su Índice de Presencia IA:
El caso del Dacia Sandero y Toyota Yaris (los dos coches más vendidos), destacan especialmente: tienen 3 veces más ventas que visibilidad en IA.
¿Por qué pasa esto?
Es difícil saberlo, pero parece que las plataformas de IA tienen más tendencia a mencionar marcas que modelos concretos.
Y hecho este repaso inicial, vamos a dar por concluida la parte de análisis y vamos a ver formas en las que podemos profundizar en los datos y tomar medidas para mejorar nuestra visibilidad en IA.
3 casos de uso para monitorizar y mejorar tu presencia en los LLM
Estos datos están muy bien, pero… ¿y si queremos profundizar en algunos temas o consultas concretas? ¿Cuáles son las consultas con mayor intención de compra? ¿Junto a qué competidores aparecemos? ¿Qué webs son la fuente en estos casos?
Vamos a ver 3 casos de uso accionables que puedes replicar en tu marca.
Analiza consultas relacionadas con el precio en la que aparece tu marca
- Caso de uso: detectar conversaciones de investigación comercial relacionadas con precio.
- Cómo: filtrando por palabras clave que, en la consulta (lo que escribe el usuario) incluyan algo relacionado con el precio.
- Para qué: para entender en qué consultas y conversaciones aparece tu marca, junto a qué competidores, qué tipo de respuesta se da y qué medios se están usando como fuente.
Para empezar, vamos a filtrar conversaciones y consultas en las que se hable de precio (por simplificar, lo haré solo en ChatGPT).
Por ejemplo, podemos filtrar conversaciones o búsquedas que incluyan palabras como: precio, cuesta, barato,...
Aquí puedes ser todo lo exhaustivo que quieras, en este caso, vamos a mantenerlo sencillo:
Echando un vistazo rápido, vemos que salen algunas dudas sobre alquiler:
Como no nos interesan, las filtramos:
Y ahora, podemos ver preguntas como estas:
- ¿Cuánto cuesta el Mercedes-Benz más barato?
- ¿Cuándo suelen bajar de precio los coches?
- ¿Cuánto cuesta el Kia EV3 en México?
- ¿Cuánto cuesta el Land Rover más barato?
- ¿Cuánto cuesta un coche BYD?
- ¿Cuánto cuesta una BMW X3?
- ¿Qué precio tienen los MINI Cooper?
- ¿Qué precio tiene un BMW M3?
- ¿Cuál es el precio de un Audi A5 2018?
- ¿Cuál es el precio del Peugeot 508 GT Line?
- ¿Cuánto cuesta un Toyota Auris de segunda mano?
- ¿Qué precio tiene un coche MG?
- ¿Cuánto cuesta un M8 BMW?
Si ahora queremos ver dónde se menciona a nuestra marca, podemos hacerlo, añadiendo un filtro en la respuesta (lo que recibe el usuario).
- Es decir, primero hemos filtrado por las consultas (lo que se pregunta) que incluyen términos relacionados con precio.
- Hemos excluido temas de alquiler (porque eran ruido en nuestro caso).
- Y, ahora, vamos a ver en cuáles de esas consultas / preguntas aparece una marca concreta, como, por ejemplo, Dacia:
Así podríamos llegar a ver cuándo aparece nuestra marca en preguntas relacionadas con precio, donde tendríamos datos tan interesantes como las marcas que más se mencionan junto a la nuestra en este tipo de consultas.
En este caso vemos que Hyundai y MG son las dos marcas que aparecen más frecuentemente junto a Dacia.
Si queremos profundizar, podemos consultar los datos uno a uno (en este caso, tenemos unas pocas decenas) o descargarlos en un CSV (u hoja de cálculo de Google).
Por ejemplo, esta pregunta y su respuesta son muy relevantes, porque probablemente nos interese aparecer en las fuentes que cita ChatGPT:
Podemos consultar los enlaces en el propio Brand Radar, o descargarlos en CSV o en una hoja de cálculo de Google, donde los tendremos más a mano:
Y también podríamos consultar los resultados de Perplexity o las AI Overviews de Google:
CONSEJO
Analiza conversaciones con comparativas y recomendaciones
- Caso de uso: detectar conversaciones de investigación comercial donde se comparen modelos y marcas.
- Cómo: filtrando por palabras clave que, en la consulta (lo que escribe el usuario) incluyan algo expresiones como “mejores”, “selección”, recomendaciones, etc.
- Para qué: para entender qué tipo de comparativas y sobre qué le interesa más a tu público objetivo, si tu marca aparece en ellas y cuáles de tus competidores están (o a cuáles se te asocia).
Como decía al principio del post, nunca he comprado un coche. Pero si lo hiciera, creo que leería comparativas y haría un proceso serio de investigación antes de hacer un gasto de unas decenas de miles de euros.
¿Cómo puedes filtrar por este tipo de consultas?
Fácil, podemos crear un filtro en el que las consultas incluyan “mejor”. Para sacar algo más de información, incluimos alguna idea más, como “más” (gracias a lo que encontramos consultas como “coches más fiables”, entre otras):
Esta vez nos vamos a centrar en las AI Overviews de Google:
Podemos encontrar algunas consultas muy relevantes, como:
- mejores coches renting
- mejores coches automaticos
- mejores coches para jóvenes baratos
- los mejores coches de 7 plazas
- mejores coches 7 plazas
- mejores marcas de coches españa
- mejores coches pequeños
- mejor coche gasolina calidad precio
- cual es la mejor marca de coches calidad precio
- …
Y, de nuevo, aquí podemos ver qué marcas salen mejor y peor paradas (es decir, tienen más visibilidad):
Toyota, marca líder en ventas, destaca especialmente. Si somos una de las marcas que menos aparece en este tipo de respuestas, podríamos estudiar qué fuentes son las más habituales y tratar de potenciar nuestra presencia en las mismas.
