Optimización de la búsqueda IA para empresas con múltiples ubicaciones: lo que aprendimos de 11.705 respuestas IA

Todos seguimos intentando entender cómo funcionan estos buscadores IA y cómo están transformando las estrategias de búsqueda local para las marcas con múltiples ubicaciones.

Los nuevos datos no dejan de llegar, y la mayoría confirman lo mismo: las marcas que aparecen en las respuestas generadas por la IA no son las que tienen el mejor contenido. Son las que tienen los datos de ubicación más limpios y coherentes en el mayor número de plataformas.

ChatGPT cuenta ahora con 900 millones de usuarios activos semanales, frente a 400 millones en 2025. Y los expertos estiman que 750.000 millones de dólares fluirán a través de la búsqueda IA de aquí a 2028. Si es ahí donde tus clientes buscan ahora negocios locales, tienes que preguntarte: ¿qué estás haciendo concretamente en materia de AI search optimization y cómo sabes qué estrategia de optimización para motores de búsqueda IA funciona?

Realizamos un estudio para ayudar a nuestros clientes a verlo más claro. Durante 14 días, recopilamos 11.705 respuestas generadas por IA en 12 modelos — desde ChatGPT y Claude hasta Gemini, Grok y Perplexity — para consultas locales en San Francisco.

Lo que descubrimos debería ser el núcleo de cualquier estrategia de AI search optimization.

¿Cómo funciona la búsqueda IA?

Si eres nuevo en el SEO IA (o simplemente estás refrescando tus conocimientos sobre posicionamiento SEO IA), estás en el lugar adecuado. Vamos a detallar la información esencial sobre el SEO con IA antes de pasar a los pasos de optimización para motores de búsqueda IA que las marcas con múltiples ubicaciones deben emprender en los próximos meses.

La búsqueda se convierte en una respuesta, no en un clic

La «AI search» se refiere a las respuestas generadas por la inteligencia artificial que sintetizan información de múltiples fuentes para responder directamente a las preguntas de los usuarios. Es lo que conocemos como la búsqueda con inteligencia artificial.

Esto significa que los consumidores obtienen lo que necesitan directamente en los resultados de búsqueda IA o los resúmenes. Mientras que los motores de búsqueda tradicionales devuelven listas de enlaces azules, los motores de búsqueda basados en IA proporcionan una respuesta narrativa única que puede comparar opciones, recomendar negocios locales e influir en la percepción de los consumidores sin necesidad de hacer clic.

La IA también es mucho más selectiva que Google a la hora de recomendar negocios. En el Google Local Pack, aproximadamente el 35,9 % de los negocios elegibles aparecen. En Gemini, Perplexity y ChatGPT, los espacios son mucho más escasos, lo que significa que los negocios que los consiguen tienden a ser los que tienen los datos de ubicación más completos, coherentes y bien estructurados. Esto incluye páginas dedicadas por establecimiento con dirección, horarios y servicios, reseñas y fichas locales.

Este cambio desestabiliza a los especialistas en SEO inteligencia artificial. Su contenido registra menos impresiones y clics, en particular el contenido informativo de la parte superior del funnel. Los motores de respuesta IA — como Google AI Overviews, Google AI Mode, ChatGPT, Perplexity, Gemini y Claude — resumen, comparan y recomiendan contenido sin siempre atribuir claramente el crédito a la marca que lo creó.

La visibilidad IA y su ROI dependen ahora de la capacidad de las marcas para estar presentes, representadas y ser convincentes en los resultados de búsqueda IA. Y hacerlo todo mejor que los competidores locales.

Cuando estas marcas no aparecen en las respuestas IA como opción o recomendación, a menudo debido a datos inconsistentes sobre sus marcas o establecimientos en línea:

1. dependen únicamente de otras fuentes de tráfico, perdiendo las audiencias de alta intención que genera la búsqueda IA
2. los competidores locales que sí aparecen en las respuestas IA obtienen una ventaja

Las marcas con múltiples ubicaciones no quieren eliminarse de la consideración antes de que el funnel comience. Por eso más marcas que nunca invierten en Answer Engine Optimization (AEO), también conocida como Generative Engine Optimization (GEO).

Los fundamentos de la búsqueda IA que conocemos

Los buscadores IA evolucionan cada día. Aunque no podamos actualizar este artículo a diario, podemos presentarte los cambios fundamentales en la búsqueda con inteligencia artificial y la búsqueda generativa: principios que no deberían cambiar.

