¿Las fuentes citadas explican de verdad la recomendación? 128 comprobadas una a una
Leímos las páginas que la IA dice haber consultado y buscamos en ellas la marca recomendada. 128 marcas de 128, con una mediana de seis páginas citando cada una.
En este artículo
Respuesta corta: sí. De 128 empresas recomendadas por Perplexity, las 128 aparecen en al menos una de las páginas que el motor declara haber consultado. La mediana es de seis páginas citantes sobre doce fuentes examinadas. Las citas no son decorado: sostienen realmente la respuesta.
Este artículo existe porque el de ayer terminaba con una reserva que habíamos escrito nosotros mismos: «medimos lo que se lee, no lo que convenció». Una página citada no es forzosamente la que metió un nombre en la lista. Dejar dormir la propia reserva la convierte en un adorno de estilo. Se puede zanjar, así que la zanjamos.
Si las fuentes no explicaran las recomendaciones, todo lo que publicamos desde hace tres días sobre dónde hacerse citar sería un consejo sin fundamento. Es el tipo de comprobación que más vale hacerse a uno mismo.
Qué medimos, exactamente
Partimos de las respuestas recogidas el 24 de agosto - cinco sectores globales, sin mencionar ningún país. De cada una tenemos dos cosas: el texto, por tanto las empresas recomendadas, y las URL citadas. Solo queda leer esas páginas y ver si el nombre recomendado está en ellas.
La trampa lo decide todo, y es brutal. Una página que no logramos leer - acceso denegado, tiempo agotado, contenido construido en JavaScript - haría que una marca pareciera «no respaldada» cuando quizá sí lo esté. Estaríamos fabricando el resultado más espectacular del artículo a partir de nuestros propios fallos de recogida. Por eso clasificamos en tres estados, nunca dos:
| Estado | Significado |
|---|---|
| Respaldada | la marca aparece en al menos una página citada |
| No respaldada | todas las páginas citadas se leyeron, la marca no está |
| Indeterminada | al menos una página citada quedó ilegible |
La tasa publicada se calcula solo sobre los casos zanjados, y la proporción de indeterminadas se publica al lado: 254 de las 300 páginas citadas pudieron leerse, es decir un 85 %. Nos anunciamos como robot y no imitamos a un navegador - un sitio que rechaza robots tiene derecho a rechazarnos, y eso cuenta como «ilegible», no como un hecho.
El resultado
| Veredicto | Número |
|---|---|
| Respaldada por al menos una página citada | 128 |
| No respaldada | 0 |
| Indeterminada (página ilegible) | 6 |
| Tasa sobre los casos zanjados | 100 % |
Y el respaldo no es escaso. La marca recomendada mediana aparece en seis de las doce páginas examinadas, con una media de 5,9. No es una coincidencia de vocabulario: es convergencia.
El nueve por ciento que depende de una sola página
11 marcas de 128 están respaldadas por UNA sola página citada. Es la cifra más accionable de la medición, y se lee en los dos sentidos.
Como palanca: en esos casos, una sola página bastó para meter un nombre en la respuesta. Un comparador nacional, un artículo de prensa técnica, una entrada en una plataforma local - una página, y la empresa existe para el asistente. Eso hace que la estrategia de fuentes sea concreta en lugar de incantatoria.
Como fragilidad: si le cita una sola página, su presencia depende de ella. Esa página cambia de posición, desaparece o deja de leerse - y usted desaparece de la respuesta sin que nada haya cambiado por su parte.
Qué autoriza este resultado a decir, y qué no
Autoriza a decir que la lista de fuentes es una palanca real. Puesto que las recomendaciones están efectivamente sostenidas por lo que el motor leyó, y puesto que - era la medición de la víspera - esas páginas son nacionales, pocas e identificables por sector y por idioma, entonces trabajar para aparecer en ellas actúa sobre la causa y no sobre un síntoma.
No autoriza a decir que aparecer en una página basta para ser recomendado. Mostramos que toda recomendación se apoya en una fuente; no mostramos que toda fuente produzca una recomendación. Las páginas citadas mencionan muchas más empresas de las que el motor retiene. Estar ahí es una condición, no un salvoconducto.
Toda recomendación se apoya en una página leída. No toda página leída produce una recomendación. Confundir ambas sería vender humo.
Un defecto encontrado en nuestro lado, no en el suyo
La misma medición sacó a la luz un problema en nuestra herramienta. Nuestro extractor de nombres devolvía 200 entradas; 66, un tercio, no eran nombres de empresa - etiquetas de clasificación pegadas a sus marcadores de cita, como `Best overall: HubSpot CRM[2][3][4][6]`, o arranques de consejo («Para la mayoría de la gente»).
Apartamos esas 66 antes de calcular, y por eso este artículo habla de 128 marcas y no de 200. Un detalle que cuenta: las únicas cinco «no respaldadas» de la medición bruta eran todas artefactos de ese tipo - ninguna era una recomendación infundada. La corrección está en cola. Lo decimos aquí porque una cifra cuya limpieza se oculta no es una cifra.
Los límites
Un solo motor.
Perplexity es el único de los tres que devuelve URL utilizables. Gemini oculta las suyas tras redirecciones, y ChatGPT consultado por la API no busca en absoluto. Este resultado vale para un motor que busca, no para «las IA» en general.
Cinco idiomas.
Inglés, francés, portugués, español, alemán - aquellos en los que nuestro extractor de nombres está verificado. Todavía devuelve títulos de sección en japonés, coreano, polaco y árabe; medir la exactitud de una cita con un extractor que se equivoca de nombre produciría ruido presentado como resultado.
Un solo día
, y los asistentes no son deterministas: dos ejecuciones del mismo prompt en inglés solo coinciden entre un 62 y un 76 %.
Presencia no es causa.
El nombre está en la página citada - eso no prueba que esa página sea la que decidió. Estrechamos la pregunta de ayer, no la disolvimos.
No prometemos a nadie un puesto en las respuestas de ChatGPT - nadie puede hacerlo honestamente. Lo que se mide es dónde está usted, por idioma y por motor, y sobre qué páginas se apoya ese resultado.