Última actualización: agosto de 2026
Tu marca ocupa el número uno en Google. Apareces en lo más alto de cada SERP orgánico para las keywords de tu categoría. Tienes miles de backlinks. Nada de eso garantiza que aparezcas en ChatGPT o Perplexity cuando un comprador pregunta qué herramienta usar.
Ese es el problema central que resuelve el share of model. Y la evidencia es contundente: según un estudio de Ahrefs sobre 15.000 consultas (agosto de 2025), solo alrededor del 12 % de las URLs citadas por los asistentes de IA (ChatGPT, Gemini, Microsoft Copilot y Perplexity combinados) aparece también en los 10 primeros resultados de Google para el mismo prompt. La cifra cae a aproximadamente el 8 % para los asistentes distintos de Perplexity. Los motores de IA y los motores de búsqueda se nutren de fuentes casi completamente diferentes.
Si mides tu marca únicamente a través de los rankings de búsqueda orgánica, estás midiendo el canal equivocado.
La fórmula del share of model
El cálculo es sencillo. Lo difícil es hacerlo a escala en varios motores.
Share of model = (menciones de tu marca en N ejecuciones de prompts) / (total de menciones de marcas en esas mismas N ejecuciones) x 100
Ejecútalo por motor, por clúster de prompts y por periodo. Después sigue el delta semana a semana.
Un ejemplo concreto: ejecutas 100 prompts sobre consultas de intención de compra en tu categoría en ChatGPT. Tu marca aparece mencionada en 28 de esas 100 respuestas. Los competidores son mencionados en esas mismas respuestas un total combinado de 120 veces (incluidas tus 28). Tu share of model en ChatGPT para ese clúster de prompts es 28 / (28 + 92) = 23,3 %.
Por qué el share of model está desacoplado de la búsqueda orgánica
La mayoría de los equipos de marketing asumen que lo que posiciona en Google aparecerá en las respuestas de IA. Los datos dicen otra cosa.
Según un estudio de Ahrefs sobre 15.000 consultas (publicado en agosto de 2025 por Louise Linehan y Xibeijia Guan), en promedio solo el 12 % de las URLs citadas por los asistentes de IA aparece también en el top 10 de Google para la misma consulta. Perplexity es la excepción, con un solapamiento de aproximadamente el 29 %. ChatGPT y Microsoft Copilot se sitúan en torno al 8 %.
La implicación práctica: entre el 88 % y el 92 % de lo que citan los motores de IA al responder la pregunta de un comprador no procede de los primeros resultados de Google. Los motores de IA ponderan los datos de entrenamiento, las fuentes de recuperación, las citas de terceros, las reseñas, la cobertura editorial y el contenido estructurado de tu propio sitio. No ponderan tu posición en el ranking de Google.
Esto convierte al share of model en una métrica diferenciada que requiere una medición diferenciada, no una extensión de tu reporting SEO actual.
El enfoque de suma cero
El share of model es de suma cero dentro de un prompt. Cuando los motores de IA responden una pregunta de categoría, hay un número finito de marcas que pueden mencionar en una respuesta determinada. Cada vez que se menciona a un competidor y no a ti, es cuota que no posees.
Por eso la métrica se compone. Una marca que crece del 12 % al 30 % de share of model en seis meses no solo ha ganado 18 puntos: se los ha quitado a los competidores, que ahora aparecen con menos frecuencia ante los compradores que hacen las mismas consultas. El canal de IA funciona más como los medios ganados que como la búsqueda, pero la dinámica competitiva es tan de suma cero como la cuota publicitaria.
Cómo estructurar tu medición de share of model
Paso 1: Define tu conjunto de prompts
Empieza con 30 a 50 prompts que reflejen cómo los compradores reales de tu categoría piden ayuda a los motores de IA. Usa:
- Consultas de evaluación (“cuáles son las mejores herramientas para X”)
- Consultas de comparación (“compara X e Y”)
- Consultas orientadas al problema (“cómo resuelvo el problema X”)
- Consultas de recomendación (“qué herramienta debo usar para X si tengo presupuesto Y”)
No uses consultas de navegación ni búsquedas por nombre de marca. Esas no miden la cuota competitiva; miden si existes. Consulta /glossary para las definiciones de familia de prompts y clúster de prompts.
Paso 2: Elige tus motores
Sigue como mínimo ChatGPT y Perplexity. Añade Google AI Overviews, Gemini y Microsoft Copilot para una cobertura completa.
La elección del motor importa por una razón concreta: los conjuntos de citas son casi completamente distintos. Según el análisis de Profound sobre 100.000 prompts ejecutados en ChatGPT y Perplexity (publicado en julio de 2025), solo alrededor del 11 % de los dominios citados aparece en ambas plataformas. Una marca que domina ChatGPT puede tener una cuota cercana a cero en Perplexity para los mismos prompts. Seguir solo un motor oculta esto.
Paso 3: Ejecuta cada prompt varias veces
Cinco ejecuciones por prompt es el mínimo. Para prompts de alta entropía (preguntas de categoría amplias, comparaciones abiertas), ejecuta 10 veces. Promedia los resultados. La varianza entre ejecuciones te dice tanto como el promedio: un prompt en el que apareces en 2 de 5 ejecuciones tiene implicaciones muy distintas a uno en el que apareces en 5 de 5.