Los modelos IA construyen respuestas a partir de fuentes diferentes y no siempre coinciden

Lo que nuestra analista GEO Katya Shishchenko descubrió en diversos estudios de Uberall es que las recomendaciones de los buscadores IA dependen en gran medida del modelo. En su estudio sobre cafeterías de San Francisco con 39 marcas rastreadas en 12 modelos IA y tres clusters de intención distintos, el 51 % fueron mencionadas por los 12 modelos y el 92 % aparecieron en al menos 4. Cabe señalar que el café en San Francisco es un sector bien establecido con líderes de mercado claros; en categorías menos concentradas como la restauración, los salones de belleza o las clínicas dentales, la coincidencia entre modelos sería significativamente menor.

Esto es un resumen de lo que descubrió en 11.705 respuestas:

• Modelos como Claude Opus y ChatGPT o3 mencionaban una media de 10 marcas por respuesta, ofreciendo visibilidad equitativa tanto a empresas establecidas como a las menos conocidas. Estos modelos también proporcionaban las respuestas más largas y detalladas. Los modelos más pequeños y rápidos como Claude Haiku mencionaban menos de 5, concentrándose fuertemente en las cadenas conocidas.
• La mayoría de los modelos IA — ChatGPT, Claude, Gemini, Grok — generan respuestas a partir de lo que aprendieron durante el entrenamiento (modelos paramétricos). Recomiendan negocios en función del volumen de lo que se escribió sobre ellos antes de una fecha de corte fija, lo que favorece a las marcas con un largo historial en línea bien documentado. Perplexity funciona de forma diferente: interroga la web en directo con cada pregunta, basándose en lo que se está evaluando y discutiendo en ese momento (modelos basados en búsqueda). Por eso un negocio reciente con excelentes reseñas recientes puede aparecer destacado en Perplexity pero apenas en ChatGPT.
• El día de la semana no importa en absoluto: las recomendaciones entre semana y fin de semana fueron prácticamente idénticas en los 12 modelos durante 14 días. Los modelos IA se basan en datos de entrenamiento o resultados web actuales; ninguna de estas fuentes cambia según el día. Si eres una marca establecida, el seguimiento diario de prompts no revelará más marcas o cambios significativos que el ritmo semanal o mensual en torno al cual GEO Studio está diseñado.

Más allá del estudio de Katya, sabemos que los modelos IA también tienen en cuenta lo que la gente dice sobre un negocio. Las reseñas positivas y detalladas le dan a la IA el contexto que necesita para entender y recomendar establecimientos específicos.

Esta diversidad de fuentes explica por qué la gestión de datos de ubicación es tan importante tanto para los modelos basados en búsqueda como para los paramétricos; cualquier inconsistencia en tus datos reduce la confianza del buscador IA al citar.

Consejo: pon en orden primero tus datos de ubicación y tu gestión de reseñas

• Estandariza los datos principales de ubicación: mantén la coherencia del nombre, horarios, direcciones, servicios y atributos en todas las plataformas.
• Valida la precisión geoespacial: los marcadores de mapa y las coordenadas correctas son esenciales; la IA concede mucha importancia a la proximidad y la navegación para las consultas de alta intención, y las coordenadas incorrectas en el marcado Schema son una causa conocida de visibilidad reducida.
• Crea páginas de establecimiento dedicadas e indexables: conectan las entidades de marca con el contexto local, los servicios y los barrios, y los modelos IA prefieren extraer información de ellas antes que de páginas genéricas. Incluye texto alternativo para las imágenes y nombres de archivo descriptivos para que la IA pueda validar las señales visuales.
• Implementa el marcado LocalBusiness Schema a escala: el marcado Schema ayuda a los modelos IA a leer tus datos de ubicación: horarios, servicios, precios, coordenadas. Nuestra herramienta Locator & Local Pages lo genera automáticamente en función del tipo de negocio, sin trabajo manual por establecimiento.
• Fomenta reseñas positivas y detalladas: cuantas más reseñas de calidad tenga tu marca con múltiples ubicaciones en plataformas como Google, Apple y Yelp, más contexto tendrá la IA para entender y recomendar tu negocio; y los modelos basados en búsqueda como Perplexity dan más peso a la actividad reciente de reseñas que a la presencia histórica.

