Si abres hoy el panel de Google Analytics 4 (GA4) de casi cualquier empresa con presencia digital consolidada, la conclusión inicial parece unánime: ChatGPT domina de forma absoluta el tráfico referido por inteligencia artificial, mientras que Gemini apenas existe.
En auditorías recientes sobre más de 54.8 millones de sesiones en 9 propiedades de GA4 de diferentes industrias (B2B, educación, retail, banca y telecomunicaciones), los números parecen no admitir discusión:
- ChatGPT: 63.620 sesiones (92,05% de cuota de tráfico IA).
- Gemini: 4.472 sesiones (6,47% de cuota de tráfico IA).
- Perplexity, Claude y Copilot: Menos del 1,5% combinado.
Un ratio global de 14,23 a 1 a favor de OpenAI. La lectura rápida de cualquier comité ejecutivo o equipo de marketing suele ser: “La gente simplemente no usa Gemini para buscar o interactuar con marcas”.
Sin embargo, cuando contrastamos los registros de analítica con el comportamiento de red de las APIs y los mecanismos de redirección de ambos modelos, descubrimos que este 14.2x no mide exclusivamente adopción de usuarios: mide un sesgo masivo en los mecanismos de atribución técnica web.
La autopsia del enlace: Citas, Grounding y Parámetros
Para entender de dónde surge la brecha, es necesario analizar qué ocurre en el momento exacto en que un usuario hace clic en una recomendación dentro de cada interfaz.
A finales de septiembre de 2026, comenzaron a circular reportes en la comunidad SEO sobre la incorporación de parámetros UTM en los enlaces de Gemini. El hallazgo fue recogido por Search Engine Journal y reconocido por John Mueller, de Google. Sin embargo, la implementación sigue sin estar documentada y otros usuarios han tenido dificultades para reproducirla.
Decidimos contrastar estos reportes con nuestras propias pruebas. Los resultados fueron distintos:
- ChatGPT fuerza parámetros de consulta en el destino:
Prácticamente cualquier enlace saliente procesado o citado por ChatGPT lleva appendado de forma obligatoria el parámetro ?utm_source=chatgpt.com. - Gemini no incorpora parámetros UTM en los enlaces analizados:
En Gemini, el 100% de las fuentes estructuradas pasan por un dominio intermediario de infraestructura:
[vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/](https://vertexaisearch.cloud.google.com/grounding-api-redirect/)…
Al auditar este endpoint, observamos que resuelve mediante un salto HTTP 302 hacia la URL final en estado completamente limpio (has_utm = False).
Para comprobarlo, realizamos una prueba empírica desde la interfaz web de Gemini. Abrimos 53 enlaces externos y examinamos sus URLs finales. Ninguna contenía parámetros UTM.
Nota de investigación — El caso Box
Durante la prueba encontramos que Box —plataforma de almacenamiento y colaboración en la nube— incorporaba gemini.google.com en un parámetro llamado url_redirect. Al examinar su JavaScript público, identificamos un mecanismo que puede recuperar la procedencia mediante document.referrer durante una redirección de idioma.
Aunque no capturamos su ejecución, el hallazgo sugiere que los sitios de destino también pueden intervenir en cómo se conserva la información de procedencia.
A primera vista, esto podría parecer un detalle menor de ingeniería de software. En la práctica de analítica digital, es un abismo.
La prueba forense: El rescate por UTM vs. la ceguera por Referrer
Todo el sistema de atribución de GA4 depende de dos factores jerárquicos para saber de dónde proviene un usuario:
- Parámetros en la URL (utm_source, utm_medium, gclid, etc.).
- La cabecera HTTP Referer enviada por el navegador (pageReferrer).
Si un usuario llega sin parámetros UTM y sin cabecera Referer, GA4 no tiene alternativa: lo clasifica como Direct / None.
Al analizar a nivel granular las 63.620 sesiones de ChatGPT en el dataset frente a las 4.472 de Gemini, encontramos el dato clave:
- En ChatGPT: Aunque 23.345 sesiones de ChatGPT (36,69%) presentaron un pageReferrer vacío, GA4 conservó su atribución. Una segunda extracción de GA4 permitió profundizar en las señales de adquisición. Entre las 63.633 sesiones identificadas con ChatGPT, el 36,68 % presentaba pageReferrer vacío. En Gemini, esta proporción alcanzó el 15,94 % de las 5.547 sesiones analizadas.
En ambos casos, más del 98 % de las sesiones conservaba información en sessionManualSource, incluso cuando no aparecían parámetros UTM en las URLs de entrada reportadas. Esto confirma que la atribución observada en GA4 no puede explicarse únicamente mediante la presencia o ausencia del referente.
- En Gemini: 491 sesiones (10,98%) presentaron un pageReferrer vacío, pero GA4 conservó su atribución a Gemini. Esto demuestra que la ausencia de pageReferrer no implica necesariamente una pérdida de atribución. Para determinar qué señales permitieron identificar estas sesiones, necesitamos profundizar en los datos.
El agujero negro de vertexaisearch y la fricción de enlaces
La auditoría identificó dos características técnicas que podrían influir en la atribución del tráfico, aunque todavía no podemos cuantificar su impacto:
1. El salto 302 no transfiere el dominio intermedio
En una muestra de 201 consultas controladas a la API de Gemini con Grounding activo, el 100% de las más de 1.600 fuentes extraídas utilizaban el proxy de redirección de Vertex AI.