Paso 4: Registra menciones, no solo presencia
El seguimiento de presencia (¿apareció tu marca: sí o no?) es un instrumento tosco. Registra qué marcas se mencionan en cada respuesta, cuántas veces aparece cada marca, en qué contexto aparece la mención (nombrada como líder, listada con matices, recomendada para un caso de uso específico) y si tu dominio se cita como fuente.
Esto produce un cálculo de cuota de menciones, no solo un indicador de presencia. Y pone de manifiesto señales cualitativas: que te mencionen como “una opción” es diferente a ser la primera recomendación.
Paso 5: Calcula la cuota por motor y agrega
Calcula tu cuota por motor en cada clúster de prompts. Después agrega entre motores usando un promedio ponderado o no ponderado según qué motores usen realmente tus compradores.
| Motor | Tus menciones | Total menciones | Tu cuota |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | 28 | 120 | 23,3 % |
| Perplexity | 41 | 135 | 30,4 % |
| Google AI Overviews | 19 | 110 | 17,3 % |
| Gemini | 33 | 128 | 25,8 % |
| Promedio combinado | 24,2 % |
La cifra combinada es tu share of model global. El desglose por motor te indica dónde están las brechas.
Paso 6: Sigue la evolución semana a semana
Una foto fija del share of model es un dato interesante. Una línea de tendencia semanal sobre el mismo clúster de prompts es una señal accionable. La dirección del cambio importa más que el nivel absoluto. Una marca que pasa del 15 % al 28 % en un trimestre está mejorando. Una marca que se mantiene en el 30 % durante seis semanas mientras un competidor pasa del 18 % al 35 % tiene un problema, aunque su cifra absoluta no haya cambiado.
Herramientas que miden el share of model
La medición manual a la escala que necesitas (30 a 50 prompts, cinco ejecuciones cada uno, en cuatro o cinco motores) supone entre 600 y 1.250 ejecuciones de prompts por semana. La mayoría de los equipos lo automatizan.
Profound es la opción especialista para equipos enterprise que necesitan la atribución de citas más profunda junto al seguimiento del share of model. Su función Prompt Volumes muestra señales reales de demanda de compradores, no solo una lista de prompts curada manualmente. El precio parte de 99 $/mes para acceso solo a ChatGPT (Starter) y 399 $/mes para cobertura completa multimotores (Growth). El punto de entrada efectivo para un programa real de visibilidad en IA es el nivel Growth.
Otterly.AI sigue la cita a nivel de prompt y el benchmarking de AI share of voice en seis plataformas, con una API pública para la automatización de flujos de trabajo. Cuenta con la distinción G2 High Performer (Answer Engine Optimization, Invierno 2026) y la categoría Gartner Cool Vendor 2025. Entrada desde 29 $/mes (Lite, solo monitorización); el benchmarking competitivo requiere el plan Standard a 189 $/mes.
Semrush ha añadido el seguimiento de visibilidad en IA a su plataforma, aprovechando su infraestructura existente de keywords de búsqueda para mostrar datos de share of mentions. Útil para equipos que quieren el share of model de IA dentro de la misma herramienta que ya usan para las métricas de SEO tradicional, aunque la profundidad específica de IA es menor que la de las plataformas dedicadas.
Scrunch AI cubre hasta nueve plataformas en el nivel Enterprise e incluye certificación SOC 2 Tipo II. El plan Core (250 $/mes) cubre cuatro motores y 125 prompts. Más adecuado para marcas enterprise con requisitos de seguridad en la contratación.
Temso es una plataforma todo en uno de AI SEO que sigue el share of voice, las menciones de marca, las citas y el sentimiento en ocho motores desde 89 $/mes. Es la opción más accesible para equipos que quieren datos de share of model y un plan de ejecución en la misma suscripción. La configuración lleva aproximadamente cinco minutos. No incluye seguimiento tradicional de backlinks ni de posiciones de keywords, por lo que los equipos que necesiten datos de SEO convencional y de IA querrán una herramienta de SEO aparte.
La comparación completa de plataformas que miden el share of model está en /rankings/ai-visibility-tools. La metodología usada para puntuarlas está en /methodology.
Lo que el share of model no te dice
El share of model responde a “con qué frecuencia me mencionan”. No responde a:
- Si la mención es positiva, neutral o negativa (sentimiento)
- Si los hechos que se afirman sobre tu marca son precisos (exactitud)
- Si tu sitio web se cita como fuente junto a la mención (tasa de citas)
- Si los compradores que ven esas menciones convierten (pipeline aguas abajo)
Un programa completo de medición de visibilidad en IA sigue las cuatro métricas junto al share of model. El share of model es la cifra titular; las otras son la capa de diagnóstico que hay debajo.
El argumento para empezar ahora
El share of model se compone. Las marcas que construyen presencia de citas en IA ahora serán más difíciles de desplazar más adelante: los motores de IA tienden a reforzar las fuentes en las que ya han aprendido a confiar. Las marcas que hoy son invisibles en las respuestas de IA no están tomando una decisión neutral; están cediendo terreno en un canal donde la brecha ya se está ampliando.
La fórmula es sencilla. La ejecución requiere consistencia. Empieza con 30 prompts, cinco ejecuciones cada uno, dos motores y una cadencia de seguimiento semanal. Expande desde ahí.
¿Quieres ver tu share of model actual en ChatGPT, Perplexity, Gemini y otros cinco motores? Temso ejecuta la medición y convierte las brechas en un plan de mejora priorizado, desde 89 $/mes sin necesidad de tarjeta de crédito para la prueba.