¿Por qué ChatGPT recomienda a otra marca y no a mí?

Introducción

En los últimos meses, una de las preguntas más frecuentes entre agencias de marketing y marcas que trabajan su presencia digital es: “¿Por qué ChatGPT recomienda a mi competencia y no a mí?”. No es un simple berrinche corporativo; en realidad, estamos frente a un nuevo desafío en el posicionamiento online.

Así como Google definió durante dos décadas las reglas del juego del SEO, hoy los modelos de inteligencia artificial (IA) comienzan a convertirse en nuevos motores de recomendación. Ya no solo importa aparecer en la primera página de Google; ahora, importa ser mencionado por asistentes conversacionales y generativos. Si tu marca no aparece en esas respuestas, es momento de revisar tu estrategia digital y, en particular, cómo te estás posicionando en el campo emergente del Generative Engine Optimization (GEO).

La lógica detrás de ChatGPT y otros modelos generativos

Para entender por qué tu marca no aparece, primero hay que desmitificar cómo funciona un modelo como ChatGPT:

  1. Entrenamiento con datos previos: La IA aprende de textos públicos, artículos, blogs, directorios, foros y otros repositorios de información hasta una fecha determinada (más lo que se conecta en tiempo real mediante plugins o navegación).
  2. Patrones, no favoritismos: El modelo no “elige” marcas por preferencia. Recomienda en función de la frecuencia y relevancia con la que esas marcas aparecen en fuentes disponibles.
  3. Neutralidad programada: ChatGPT evita favorecer a marcas desconocidas o con poca autoridad digital. En su lugar, recurre a ejemplos reconocidos y validados (Mailchimp, HubSpot, Shopify, etc.), ya que son percibidos como seguros y confiables.

En resumen, Chat GPT es un mejor concierge con menor sesgo, sesgos que inevitablemente TODOS los humanos tenemos, y ojo, al ser un modelo de lenguaje entrenado con nuestros textos pre-existentes, SÍ va a tener “prejuicios”, pero va a poder dar respuestas también más científicas, certeras, que definitvamente van a destronar un par de marcas.

El nuevo paradigma en la toma de decisiones de compra

La forma en que los consumidores deciden está cambiando radicalmente. Antes, el proceso pasaba por buscadores, reseñas y comparativas. Ahora, cada vez más usuarios inician con una consulta conversacional:

“¿Cuál es la mejor agencia SEO en México?”
“¿Qué coche es más confiable para una familia de 4 personas?”

El detalle es que la IA no responde con base en percepciones populares, sino en datos disponibles. Esto puede revelar diferencias importantes entre lo que la gente cree y lo que realmente muestran los estudios.

Ejemplo: percepción vs. datos reales en autos confiables en México

Percepción popular

En México, la percepción común suele colocar a Volkswagen y Nissan como sinónimos de confiabilidad, gracias a su larga presencia y popularidad.

Datos de confiabilidad real (J.D. Power VDS 2024)

El Estudio de Dependabilidad Vehicular (VDS) 2024 mide problemas reportados por cada 100 vehículos (PP100). Menor número = mayor confiabilidad:

  • Mitsubishi: 159 PP100
  • Fiat: 176 PP100
  • Ford: 177 PP100
  • Toyota: 182 PP100
  • Honda: 199 PP100
  • Nissan: 205 PP100
  • Volkswagen: 214 PP100

(Fuentes: Autocosmos, AS México)

Es decir: aunque Nissan y VW dominen en la mente del consumidor, no son los más confiables objetivamente; marcas como Mitsubishi y Toyota superan sus indicadores de confiabilidad.

Ejemplo conversacional con ChatGPT

Usuario:

“Científicamente hablando, ¿cuáles son los autos de venta en México más confiables?”

Respuesta simulada de ChatGPT (basada en datos reales):

“Según el Estudio de Confiabilidad del Vehículo (VDS) 2024 de J.D. Power México, la confiabilidad se mide por fallos por cada 100 autos (PP100). En el segmento de volumen, Mitsubishi lidera con 159 PP100, seguida de Fiat (176 PP100) y Ford (177 PP100). Toyota también destaca con 182 PP100, superando tanto a Nissan (205 PP100) como a Volkswagen (214 PP100). Aunque la percepción popular coloca a Nissan y VW como marcas confiables, los datos muestran que Mitsubishi y Toyota son estadísticamente más confiables.”

Este ejemplo ilustra el cambio de paradigma: la IA no se queda con lo “más sonado”, sino con lo mejor documentado.

Cómo lograr que ChatGPT recomiende tu marca

  1. Fortalece tu PR digital: Aparece en medios especializados y directorios sectoriales.
  2. Crea contenido largo y contextualizado: Los modelos generativos priorizan textos que explican a fondo.
  3. Optimiza para GEO: Redacta en formato de pregunta/respuesta, como si un usuario hablara con un chatbot.
  4. Construye autoridad externa: Backlinks estratégicos, colaboraciones y menciones cruzadas son vitales.
  5. No descuides lo básico del SEO: Velocidad web, headings, metadescripciones y enlaces internos siguen siendo la base.

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Conclusión

La pregunta “¿Por qué ChatGPT recomienda a otra marca y no a mí?” se responde con otra: Si un consumidor que no conozca de la categoría, ¿qué tan probable es que un experto científico te recomiende? El futuro de la recomendación digital ya no dependerá de la percepción popular, sino de la evidencia documentada y tu autoridad digital.

Otro ejemplo popular podrían ser los audífonos de marcas “premium”, la percpeción del usuario promedio es marcas como Bosé, Sonos o Apple, son los mejores audífonos, sin embargo, si le preguntas a un experto en audio, de entrada posiblemente te diga que cualquier audífono Bluetooth, no es el mejor, pues hay mucha pérdida de información en la transmisión, que usar audífonos de cables es mejor, y que marcas como Beyerdynamic, Audio-Technica, Sennheiser y muchas otras son mejores, por una fracción del costo.

Así como vimos con el caso de los autos, la brecha entre percepción y datos es enorme. La IA recomienda en función de lo verificable, no de lo “famoso”. Y eso representa una oportunidad: si optimizas tu estrategia de GEO y aumentas tu presencia digital, tu marca puede ser la próxima en ser mencionada en estas conversaciones.

Bibliografía