Cuando una empresa quiere saber si aparece en las respuestas de inteligencia artificial, la intuición más habitual es mirar su posicionamiento tradicional en Google. Durante años, buena parte del esfuerzo de visibilidad se concentró en alcanzar los primeros resultados orgánicos. Con la llegada de Google AI Overviews, los resúmenes generados por IA en el buscador, surge otra pregunta: ¿sus referencias coinciden con esos mismos resultados?

En D2B investigamos esa relación con datos de nuestra propia categoría en Chile. En casi la mitad de los resúmenes analizados, ningún dominio citado coincidía con el Top 10 orgánico de la misma búsqueda.

Para investigarlo, usamos herramientas de monitoreo desarrolladas internamente y nos planteamos una pregunta:

 ¿Qué fuentes aparecen citadas cuando Google AI Overviews y los modelos de lenguaje con búsqueda web responden consultas sobre marketing digital, analítica y nube en nuestro mercado?

A continuación comparto cómo construimos estas herramientas, qué decisiones tomamos para medir con consistencia y qué podemos descubrir al seguir las fuentes.

Cómo construimos la medición y qué problemas técnicos tuvimos que resolver

Para que un análisis de visibilidad en IA sirva para tomar decisiones, no basta con guardar capturas de respuestas. Por eso reunimos a personas de distintas áreas de D2B para investigar cómo aparecen las marcas y sus contenidos en estas plataformas.

Mi parte fue construir los flujos de extracción y reunir los resultados de Google con las respuestas obtenidas por de distintos modelos de OpenAI y Gemini. Después analizamos la información que entrega cada herramienta y organizamos los datos para poder compararlos.

Antes de comparar resultados, revisamos cómo se estaban contando las referencias. En una de las mediciones encontramos muchos menos enlaces.

¿Habían perdido presencia los sitios que seguíamos?

Al revisar, vimos que había menos enlaces repetidos, pero el promedio de dominios citados seguía casi igual. Por eso contamos cada dominio una sola vez por respuesta.

También filtramos los resúmenes vacíos y distinguimos las fuentes recuperadas de las citas visibles. Para determinar si una marca está siendo recomendada, además hay que revisar qué dice la respuesta: citar una web no equivale a recomendar una empresa. Los enlaces de Gemini quedaron fuera del ranking de dominios hasta poder identificar su destino final.

Con esas distinciones, pudimos comparar qué fuentes aparecían realmente frente al usuario.

Fuente: medición propia de D2B. Promedios por resumen válido; caída de enlaces entre el 28 de septiembre y el 5 de octubre de 2026.

Dos formas de observar la visibilidad en IA

Construimos dos flujos de medición para seguir cómo aparecen las empresas y sus contenidos en distintas experiencias de búsqueda.

En Google, partimos de un conjunto de búsquedas relevantes para una industria. Registramos los resultados orgánicos, detectamos cuándo aparece un AI Overview y analizamos sus referencias. Así podemos cruzar el posicionamiento tradicional de un sitio con su presencia entre las fuentes citadas por la IA.

En los modelos con búsqueda web, trabajamos con preguntas que una persona podría hacer al investigar un servicio, comparar proveedores o decidir a quién contratar. A través de nuestras herramientas internas consultamos a los grandes modelos de lenguaje, recogemos las respuestas y la información de búsqueda disponible para distinguir qué fuentes fueron recuperadas y cuáles terminaron citadas.

Repetir estas mediciones permite observar variaciones entre ejecuciones y cambios en el tiempo. Los ejemplos de Google y OpenAI utilizan conjuntos de consultas diferentes, por lo que no constituyen una comparación directa entre plataformas. Analizamos cada resultado según su contexto y la información disponible.

Qué podemos descubrir al seguir las fuentes

Cuando una IA responde una pregunta sobre una industria, puede recuperar información de sitios muy distintos: comunidades como Reddit, enciclopedias como Wikipedia, documentación oficial, videos, directorios y páginas de empresas. Nuestra herramienta permite observar cuáles aparecen, con qué frecuencia y cuáles terminan citados frente al usuario.

Esa distinción abre preguntas que van más allá de saber si una marca fue mencionada.

