Medir la visibilidad en IA con una pregunta y una captura ya no sirve. Un estudio reciente muestra que, en ChatGPT, más del 40% de las páginas que el modelo recupera aparece en una sola de veinte repeticiones de la misma pregunta, y la semana pasada ChatGPT dejó de etiquetar parte de su tráfico durante siete días sin avisar. Para medir bien hacen falta repeticiones por prompt, medir a nivel de dominio y de página, comparar con competidores y anotar las incidencias de atribución en los informes.
¿Qué pasó esta semana y por qué importa para medir?
El domingo 19 de octubre publiqué el primer número de mi newsletter en LinkedIn, ¿Qué cambió la IA esta semana?, con cinco noticias. Vistas juntas cuentan una sola historia: los buscadores con IA enseñan cada vez más fuentes y, al mismo tiempo, es cada vez más difícil saber quién se lleva el clic y por qué. Este artículo es la versión larga, centrada en lo que afecta a quien gestiona una web: cómo medir. He verificado cada noticia en su fuente original; donde algo no se puede confirmar, lo digo.
¿Qué cinco noticias forman la evidencia?
1. DeepSeek abre su buscador propio a terceros (17 de octubre)
DeepSeek abrió al público su API de búsqueda y de lectura de páginas, el mismo motor que usa en su web y su app. Según su propia nota, el índice tiene "cientos de miles de millones de páginas", atiende "cientos de millones de búsquedas al día" y filtra "SEO spam, GEO manipulation y AIGC de baja calidad" con mecanismos de detección estrictos. El precio: 0,75 dólares por cada 1.000 búsquedas con resultado, con facturación solo cuando la respuesta trae resultados.
Ojo: todas esas cifras son de la propia DeepSeek y nadie las ha auditado. Lo que sí me parece relevante es la frase sobre "GEO manipulation". Un buscador para IA declara que detecta y penaliza la manipulación pensada para que te cite la IA. Google lleva años diciendo lo mismo del SEO. Mi lectura: los trucos para "salir en la IA" tienen fecha de caducidad, igual que la tuvieron los del SEO. Lo que no caduca es tener contenido que merezca la cita, algo que ya argumenté en el análisis del estudio de Ahrefs sobre cómo cita ChatGPT.
2. Google prueba anuncios en AI Mode con datos personales (16 de octubre)
Google confirmó a Search Engine Land, y lo recogió Search Engine Roundtable, que está probando anuncios en AI Mode para quienes han activado Personal Intelligence, es decir, quienes han conectado Gmail, Fotos y otras apps. En marzo había dicho que esa experiencia seguiría sin anuncios. Según su documentación, los anuncios "no se basarán directamente" en el contenido de Gmail o Fotos, no usan categorías sensibles (religión, salud, orientación sexual) y el anunciante no accede a tus apps; lo que sí puede usar son los resúmenes e inferencias que Search ya extrae de esas apps.
Para medir importa porque, cuando entran anuncios en una respuesta de IA, el reparto del clic cambia. Si gestionas Google Ads, vigila los mercados donde AI Mode esté activo. Si eres usuario, mira qué apps tienes conectadas.
3. Google cambia cómo muestra enlaces en AI Mode y AI Overviews (15 de octubre)
Hema Budaraju, vicepresidenta de producto de Google Search, anunció cinco cambios: enlaces dentro del texto más arriba y con más frecuencia; una sección de webs oficiales al principio de la respuesta (en pruebas, para tareas con una o dos fuentes oficiales claras); carruseles de noticias que destacan tus fuentes preferidas en más países e idiomas; enlaces al final con miniatura y diseño más clicable; y nombres de creadores clicables en los vídeos de AI Mode (en pruebas). El dato que acompaña: el número de personas que usa Preferred Sources se ha multiplicado por siete desde principios de año. Sin cifra base ni método.
