Estudio SEO de consulta básica en ChatGPT

Capítulo 2

SEO & IAs

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Estudio y razonamiento de una consulta de búsqueda básica en ChatGPT

Escrito en mayo 2025 por Álvaro Pichó.

ESTUDIO El impacto de las IAs en el área de las consultas hechas en internet

Presentación: del estudio y resumen:
Introducción y Capítulo 1: las AI Overviews
Capítulo 2: ChatGPT y estudio consulta básica (este)
Capítulo 3: ChatGPT y estudio consulta compleja

«Menos mal será que el que es valiente toque y suba al punto de temerario que no que baje y toque en el punto de cobarde».

Capítulo XVII, segunda parte de Don Quijote de la Mancha, de D. Miguel de Cervantes.

Conclusión resumida al estudio de consulta básica en ChatGPT

Me reservo las conclusiones completas para consulta compleja, y tomo estas conclusiones como parciales

Muy simplificado sería:

A ChatGPT le importa lo orgánico, pero tiene más peso final las reseñas.
A Bing también le pueden las reseñas, su primer resultado es el que más reseñas tiene, pero el que peor foco tiene.
Y a Google le sigue pudiendo la suma orgánica (palabras, visitas, nº de URLs,), aunque es exigente, las reseñas sí tiene un factor X de reajuste final.

Presentación

Este capítulo contiene un estudio sobre el razonamiento de ChatGPT cuando realizo un consulta sencilla, más conversacional y equiparable al uso habituado en buscadores tradicionales.

Junto al siguiente capítulo, Estudio consulta compleja, busco unos servicios empresariales similares, de tal forma que inscribo ambos estudios en la recomendación de empresas.

La parte en el todo

Puesto que en el anterior capítulo, estudio de las AI Overviews, queda claro que el contenido habituado informacional queda fagocitado por las IAs, digamos que ahora o suelto lastre, o retrocedo posiciones o busco un refugio, y me centro en un área de contenidos exclusivos de empresa, es decir, no hago búsquedas informacionales sino que quiero acabar localizando y prefiriendo una empresa.

Lo que pretendo es que sí o sí la IA me referencie empresas buscando un tipo de servicio.

De momento, un poco de contexto...

ChatGPT y demás IAs

Por seguir con el hilo inicial del anterior capítulo, ¿qué web business model está siendo amenazado directamente, esta vez, por ChatGPT?

Con las AI Overviews hemos visto que los sitios web más amenazados son los que basan su estrategia alrededor del contenido informacional, afectando de distinta manera a los que monetizan por anuncios y a la manera de construir autoridad y relevancia online.

Amenazas

Con ChatGPT, y siempre inscrito en el mundo de las búsquedas online, los sitios más amenazados son, de manera generalizada, los intermediarios o filtradores como los comparadores de productos y empresas ("Mejores..."), y los sitios de directorios de empresa/profesionales.

Como vamos a ver en el estudio, lo que está amenazado es "una forma de hacer la web".

A mi juicio, estas amenazas no son tanto debido a las capacidades en sí de ChatGPT, sino por el cambio en el comportamiento de búsqueda por parte de los usuarios (query behavoiur): un poco por la tecnología en sí, y otro poco por el uso y adopción de ésta.

De momento, las consultas han cambiado así:

En Google consultamos: 'carpintería metálica valencia';
En ChatGPT (básica): '¿Qué empresa de carpintería metálica en Valencia me recomiendas y por qué?'
En ChatGPT (compleja): '¿Qué empresa de carpintería metálica de Valencia (España) me recomiendas para hacer el tejado de la cubierta de una nave industrial?

Los intermediarios filtradores

Puede que la fórmula consultiva tenga variaciones: 'Dime empresas que...; qué empresas hay que hagan...; Estoy buscando...; ...'

Pero, démonos cuenta de que ya le estamos pidiendo a ChatGPT, directa o indirectamente, una recomendación, obviamente, tras una filtración de resultados, aunque esto puede no parecer tan obvio: ChatGPT filtra resultados.

Además, consciente o inconscientemente, le atribuimos un aura de neutralidad a ChatGPT.