¿Qué fuentes se recuperan, pero no terminan citadas?

En las pruebas que realizamos con OpenAI sobre agencias y consultoras B2B en Chile, Reddit apareció entre las fuentes recuperadas en cerca del 73% de las respuestas con fuentes web recuperadas, y Wikipedia en aproximadamente el 79%. Sin embargo, ninguno recibió citas visibles en las respuestas finales.

En cambio, sitios de agencias y consultoras, documentación oficial y directorios como Clutch sí aparecieron citados. La diferencia muestra por qué conviene seguir ambas etapas: una fuente puede formar parte de la información recuperada sin convertirse en una referencia visible. Eso tampoco permite concluir, por sí solo, cuánto influyó en la respuesta.

Fuente: medición propia de D2B. Porcentaje sobre 77 respuestas de OpenAI por API con fuentes web recuperadas, evaluadas el 14 de octubre de 2026.

¿Qué tipos de contenido tienen presencia en cada contexto?

En los AI Overviews que analizamos sobre marketing, datos y nube, YouTube apareció como referencia en aproximadamente tres de cada cuatro resúmenes. También encontramos documentación de Google, enciclopedias, sitios tecnológicos y publicaciones especializadas.

Identificar estas fuentes permite investigar qué canales, documentos o artículos están apareciendo para las preguntas de una categoría. Por ejemplo, si YouTube concentra muchas referencias, el siguiente paso es revisar qué videos y canales están siendo citados y qué preguntas resuelven. La frecuencia de una plataforma es un punto de partida para profundizar.

¿Las citas de la IA coinciden con los primeros resultados de Google?

También cruzamos las referencias de cada AI Overview con el Top 10 orgánico de la misma búsqueda y fecha. En casi la mitad de los resúmenes evaluados no coincidió ningún dominio.

Con nuestro propio sitio encontramos ambas situaciones: búsquedas donde D2B aparecía citada sin estar en el Top 10 y otras donde tenía una buena posición orgánica, pero quedaba fuera del resumen.

Este cruce permite detectar oportunidades y ausencias que el ranking tradicional no muestra por sí solo. Después podemos revisar qué páginas fueron seleccionadas, qué contenido ofrecen y cómo cambia su presencia entre mediciones.

Al repetir el proceso para una industria, podemos construir un mapa de sus fuentes: qué sitios se recuperan, cuáles se citan y dónde aparece cada marca. Ese mapa permite formular y evaluar decisiones de contenido con evidencia específica de la categoría.

Sobre los datos de los ejemplos

Los ejemplos de Google corresponden a una muestra de AI Overviews válidos de 525 búsquedas: 175 consultas repetidas durante septiembre y octubre de 2026. Los de OpenAI corresponden de varios modelos, realizadas en las mismas fechas; se excluyó una sin fuentes web recuperadas.

Cada dominio se cuenta una sola vez por respuesta; algunos subdominios se contabilizan por separado. Las consultas que activan un AI Overview pueden variar entre fechas. La información disponible por API puede diferir de la experiencia web.

De la medición a las decisiones de contenido

Estas herramientas nos permiten investigar la visibilidad de una empresa en su propia categoría y detectar dónde conviene profundizar:

1. Cruzar el ranking orgánico con la presencia en AI Overviews. Identificar búsquedas donde una empresa está bien posicionada pero queda fuera del resumen, o aparece citada sin estar en el Top 10, permite revisar qué páginas selecciona la IA y qué diferencias presentan frente al contenido propio.
2. Entender qué fuentes aparecen según la pregunta. Una consulta sobre cómo configurar una herramienta puede mostrar referencias distintas de una comparación entre proveedores. Observar qué lugar ocupan los videos, la documentación, los sitios especializados o los directorios ayuda a decidir qué contenidos y canales investigar, desarrollar y evaluar.
3. Distinguir recuperación, cita y presencia de marca. Una fuente recuperada, una cita y una mención de marca son señales diferentes. Separarlas ayuda a precisar el diagnóstico; para determinar si además existe una recomendación, hay que revisar el contenido de la respuesta.

En D2B combinamos ingeniería de datos en Google Cloud con consultoría en SEO, Analítica y CRO para construir mediciones adaptadas a cada industria.