Además de descargar los datos y revisarlos manualmente, también podemos usar el informe de “páginas más citadas”.
Vamos a verlo, paso a paso:
- Con el filtro activo (si lo quitas, cambian los datos), ve a “Páginas citadas”
- Desde ahí, podrás ver cuáles son las páginas más citadas (es decir, en cuántas respuestas aparecen esas páginas) y qué marcas mencionan:
Analiza un mercado o nicho concreto: ¿qué marcas son las líderes en coche eléctrico?
- Caso de uso: analizar mercados o nichos concretos.
- Cómo: modificando el mercado.
- Para qué: para entender cómo cambia la dinámica y cuáles son los actores principales en distintos mercados o nichos.
En ocasiones querrás estudiar un mercado más concreto. En este artículo hemos adoptado una mirada amplia, pero es muy posible que te interese más un nicho o mercado concreto.
Cuando analizamos la presencia de bancos en IA, no nos limitamos a estudiar “bancos” en general, analizamos productos concretos como hipotecas o cuentas nómina. Aquí podemos hacer algo parecido.
Por ejemplo: ¿qué pasa con el coche eléctrico?
Vamos a editar el mercado para acotarlo.
En “Mercado”, cambiamos “coches” por “coche eléctrico” (incluyebdo algunas variantes para asegurarnos de que sea más preciso):
Ahora, como vemos, los datos cambian sustancialmente.
Toyota deja de ser la líder y el primer puesto es para…
¿Lo adivinas?
Sí, Tesla.
Y, como podíamos esperar, muchos de los temas giran en torno a lo que cuesta cargarlo, la autonomía, las tarifas…
Este tipo de consultas podría guiar tu marketing de contenidos o tus argumentarios de venta.
Aquí me gustaría destacar algo: al cambiar la definición de mercado, cambia todo.
Acabamos de ver el completo baile de cifras que supone pasar de “coche” a “coche eléctrico”: por eso merece la pena que dediques siempre un tiempo a definir el alcance o el mercado al que te diriges.
El mismo ejercicio que hemos hecho con coche eléctrico, lo podríamos haber hecho con SUVs, híbridos o deportivos.
Y ahora tendríamos que rehacer todos los gráficos de Índice de Visibilidad IA, cuota de mercado, ratios… Pero creo que este artículo ya es lo bastante largo, así que vamos a ir cerrando.
Metodología
Para este artículo / análisis hemos usado Brand Radar de Ahrefs, herramienta diseñada para medir la presencia de marcas en respuestas generadas por IA.
Con Brand Radar puedes:
- Evaluar la salud de tu marca a través de plataformas de IA y visibilidad web, demanda de búsqueda y señales web que impulsan las respuestas de IA.
- Obtener datos reales. Usamos preguntas reales, búsquedas que se realizan en buscadores y otras preguntas de los usuarios, que son parte de nuestra base de datos de 110.000 millones de palabras clave.
- Supervisar en tiempo real la visibilidad en entidades como temas, productos, regiones y categorías.
Todos los datos de Brand Radar han sido recogidos a finales de octubre de 2025. Recuerda:
- Las respuestas de IA no son estáticas: pueden variar en función del modelo, la personalización o el momento en que se formule la consulta.
- Este estudio debe tomarse como una fotografía comparativa, no como una medición absoluta.
Los datos de ventas son de Autoinfor.
Más recursos para aprender sobre AEO, GEO, LLMO
Aunque todavía no esté claro si lo vamos a llamar AEO, GEO, LLMO, IEMOEO (vale, esta me la he inventado) o cualquier otra cosa, creo que es el mejor momento para profundizar en la comprensión de cómo los chatbots y herramientas IA van a influir en la toma de decisiones, entender cómo podemos analizarlos, sus limitaciones y cómo podemos posicionarnos mejor.
Está claro que hay muchas diferencias: estas plataformas generan menos (mucho menos) tráfico orgánico que los buscadores tradicionales, pero es un tráfico más cualificado y se produce a través de un proceso iterativo, como una conversación en la que el usuario va profundizando.
Si quieres aprender más, estos artículos son muy recomendables:
- Guía completa de visibilidad en IA para SEOs, marketers y dueños de sitios web
- Lo qué realmente sabemos sobre la optimización para la búsqueda con LLM
- Cómo monitorizar y ganar menciones de marca en las respuestas de IA
- No puedes monitorizar la IA como la búsqueda tradicional. Qué hacer en su lugar.
- 10 maneras de usar Brand Radar para incrementar tu visibilidad
Y si te gustan estos análisis, este sobre la presencia de la banca española puede interesarte.¿Alguna duda o aclaración? ¿Quieres saber más?
Iván Fanego es CEO y fundador de AppCritic, el servicio especializado que ayuda a empresas a posicionarse, crecer y desarrollar a sus clientes con una mezcla agnóstica de Estrategia y Marketing de Contenidos, Construcción de Relaciones y Automatización.