Sin embargo, al buscar ese dominio en las 54,8 millones de sesiones reales de GA4, vertexaisearch.cloud.google.com apenas apareció en 3 sesiones.
Los resultados de ambas pruebas muestran un patrón consistente: los enlaces de grounding examinados mediante la API y las 53 navegaciones verificadas desde la interfaz web de Gemini llegaron a URLs finales sin parámetros UTM.
Esta ausencia de etiquetado podría contribuir a la menor atribución observada en GA4, especialmente cuando tampoco se conserva información de referencia.
Esta línea de investigación continúa abierta.
Nuestro siguiente paso será examinar las cabeceras HTTP Referer durante las navegaciones desde Gemini, para determinar qué información de procedencia recibe efectivamente el sitio de destino.
2. Formato de respuesta: Citas estructuradas vs. Enlaces en texto
En la auditoría técnica sobre Gemini con grounding:
- 0% de enlaces en texto plano: El modelo casi nunca inserta hipervínculos markdown ([Texto](URL)) dentro de su respuesta conversacional. Limita los enlaces a los chips de fuentes al pie o al lateral.
- Menciones de entidad: Menos del 10% de las respuestas incluían menciones explícitas de dominios en el texto.
La forma en que Gemini presenta sus fuentes introduce otra variable en la medición: el comportamiento del usuario. Una persona puede hacer clic en una referencia, buscar posteriormente la marca mencionada o acceder directamente a su sitio web. Pero esa no es la materia de este análisis.
Conclusiones para la era GEO (Generative Engine Optimization)
La conclusión no es que Gemini tenga exactamente la misma cuota de uso que ChatGPT; la adopción de ChatGPT sigue siendo mayor en múltiples segmentos. La conclusión técnica es que la distancia real está severamente distorsionada por la analítica tradicional:
- La atribución del tráfico de IA en GA4 tiene limitaciones: Las sesiones identificadas como procedentes de Gemini o ChatGPT no necesariamente representan la totalidad de las visitas originadas desde estos asistentes. La medición depende de las señales disponibles durante la navegación y de cómo las interpreta Analytics. Por eso, evaluar una estrategia de visibilidad en IA exclusivamente mediante tráfico referido puede ofrecer una visión incompleta de su impacto.
- ChatGPT juega con ventaja de medición: Mientras ChatGPT incorpora parámetros UTM que permiten identificar explícitamente la procedencia de sus enlaces, nuestras pruebas con Gemini muestran un patrón consistente de ausencia de etiquetado. Lo observamos tanto en más de 1.600 fuentes examinadas mediante su API con grounding como en 53 navegaciones verificadas desde su interfaz web. Esta diferencia constituye una desventaja técnica de atribución para Gemini, especialmente cuando el navegador no conserva información de referencia, y ofrece una explicación plausible de parte de la brecha de 14,23 veces observada en GA4.
- La medición de GEO requiere ir más allá de GA4: Si las herramientas de analítica tradicionales no permiten observar completamente la visibilidad de una marca en las respuestas de IA, necesitamos incorporar nuevas fuentes de información.
En D2B estamos desarrollando herramientas que permiten medir precisamente esa dimensión: analizar las respuestas de ChatGPT y Gemini, identificar qué marcas aparecen, qué fuentes utilizan y cuáles terminan citadas. También estudiamos Google AI Overviews y su relación con los resultados orgánicos tradicionales.
Al combinar estos datos con GA4 y Search Console, podemos construir una visión más completa de la presencia de una marca en los entornos de búsqueda e inteligencia artificial, sin confundir visibilidad, citación y tráfico efectivo.
El Generative Engine Optimization no puede auditarse con las reglas de la web de 2015. Quien solo mire los referrers estándar en GA4 estará tomando decisiones estratégicas basadas en un espejismo técnico.
Los 14,23x no cuentan toda la historia.
Analizamos 54,8 millones de sesiones, examinamos más de 1.600 fuentes obtenidas mediante la API de Gemini y verificamos 53 navegaciones desde su interfaz web. Encontramos diferencias concretas en los mecanismos de atribución que ayudan a entender por qué dos plataformas pueden generar registros de tráfico tan distintos.
La pregunta que queda abierta es cuánto de esa diferencia corresponde al comportamiento real de los usuarios y cuánto a las señales que nuestras herramientas de analítica consiguen identificar.
Seguiremos investigándolo. Porque, para tomar buenas decisiones, primero necesitamos entender qué estamos midiendo.
Más allá de los datos, ¿qué significa esto para nuestras marcas?
Que ChatGPT registre 14 veces más visitas que Gemini no significa necesariamente que genere 14 veces más tráfico real. Lo que vemos en Google Analytics podría ser solo una parte de la historia.
Por eso, además de medir visitas, necesitamos entender dónde aparece nuestra marca, cuándo es recomendada y qué presencia tienen nuestros competidores en las respuestas de IA.
Todavía nos quedan preguntas por responder, pero este estudio nos deja algo claro: vale la pena ampliar nuestra forma de medir para tomar mejores decisiones de marketing.
Y aquí es donde podemos ayudarte.
En D2B contamos con herramientas propias y metodologías de medición que nos permiten analizar la visibilidad de las marcas en ChatGPT, Gemini y Google AI Overviews. Llevamos estas capacidades a los negocios de nuestros clientes, transformando datos en información útil para tomar mejores decisiones.