OBENAN RESEARCH · PRIMERA EDICIÓN EXPLORATORIA
La visibilidad en buscadores no es la visibilidad en IA
En un solo día comparamos el conjunto de Google Maps para una consulta sobre restaurantes en Ámsterdam, Berlín y Barcelona con las recomendaciones de ChatGPT y Claude para la misma consulta.
De los tres primeros restaurantes de cada conjunto de Google Maps, cuántos aparecieron también entre los tres primeros de ChatGPT y Claude
0 de 3
Amsterdam
0 de 3
Berlin
1 de 3
Barcelona
Tus clientes ahora buscan en dos sitios, y cada uno responde con una lista distinta. Ser fácil de encontrar no es lo mismo que ser recomendado.
Pedimos a Google Maps y a dos asistentes de IA, ChatGPT y Claude, los mejores restaurantes de tres ciudades europeas el mismo día, y comparamos todos los nombres que devolvieron.
El hallazgo
Los restaurantes que Google Maps puso primero casi nunca fueron los que recomendaron los asistentes
Misma pregunta, misma ciudad, mismo día. Comparamos los tres primeros restaurantes que devolvió Google Maps con los tres primeros que nombró cada asistente.
Amsterdam
Coincidieron 0 de 3
Ni ChatGPT ni Claude incluyeron entre sus tres primeros ninguno de los tres primeros resultados de Google Maps.
Berlin
Coincidieron 0 de 3
Ambos asistentes nombraron los mismos tres restaurantes, en el mismo orden, y ninguno estaba entre los tres primeros de Google Maps.
Barcelona
Coincidió 1 de 3
Un restaurante apareció entre los tres primeros de Google Maps y también entre los tres primeros de ambos asistentes. Fue el mismo en los dos.
Una búsqueda por ciudad y por asistente, en un solo día. Suficiente para mostrar lo que encontramos. No suficiente para convertirlo en una regla. No es una prueba de si las respuestas se mantienen estables en ejecuciones repetidas.
Cómo se cuenta una comparación así
Una búsqueda, dos listas distintas
Ilustración, no resultados del estudioRestaurantes mostrados en Google Maps
Restaurantes recomendados por IA (ChatGPT y Claude)
- Línea morada = el mismo restaurante aparece en las dos listas
- Sin línea = el restaurante aparece en una sola lista
El Restaurante B apareció tanto en Google Maps como en la lista de IA.
Qué cambia esto
La visibilidad en IA no es la visibilidad en buscadores con otro nombre
Los dos sistemas no devolvieron los mismos restaurantes ante la misma pregunta. Un negocio que una búsqueda en el mapa pone delante de la gente no es automáticamente un negocio que un asistente recomienda. Son dos resultados distintos, y este estudio midió los dos.
Esto no afirma que el trabajo detrás de los resultados de búsqueda haya dejado de importar. No lo comprobamos. Lo que sí podemos decir es que los dos resultados se separaron, así que tratarlos como una sola cosa que medir habría ocultado la diferencia por completo.
Las pruebas que mostraron
Los dos asistentes señalaron tipos de pruebas completamente distintos
ChatGPT enlazó la web propia de los restaurantes en 46 de sus 60 recomendaciones. Claude no lo hizo en ninguna de las suyas, en ninguna ciudad.
Lo que mostró cada asistente
Posiciones de recomendación sobre 60 por asistente.
Enlazó la web del propio restaurante
Enlazó una guía o un premio
Enlazó cobertura editorial independiente
Enlazó dos o más sitios externos distintos
Dos comparaciones más, en la misma escala
Enlazó la propia guía Michelin
Enlazó Michelin o World's 50 Best
El contraejemplo
En Berlín coincidieron por completo y aun así mostraron pruebas distintas
En Berlín, los dos asistentes nombraron los mismos tres primeros restaurantes y en el mismo orden. Ninguno de esos tres estaba entre los tres primeros de Google Maps.
Claude no mostró ninguna fuente de guía o premio en sus 20 posiciones de Berlín. ChatGPT mostró una en 13 de 20.