Hay un segundo dato de Google, de mayo de 2026, cuando llevó Preferred Sources a AI Mode y AI Overviews: la gente hace clic el doble en una fuente que ha marcado como preferida, y más de 345.000 fuentes ya habían sido seleccionadas. Tampoco hay metodología detrás. Pero es la única palanca que Google ha puesto en manos del editor para influir en qué enlace se destaca en una respuesta de IA. La documentación oficial explica cómo añadir un botón o un enlace para que tus lectores te marquen (el formato directo es google.com/preferences/source?q=tudominio.com), con la condición de que tu sitio esté incluido en las funciones de IA generativa en Search Console.
4. ChatGPT dejó de etiquetar su tráfico durante una semana (8-15 de octubre)
Desde el 8 de octubre, muchos enlaces de ChatGPT salieron sin el parámetro utm_source=chatgpt.com y sin referente, y las analíticas los contaron como tráfico directo. Search Engine Roundtable lo publicó el 14. Ethan Smith, CEO de Graphite, vio en Google Analytics 4 caídas de entre el 22% y el 57% en sesiones atribuidas a ChatGPT, un 45% aproximado de media; Cedric Huesler, de Adobe, comparó unas 500 páginas y vio unas 31.000 visitas diarias menos de ChatGPT y unas 26.000 más de tráfico directo, según Search Engine Journal. Huesler afirma que OpenAI le confirmó el 14 que era un fallo y que la corrección empezó a desplegarse el 15; a las nueve de la mañana (hora del Pacífico) las visitas etiquetadas habían vuelto al 95-100% de la semana anterior. Las notas de versión de OpenAI de la primera quincena no lo mencionan, y el referente seguía faltando en la mayoría de los clics.
22-57 % de caída en sesiones atribuidas a ChatGPT en GA4 entre el 8 y el 15 de octubre de 2026. No se perdió visibilidad: se perdió la etiqueta utm_source. — Search Engine Journal, 15 de octubre de 2026
Durante siete días, cualquier informe de tráfico de IA estuvo mal, y nadie fuera de OpenAI podía saberlo mirando solo sus datos. Si tu cuadro de mando muestra una caída de ChatGPT y una subida de directo entre el 8 y el 15 de octubre, no es una pérdida de visibilidad. Es un fallo de medición.
5. Un estudio mide cuánto cambian las citas de ChatGPT (publicado el 11 de octubre)
Investigadores de la Universidad Nacional de Singapur y de la Universidad Xi'an Jiaotong publicaron en arXiv Understanding ChatGPT Citations: Evidence from Production Web Search Across Model Generations. Es un preprint, sin revisión por pares. Lanzaron 80 preguntas (cuatro tipos de intención, dos idiomas) a ChatGPT entre marzo y julio de 2026, con 20 repeticiones independientes por pregunta en los modelos GPT-5.3 Instant y GPT-5.5 Instant. Resultados que me importan:
- El 40,8% de las URL que recuperó GPT-5.3 y el 44,5% de las que recuperó GPT-5.5 aparecieron en una sola de las veinte repeticiones. Hablamos de páginas candidatas, las que el modelo recupera antes de decidir qué citar; la cita final es un subconjunto.
- Las páginas que se recuperan más veces tienen más probabilidad de acabar citadas. La estabilidad en la recuperación predice la cita.
- Ni la API de OpenAI ni Google reproducen bien lo que ChatGPT cita: juntas recuperan solo el 28,3% (GPT-5.3) y el 26,2% (GPT-5.5) de las URL citadas, frente al 50,3% y 48,7% de los dominios. Más o menos una de cada cuatro páginas y la mitad de los dominios.
- ChatGPT casi nunca busca con la pregunta literal: ninguna de las ejecuciones de GPT-5.3 y GPT-5.5 lanzó la consulta original tal cual. La reescribe.
1 de cada 4 páginas citadas por ChatGPT es lo que reproducen juntas la API de OpenAI y Google (28,3 % y 26,2 %); de los dominios, la mitad. — Jiang et al., arXiv 2610.15382
Lo que esto dice de las herramientas que miden "tu visibilidad en ChatGPT" a partir de la API o de Google es incómodo: reproducen la mitad de los dominios y una cuarta parte de las páginas. Útiles para tendencias, peligrosas para conclusiones.
