Cómo comprobar si ChatGPT recomienda tu herramienta para desarrolladores (a mano, en una tarde y sin herramientas)

En una tarde puedes averiguar si ChatGPT recomienda tu herramienta para desarrolladores, sin comprar nada. Prepara unas 25 consultas que un comprador real podría escribir, ejecútalas en sesiones nuevas de ChatGPT, Perplexity y Gemini, registra cada mención y cita en una hoja de cálculo y calcula tu tasa de menciones. Obtendrás tres cosas que ninguna prueba de un panel te da: una cifra de referencia, una lista de quién aparece en tu lugar y las páginas exactas que los motores de IA citan como evidencia.

No necesitas herramientas para nada de esto. Es intencional. Recomendamos que todos los equipos empiecen así, incluso los que pueden pagar cualquier suscripción del mercado.

Por qué conviene probarlo primero a mano

Las pruebas manuales muestran exactamente lo que ve un comprador, sin una capa intermedia de recopilación. La mayoría de las herramientas de seguimiento obtiene respuestas mediante automatización de la interfaz y no a través de API oficiales (así lo reconoció públicamente el CPO de Peec), por lo que las cifras del panel pueden diferir de las tuyas. Además, las respuestas de IA cambian: Ahrefs midió que Google AI Overviews se reescribe aproximadamente cada 2.15 días y que 45.5% de las citas cambia entre respuestas consecutivas. Una prueba manual cuidadosa aporta más que probar un panel sin aprender nada.

Antes de empezar, dos salvedades. Primero, tu prueba manual también utiliza una muestra pequeña: dos rondas de 25 consultas en 3 motores ofrecen indicios, no una ley universal. Segundo, las cifras no serán estables, y no pasa nada. La primera ronda establece una referencia; la segunda (el próximo mes) sirve para observar una tendencia. La propia medición de Ahrefs sobre ella rotación de citas en AI Overviewsexplica por qué repetir la prueba importa más que cualquier resultado aislado.

Por qué importa el scraping de la interfaz: en un hilo que compara los principales rastreadores, los usuarios señalan que el CPO de Peec reconoció que los resultados se obtienen mediante scraping de la interfaz web, así que las respuestas pueden diferir de lo que ve un comprador con sesión iniciada (r/SEO_tools_reviews). Si ejecutas las consultas tú mismo, no hay duda sobre lo que se midió.

Paso 1: prepara un conjunto de 15 a 30 consultas

Usa unas 25 consultas repartidas entre cuatro intenciones de compra: descubrimiento (cómo preguntan los compradores por tu categoría), comparación (duelos directos), alternativas (búsquedas para cambiar de herramienta) e implementación (preguntas relacionadas con una tarea). Redáctalas como lo haría un comprador y no menciones tu propia herramienta, salvo en unas pocas comprobaciones de marca. La combinación importa más que la cantidad, porque cada intención mide una parte distinta del embudo.

Cuatro reglas para redactar las consultas:

1. Formula las consultas de forma neutral. «What's the best feature flag tool» mide la realidad; «Is AcmeFlags a good tool» mide tu propio sesgo.
2. Incluye 3 a 5 consultas en las que tu herramienta debería aparecer si tiene cierta notoriedad y otras 5 a 8 en las que probablemente no aparecerá. Ahí está la oportunidad de crecer.
3. Fija la redacción exacta y guárdala en la hoja de cálculo. Repetir la prueba solo sirve si las consultas son idénticas.
4. Numéralas de P01 a P25 para asociar cada respuesta registrada con una fila.

Paso 2: ejecuta las pruebas correctamente

Ejecuta cada consulta en una sesión nueva, en una ventana de incógnito o con un perfil desconectado, y usa una sola consulta por conversación. Prueba ChatGPT, Perplexity y Gemini, no solo ChatGPT: los motores citan con frecuencias muy distintas. En un análisis de 118,101 respuestas, Perplexity promedió 21.87 citas por respuesta, frente a 7.92 de ChatGPT (Qwairy, Q3 2025). Según el análisis de Muck Rack citado por Writer, solo alrededor del 11% de los dominios que cita ChatGPT también aparecen en las citas de Perplexity (citado por WriterLas sorpresas aparecen al comparar motores.

Detalles prácticos que pueden cambiar los resultados:

• Elige un modo de ChatGPT (gratis sin iniciar sesión o tu cuenta de pago) y úsalo en todas las pruebas. Haz lo mismo con Gemini.
• No predispongas la conversación. Nada de introducciones como las de un prompt de sistema ni de aperturas del tipo «you're an expert». Los compradores no escriben así.
• Una consulta por chat nuevo. Las preguntas de seguimiento contaminan la muestra.
• Reparte la prueba en dos o tres días y ejecuta cada consulta dos veces en cada motor. Las respuestas pueden variar; los datos derotación de citas de Ahrefsde Ahrefs indican que aproximadamente la mitad de las citas puede cambiar entre dos observaciones consecutivas.
• En Perplexity, usa el modo predeterminado. Los modos de investigación profunda responden a una pregunta distinta de la que plantean los compradores.

La cuenta: 25 consultas × 3 motores × 2 rondas = 150 respuestas. Es una tarde de trabajo y una segunda mañana breve.

