Qué pasó
- Treyci, una plataforma de medición de visibilidad en IA, publicó el 3 de septiembre de 2026 un análisis de más de 1.200 respuestas puntuadas.
- En una categoría de software corporativo, un motor mencionó las marcas monitoreadas en 81% de sus respuestas y otro las mencionó en 43%, en el mismo mes y con las mismas consultas.
- La metodología declarada corre alrededor de 100 preguntas con intención de compra por categoría —comparaciones de precio, alternativas, recomendaciones por tamaño de equipo— repitiéndolas en ChatGPT, Perplexity, Gemini y Grok.
- En un rastreo aparte de 100 empresas de software corporativo, 41 habían publicado un archivo
llms.txtpara rastreadores de IA.
Por qué importa
- Un equipo de marketing que reporta a su directorio la visibilidad de la marca revisando un solo motor entregó una cifra que otra muestra habría reducido a la mitad.
- Para pymes chilenas que empezaron a aparecer en respuestas de IA sin saber bien por qué, el dato ordena la conversación: la visibilidad no es un número, es un número por motor y por mes.
- El archivo
llms.txtse está adoptando más rápido que la capacidad de comprobar si sirve. Cuarenta y una empresas lo publicaron; ninguna demostró que cambió algo.
El dato
81% contra 43%. Las mismas marcas, las mismas preguntas, el mismo mes y una diferencia de casi el doble entre un motor y otro.
Contexto
Treyci vende la herramienta de monitoreo que produce el hallazgo y no identificó los dos motores, ni la categoría de software, ni el conjunto de consultas, ni el criterio de puntuación. Con eso publicado, nadie puede distinguir si la brecha viene del comportamiento de los motores, de cómo se redactaron las preguntas o de las marcas que la empresa eligió seguir. El mismo día, otro proveedor documentó el avance de la publicidad pagada dentro de esas respuestas.
Qué viene
- Treyci no anunció publicación de su conjunto de consultas ni de su rúbrica de puntuación.
- Sin plazos anunciados para replicar la medición en otras categorías.
Cierre
Durante veinte años la discusión fue en qué posición aparecía una marca dentro de una misma lista de resultados. Ahora la discusión es en qué motor aparece, y la respuesta cambia según a cuál se le pregunte.
Fuentes
- New Measurement Data: AI Engines Disagree by 2× on Which Brands to Recommend — comunicado en GlobeNewswire, 3 de septiembre de 2026
- Treyci: AI Engines Disagree 2x on Which Brands to Recommend — MarTech Cube
Editado por Rodrigo Cornejo. Cómo seleccionamos y verificamos los hechos, en quiénes escriben.
