Investigación abierta sobre cómo citan los buscadores de IA
Publicamos lo que encontramos midiendo, con la muestra y el método delante — y con lo que los datos no permiten afirmar.
Cada hallazgo dice cuatro cosas antes de decir nada más: qué se midió, sobre qué muestra, cuándo y con qué método, y qué NO prueba. Si un dato no puede acompañarse de esas cuatro, no se publica aquí.
El corpus
Todas las cifras propias salen del mismo sitio: las respuestas que este motor ha medido y guardado enteras, con su fecha y su sello de método.
Hallazgos
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01
Google AI Mode citó un 67 % menos y 11 marcas perdieron un tercio de su visibilidad la misma semana
Entre el 24 y el 31 de agosto de 2026, Google AI Mode pasó de citar 12,22 fuentes por respuesta a 4,08 sobre las mismas 990 preguntas, y sus respuestas se acortaron un 32 %. El Share of Answer de las 11 marcas medidas cayó del 23,4 % al 15,9 % en esa misma semana.
4.852 respuestas de Google AI Mode · 990 preguntas por semana · 11 marcas de 10 sectores · 1 de septiembre de 2026
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02
El mismo motor, la misma pregunta, tres veces seguidas: en 12 de 27 casos no dio la misma respuesta
De 269 preguntas lanzadas tres veces seguidas al mismo motor, la marca apareció alguna vez en 27. En 12 de esas 27 no apareció las tres veces: un 44,4 %, con un intervalo de confianza del 95 % entre el 27,6 % y el 62,7 %.
269 preguntas lanzadas tres veces seguidas al mismo motor · 27 de ellas con la marca presente al menos una vez · 1 de septiembre de 2026
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03
Dos buscadores de IA respondiendo a la misma pregunta comparten entre el 4 % y el 13 % de sus fuentes
Sobre 9.124 pares de respuestas a la misma pregunta, el solape de dominios citados entre dos motores va del 3,9 % al 13,4 %. En 6 de cada 10 comparaciones entre ChatGPT y Perplexity no hay ni una sola fuente en común.
9.124 pares de respuestas a la misma pregunta, comparados entre motores · 1 de septiembre de 2026
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04
Nuestra primera medición de precisión dio un 99,5 %. Era falsa
De las 107 comprobaciones que producían aquel 99,5 %, 106 no podían salir mal por construcción. Al exigir que cada dato pudiera ser contradicho por la respuesta, la cifra real quedó en un 64,2 % sobre 53 comprobaciones.
107 comprobaciones iniciales · 53 tras exigir que cada dato pudiera fallar · 1 de septiembre de 2026
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05
«El tráfico de ChatGPT convierte nueve veces mejor» no se sostiene
La evidencia publicada sitúa la conversión del tráfico procedente de ChatGPT entre un 13 % peor y un 31 % mejor que la del tráfico orgánico, es decir, aproximadamente a la par. El estudio más grande y revisado por pares —973 sitios y 164,8 millones de transacciones— es el que encuentra el 13 % peor.
Revisión de la evidencia publicada. El estudio mayor: 973 sitios y 164,8 millones de transacciones · 1 de septiembre de 2026
Cómo se puede comprobar
Cada respuesta se guarda con su texto completo y un sello que declara el transporte, el modelo, si hubo búsqueda web y cuántas repeticiones se hicieron. Eso es lo que permite afirmar que una serie es comparable consigo misma — y detectar cuándo deja de serlo. La metodología completa está publicada aparte.
Leer la metodología de medición →
Preguntas frecuentes
¿Qué es vilnux Research?
Es la sección donde publicamos los hallazgos que salen de medir la visibilidad de marcas en buscadores de IA. Cada uno indica qué se midió, sobre qué muestra, con qué método y qué no permite afirmar.
¿Se pueden citar estos datos?
Sí. Cada hallazgo lleva su fecha, su muestra y su método, que es lo que hace falta para citarlo bien. Agradecemos el enlace a la página del hallazgo concreto en lugar de a la portada de la sección.
¿Con qué frecuencia se publican hallazgos nuevos?
No hay calendario. Se publica cuando la medición semanal produce algo que se sostiene sobre una muestra suficiente; forzar una cadencia obligaría a publicar hallazgos débiles, que es justo lo contrario de para lo que existe esta sección.
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