Dos asistentes llegaron a la misma respuesta mostrando pruebas diferentes. Lo que un asistente muestra no explica por sí solo qué lo llevó hasta allí.
Así que aparecer en una guía no es lo que hay que perseguir aquí. Dos asistentes llegaron a la misma respuesta por caminos visiblemente distintos, y por eso mismo los enlaces que muestran no pueden leerse como el motivo de la respuesta.
Los dos asistentes conocen los mismos restaurantes. No coinciden en quién va primero.
Comparando ChatGPT con Claude, y no a cada uno con Google Maps, ambos nombraron 12 de los mismos restaurantes en Ámsterdam, 13 en Berlín y 10 en Barcelona, de unos treinta nombrados en cada ciudad.
En el podio se separaron. Berlín: 3 de 3, en el mismo orden. Barcelona: 2 de 3. Ámsterdam: 0 de 3.
Ser conocido no es lo mismo que ser elegido. Puede que los dos asistentes ya tengan tu restaurante en la lista. Eso no es lo mismo que cualquiera de ellos te nombre primero.
¿Coinciden los dos asistentes entre sí?
Berlin
Los mismos 3 primeros, en el mismo orden
Comparación entre ChatGPT y Claude, y en el mismo orden
Ambos asistentes empezaron con los mismos tres restaurantes: primero, segundo y tercero.
Frente a los tres primeros de Google Maps, la misma ciudad coincidió en 0 de 3.
Ver las 20 posiciones de Berlin
Una línea recta significa que los dos asistentes colocaron el mismo restaurante en la misma posición. Una línea cruzada significa que coincidieron en el restaurante pero lo ordenaron de forma distinta.
ChatGPT
Claude
Barcelona
Coincidieron 2 de los 3 primeros
Comparación entre ChatGPT y Claude, la misma primera opción
Coincidieron en la primera opción y, a partir de ahí, el orden se separó.
Frente a los tres primeros de Google Maps, la misma ciudad coincidió en 1 de 3.
Ver las 20 posiciones de Barcelona
Una línea recta significa que los dos asistentes colocaron el mismo restaurante en la misma posición. Una línea cruzada significa que coincidieron en el restaurante pero lo ordenaron de forma distinta.
ChatGPT
Claude
Amsterdam
Coincidieron 0 de los 3 primeros
Comparación entre ChatGPT y Claude, ninguna coincidencia
Ningún asistente colocó alguno de los tres primeros del otro entre sus propios tres primeros.
Frente a los tres primeros de Google Maps, la misma ciudad coincidió en 0 de 3.
Ver las 20 posiciones de Amsterdam
Una línea recta significa que los dos asistentes colocaron el mismo restaurante en la misma posición. Una línea cruzada significa que coincidieron en el restaurante pero lo ordenaron de forma distinta.
ChatGPT
Claude
Qué significa para ti
Nuestra interpretación: dos tareas de descubrimiento distintas
Lo siguiente es nuestra interpretación, no una medición. Medimos que las listas divergieron y que los asistentes mostraron tipos de pruebas distintos. La causa es una lectura de esas pruebas y admite otras interpretaciones.
Tu propia web es una fuente. El resto de lo que un asistente puede ver sobre ti está en otro sitio completamente distinto.
Google Maps
¿Es un negocio local relevante, cercano y conocido?
Las listas se concentraron en un distrito céntrico de cada ciudad. Dentro de ellas, nada del perfil explicó el orden.
Sé la coincidencia local más clara: datos precisos, categoría correcta y presencia real en la zona que atiendes.
ChatGPT y Claude
¿Es una recomendación destacada que puedo respaldar con pruebas públicas?
Tras sus primeras opciones mostraron guías, premios, prensa y fuentes municipales. Claude no mostró la web del restaurante en ninguna ciudad.
Haz que sea fácil verificarte: una web clara, una identidad coherente y cobertura externa que diga lo mismo de ti.