Ojo: es un preprint sin revisión por pares, con 80 preguntas y dos modelos. Lo uso porque es el mejor dato público sobre la inestabilidad de las citas, no porque sea la última palabra.
¿Por qué las métricas clásicas de visibilidad en IA fallan?
Las cinco noticias atacan la medición desde ángulos distintos:
| Noticia | Qué rompe en la medición | Consecuencia práctica |
|---|---|---|
| Estudio NUS / Xi'an Jiaotong | La cita cambia entre repeticiones; una captura es una muestra de uno | Repetir cada prompt y medir frecuencia, no presencia |
| Fallo del utm de ChatGPT | La atribución del tráfico depende de un parámetro que OpenAI puede quitar sin avisar | Anotar incidencias y leer el tráfico directo junto al de IA |
| Google: más enlaces, oficiales arriba, miniaturas | El mismo número de citas no vale lo mismo: la posición y el formato cambian el clic | Registrar dónde y cómo aparece el enlace, no solo si aparece |
| Google: anuncios en AI Mode | Entra un competidor por el clic que no es orgánico | Separar mercados con AI Mode y anuncios en los informes |
| DeepSeek: filtro de "GEO manipulation" | Las tácticas de manipulación pueden desaparecer de un día para otro | No construir la métrica sobre tácticas, sino sobre contenido citable |
El problema de fondo es que seguimos midiendo la IA como si fuera un ranking: una posición, una consulta, una fecha. Y la IA no es un ranking. Es una distribución de probabilidad que cambia con cada ejecución, con cada versión del modelo y con cada decisión de producto de Google u OpenAI.
Un marco para medir la visibilidad en IA cuando las citas son inestables
Esto es lo que aplicamos en Volcanz, descrito en términos generales. No requiere una herramienta concreta; requiere disciplina.
- Define un conjunto fijo de prompts. Entre 30 y 80, agrupados por intención (informativa, comparativa, transaccional, de marca) y escritos como los escribiría un cliente, no como una keyword. Cámbialos lo menos posible: si cambias el prompt, pierdes la serie histórica.
- Repite cada prompt varias veces por motor. Veinte repeticiones es lo que usa el estudio; para un seguimiento mensual, entre cinco y diez por prompt y motor es un mínimo razonable. Con una sola ejecución tienes un 40% de probabilidades de ver una página que no volverá a aparecer.
- Mide frecuencia, no presencia. La métrica es "porcentaje de repeticiones en las que aparece mi dominio" y "porcentaje en las que aparece esta página concreta". Una página citada en 2 de 20 repeticiones no es "visible". Está en la lotería.
- Mide dominio y página por separado. El estudio muestra que el dominio es mucho más estable que la URL. Si tu dominio aparece en el 60% de repeticiones pero ninguna página pasa del 15%, el modelo te conoce pero no tiene una página clara que citar. Ese es un problema de contenido, no de autoridad.
- Compara con tres o cinco competidores en el mismo conjunto de prompts. Tu 35% no significa nada hasta que sabes que el competidor principal tiene un 70%. Y cuando el modelo cambia de versión y todos bajan a la vez, sabes que no es cosa tuya.
- Registra posición y formato de la cita. Enlace en el texto, en la sección de fuentes, en un carrusel, con miniatura, en la sección de oficiales. Tras los cambios de Google del 15 de octubre, la misma cita vale distinto según dónde esté.
- Anota las incidencias de atribución en el propio informe. La semana del 8 al 15 de octubre de 2026 debería tener una nota en todos los cuadros de mando de tráfico de IA: "ChatGPT sin utm; tráfico contado como directo". Haz lo mismo con cada cambio de modelo y cada cambio de interfaz. Es la misma lógica que uso para saber si una actualización de Google te ha afectado: sin un registro de fechas, cualquier gráfico se puede interpretar como se quiera.
- Cruza con tráfico, no solo con citas. La cita es la causa; el clic es el efecto. Mira el canal de IA y el tráfico directo de tus páginas más citadas juntos, porque cuando falla la atribución, el clic no desaparece: se esconde en directo.