Paso 3: registra todo en una hoja de cálculo

Una fila por respuesta. Bastan doce columnas; dos de ellas (competidores mencionados y URL citadas) acabarán siendo más útiles que tu propia columna. Si una respuesta te menciona sin citarte, registra la mención; si cita una página de tu documentación sin nombrarte, anótalo también. Son señales distintas y requieren soluciones diferentes.

Una tabla dinámica o unas cuantas fórmulas al final bastan para obtener las cifras importantes: tasa de menciones por motor y categoría, y con qué frecuencia aparece cada competidor en tu lugar.

Paso 4: interpreta los resultados como un investigador

Una mención aislada no demuestra nada; la tasa sí. La unidad de análisis es «mencionado en N de 25 respuestas por motor». Si ChatGPT te menciona en 3 de 25 respuestas (12%) y nombra a un competidor directo en 15 de 25 (60%) con el mismo conjunto, esa diferencia es el hallazgo. Todo lo demás —posiciones, impresiones, una respuesta afortunada— es ruido hasta que se repite en varias rondas.

Cómo leer la hoja de cálculo:

• Calcula la tasa de menciones por motor y categoría. La tasa de descubrimiento indica tu visibilidad al entrar en la categoría; la de comparación refleja tu fuerza en la selección. Una herramienta puede destacar en una y ser invisible en la otra.
• Distingue entre ser mencionado y ser citado. ChatGPT cita unas 7.92 fuentes por respuesta, frente a las 21.87 de Perplexity (Qwairy). Así que los dos motores utilizan estrategias de recuperación distintas. Si te mencionan sin citarte, normalmente significa que el modelo recuerda datos de entrenamiento en vez de consultar la web.
• Fíjate especialmente en las columnas «Competidores mencionados» y «URL citadas». Si tus competidores aparecen repetidamente en hilos concretos de Reddit o en artículos de listas, esas páginas señalan brechas en tu presencia en las fuentes que recupera la IA. Aproximadamente el 85% de las citas de IA apunta a fuentes que no pertenecen a la marca (Análisis de Muck Rack, citado por Writer). Por eso, si todas tus pruebas están en tu propio sitio, es esperable que la IA te recuerde poco; no es ningún misterio.
• Trata una descripción incorrecta como un problema distinto. Si ChatGPT te menciona pero dice que solo eres para empresas cuando tu producto es de código abierto, el problema está en el posicionamiento y requiere una solución diferente a la falta de menciones.
• Comprueba los resultados inesperados en otros motores antes de actuar. El resultado de un solo motor en una sola ronda es solo una hipótesis.

No existe una cifra universalmente «buena»; cualquier proveedor que afirme lo contrario intenta venderte algo. El único punto de referencia respaldado por datos publicados es orientativo: Ahrefs analizó 17 million citas de IA y descubrió que las URL citadas son aproximadamenteun 25.7% más recientesque los resultados orgánicos de Google, y ChatGPT tiende a citar las páginas más recientes. Las páginas de comparación desactualizadas reducen tus probabilidades de forma medible.

Segunda tarde: convierte la referencia en una lista de mejoras

Las dos últimas columnas de la hoja ya forman una lista de tareas: los competidores que aparecen una y otra vez mientras tú faltas, y las páginas que los motores de IA citan continuamente y en las que no estás presente. Para las herramientas de desarrollo, las mejoras suelen concentrarse en los mismos puntos. Aparece en los hilos comparativos y artículos de listas que ya reciben citas. Reestructura la documentación para que cada página responda por completo a una pregunta, con fragmentos que un motor pueda extraer íntegros. Publica comparativas honestas que mencionen a tus competidores, porque los motores valoran las páginas que responden directamente a consultas comparativas. Mantén llms.txt y el acceso de los rastreadores de IA abiertos para que nada técnico bloquee la recuperación. Actualiza las páginas obsoletas que deberían estar ganando.

En próximas publicaciones de este sitio explicaremos cada una de estas mejoras en detalle.

Repite la prueba cada mes

Cada mes, repite exactamente el mismo conjunto de consultas y registra los resultados en la misma hoja. La primera ronda establece la referencia; en la tercera aparece una tendencia, que es lo que puedes gestionar. Si una cifra cambió, querrás ver las pruebas; si no, te habrás ahorrado atribuir una coincidencia a un lanzamiento.

Si varias rondas muestran una brecha amplia y prefieres que otra persona la cierre, eso es precisamente lo que hacemos. CiteGap ejecuta la misma prueba en más motores y consultas, diagnostica el origen de la brecha y te entrega la lista de mejoras o las implementa. Es un servicio puntual, no una suscripción. Empieza con la auditoría lite gratuita y trae tu hoja de cálculo si ya tienes una. Así el diagnóstico será más rápido y económico.

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Fuentes

• Cambios en AI Overviews (persistencia media de 2.15 días, rotación del 45.5% de las citas):Ahrefs
• Citas por respuesta (Perplexity 21.87, ChatGPT 7.92, 118,101 respuestas, Q3 2025):Qwairy
• Presencia en medios externos (aproximadamente el 85% de las citas de IA) y escaso solapamiento entre motores (11% de los dominios); análisis de Muck Rack citado por Writer:writer.com
• Actualidad (las URL citadas son un 25.7% más recientes; se analizaron 17 million citas):Ahrefs
• Contexto sobre el reconocimiento del scraping de la interfaz y la comparación de herramientas:r/SEO_tools_reviews