Visibilidad de la marca en ChatGPT y Perplexity por países: cómo medir a través de proxies

El cliente pregunta: «¿Nos recomienda ChatGPT?» Abres el chat, escribes «el mejor servicio para X» y ves tu marca. ¿Problema resuelto? No. Has verificado una respuesta, de un país, desde tu cuenta con historial. Un comprador en Alemania o Brasil podría haber recibido una lista completamente diferente. En esta guía, analizaremos cómo recopilar una medición honesta de la visibilidad de la marca en ChatGPT, Perplexity, Gemini y Google AI Overviews por países: qué datos ya se conocen, cómo construir una muestra, dónde se necesitan proxies y cómo no gastar el presupuesto en ruido.

Por qué una respuesta no significa nada

La respuesta del asistente de IA es inestable por tres razones: la aleatoriedad de la generación, el lugar de la consulta y el canal (aplicación o API). Cada una tiene cifras.

1. La respuesta cambia casi en cada ejecución

Rand Fishkin (SparkToro) y Patrick O'Donnell (Gumshoe.ai) en noviembre-diciembre de 2025 ejecutaron 2,961 consultas en ChatGPT, Claude y Google AI Overviews. Cada una de las 12 consultas «recomendadas» se ejecutó entre 60 y 100 veces en la plataforma. El resultado, según datos de Search Engine Journal:

• la probabilidad de obtener la misma lista de marcas en una repetición es menos de 1 de 100 para ChatGPT y las respuestas de IA de Google;
• la misma lista en el mismo orden es menos del 0,1%;
• sin embargo, la frecuencia de aparición de la marca es más estable: en las consultas sobre auriculares Bose, Sony, Sennheiser y Apple aparecieron en el 55-77% de las 994 respuestas.

Conclusión de los autores: «la posición en la respuesta de IA» como métrica es poco fiable, se debe medir la proporción de respuestas donde se menciona la marca. El estudio no fue revisado por pares, y uno de los autores trabaja en una empresa que vende seguimiento, pero la metodología es sensata: una verificación es como lanzar un dado.

2. La respuesta depende del país

OpenAI en la documentación sobre búsqueda en ChatGPT menciona claramente: el servicio puede determinar la ubicación aproximada por dirección IP para ofrecer resultados locales, y una VPN cambia esa ubicación. Por lo tanto, la IP es parte de los datos de entrada.

Cuánto influye esto, lo mostró un estudio de Massive del 8 de junio de 2026: 270 consultas a ChatGPT, Gemini y Copilot desde dispositivos reales en EE. UU., Reino Unido, Alemania, Brasil y Japón, todas en inglés. Resultados:

• Gemini se negó completamente a responder sobre apuestas (DraftKings, FanDuel, BetMGM) desde IP británicas y alemanas y se negó parcialmente en el ranking de alcohol allí mismo. Desde EE. UU., Brasil y Japón respondió sin problemas;
• Copilot colocó a DraftKings en primer lugar solo en EE. UU. y Reino Unido, en otros países FanDuel ocupó posiciones más altas;
• la elección del asistente desplazó la posición de la marca hasta dos lugares.

Para un negocio local, la discrepancia es aún más notable. El índice SOCi Local Visibility Index 2026 (enero de 2026, alrededor de 350,000 puntos de 2,751 marcas de red): la empresa aparece en el bloque local de Google en tres lugares en el 35.9% de los casos, mientras que en las recomendaciones de ChatGPT solo en el 1.2%.

3. La API y la aplicación responden de manera diferente

La trampa más desagradable para aquellos que construyen monitoreo en la API. Brandlight en junio de 2026 comparó 2,565 pares de respuestas a las mismas 900 preguntas: a través de la API y a través de la interfaz web de ChatGPT, Gemini y Perplexity. Coincidencia de marcas mencionadas:

• ChatGPT — 11%, la misma marca en primer lugar — 13%;
• Gemini — 12% y 16%;
• Perplexity — 6% y 9%.