Una neutralidad, que ya no le atribuimos a esos sitios web de “mejores psicólogos de valencia”, “mejores abogados…”, porque ya sabemos todos, que estos sitios cobran por ello, y están allí los que pagaron... Y destacan los que pagaron más, esto depende de la honestidad de cada gestor.

Puede que haga falta decir, que todos esos Mejores en o Directorios, tuvieron su utilidad porque suponían una capa de filtración a los vastos y gruesos resultados de Google.

Por supuesto que esto también alcanza de lleno a todos esos sitios web comparadores de producto ('mejores neveras de 2025'), más o menos veraces, pero lo mío (este estudio), son las empresas.

El hartazgo

Sobrevuela sobre todo esto el mismo hartazgo que ha empujado a los usuarios a una adopción celebrada y masiva de las AI Overviews.

Es un hecho recurrentemente sucedido a lo largo de nuestra historia tecnológica, en el que el Boom no ha sido la aparición, creación, de la tecnología en sí, sino la preparación, disposición, de la gente para la adopción de ésta.

¿Cuáles son los síntomas de ese hartazgo que ha alimentado la adopción en masa, ya, de ChatGPT?

Podemos dejar Títere sin cabeza e incluso salirnos del entorno SEO... ¿Empezamos por las descripciones superlativas; las descripciones "objetivas" hechas desde el branding...? ¿Seguimos por al auto-atribución de cualidades; el auto-bombo; los datos inverificables; las reseñas infladas;...?

¿Y las fake news; y la opinión subjetiva vestida de información periodística...?

♫♫♪ ¿Nos devolverá la IA la verdad? ♫♪

♪ ♫♫ ¿Será ChatGPT el nuevo San Jorge
contra el dragón de la desinformación? ♫♩ ♫

Créditos de la imagen: 1) Jerry Lewis en El profesor chiflado (1966)

A continuación sigue un estudio práctico sobre como ChatGPT filtra la información para dar su recomendación...

Y puesto que he averiguado cosas, unas más reveladoras que otras, decido publicarlo y compartirlo con vosotros: no todos los estudios que hago, acabo publicándolos.

Metodología

La metodología ha consistido, tras la obtención de sus recomendaciones, en ir interrogando a ChatGPT por qué me ha recomendado esas empresas y en base a qué.

Las razones que me daba, luego las exploraba por mi cuenta y volvía a ChatGPT para decirle "he visto lo mismo", o "no he visto esto, de dónde lo has deducido...", y he ido desgranando poco a poco su forma de razonar.

ChatGPT se va explicando de lo genérico a lo concreto si poco a poco vas focalizando tu interés.

Los 2 estudios, Básica y Compleja, los he hecho girar sobre un servicio genérico: 'Carpintería metálica', a mi juicio, ejemplo valioso y pertinente para el área económica y empresarial de Valencia y alrededores.

Tenía muy claro que ambos estudios quería hacerlos en el idéntico ámbito conceptual, semántico y real, para llegar lo más lejos posible en su razonamiento, es decir, la consulta compleja está relacionada con la básica.

Consulta básica

“¿Me podrías recomendar empresas de carpintería metálica en Valencia, España?”.

Comparo los resultados entre ChatGPT, Google y Bing, y procedo un análisis/auditoría SEO breve, con el objetivo de extraer conclusiones y/o patrones de comportamiento en su proceso de filtración al puro estilo de Ingeniería Inversa.

Consulta compleja

“Hola Chat, ¿qué empresa de carpintería metálica de Valencia (España) me recomiendas para hacer el tejado de la cubierta de una nave industrial?”

Este estudio está aquí Capítulo 3: ChatGPT y estudio consulta compleja

Predisposición ante los razonamientos de la IA

No pongo en duda lo que me va contestando, ni trato de averiguar si es verdad o no, simplemente voy detrás de su razonamiento.

CONSULTA BÁSICA valoración de los resultados y comparación

Recogida de resultados

Para la Consulta “¿Me podrías recomendar empresas...?", ChatGPT me recomienda 7 empresas.

Pregunto: “en qué basas estas recomendaciones”.

Resumen de sus criterios:

Ubicación
Directorios locales
Reseñas
Web actualizada
Especialización: especifidad.

Esto guiará nuestro análisis.

Realizo las búsquedas en Google como 1) usuario logueado y geolocalizado, y 2) en modo incógnito.

