Los asistentes de IA rara vez dan dos veces la misma lista, y una actualización de modelo puede reordenarla. AIGROW Labs siguió a Gemini durante tres meses en 2194 páginas de negocios locales: con el mismo modelo no se perdió nada más allá del ruido de repetir la consulta, y tras una actualización de modelo las recomendaciones conservaron 0.71 de su nivel de repetición, sobre todo por la pérdida de negocios que se nombran poco.
¿Necesitas las respuestas para tu propia marca? La auditoría de visibilidad en IA plantea de 20 a 40 preguntas de tus compradores a cuatro modelos de IA y registra a quién nombran en tu lugar.
- Una respuesta de IA es una muestra pequeña. Al repetir las mismas preguntas, Gemini nombró del 56,1% al 57,1% de los negocios que había nombrado en sus otras dos ejecuciones, en 2194 páginas de negocios locales del AIGROW Index.
- ChatGPT fue menos estable: al repetir la consulta en noviembre sobre las mismas páginas, nombró el 48,8% de ellos, y Claude el 34,1%.
- Con el mismo modelo, Gemini no perdió nada en 10 días más allá del ruido de repetir la consulta. Tras una actualización de modelo conservó 0.71 de su nivel de repetición, y la pérdida llegó de golpe.
- Los negocios que se nombran poco fueron los que salieron perdiendo. Los nombrados en una de 8 respuestas anteriores conservaron 0.51 de su nivel de repetición; los nombrados en 6 o más, 0.94.
- No puedes evitar una actualización de modelo. Una comprobación repetida cada mes con las mismas preguntas muestra cuándo te ha afectado, y el verificador gratuito te da una primera lectura.
Qué probablemente ocurrió
Un cliente te dice que ChatGPT le sugirió tu negocio. Un mes después le preguntas lo mismo y tu nombre no aparece en la respuesta. La mayoría de los dueños empieza a buscar algo que hicieron mal.
Por lo general ha pasado una de dos cosas. El asistente da una respuesta distinta cada vez que se le pregunta, así que una sola respuesta, la tuya o la de tu cliente, es una muestra pequeña. O bien el modelo que hay detrás del producto ha cambiado, y el nuevo elige un conjunto distinto de negocios.
AIGROW Labs midió ambas cosas. Gemini respondió las mismas cuatro preguntas, tres veces cada una, en 2194 páginas de negocios locales del AIGROW Index en septiembre, octubre y noviembre de 2026. Una página es un tipo de negocio en una ciudad.
Entre octubre y noviembre cambió el modelo que hay detrás de Gemini. El estudio midió cuánto duraban sus recomendaciones, descontando el cambio que causa por sí solo volver a preguntar.
Una respuesta es una muestra
Haz dos veces la misma pregunta a un asistente y obtendrás dos listas distintas. El estudio midió cuánto difieren. En cada página, dos ejecuciones de las cuatro preguntas de Gemini determinaron los negocios que nombraba, y se comparó con ellos una tercera ejecución del mismo mes.
Esa tercera ejecución nombró solo al 56,1% de esos negocios en septiembre, al 56,5% en octubre y al 57,1% en noviembre.
ChatGPT y Claude respondieron en las mismas 2194 páginas en noviembre, 26.328 respuestas cada uno, y fueron menos estables:
| Asistente | Nombrados de nuevo al repetir la consulta | Nombres por respuesta | Respuestas sin ningún negocio |
|---|---|---|---|
| Gemini | 57,1% | 3.21 | 0,0% |
| ChatGPT | 48,8% | 2.99 | 2,8% |
| Claude | 34,1% | 3.97 | 23,9% |
Claude funcionó con su temperatura predeterminada, a diferencia de los otros dos, así que su cifra más baja mezcla el efecto del asistente con el de ese ajuste.
Por eso, si ChatGPT te nombró una vez y a la siguiente no, eso por sí solo dice muy poco. Un negocio en el límite de la lista puede salir en una respuesta y quedar fuera en la siguiente el mismo día.
Con el mismo modelo, no se perdió nada
De septiembre a octubre, el modelo que hay detrás de Gemini siguió siendo el mismo. Las dos lecturas se separaban por una mediana de 10 días, y una ejecución posterior nombró al 56,1% de los negocios anteriores, la misma proporción que nombró una repetición en septiembre.
