Las páginas de productos obtienen el 24% de las citas de IA, Reddit y YouTube el 4%
Si ha pasado algún tiempo en un canal GEO o AEO Slack este año, habrá escuchado el mismo consejo en bucle. Estar en Reddit. Estar en YouTube. Conozca compradores donde la comunidad ya confía. Ese consejo no está mal para un comprador que todavía está aprendiendo qué es una categoría. Simplemente no es lo que muestran los datos una vez que el mismo comprador comienza a comparar proveedores nombrados en lugar de explorar el tema. Antes de presentarles ese hallazgo, envié a la empresa responsable seis preguntas específicas sobre cómo construyó el estudio.
Lo que realmente se rastreó
El estudio, escrito por Nelson Brassell de Ten Speed, extrajo datos de citas de Peec AI, una herramienta que monitorea cómo ChatGPT, Perplexity, Claude y Gemini citan las URL en sus respuestas. Ten Speed escribió 170 mensajes diseñados para reflejar cómo un comprador habla con un asistente de IA una vez que ha pasado de “qué es un CRM” a “Pipedrive vs. HubSpot para empresas dirigidas por ventas” o “cómo maneja X los informes SOC 2”. Esas indicaciones se extendieron a la propia base de clientes de Ten Speed, abarcando fintech, seguridad física, hotelería y automatización de TI, además de competidores similares, por lo que los resultados no reflejarían solo a los propios clientes de la agencia. Eso produjo un total de 7,387 apariciones de citaciones.
Las páginas de productos lideraron el 24,1% de todas las citas, la categoría más grande. Los artículos, es decir, publicaciones de blogs, noticias y relaciones públicas, se llevaron otro 17,4%. Las páginas de comparación y las listas obtuvieron cada una alrededor del 13%, las guías prácticas poco menos del 9% y las páginas de inicio un sorprendente 7,8%. Los perfiles de directorio en sitios como G2 y Capterra aumentaron un 7,2%. Reddit, YouTube, foros e hilos de discusión se combinaron para el 4,2%; Reddit hizo la mayor parte de ese trabajo y YouTube apenas apareció en alrededor del 1%. Si lo sumamos, el contenido controlable por la marca (las páginas que escribe y posee un equipo de marketing) representó el 88,3% de todo lo que los modelos de IA citaron cuando los compradores tomaban decisiones.
El contenido de comparación superó con creces su peso. Las indicaciones de formato de comparación representaron el 20 % del conjunto de indicaciones, pero generaron cerca del 27 % de las citas, un rendimiento de 1,33 veces que la mayoría de los equipos de contenido B2B dejan sobre la mesa porque tratan las páginas “X vs. Y” como una ocurrencia tardía defensiva en lugar de una superficie de citas real.
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6 preguntas y qué cambió porque las hice
La versión publicada de la tabla de desglose de indicaciones decía 220 indicaciones en total, mientras que todos los demás gráficos del artículo utilizaban 170 como denominador. Esa no es una peculiaridad redondeada; cambia cada porcentaje en el informe dependiendo del número que utilice. Ten Speed confirmó que 170 es la cifra correcta y me dijo que la imagen mal etiquetada se corregiría. Una inconsistencia relacionada, donde la categoría “comparación” fue etiquetada de dos maneras diferentes en dos gráficos diferentes, se concilió con el mismo recuento de 34 mensajes una vez que pregunté qué método realmente respaldaba la estadística de comparación de titulares.
También pregunté cuántas marcas y verticales de clientes distintas se encuentran detrás de esas 7,387 citas, porque esa es la pregunta sobre el tamaño real de la muestra, no el recuento de citas. Ten Speed se negó a dar siquiera un rango, con el argumento de que combinar un recuento de clientes con las verticales mencionadas correría el riesgo de volver a identificar una base de clientes pequeña y confidencial. Lo tomaré como un límite legítimo en lugar de una evasión, pero también significa que los investigadores externos no pueden juzgar de forma independiente qué tan amplia es realmente la muestra subyacente.