Lo que descartaron las pruebas
¿Más fotos, respuestas o reseñas te hacen subir?
En once comprobaciones, ninguna explicó qué restaurantes salieron primero; varias cambiaron de dirección según la ciudad.
Sigue haciéndolo si ayuda a tus clientes. No esperes que decida tu posición.
Ser fácil de encontrar en una superficie no se trasladó a la otra. Son dos tareas relacionadas, no una sola.
Dónde se situaron las listas de Google Maps
Amsterdam
14 de 20
en Amsterdam-Centrum
Berlin
18 de 20
en Mitte
Barcelona
12 de 20
en Ciutat Vella
También son los distritos con más restaurantes y no recogimos un grupo de comparación de locales que nunca aparecieron. Esto muestra dónde estaban las listas, no que se eligiera un distrito.
Lo que mostraron los asistentes detrás de sus primeras elecciones
8 of 9
ChatGPT mostró una fuente de guía o premio
en sus primeras opciones, y una fuente Michelin en 7 de ellas.
9 of 9
Claude mostró dos o más fuentes independientes
en cada una de sus primeras opciones.
13 of 15
Reconocimiento de guía o premio en las explicaciones de los asistentes
explicaciones disponibles de las primeras opciones mencionaron una guía o un premio como factor.
Esto es lo que mostró cada asistente, no lo que usó. Berlín es el recordatorio: Claude no mostró ninguna guía ni premio en toda la ciudad y aun así nombró los mismos tres restaurantes, en el mismo orden, que ChatGPT.
Lo que descartamos
Lo que no explicó el resultado
Comprobamos lo que todo el mundo da por hecho. Si existiera una explicación sencilla, tres ciudades deberían haberla mostrado. No lo hicieron.
| Lo que comprobamos | Amsterdam | Berlin | Barcelona | Lo que nos dice |
|---|---|---|---|---|
| Reseñas acumuladasLos 3 primeros frente a los otros 17, en reseñas | 2,472 reseñas menosque los otros 17 | 1,331 reseñas másque los otros 17 | 4,252 reseñas menosque los otros 17 | Sin dirección constante |
| Puntuación de todas las reseñasLos 3 primeros frente a los otros 17, en estrellas | 0.04 estrellas más altaque los otros 17 | 0.04 estrellas más bajaque los otros 17 | 0.10 estrellas más altaque los otros 17 | Sin dirección constante |
| Reseñas en los últimos 30 díasLos 3 primeros frente a los otros 17, en reseñas | 8 reseñas menosque los otros 17 | 29 reseñas másque los otros 17 | 20 reseñas menosque los otros 17 | Sin dirección constante |
Cada uno de estos apuntaba en un sentido en una ciudad y en el contrario en otra. El precio y la categoría no mostraron nada. Así que ninguno explica qué restaurantes salieron primero.
Probamos cinco explicaciones más. Ninguna se sostuvo en las tres ciudades.
¿Más fotos?
Los tres primeros tenían menos en Ámsterdam y más en las otras dos ciudades.
Amsterdam: tres primeros 1,221, otros diecisiete 2,128 · Berlin: tres primeros 3,841, otros diecisiete 1,262 · Barcelona: tres primeros 7,124, otros diecisiete 3,073
fotos, negocio típico
¿Más tipos de fotos?
No hubo un patrón constante.
Amsterdam: tres primeros 11, otros diecisiete 14 · Berlin: tres primeros 12, otros diecisiete 13 · Barcelona: tres primeros 17, otros diecisiete 15
categorías de fotos, negocio típico
¿Más respuestas a reseñas?
Fuerte en Ámsterdam y ausente en Barcelona.
Amsterdam: tres primeros 97 de cada 100, otros diecisiete 53 de cada 100 · Berlin: tres primeros 41 de cada 100, otros diecisiete ninguna · Barcelona: tres primeros 1 de cada 100, otros diecisiete 3 de cada 100
reseñas con respuesta del propietario
¿Más reseñas de Local Guides?
No hubo una separación relevante en ninguna ciudad.
