ChatGPT citó la misma marca en todas las ciudades; el que buscó en la web citó empresas locales

Respuesta corta: pida a ChatGPT la mejor agencia de selección de personal de su ciudad y luego haga la misma pregunta para otra ciudad del mismo país. Suele ser el mismo nombre. Para un mismo oficio, la empresa que más cita aparece en el 65% de las ciudades de un país; para el único asistente que fue a buscar páginas en la web, el 28%.

Usted quiere saber si la IA recomienda su empresa. La pregunta supone que mira su ciudad. Para algunos oficios no la mira: recita un ranking nacional, el mismo de una ciudad a otra. Pida la mejor agencia de selección en Londres, luego en Mánchester, luego en Leeds: ChatGPT respondió Hays en las trece ciudades británicas que consultamos. Un asistente fue la excepción, y es el que buscó en la web antes de responder.

Para algunos oficios, la IA no responde sobre su ciudad. Recita un ranking nacional.

Qué se midió

Los ocho estudios de Waseit plantean, en cada ciudad y cada oficio, la pregunta que escribiría un cliente: « ¿cuáles son los mejores {oficio} en {ciudad}? ». Para cada país, oficio y asistente miramos la empresa citada en el mayor número de ciudades de ese país y luego medimos en qué PROPORCIÓN de ciudades reaparecía. Una empresa realmente local solo puede citarse donde opera; una marca nacional, una franquicia o una plataforma puede reaparecer en todas partes. La medición abarca 8 países y 89 ciudades, registradas entre el 31 de julio y el 16 de octubre de 2026, siempre en el idioma del país. Para comparar los tres asistentes nos limitamos a Francia, el Reino Unido y Brasil, los únicos países donde respondieron los tres, y a los oficios que cubren al menos diez ciudades: 49 listas por asistente.

Leer nombres en una respuesta tiene una trampa. La extracción automática puede tomar un subtítulo (« por qué se recomienda ») o un consejo por un nombre de empresa, y solo conservamos las ocho primeras empresas de cada respuesta. Por eso descartamos una lista cerrada de esos falsos nombres, releída una a una, y solo citamos empresas verificadas: Hays, Robert Half y Century 21 son marcas reales, no artefactos de lectura.

¿Por qué vuelve el mismo nombre en todas las ciudades?

Porque parte de los asistentes responde de memoria. Consultados sin buscar, ChatGPT y Gemini devuelven, para ciertos oficios, un ranking aprendido - las grandes redes nacionales - y lo repiten sea cual sea la ciudad. Ya mostramos que pedir dos veces lo mismo cambia casi toda la lista, y allí un asistente destacaba: el que buscó en la web. Aquí vuelve a destacar: Perplexity, que consultó páginas antes de responder, no recita ese ranking. La empresa que más cita reaparece solo en el 28% de las ciudades, y sus respuestas citan a menudo casas de barrio.

En los oficios donde el ranking es nacional, el mismo nombre vuelve literalmente en todas partes. Estas son empresas que ChatGPT citó en cada una de las ciudades de un país que consultamos.

Qué cambia si usted es la empresa

Si lleva una agencia independiente - selección, inmobiliaria, contabilidad, aire acondicionado, autoescuela - y comprueba una vez « el mejor {su oficio} en {su ciudad} », puede leer una lista que no tiene nada que ver con su ciudad: las mismas redes nacionales que vuelven en todas partes. No es que esté mal posicionado; es que, para ese oficio, el asistente no mira su ciudad. La pregunta correcta no es « ¿soy el primero? » sino « ¿el asistente responde con un ranking nacional o con empresas de mi ciudad? » - y, si busca en la web, « ¿las páginas que lee hablan de mí? ». Ahí su presencia local vuelve a importar.

Y su empresa, ¿qué dicen los asistentes?

Es lo que mide la auditoría gratuita de Waseit: plantea a ChatGPT y a Gemini las ocho preguntas que sus clientes escriben de verdad, en su idioma y para su ciudad, más una prueba de notoriedad que separa « la IA no lo conoce » de « la IA lo conoce y no lo recomienda ». En unos 60 segundos obtiene una nota sobre 100, los competidores citados en su lugar - incluidas esas grandes redes que vuelven en todas partes -, las preguntas donde no aparece y cuál de los asistentes buscó de verdad en la web en vez de responder de memoria. Gratis, sin cuenta y sin tarjeta; un correo solo desbloquea los nombres de los competidores y el plan de acción. Es una foto fechada, no un ranking, y no prometemos ninguna posición.

Qué no demuestra esto

• Leer nombres en una respuesta tiene un riesgo: la extracción puede tomar un subtítulo o un consejo por una empresa, y solo vemos los ocho primeros nombres de cada respuesta. Descartamos una lista cerrada de esos falsos nombres y solo citamos empresas verificadas, pero la proporción exacta de ruido que queda no la conocemos.
• Que una marca nacional reaparezca en todas las ciudades no es un error: una gran agencia de selección sí tiene oficinas en todas partes. No decimos que esos nombres sean malos. Decimos que una empresa local, en esos oficios, no entra en la respuesta.
• Perplexity solo respondió en Francia, el Reino Unido y Brasil: la comparación entre los tres asistentes se limita a esos países. Y que haya buscado en la web acompaña sus respuestas más locales, sin que hayamos demostrado que sea la causa.
• Una sola captura, entre el 31 de julio y el 16 de octubre de 2026, por las interfaces de programación de los asistentes, que se aproximan a las aplicaciones de consumo sin reproducirlas. Las respuestas cambian de un día a otro; esto solo es una fotografía.
• Medimos una proporción de ciudades, no la calidad de las listas. Nada aquí dice que las empresas citadas sean las mejores de la ciudad, ni que las que faltan lo serían más.