Otras dos respuestas importan más que las dos primeras. El propio artículo de Ten Speed menciona la falta de un desglose por plataforma como su mayor pregunta abierta, ya que ChatGPT, Perplexity, Claude y Gemini casi con seguridad no se comportan de la misma manera en la parte inferior del embudo. Cuando pregunté directamente, la respuesta fue que los datos a nivel de plataforma simplemente no se recopilaron en esta extracción. Y cuando pregunté si la división del 4% frente al 24%, la cifra en la que se basa todo el titular, había sido probada estadísticamente o simplemente se había presentado como un patrón descriptivo, la respuesta fue clara. Fue sólo descriptivo. El estudio utiliza pruebas no paramétricas en otros lugares para comparar la tasa de citas entre tipos de páginas, pero no para la división específica que constituye el discurso.
Ese es el detalle que cambia cómo usaría estos datos. Un estudio cuyo equipo admite una brecha de datos en lugar de pasarla por alto gana más de mi confianza, no menos, pero una división descriptiva de 88/4 promediada en cuatro modelos de IA con un comportamiento de citación muy diferente es una instantánea de una base de clientes en un momento dado, no una ley de cómo los compradores B2B usan la IA. Ten Speed no intentó disfrazar un hallazgo direccional como un punto de referencia de la industria una vez que lo presioné, y esa moderación es más rara de lo que debería ser.
Ten Speed es sincero sobre el resto de lo que esto no es. El conjunto de datos solo cubre sus propios clientes B2B SaaS y servicios profesionales, por lo que las marcas de consumo o de comercio electrónico podrían ver algo completamente diferente. Es un momento único en el tiempo, no una tendencia rastreada, y el volumen de citas no es lo mismo que un clic, una solicitud de demostración o un acuerdo cerrado. Ten Speed dijo claramente que aún no tiene los datos para conectar estas citas con la tubería, y lo trataría como una respuesta honesta en lugar de una cobertura.
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Qué significa esto para su plan de contenido
Nada de esto significa que los consejos de Reddit y YouTube sean inútiles. Significa que está dirigido a la etapa equivocada del embudo. Los propios datos de Ten Speed sugieren que el contenido de la comunidad aún puede tener peso antes, cuando un comprador todavía se está formando una opinión sobre una categoría en lugar de elegir entre proveedores nombrados. Lo que cambia es dónde colocas tu próximo trimestre del presupuesto de contenido si el objetivo es aparecer cuando alguien está a punto de comprar.
Vuelva a escribir las páginas de sus productos y la página de inicio como si un modelo de IA las leyera en frío. Las páginas de productos y las páginas de inicio juntas representan cerca de un tercio de las citas en la etapa de evaluación, y ambas funcionan respondiendo “¿qué hace esto, para quién es, con qué se integra?” en un lenguaje sencillo. Un posicionamiento inteligente le da al modelo menos con qué trabajar que una descripción plana y específica.
Cree contenido comparativo antes y contra más de sus dos rivales obvios. Un retorno de 1,33 veces en las solicitudes de formato de comparación no es una ventaja marginal. Si sus páginas de comparación solo existen porque las ventas solicitaron una batalla contra un competidor, está invirtiendo poco en el formato que ya está superando su proporción de preguntas de los compradores.
Administre sus perfiles de G2 y Capterra como contenido, no solo como bandejas de entrada de reseñas. En el 7,2% de las citas, el texto del perfil del directorio, las etiquetas de categoría y las listas de integración son datos estructurados en los que se apoyan los modelos cuando un comprador solicita opciones en su categoría. Un perfil obsoleto o mal categorizado desinforma al modelo exactamente en el momento en que está creando la lista corta de alguien.
Yo añadiría un cuarto paso que no está en el informe de Ten Speed, porque es el que intento practicar. Antes de repetir cualquier estadística de visibilidad de la IA en una presentación de cliente o en un documento de estrategia de contenido, haga las mismas preguntas que hice aquí. ¿Cuál es el verdadero denominador? ¿Es este un promedio entre plataformas que podría estar ocultando un valor atípico? ¿El número del titular fue realmente probado o simplemente descrito? Todos los estudios de citas de IA publicados este año, incluidos los que he citado en esta columna, deberían sobrevivir a ese tipo de rechazo antes de dar forma a un presupuesto.
He pasado más de dos décadas diciéndoles a clientes y lectores que no construyan una estrategia en torno a un solo estudio, y este no cambia ese consejo. Lo confirma. Un estudio que sobrevive a seis correos electrónicos molestos y un gráfico corregido vale más para un SEO que funciona que uno que solo sobrevive a un comunicado de prensa.
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Imagen de portada: Natalya Kosarevich/Shutterstock
