Gemini cita sobre todo los sitios web de las propias empresas en su búsqueda local con IA

Cuando Gemini, la IA de Google, responde a una consulta local, cita el propio sitio web de la empresa con mucha más frecuencia que los directorios o las plataformas de reseñas. Un nuevo estudio de la agencia de SEO local Steady Demand analizó 14.472 citas de IA en 1.487 consultas de 50 de las mayores áreas metropolitanas de Estados Unidos y descubrió que los sitios web empresariales representan el 60% de todas las citas, y el 59,9% de las de Gemini. El mismo estudio encontró que las recomendaciones de IA son sorprendentemente inconsistentes: preguntar lo mismo dos veces hace que las fuentes citadas coincidan solo alrededor del 40% de las veces. Para las marcas con múltiples ubicaciones, la señal es clara: sus propias páginas de ubicación son el activo que la IA lee primero.

Qué ha pasado

Steady Demand, una agencia estadounidense dirigida por el cofundador Ben Fisher, Diamond Product Expert de Google Business Profile, ha publicado su AI Citation Ledger (registro de citas de IA): un análisis de 14.472 citas extraídas de 1.487 consultas en 50 áreas metropolitanas de Estados Unidos y 10 categorías de servicios locales. El hallazgo principal es el peso que la IA otorga al propio dominio de una empresa.

Los sitios web empresariales obtuvieron el 60% de todas las citas en ambos motores estudiados. Gemini se apoyó en ellos con más fuerza, un 59,9%, mientras que ChatGPT citó sitios web empresariales solo el 15,9% de las veces y dependió más de Reddit y los directorios. Reddit por sí solo representó el 13,7% de las citas, más que todos los directorios de servicios locales juntos, que sumaron el 10,3%. Los dos motores rara vez coincidieron entre sí: sus dominios citados se solaparon solo el 8% de las veces, y nombraron la misma empresa principal en apenas el 4,2% de los casos.

El segundo hallazgo del estudio tiene que ver con la consistencia, algo que Steady Demand denomina Grounding Drift (deriva de anclaje). Preguntar a Gemini la misma cuestión dos veces, una tras otra el mismo día, produjo fuentes coincidentes el 46,3% de las veces, un porcentaje que bajaba al 41,0% unas horas después y al 26,5% al día siguiente. Gemini nombró la misma empresa principal en aproximadamente el 7,9% de las consultas repetidas, cerca de una de cada trece. El Local Pack tradicional de Google, utilizado como control, devolvió el mismo primer resultado el 90,2% de las veces.

“Preguntar lo mismo dos veces no significa ejecutar la misma búsqueda dos veces. Cada llamada es una decisión independiente y, según todo indica, estocástica, sobre qué escribir en Google en tu nombre.”

Steady Demand, AI Citation Ledger

Por qué importa

De aquí se derivan dos consecuencias para quien sea responsable de la visibilidad local a gran escala. Primero, el contenido web propio, no solo una ficha de Google Business Profile, es lo que la IA lee al componer una respuesta local. Las páginas de ubicación de una marca hacen ahora más trabajo que nunca, porque el motor las cita directamente. Segundo, la visibilidad en IA es volátil de un modo que las clasificaciones tradicionales no lo son. Cuando la misma consulta produce fuentes distintas con solo horas de diferencia, una comprobación puntual apenas dice nada, y cualquier medición debe basarse en un muestreo repetido a lo largo del tiempo.

También hay una señal de calidad escondida en los datos. Las empresas que la IA recomendó tenían una media de 4,75 estrellas, cerca de la media de 4,84 estrellas de los resultados normales de Google, y el 97% se situaba en 4,0 estrellas o más. La IA no está mostrando negocios débiles, sino recurriendo a empresas sólidas, bien valoradas y con contenido propio creíble.

Qué significa esto para las marcas con múltiples ubicaciones

Para una marca que gestiona cientos o miles de ubicaciones, la conclusión es una cuestión de gobernanza, no algo que se resuelva consulta a consulta. Si los sitios web empresariales se llevan la mayoría de las citas de IA, entonces cada página de ubicación local y cada página del buscador de tiendas en toda la red debe ser precisa, rastreable y lo bastante específica como para merecer ser citada. Una página de ubicación pobre o duplicada no le da al motor nada distintivo que citar. Es la misma disciplina que sustenta el generative engine optimization: datos correctos y contenido realmente local, mantenidos de forma coherente en todas partes.

La respuesta práctica pasa por controlar los datos de entrada en lugar de intentar controlar la caja negra. Mantén una única fuente de verdad para los datos de ubicación en todas las fichas con una plataforma de gestión de fichas de negocio locales, mantén las páginas de cada ubicación ricas en contenido y actualizadas con un buscador de tienda preparado para operar a gran escala, y alimenta perfiles listos para IA a través de Places AI. Dado que las respuestas de IA cambian de una consulta a otra, no midas el éxito con una sola comprobación: sigue la presencia y los resultados en todas las ubicaciones a lo largo del tiempo, y plantea el objetivo como ser la respuesta claramente creíble para un cliente real en un lugar real, sea cual sea el resultado que devuelva el motor en un momento dado.

En resumen

Los motores que cada vez más se interponen entre los clientes y los negocios locales están citando los propios sitios web de esos negocios por encima de casi todo lo demás, y lo hacen de forma inconsistente. Para las marcas con múltiples ubicaciones, la respuesta no es perseguir un objetivo en movimiento, sino controlar lo que la IA lee: datos precisos y páginas locales distintivas en cada ubicación, medidos a lo largo del tiempo y no en una única instantánea.