- Pide a tu comunidad que te marque como fuente preferida. Botón o enlace en la web, mención en la newsletter. Es la única señal explícita que Google permite y, según Google, dobla el clic. Mide cuántos te han marcado si tienes forma de hacerlo (Google no lo reporta en Search Console a día de hoy, que yo sepa).
Si un proveedor te entrega un informe de visibilidad en IA sin repeticiones, sin competidores y sin la nota del 8 al 15 de octubre, pregúntale cómo lo ha medido. La respuesta te dirá cuánto vale el informe.
La idea de la semana
La IA enseña cada vez más fuentes. Google acaba de subir los enlaces, DeepSeek abre su índice, los carruseles crecen. Pero saber quién se lleva el clic, y por qué, es cada vez más difícil: las citas cambian entre repeticiones, la atribución depende de un parámetro que puede desaparecer una semana entera y entran anuncios en las respuestas. La única salida es tener datos propios, medidos varias veces y contrastados con competidores. No es más caro que seguir tomando decisiones con una captura de pantalla; es más caro equivocarse.
Si quieres recibir cada semana las noticias que de verdad cambian cómo trabajamos con IA, con mi lectura y sin humo, suscríbete a la newsletter en LinkedIn. Y una pregunta para terminar: ¿cuántas veces repites un prompt antes de dar por buena una cita? Yo, hasta esta semana, menos de las que debería.
Preguntas frecuentes
¿Cuántas veces hay que repetir un prompt para medir la visibilidad en IA?
El estudio de NUS y Xi'an Jiaotong usó 20 repeticiones por pregunta y encontró que más del 40% de las URL recuperadas aparecía solo una vez. Para un seguimiento mensual, entre cinco y diez repeticiones por prompt y motor es un mínimo razonable; con una sola, estás midiendo ruido.
¿Por qué bajó el tráfico de ChatGPT en octubre de 2026?
Entre el 8 y el 15 de octubre, ChatGPT dejó de añadir el parámetro utm_source=chatgpt.com a muchos enlaces y las analíticas contaron esas visitas como tráfico directo. Según Cedric Huesler (Adobe), OpenAI lo reconoció como un fallo y la corrección empezó el 15. No fue una pérdida de visibilidad, fue un fallo de atribución.
¿Qué es mejor medir, el dominio o la página citada?
Las dos cosas, por separado. El dominio es mucho más estable entre repeticiones y dice si el modelo te conoce; la página dice si tiene algo concreto que citar. Un dominio frecuente sin ninguna página estable indica un problema de contenido, no de autoridad.
¿Sirve de algo pedir que te marquen como fuente preferida en Google?
Es la única señal explícita que Google permite al editor para influir en qué enlaces destaca en AI Mode y AI Overviews, y Google afirma que la gente hace clic el doble en sus fuentes preferidas (sin publicar metodología). Requiere que tu sitio esté incluido en las funciones de IA generativa en Search Console.
Fuentes
- DeepSeek API Docs, Change Log: Opening up the in-house search API (17 de octubre de 2026)
- DeepSeek API Docs, Search & Fetch guide
- Search Engine Roundtable, Google Ads Coming To AI Mode With Personal Intelligence (19 de octubre de 2026)
- Google, More ways to connect with the web from Search (15 de octubre de 2026)
- Google, Preferred Sources en AI Overviews y AI Mode (27 de mayo de 2026)
- Google Search Central, Preferred Sources
- Search Engine Roundtable, OpenAI Drops UTM Parameters From ChatGPT Results (14 de octubre de 2026)
- Search Engine Journal, ChatGPT Traffic Drop Appears To Be A Tracking Problem (15 de octubre de 2026)
- Jiang, Zhang, Xing, Chang y Xiao, Understanding ChatGPT Citations: Evidence from Production Web Search Across Model Generations (arXiv 2610.15382) (11 de octubre de 2026)
- Newsletter nº 1: La IA enseña más fuentes que nunca. Medirla nunca fue tan difícil (19 de octubre de 2026)
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COO & Head of Digital (AI) en Volcanz Digital y director del Máster, cursos y talleres de IA aplicada al Marketing Digital en DKS. Escribo cada semana sobre IA, búsqueda y operaciones. Sígueme en LinkedIn.