La misma marca obtiene una visibilidad IA totalmente diferente según el prompt

El estudio de cafeterías de Katya reveló que un mismo negocio puede tener una visibilidad IA radicalmente diferente según cómo los clientes formulan sus preguntas.

Tres patrones distintos aparecieron en nuestras 11.705 respuestas:

• Prompts de descubrimiento («mejores cafeterías», «cafés mejor valorados»): los modelos IA recomiendan las marcas con la mejor reputación global. Las principales marcas de nuestro estudio tenían tasas de mención del 79 al 86 %. Si una marca está bien establecida y bien valorada, es aquí donde aparecerá.
• Prompts funcionales («mejor sitio para trabajar», «lugar para reunión de negocios»): los modelos IA asocian los negocios a un uso específico, no a la reputación global. Una marca entró en el top 5 exclusivamente en esta categoría porque era conocida por ser laptop-friendly.
• Prompts específicos de barrio («café cerca de Union Square», «mejor en el Mission District»): la IA prioriza la densidad física y la asociación con el lugar por encima de la reputación. Los resultados fueron muy diferentes aquí en comparación con los dos tipos de prompts descritos arriba. Starbucks, por ejemplo, pasó de una tasa de mención del 0,2 % en los prompts de descubrimiento al 32,6 % en los prompts de barrio. Una marca de café de especialidad que dominaba los prompts de descubrimiento cayó al 1,3 % en los prompts de barrio; los modelos IA probablemente necesitan más que una dirección física para asociar un negocio con el barrio. Las reseñas, las fichas y el contenido que mencionen explícitamente ese barrio son importantes.

Estas diferencias no están relacionadas con lo competitivo que sea tu mercado local; están integradas en el funcionamiento de cada modelo IA.

Puedes encontrar todos los tipos de prompts que hacen tus clientes en el Prompt Center de GEO Studio; y a partir de ahí, construir clusters de contenido que respondan directamente a esas preguntas.

Consejo: habla como tus clientes y construye autoridad en todas las plataformas

• Estructura y actualiza el contenido de tus establecimientos para la interpretación por la IA: crea y actualiza FAQ orientadas a la intención, descripciones de servicios y otros contenidos para cubrir diferentes intenciones. Y mantén este contenido actualizado.
• Crea contenido profundo que responda directamente a los prompts: las herramientas IA no se limitan a las palabras clave relevantes en tu sitio web; analizan la redacción, el contexto y la intención para ofrecer resultados conversacionales y relevantes. Responde a los prompts y dudas específicos de forma exhaustiva, para que los modelos IA dispongan de material de calidad de tu marca para incluir en sus respuestas. Los principios fundamentales del SEO — E-E-A-T (experiencia, pericia, autoridad, fiabilidad) — siguen siendo válidos en la búsqueda IA; crear contenido de valor para las preguntas planteadas.
• Mantén tu presencia en directorios de referencia: ayuda a los modelos IA a establecer la conexión local estando presente en plataformas de terceros de confianza: guías locales, listas «best of» y artículos recomendados.
• Alinea el contenido social con las entidades de ubicación: conecta los perfiles y publicaciones en redes sociales con establecimientos específicos para que el engagement refuerce la comprensión de los modelos IA sobre dónde y por qué cada establecimiento es relevante.

Lleva tu marca con múltiples ubicaciones a la fiesta de la búsqueda IA

Al principio de este artículo, dije que la pregunta que merece hacerse es concreta: ¿qué haces concretamente para la optimización de la búsqueda IA, cómo aparecer en la búsqueda IA de forma fiable, y cómo sabes qué estrategia de AI search optimization funciona en los diferentes modelos?

Las marcas necesitan una versión más afinada de la estrategia de búsqueda que ya tienen. Datos de ubicación limpios, un marcado Schema completo, reseñas recientes y contenido que responda a las diversas intenciones de prompts que sus clientes plantean a los modelos IA.

Es nuestra misión en Uberall ayudar a las empresas con múltiples ubicaciones a adaptarse con confianza a este nuevo recorrido del cliente y a seguir optimizando el rendimiento de sus establecimientos con GEO Studio. Más aún, nuestra misión es replantear esta disrupción no como «una cosa más que optimizar», sino como una oportunidad de conectar con los clientes a través de las herramientas IA que generan ingresos probados: 750.000 millones de dólares.