Las advertencias son honestas: las mediciones se realizaron con un día de diferencia, los modelos en la API y en la aplicación son diferentes, el estudio fue realizado por una empresa que vende monitoreo. Pero el orden de magnitud es claro: la API no reemplaza lo que ve un usuario real.

Qué se necesita para una medición honesta

De los tres puntos anteriores se obtiene un esquema de trabajo. Se puede construir uno mismo o verificarlo con un servicio de pago como Peec AI, Profound o Otterly.AI.

1. Conjunto de consultas, no una sola consulta. 20-50 formulaciones bajo la demanda real: «el mejor X para Y», «alternativas a [competidor]», «X o Z», «cuánto cuesta X». Las personas formulan de diferentes maneras: en el mismo estudio de SparkToro, 142 participantes escribieron consultas sobre auriculares con una similitud semántica de solo 0.081.
2. Repeticiones. Cada consulta — al menos 10 ejecuciones en la plataforma y el país. Menos — y la diferencia entre «nos mencionaron en el 30%» y «en el 50%» se pierde en el ruido.
3. País — a través de IP y idioma juntos. Una consulta en inglés desde Alemania y una consulta en alemán desde Alemania son dos mercados diferentes. Verifica ambos si vendes en ambos.
4. Sesión limpia. Sin iniciar sesión, sin memoria e historial, un nuevo perfil de navegador para cada ejecución. De lo contrario, estás midiendo tu personalización.
5. Dos canales. API — para un fondo regular barato, interfaz — para una muestra de control «como ve el comprador».
6. Métrica — proporción de menciones. Además, una lista de competidores cercanos y fuentes a las que se refiere la respuesta: precisamente ellas indican dónde te faltan publicaciones.

Paso a paso: tu medición por países

Paso 1. Canal API: el país se establece como parámetro

Para el monitoreo de fondo, no se necesita IP: la API tiene sus propios campos de ubicación.

• OpenAI (herramienta web_search): objeto user_location con type: "approximate", código de dos letras country según ISO 3166-1, cadenas libres city y region y zona horaria timezone en formato IANA (por ejemplo, Europe/Berlin). Para modelos de investigación profunda, la ubicación no es compatible.
• Perplexity: en el objeto web_search campo user_location con country (código ISO), region, city y si se desea latitude/longitude (solo se pueden transmitir juntos con country). En la documentación se señala que la ciudad y la región aumentan significativamente la precisión.

Esto es barato y reproducible, pero recuerda sobre el 6-12% de coincidencia con la interfaz. La API proporciona una tendencia, no una imagen desde los ojos del cliente.

Paso 2. Canal de interfaz: el país se establece por IP

Para ver la respuesta tal como la ve un usuario en otro país, la consulta debe llegar desde la IP de ese país. Aquí no se puede evitar el uso de proxies:

1. Para cada país de medición — su propio flujo de proxies con segmentación por país. Si la ciudad es importante (negocio local), se necesita segmentación por ciudad.
2. Tipo de IP — proxies residenciales: los asistentes y Google a menudo encuentran direcciones de centros de datos con captchas o restricciones, y medirás el anti-bot, no la respuesta. Para mercados donde los compradores están principalmente en teléfonos, la muestra de control se puede hacer a través de proxies móviles.
3. Una ejecución — una sesión: nueva IP, nuevo perfil de navegador, zona horaria e idioma del sistema según el país. La discrepancia entre la IP y la zona horaria por sí sola revela la automatización.
4. Dentro de una ejecución no cambies la IP: si la respuesta tarda varios segundos en cargarse y la dirección cambió en medio de la sesión, obtendrás un error o una verificación repetida. Cómo elegir entre una sesión fija y rotación se detalla en el artículo sobre sesiones pegajosas y rotación para perfiles.
5. El ritmo — humano. Cientos de solicitudes idénticas desde una dirección consecutivamente llevan a límites y captchas. Distribuye las ejecuciones entre direcciones y a lo largo del tiempo.