Exoneración

He cambiado de opinión 70 veces, y he decidido no anonimizar las empresas surgidas durante el estudio.

Queda claro que sí salen en este estudio, son empresas con un buen trabajo y debieran ser todas bien consideradas.

Pido disculpas por adelantado, y si alguna empresa referida me reclama que elimine su referencia lo haré inmediatamente, mi correo: alvaro @ seolevante.com

Logueado y geolocalizado

De las 7 empresas que me recomienda ChatGPT:

4 salen en 1ª página de Google,
El orden de recomendación (1º, 2º, 3º…) entre Google y ChatGPT no son coincidentes (el 1º en ChatGPT es 2º en Google; el 2º es 8º en Google...)
En la columna ‘Fuentes’ de ChatGPT aparecen 2 resultados más coincidentes con Google

Modo incógnito

Los resultados son muy similares y no merecen una atención especial.

Conclusión parcial 1

Hay una coincidencia del ~50% de lo que responde ChatGPT con Google.

Resultados de Bing*

* Está extendida la idea de que ChatGPT usa el buscador Bing y su base de datos y resultados.

Por lo tanto, incluyo en la comparativa los resultados de Bing.

COMPARACIÓN: Google (logueado), ChatGPT y Bing

Tabla comparativa

Coloreo las coincidencias con ChatGPT; engrisezco las coincidencias solo entre Google y Bing:

Conclusión parcial 2

Google y Chatgpt: coinciden en 4 resultados;
Bing y ChatGPT: coinciden en 2 resultados;
Google y Bing: coinciden en 6 de 10 resultados

Supuesto 1: si es verdad que ChatGPT solo usa Bing, sus resultados son más parecidos, o le acercan, a los de Google.

Supuesto 2: ChatGPT también consulta Google, además de sus reseñas.

Análisis SEO

Analizo los resultados de ChatGPT desde 3 perspectivas: SEO orgánico, reseñas y autovalidación.

Al principio solo ejecuté el análisis SEO Orgánico pero al no dar con conclusiones claras al comparar posiciones, voy profundizando el análisis.

De ahí que progrese con el análisis de las reseñas y finalmente hasta la autovalidación, lo explico mejor a continuación.

Análisis SEO Orgánico

SEMrush: visión general orgánica como tráfico estimado, palabras clave posicionadas y nº de backlinks
ScreamingFrog: rastreo de URLs
Suma orgánica: KPI inventado para la ocasión 😉 en la que sumo: 1) tráfico estimado; 2) palabras posicionadas y 3) Nº de URLs
Búsqueda de marca: si se busca su nombre particular.
Match Meta Title / Búsqueda: valoración numérica de 0 a 5 (a mi juicio) de cuanto empareja el Meta Title con la búsqueda, siendo: 5 = 100%; 0 = nada.
Google Mybusiness: sí / no
Redes sociales: sí / no
- En caso de Sí: activas / no activas
Datos estructurados bajo el estándar de Schema,org

Reseñas de Google My Busines

Nº de valoraciones
Promedio
Factor: multiplicación del nº por el promedio.
Tipo de reseñas: escritas / solo puntuación
Contestación reseñas: sí / no

Autovalidación

Llamo autovalidación al ejercicio de buscar exclusivamente el nombre de la empresa recomendada.

Esto me viene sugerido durante el interrogatorio a ChatGPT desde el que me insinúa que durante el proceso de filtración, "busca la empresa para ver si es valorada o reconocida" en otros sitios web.

Aunque en esto ChatGPT resultaba un poco ambiguo, le vi valor a analizarlo.

Obviamente, los resultados o recomendaciones finales han pasado su chequeo de autovalidación y por eso son empresas recomendadas.

Sin embargo, a lo largo del chequeo "pasan cosas" y comentaré aquello que sea destacable.

Obtención de datos

Autovalidación

Autovalidación correcta.

Valoración y comparación de las recomendaciones de ChatGPT

La valoración es bastante compleja, y es más narrable en el momento que comparo 1º con 2º, 2º con 3º, etc.

Entre el 1º y el 2º

Queda claro que el 1º tiene mucho más trabajo orgánico (suma orgánica 468 frente a 120), también el 1º tiene enlaces Institucionales (ayuntamiento) visto en la autovalidación.