El estudio llama proporción conservada a la tasa posterior dividida entre la tasa de repetición: 1 significa que nada cambió más allá de volver a preguntar. De septiembre a octubre fue 1.00, y su intervalo contenía el 1 en cada uno de los 25 tipos de negocio.
En esos 10 días, por tanto, una respuesta posterior difirió de una anterior solo tanto como dos respuestas del mismo día. Si no cambió nada detrás del producto, lo más probable es que una respuesta ausente sea ese ruido.
Una actualización de modelo reordena la lista de golpe
Entre octubre y noviembre, el modelo de Gemini que respondía pasó de gemini-3.1-flash-lite a gemini-3.1-flash, y la forma en que el estudio accedía a él cambió al mismo tiempo. Tras ese cambio, la proporción conservada cayó a 0.71.
| Comparación | Días de separación | Repetición | Ejecución posterior | Proporción conservada |
|---|---|---|---|---|
| De septiembre a octubre, mismo modelo | 10 | 56,1% | 56,1% | 1.00 |
| De octubre a noviembre, actualización de modelo | 29 | 56,5% | 40,2% | 0.71 |
| De septiembre a noviembre | 39 | 56,1% | 40,0% | 0.71 |
De septiembre a noviembre pasan 39 días y se obtiene el mismo 0.71, así que la pérdida llegó de golpe con la actualización y no creció con el tiempo. Su intervalo quedó por completo por debajo de 1 en cada uno de los 25 tipos de negocio, desde 0.68 en fisioterapeutas hasta 0.75 en fontaneros.
Contando las 12 respuestas de una página, el 50,1% de los 42.534 negocios que Gemini nombró en las páginas de octubre se nombraron de nuevo en la misma página en noviembre. De septiembre a octubre, con el mismo modelo, lo fue el 68,3% de 42.814.
El nuevo modelo también dio listas más cortas: 3.21 nombres por respuesta frente a 5.03 en octubre. En noviembre, el 78,1% de las respuestas nombró exactamente tres negocios, mientras que en octubre el 73,7% de las respuestas había nombrado cinco o más. Una lista más corta deja menos sitios a los negocios que están en su límite.
Quién sale de la lista y quién se queda
La pérdida no se repartió por igual. El estudio agrupó los negocios según en cuántas de las 8 respuestas anteriores de su página aparecían nombrados, dos ejecuciones de cuatro preguntas, y midió la proporción que conservó cada grupo tras la actualización.
| Nombrados en las respuestas anteriores | Proporción conservada tras la actualización |
|---|---|
| 1 de 8 | 0.51 |
| 2 a 3 de 8 | 0.66 |
| 4 a 5 de 8 | 0.80 |
| 6 a 8 de 8 | 0.94 |
| Todos los negocios | 0.71 |
La cabeza de la lista aguantó. Los tres primeros nombres de una respuesta conservaron 0.98 de su nivel de repetición, y el negocio que una página nombraba más veces conservó 0.92.
Si un asistente te nombraba en la mayoría de las respuestas, la actualización rara vez te movió. Si te nombraba de vez en cuando, a menudo muy abajo en una lista larga, estabas en el grupo con más probabilidades de desaparecer. Una recomendación de la que oíste hablar una sola vez, por un solo cliente, bien pudo venir de ese grupo.
¿Quieres saber en qué posición está tu negocio? El verificador gratuito te muestra si ChatGPT, Claude, Gemini y Grok lo nombran.
Lo que sí puedes controlar
No puedes elegir cuándo una empresa cambia el modelo que hay detrás de su asistente, ni cómo elabora su lista el nuevo modelo. Sí puedes elegir cómo lees las respuestas y cuándo miras.
Cuenta sobre muchas respuestas
Haz varias preguntas que haría tu clientela, en más de un asistente, y cuenta cuántas veces te nombran. Una sola respuesta no permite distinguir una caída del azar.
Comprueba cada mes con las mismas preguntas
En el estudio, la caída llegó de golpe entre dos lecturas mensuales, y antes no se había movido nada. Una comprobación mensual con preguntas fijas muestra ese salto cuando llega. Mantén la misma redacción cada vez, o acabarás midiendo tus propios cambios.