Amsterdam: tres primeros 49 de cada 100, otros diecisiete 51 de cada 100 · Berlin: tres primeros 63 de cada 100, otros diecisiete 58 de cada 100 · Barcelona: tres primeros 42 de cada 100, otros diecisiete 44 de cada 100
reseñas escritas por Local Guides
¿Se mencionaban temas distintos en las reseñas?
Agrupamos cada palabra clave de reseña en once temas. Ninguno separó los tres primeros de los otros diecisiete en las tres ciudades.
Comparado entre los tres primeros y los otros diecisiete en cada ciudad.
once temas y 412 palabras clave distintas
Añadir fotos o responder a las reseñas puede seguir mereciendo la pena para tus clientes. Este estudio no encontró que ninguna de las dos cosas explicara qué restaurantes salieron primero.
Por qué retiramos una comprobación
Podíamos leer las 100 reseñas más recientes de cada restaurante. Los 60 alcanzaron ese límite, así que contar reseñas en una ventana fija medía sobre todo la rapidez con que se llenaban esas 100. Retiramos la comprobación para no mostrar un número que aparentara significar otra cosa.
El caso que no cambió
Una pista sí se mantuvo en las tres ciudades
En las tres ciudades, los tres primeros tenían valoraciones ligeramente mejores en sus últimas 20 reseñas. Es una pista interesante, no una regla demostrada.
Amsterdam
- Top 3
- 4.9 estrellas
- Otros 17
- 4.7 estrellas
- Diferencia
- +0.2 estrellas
Berlin
- Top 3
- 4.7 estrellas
- Otros 17
- 4.6 estrellas
- Diferencia
- +0.1 estrellas
Barcelona
- Top 3
- 4.8 estrellas
- Otros 17
- 4.7 estrellas
- Diferencia
- +0.1 estrellas
Prometedor, pero con una muestra demasiado pequeña para llamarlo regla.
Cada uno de esos grupos de cabeza son solo tres restaurantes. Es lo único que no se contradijo en tres ciudades, y es lo que vamos a comprobar a continuación.
Lo que aún no podemos afirmar
- Cada grupo de cabeza tiene tres restaurantes, así que ninguna de las tres diferencias se sostiene por sí sola.
- Solo pudimos leer las 100 reseñas más recientes de cada restaurante. Cuando se alcanzó ese límite, las anteriores quedaron fuera de la medición. Por eso el recuento de 90 días es la más débil de las cuatro comprobaciones: casi la mitad alcanzó el límite dentro de esos 90 días.
- El orden en que llegaron estos restaurantes aún no se ha confirmado de forma independiente.
Dos sitios que conviene revisar
Dos comprobaciones, no una
Los clientes usan los dos sitios, así que conviene revisar los dos. Cada comprobación mira solo uno de ellos, y ninguna repite este estudio.
Asistentes de IA
Mira cómo describe la IA tu negocio
Comprueba qué pueden encontrar hoy los asistentes de IA sobre ti. Esta comprobación no te dice dónde apareces en Google Maps.
Comprobar presencia en IAGoogle Maps
Comprueba dónde apareces en Google Maps
Comprueba dónde queda tu negocio en una búsqueda, en un momento concreto. Mira solo tu negocio y no repite la comparación de tres ciudades de esta página.
Comprobar visibilidad en Google MapsCómo lo hicimos
Cómo funcionó la comparación
Hacer la misma pregunta
Hicimos a Google Maps y a los asistentes de IA la misma pregunta sobre restaurantes en cada ciudad.
Recoger las dos listas
Guardamos todos los restaurantes que devolvió cada uno, tal y como llegaron.
Ver cuáles aparecen en ambas
Comparamos las dos listas para encontrar los restaurantes nombrados en las dos.
El detalle técnico, para quien lo quiera
- Sesiones aisladas
- A cada asistente se le preguntó una vez por ciudad, en una sesión nueva y sin iniciar sesión.