Para Google AI Overviews, esto es un raspado habitual de resultados con geografía: cómo recopilar el bloque de respuesta de IA y no recibir captchas, lo analizamos en la guía sobre la recopilación de resultados de Google con AI Overviews.

Paso 3. Verifica que el país sea realmente el correcto

Antes de una serie de ejecuciones, asegúrate de que la salida del proxy se identifica como el país requerido en varias bases de geolocalización y no está marcada como VPN o hosting. Las bases a menudo difieren, y el servicio de IA puede ver un país diferente al que solicitaste. Cómo leer los veredictos de los verificadores se detalla en la comparación de verificadores de reputación IP.

Paso 4. Guarda la respuesta en su totalidad

Registra no solo «mencionado / no mencionado», sino todo el texto, la lista de marcas, las fuentes-enlaces, el país, el idioma, el canal, el tiempo y la IP. Dentro de un mes querrás recalcular la métrica de nuevo, y las ejecuciones ya no se repetirán.

Paso 5. Cuenta la proporción, no la posición

Tabla final: filas — consultas, columnas — países y plataformas, en la celda — proporción de ejecuciones donde se menciona la marca y el top-3 de competidores. Precisamente tal tabla responde a la pregunta del cliente. No muestres la posición «somos terceros» sin repeticiones: según datos de SparkToro, rara vez se repite.

Cuánto tráfico se consume

El canal API no consume tráfico de proxies. La interfaz en el navegador — consume: la página del asistente con la respuesta pesa más que el texto de la respuesta en sí. El volumen exacto depende de la plataforma y de si recortas imágenes y fuentes, así que estímalos tú mismo: ejecuta 10 consultas a través de proxies y observa el consumo en el panel. Luego, simple aritmética: consultas × ejecuciones × países × plataformas × peso promedio de la ejecución. Ejemplo de estructura: 30 consultas × 10 ejecuciones × 3 países × 2 plataformas = 1,800 ejecuciones en un ciclo de medición. Desactivar imágenes y medios en el navegador generalmente reduce notablemente el peso de la página.

Trampas

• Reglas de los servicios. Los términos de OpenAI y otras plataformas limitan la recopilación automática de datos desde la interfaz. Para el monitoreo regular, mantén la API oficial como canal principal y usa la interfaz como una pequeña muestra de control. Haz una evaluación de riesgos con un abogado bajo tu jurisdicción.
• Las negativas también son datos. Si en algún país el asistente se niega a responder consultas de tu categoría (como Gemini sobre apuestas en el Reino Unido y Alemania), no es un error de recopilación, sino un resultado: en ese país el canal está cerrado para ti.
• El idioma es más importante de lo que parece. El estudio de Massive se realizó solo en inglés. Para el mercado real, las consultas en el idioma local pueden dar una composición diferente de marcas.
• Los modelos cambian. La medición de un día se vuelve obsoleta después de una actualización del modelo. Repite el ciclo cada semana o dos y compara la tendencia.
• Un servicio de pago no es la verdad absoluta. Antes de comprar, pregunta al proveedor: cuántas ejecuciones por consulta, a través de API o interfaz, desde qué IP y en qué países. Si no hay respuesta, es pronto para confiar en los números del informe.

Conclusión

«¿Nos recomienda ChatGPT?» no es un sí o un no, sino una proporción: en qué países, en qué idioma, en qué plataforma y en qué porcentaje de respuestas. Una medición honesta se construye a partir de un conjunto de consultas, repeticiones, sesiones limpias y dos canales. La API proporciona un fondo barato, mientras que la interfaz con IP residencial del país requerido muestra lo que ve el comprador. Comienza con poco: 20 consultas, 2 países, 10 ejecuciones — y ya la primera tabla te dirá más sobre tu visibilidad que cualquier captura de pantalla única.