Sin embargo el 2º destaca por valoraciones, el mejor de los 7, (factor 206 frente a 66), pero no parece suficiente.

Entre el 2º y el 3º

Fundamentalmente veo, otra vez más trabajo orgánico (suma 120 frente a 45) y una gran ventaja en reseñas (206 frente a 57). También el Match del title, anteponiendo el 3º el nombre de la empresa a la razón (Carpintería Metálica).

Entre el 3º, 4º y 5º

Pocas cosas claras, la verdad. Queda claro que el 4º a pesar de tener mucho trabajo orgánico, le pesa las quejas mostradas. Y el 5º, adolece en la autovalidación saliendo 3 empresas competidoras y resultados genéricos.

Concluiría que al 4º le pesan las valoraciones bajas, y al 5º la falta de claridad en la entidad.

Esto valida el estudio en busca de patrones y parece señalar la importancia de las reseñas para ChatGPT y la claridad de la entidad.

Entre el 6º y el 7º

En cuanto a la general, queda claro que el no-match del title les relega; el 7º tiene mayor trabajo orgánico, pero el 6º mejor factor de valoraciones.

Búsquedas de marca

Los 3 primeros no tiene búsquedas de marca.

Si sí hubiera sido el caso pondríamos en observación que la popularidad del nombre es un factor de clasificación.

Es decir, no hay, de momento, una regla de auto-validación que se base en cuantas búsquedas al mes tiene su nombre-marca.

Conclusión al resumen

Es ilustrador comparar entre el 1º y el 4º.

Bajo el esquema de SEO tradicional, debieran estar muy cerca el uno del otro, pero:

El 4º acumula quejas en su GMB y podemos deducir que las reseñas afectan a su preferencia por ChatGPT;
El 1º matchea mejor la búsqueda en su Meta Title, esto se ha de interpretar como que se han de crear contenidos (URLs) específcas y no genéricas.
En cuanto a webs de referencia, el 1º cuenta con un enlace de un ayuntamiento.

¿Que un ayuntamiento tenga un repositorio de enlaces de las empresas de su localidad, es un acierto del ayuntamiento o de la empresa? Sospecho que del ayuntamiento.

Quede esto como aviso o llamamiento a los demás consistorios a hacer de valedores de sus empresas, que sean conscientes del crédito que se les atribuye desde Google y desde las IAs...

Y ya puestos, a todos los colegios profesionales que muestren, por favor, a sus miembros con URLs estáticas y no dinámicas, pero este es otro tema.

Valoración y comparación de las recomendaciones de Google

Para la elaboración de este estudio, hice lo mismo con los resultados de Google.

Hice la búsqueda 'carpintería metálica valencia'.

Recoger aquí la misma muestra puede ser cansino, así que paso directamente a la comparación de resultados entre unos y otros.

Tabla comparativa

Posición	Suma orgánica	Match Title	Reseñas
1	1009	1	133 (31x4'3)
2	468	5	66 (15x4'4)
3	261	4	170 (34x5): el mejor, mayoria valoraciones contestadas
4	121	4	91 (24x3'8): 25% valoraciones negativas
5	167	0	120 (25x4'8): 2/3 solo puntuación
6	45	3	57 (14x4'1)
7	213	0	225 (47x4'8)
8	120	4	206 (44x4'7): 100% contestadas
9	(directorio no valorado)	X	(no valorado: directorio)
10	664	0	391 (85x4'6): 70 reseñas escritas, contestadas 2.

Entre el 1º y 2º; entre 2º y 3º

Me queda claro que una mayor suma orgánica, resuelve la ecuación.

Matchea mucho mejor el title el 2º que el 1º, pero la suma orgánica decide.

Entre el 2º y el 3º, a pesar de tener muchas mejores valoraciones y mayor interacción, vuelve a decidir la suma orgánica. Aunque también el 2º, es el que tiene enlace de su ayuntamiento.

Entre el 4º y el 5º

El 4º matchea mejor el title, y el 5º, 2/3 (80 de 120) de sus valoraciones son solo de puntuación no escritas, sospechoso.

Emparejan a búsqueda mucho mejor el title del 4º y el 6º, que el 5º y el 7º (solo nombres de empresa).