- Repetición
- Es una instantánea exploratoria de un solo día, no una prueba de si las respuestas se mantienen estables al repetirlas.
- Procedencia
- La procedencia indica de dónde salieron los datos. Para cada lista quedan registrados la consulta exacta, los ajustes, el contexto de ubicación y la hora de recogida.
- Resolución de identidad
- La resolución de identidad consiste en confirmar que dos nombres se refieren al mismo negocio. Cuando no se pudo confirmar, el par queda sin unir y se reporta como ambiguo.
- Incertidumbre y pruebas no disponibles
- Todo lo que no se pudo verificar aparece como no disponible, en lugar de rellenarse con una suposición.
Este método no puede mostrar por qué apareció un restaurante, no puede establecer un patrón duradero para ninguno de los dos sitios y no puede informar de una posición en Google Maps a nivel de ciudad.
El trabajo que hay detrás
Lo que analizamos realmente
No fue un experimento de una sola consulta. Hicimos a dos asistentes de IA la misma pregunta en tres ciudades, capturamos todas las recomendaciones ordenadas y no solo las ganadoras, pedimos a cada asistente que se explicara y guardamos esas respuestas, emparejamos los restaurantes entre todas las listas por dirección y dominio oficial, y leímos el perfil público de negocio que había detrás de cada uno.
En total
120,548
valores de datos analizados
Todos los campos con datos de 60 ubicaciones, procedentes de 253 campos distintos: 215 del perfil y 38 de cada reseña. Unos 2.009 valores por ubicación.
Qué preguntamos
3
ciudades
Ámsterdam, Berlín, Barcelona
2
asistentes de IA
recibieron la misma pregunta
6
listas completas
capturadas enteras, no muestreadas
Qué capturamos
120
recomendaciones ordenadas
cada posición, no solo las ganadoras
5
explicaciones posteriores
preguntamos a cada asistente por qué y guardamos sus respuestas
60
perfiles públicos de negocio
puntuación, ubicación, categoría, precio e historial de reseñas
Qué leímos
6,000
reseñas individuales
leídas una a una en los 60 perfiles
2,009
valores por ubicación
de media, en todos los campos con datos
253
campos de datos distintos
215 del perfil y 38 de cada reseña
Qué comprobamos
238
enlaces de fuentes
cada enlace mostrado por los asistentes
88
sitios fuente distintos
guías, webs municipales, prensa y páginas oficiales
5
coincidencias confirmadas entre listas
y 3 dudosas que nos negamos a unir
Qué abrimos para comprobarlo
249,557
fotos contadas en los 60 negocios
178
categorías de fotos distintas
412
palabras clave de reseñas, agrupadas en 11 temas
60
perfiles de negocio leídos campo por campo
Hicimos todo esto por una razón. No para saber qué restaurantes aparecieron, sino para saber qué tenían en común los visibles, en qué se diferenciaban las recomendaciones de IA de lo que devolvió una búsqueda en el mapa, y qué explicaciones seguían en pie después de tres ciudades en lugar de una.
Antes de usar esto
Cómo leer este estudio
Lo que este estudio demuestra y lo que no
- Es una instantánea exploratoria de un día y tres ciudades.
- Describe patrones observados, no causalidad ni una fórmula garantizada de posicionamiento.
- Las próximas ediciones repetirán las comprobaciones de IA y Maps; las conclusiones pueden cambiar.
Cómo se etiqueta cada afirmación
| Etiqueta | Qué significa |
|---|---|
| Medido | Contado directamente a partir de las pruebas revisadas |
| Observado | Visto en una fuente, no es una regla general |
| Declarado por el modelo | Lo que un asistente de IA dijo sobre su propia respuesta |
| Inferido | Nuestra lectura, nombrando también otras explicaciones |
| No disponible | Lo pedimos y no pudimos verificarlo |
Qué viene ahora
Lo vamos a repetir
Un día es una instantánea. La próxima edición repite la misma pregunta en las mismas ciudades, varias veces, para poder distinguir un patrón de una coincidencia. Los restaurantes son la primera edición.