En los últimos meses han aparecido decenas de herramientas que prometen medir el “posicionamiento en ChatGPT”, “ranking en IA” o “visibilidad en motores generativos”. Muchas empresas ya están invirtiendo presupuestos relevantes en este nuevo tipo de analítica.
Pero… ¿tiene sentido medir visibilidad en IA como si fuese SEO tradicional? ¿Son consistentes las respuestas de ChatGPT, Google AI o Claude como para hablar de rankings?
Un estudio reciente de Rand Fishkin (SparkToro) aporta, por fin, datos serios para responder a estas preguntas. Y sus conclusiones son tan incómodas como necesarias.
El problema: tratar a los LLMs como si fueran Google
Durante años, el SEO ha girado alrededor de un concepto relativamente estable: ranking. Una consulta → una SERP → un orden más o menos consistente.
Los LLMs (Large Language Models) no funcionan así. Son motores probabilísticos, diseñados para generar respuestas diferentes en cada ejecución.
Aun así, muchas herramientas de mercado están vendiendo métricas como:
- “Estás en posición #1 en ChatGPT”
- “Has subido 3 puestos en IA”
- “Ranking de marcas en motores generativos”
El estudio de Rand Fishkin demuestra que este enfoque es, como mínimo, metodológicamente incorrecto.
El experimento: ¿son consistentes las recomendaciones de la IA?
El estudio analizó casi 3.000 ejecuciones de los mismos prompts en:
- ChatGPT
- Claude
- Google AI Overview / AI Mode
Los resultados son contundentes:
- Menos de 1 de cada 100 ejecuciones devuelve la misma lista de marcas.
- Menos de 1 de cada 1.000 devuelve la misma lista en el mismo orden.
- El número de resultados varía constantemente (a veces 3, a veces 10 o más).
Conclusión clara:
Hablar de “ranking” en IA no tiene sentido.
Los prompts humanos: el gran caos
Otro hallazgo clave del estudio es la enorme variabilidad de los prompts reales.
Personas con la misma intención formulan preguntas completamente distintas. El análisis semántico del estudio arroja una similitud media de apenas 0,081.
Traducido: medir 5 o 10 prompts “bonitos” no representa la realidad del uso de la IA.
Entonces… ¿la visibilidad en IA no se puede medir?
Aquí viene lo interesante.
A pesar del caos aparente, cuando se ejecutan muchos prompts y muchas veces, emergen patrones claros:
- Algunas marcas aparecen en el 60–90% de las respuestas.
- Otras aparecen de forma residual.
- Otras no aparecen nunca.
Esto ocurre incluso con prompts humanos muy distintos, siempre que compartan la misma intención subyacente.
Y aquí está la clave.
La métrica que sí tiene sentido: visibilidad porcentual
El estudio concluye que, aunque el ranking es inútil, la visibilidad agregada sí tiene validez estadística.
No se trata de:
“¿En qué posición salgo?”
Sino de:
“¿Con qué probabilidad aparece mi marca cuando alguien pregunta por esto?”
Esto cambia por completo el enfoque del SEO para LLMs:
- De posiciones → a probabilidades
- De rankings → a presencia
- De una respuesta → a distribuciones
Qué métricas de IA son válidas (y cuáles no)
Métricas que NO tienen sentido
- Ranking en IA
- Posición media en ChatGPT
- Subidas/bajadas de puestos
Estas métricas ignoran la naturaleza probabilística de los LLMs.
Métricas que SÍ tienen sentido
- Visibilidad porcentual por intención
- Frecuencia de aparición frente a competidores
- Cobertura temática (en qué tipos de preguntas apareces)
- Evolución de visibilidad en el tiempo
Siempre que se basen en muchas ejecuciones y no en capturas aisladas.
Qué implica esto para las herramientas de medición de IA
El estudio no invalida las herramientas de medición de visibilidad en IA. Pero sí invalida cómo algunas se venden.
Una herramienta es útil solo si:
- Ejecuta prompts de forma repetida
- Trabaja con visibilidad agregada, no rankings
- Agrupa por intención, no por keyword aislada
- Muestra distribuciones, no posiciones absolutas
El verdadero valor no está en el dashboard, sino en la interpretación estratégica.
Nuestra posición desde Mindset Digital
En Mindset Digital abordamos el SEO para LLMs desde una posición clara:
- No vendemos “posicionamiento #1 en IA”.
- No prometemos rankings inexistentes.
- Medimos probabilidad de aparición y contexto.
Primero medimos. Luego entendemos. Y solo después decidimos si tiene sentido ejecutar.
En un entorno probabilístico, el rigor metodológico no es opcional. Es la única ventaja competitiva real.
FAQs sobre SEO para LLMs y visibilidad en IA
Sí, siempre que se entienda como un trabajo de visibilidad y probabilidad, no como un sustituto directo del SEO tradicional ni como un sistema de rankings.
Depende del sector y de la amplitud del espacio competitivo, pero el estudio sugiere que hacen falta decenas o cientos de ejecuciones para obtener datos estadísticamente razonables.
Ambos pueden ser útiles. Los datos muestran que, si capturan bien la intención subyacente, los resultados agregados tienden a converger.
No. El SEO para LLMs es complementario. La visibilidad en IA depende en gran parte de los mismos activos: contenido, autoridad, claridad y estructura.
Sectores con espacios de marca más acotados (salud, servicios profesionales, SaaS, educación) tienden a mostrar patrones de visibilidad más estables y accionables.