Entre el 4º y el 6º, la suma orgánica puede explicar su posición.

Entre el 4º y el 8º

El resumen de datos, no es capaz de explicar por qué el 8º está tan alejado del 4º siendo tan iguales, tengo que volver a la toma de datos:

4º

Tráfico orgánico estimado: 42
Palabras orgánicas posicionadas: 49

8º

Tráfico orgánico estimado: 9
Palabras orgánicas posicionadas: 91

Tantas palabras orgánicas posicionadas (91) pero tan poco tráfico (9) del 8º, delatan que está poco optimizado: ¿apuntan muchas a lo mismo, perdida de foco, poca variedad entre URLs...?

Se vería mejor si hiciéramos una regla de 3 con el 4º: si con 49 palabras posicionadas obtengo 42 visitas, con 91 obtendría = 78 visitas... Pero recibe 9.

O una división, visitas/palabras, sacando un índice inventado *para la ocasión* de optimización SEO.

Sería entonces el 4º: 42/49 = 0'85

El 8º: 9/91 = 0'098

Veo falta de foco: pizzas y paellas.

El último

A pesar de tener una suma de 664, su razón de ser se centra en un producto específico (pérgolas) de la carpintería metálica.

Entonces, ¿qué es mejor: ser específico o generalista? Específico, seguro que al 10º no le falta trabajo en su área de expertise.

Búsqedas de marca

Los datos, me cuesta darlos por conclusivos: el 1º sí tiene 70 búsquedas de marca al mes; el 5º, 30; y el último el que más: 170.

El resto, nada.

Como curiosidad, he dado con una búsqueda manipulada, eufemísticamente llamado marketing de recomendación: crear enlaces directos a Google con un pre-búsqueda y confundir a todos, Google y herramientas, de que es una búsqueda popular.

El sujeto, mejor que objeto, en cuestión

Comparación ChatGPY y Google

Merece destacar que el último resultado de ChatGPT, fue el 1º de Google con una clara ventaja en orgánico sobre las demás con una suma orgánica de 1009; redes sociales activas y un factor de reseñas de 133.

Me pongo conspiranoico y me pregunto si ChatGPT, antes de ofrecer sus recomendaciones, mira lo que recomendaría Google y si ve que se va a parecer, aplica una regla de ¿desigualdad?

Y resuelvo que ChatGPT tiene debilidad por la reseñas: su 2º posicionado es 8º en Google, y este 8º tiene una gran pérdida de foco (91 palabras posicionadas y 9 visitas estimadas).

Conclusión al estudio de consulta básica

Me reservo las conclusiones completas para consulta compleja, y tomo estas conclusiones como parciales

Muy simplificado sería:

A ChatGPT le importa lo orgánico, pero tiene más peso final las reseñas.
A Bing también le pueden las reseñas, su primer resultado es el que más reseñas tiene, pero el que peor foco tiene.
Y a Google le sigue pudiendo la suma orgánica (palabras, visitas, nº de URLs,), aunque es exigente, las reseñas sí tiene un factor X de reajuste final.

Ojo, ChatGPT tiene su propio margen de mejora: 4.0, 5.0, etc.

El margen de mejora de Google se llama AI Mode.

Recojo aquí abajo a modo de suma acumulativa, las conclusiones de AI Overviews.

Conclusiones parciales (AI Overviews, capítulo 1)

Conclusión parcial 1: puede que no tenga sentido seguir creando contenido informacional complementario a la actividad empresarial de cada uno.

Conclusión parcial 2: ahora mismo como SEO, solo me atrevería a trazar una estrategia editorial basada únicamente en la especifidad de los productos y/o servicios de mis clientes.

Conclusión parcial 3: la notoriedad y autoridad de la marca de cada uno ya no la podemos confiar únicamente al sitio web. Llámese redes sociales, campañas, patrocinios, ferias, entrevistas, labor comercial…

Pasemos al siguiente capítulo:

Capítulo 3: ChatGPT y estudio consulta compleja

Contacto

Soy Álvaro Pichó Consultor SEO, responsable de SEO Levante y mis datos de contacto son:

Email alvaro[at]seolevante.com
Despacho en Calle del Padre Antón Martín 26, Malvarrosa Valencia (España)

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