Vuelve a mirar antes de actuar
Si no apareces, comprueba de nuevo otro día. Una caída que se mantiene en una segunda comprobación y en la mayoría de tus preguntas es un cambio real. Que falte en una pregunta una sola vez es, lo más probable, ruido.
Mira quién te ha sustituido
Los negocios nombrados en tu lugar te dicen si el nuevo modelo favorece otros tipos de negocio o si simplemente reordenó a los mismos rivales.
Mantén tus datos iguales en todas partes
El estudio no probó qué hace que un modelo nombre más a un negocio, así que este apartado es práctica general y no uno de sus hallazgos. Un modelo responde a partir de lo que aprendió de la web, y los asistentes con búsqueda además leen páginas en el momento de responder. Los datos que controla un dueño están en su propia web, en su Perfil de Empresa de Google, en los directorios de su sector y en las reseñas que dejan los clientes.
Mantenerlos completos y coherentes da a cada nuevo modelo una imagen clara del negocio.
Cómo comprobar tu propio negocio
El verificador gratuito te da una primera lectura. Muestra si ChatGPT, Claude, Gemini y Grok nombran tu negocio y a quién nombran en su lugar. Considéralo una instantánea: el estudio muestra que una sola lectura puede fallar en cualquier dirección, así que repítela antes de cambiar nada.
Para seguir tu negocio a lo largo del tiempo a mano, lleva una hoja sencilla:
- Anota las preguntas que haría un cliente, incluyendo tu ciudad o zona.
- Haz cada una en los asistentes que usan tus clientes, siempre de la misma manera, y apunta si te nombran y a quién nombran en su lugar.
- Repite con las mismas preguntas una vez al mes, y de nuevo cuando oigas que un asistente tiene un modelo nuevo.
- Fíjate en la proporción de respuestas que te nombran, mes a mes, y deja a un lado las respuestas sueltas.
Dónde encaja Watch
Watch es el plan de AIGROW que hace esas comprobaciones por ti. Cada mes plantea tus 10 preguntas a ChatGPT, Claude, Gemini y Grok y guarda cada respuesta. Ves si te nombraron y en qué posición, a quién nombraron en su lugar y tu cuota de voz a lo largo del tiempo, con exportación a CSV.
Cuando tu puntuación baja más de 2 puntos, o aparece un problema nuevo, te envía un correo.
Una puntuación basada en diez preguntas y cuatro asistentes se mueve menos por azar que una sola respuesta, y un historial mensual muestra si una caída llegó de golpe, como ocurrió con la actualización de modelo del estudio, y si se mantuvo.
La monitorización registra las respuestas que dan los asistentes. No puede evitar una actualización de modelo ni prometer que un asistente te nombre. Te dice en qué mes ocurrió un cambio y a qué preguntas afectó, para que puedas actuar ante un cambio real.
Lo que el estudio no puede decirte
- Las respuestas se obtuvieron a través de la API de cada modelo con una consulta fija y la búsqueda web desactivada. Una aplicación para consumidores con búsqueda web, memoria y la ubicación del usuario puede mostrar algo distinto.
- Entre octubre y noviembre cambiaron a la vez el modelo, la forma en que el estudio accedía a él y el paso de los días, y el estudio no puede separarlos.
- Las cifras de un mes a otro son de Gemini, el único asistente consultado de la misma manera en las tres ediciones. ChatGPT y Claude se midieron solo en noviembre.
- Los nombres de los negocios se agruparon con un emparejador automático, así que una fusión o una separación erróneas alteran los recuentos.
- No se probó qué hace que un negocio sea nombrado con más frecuencia.
- AIGROW vende monitorización, y Watch es uno de sus planes. El estudio es un documento de trabajo, sin revisión por pares, y su método y cada cifra con su intervalo están en la página del estudio.
Comprueba si tu empresa aparece en respuestas de IA
Cuatro asistentes, tus propias consultas de compra y cinco días laborables. Si resulta que ya mencionan tu negocio, la auditoría lo dirá y no tendrás que pagar nada más.
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