Pregunta lo mismo dos veces a la IA: por qué casi nunca te da la misma lista de marcas
Un estudio de SparkToro y Gumshoe midió que ChatGPT y la IA de Google casi nunca repiten la misma lista de marcas. Por qué ocurre, por qué el puesto en una respuesta es casi ruido y cómo medir bien tu visibilidad en la IA.
de las veces ChatGPT y la IA de Google repiten la misma lista de marcas cuando se les hace la misma pregunta.SparkToro y Gumshoe, casi 3.000 respuestas de 600 voluntarios (2026)
Si le haces la misma pregunta a la IA dos veces, lo normal es que te dé dos listas de marcas distintas. Un estudio de SparkToro y Gumshoe de 2026 lo midió con 600 voluntarios: ChatGPT y la IA de Google repitieron la misma lista menos de 1 de cada 100 veces, y la misma lista en el mismo orden, cerca de 1 de cada 1.000. Lo que sí se mantiene es la frecuencia: las marcas fuertes salen en la mayoría de las respuestas, aunque cambien de puesto. Por eso la visibilidad en la IA se mide en proporción de respuestas, nunca con una captura.
El experimento: la misma pregunta, cientos de veces
Rand Fishkin, cofundador de SparkToro, y Patrick O'Donnell, de Gumshoe, pidieron a 600 voluntarios que hicieran las mismas preguntas de recomendación a ChatGPT, a Claude y a la IA de Google, y normalizaron cada respuesta como una lista ordenada de marcas. Cada pregunta se repitió entre 60 y 100 veces por herramienta. Después compararon las listas.
Tres cosas cambiaban casi en cada respuesta: qué marcas salían, en qué orden y cuántas. Unas veces la lista tenía dos o tres opciones y otras, diez o más. Claude fue algo más propenso que los demás a repetir la misma lista, pero menos a repetir el orden. Ninguna herramienta se acercó a lo que los autores consideraban una respuesta repetible.
El dato más útil está en el tercer número. Las 142 personas que escribieron su propia pregunta sobre auriculares lo hicieron con palabras muy distintas, y aun así las mismas cuatro marcas aparecían en la mayoría de respuestas. La formulación cambia mucho; la intención, poco. Y la IA responde a la intención.
Rand Fishkin, SparkToro (traducción propia)Cualquier herramienta que te dé una «posición en el ranking de la IA» está vendiendo humo.
Por qué la IA no se repite
No es un fallo. Es cómo funcionan estos sistemas, y entenderlo evita sacar conclusiones equivocadas.
Cada respuesta se escribe desde cero
Un modelo de lenguaje no consulta una lista guardada. Escribe la respuesta palabra a palabra, y en cada paso elige entre varias continuaciones posibles con cierta probabilidad. Cuando la siguiente palabra puede ser «Alfa» o «Brío» con probabilidades parecidas, unas veces gana una y otras la otra. A partir de ahí, el resto de la lista se escribe sobre esa elección, y las diferencias se acumulan.
Si busca en la web, lo que encuentra cambia
Los motores que buscan en internet antes de responder, como Perplexity o el Modo IA de Google, leen páginas distintas según el momento: resultados nuevos, otras formas de lanzar la búsqueda, fuentes que entran o salen. Lo explicamos en query fan-out: la IA no busca tu pregunta, busca muchas a la vez. Si cambian las fuentes, cambia la lista.
El modelo y el contexto también se mueven
Los proveedores actualizan sus modelos sin avisar, y una conversación con historial o memoria no parte del mismo sitio que una nueva. Dos personas que escriben exactamente lo mismo no tienen por qué estar preguntando lo mismo al sistema.
Así se ve: cuatro respuestas a la misma pregunta
Fíjate en Alfa y Brío. Ninguna de las dos es «la primera»: se turnan. Pero las dos salen en todas las respuestas, y eso es lo que de verdad significa ser la marca que la IA recomienda. Faro, en cambio, aparece una vez. Si alguien de Faro hubiera hecho una captura justo en esa respuesta, creería que la IA le recomienda. Y la siguiente vez no saldría.
Tres errores que este estudio desmonta
- Enseñar una captura de pantalla como prueba de que «salimos en ChatGPT». Prueba una respuesta, no la siguiente.
- Hablar de «estamos en el puesto 2 de la IA». En una sola respuesta, el puesto es casi ruido.
- Comparar dos días con una pregunta suelta y concluir que has subido o bajado. Con esta variación, la diferencia puede ser puro azar.
Cómo medir bien la visibilidad en la IA
Si una respuesta no vale, ¿qué vale? Lo que el estudio señala como estable es la frecuencia con la que apareces cuando se repite la intención muchas veces. De ahí salen cinco reglas.
- Mide la proporción de respuestas en las que sales, no tu puesto en una.
- Usa varias preguntas por cada intención: así preguntan tus clientes de verdad.
- Repite cada pregunta en cada motor y en distintos momentos del tiempo.
- Mira la tendencia de varias mediciones antes que un día suelto.
- Si comparas puestos, que sea un puesto medio sobre muchas respuestas, y con marcas medidas con una muestra parecida.
Cómo lo resuelve GenScore
GenScore se construyó sobre esta misma idea: una respuesta es una foto, y lo que te interesa es la película. En la práctica:
- Tus preguntas principales de búsqueda se lanzan múltiples veces en cada motor y en distintos momentos del tiempo, en ChatGPT, Gemini, Claude y, en Pro y Agencia, Perplexity. Cada escaneo es una muestra más, no una respuesta aislada.
- En cada pregunta ves en qué proporción de respuestas te nombra cada motor, y a quién nombra cuando no sales tú.
- El GEO Score se calcula sobre tus escaneos recientes, no solo sobre el último, para que un día con mala suerte no parezca una caída.
- En Competidores, el puesto es un puesto medio, y una media calculada sobre pocas respuestas no adelanta a una calculada sobre muchas. Así no compites contra una marca que salió una vez en el sitio adecuado.
Si solo quieres una primera pista, puedes hacer una comprobación gratuita de tu marca. Tómala como lo que es: una foto. Para la película, hace falta medir en el tiempo.
La pregunta correcta no es «¿en qué puesto salgo?»
Es «¿en qué proporción de respuestas salgo, y va a más o a menos?». La IA no tiene un ranking fijo que conquistar. Tiene una probabilidad de nombrarte cada vez que alguien pregunta por lo que vendes, y esa probabilidad es lo que se puede medir y mejorar. Si quieres saber qué cifras mirar y cuáles ignorar, sigue con métricas GEO: qué medir y qué no.
Equipo GenScore
Escribimos sobre visibilidad de marca en motores de IA a partir de los escaneos reales que ejecuta nuestra propia herramienta. Cuando no tenemos evidencia de algo, lo decimos.
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