Preguntamos dónde estudiar de cuatro formas. Cuatro webs sobrevivieron a todas, y ninguna es una universidad.

Esta mañana publicamos que preguntar por la reserva de hotel de cuatro formas distintas en España dejaba cero fuentes citadas de forma fiable en las cuatro. Corrimos el mismo diseño sobre otra pregunta en el mismo país, elegir universidad privada en Madrid, y cuatro dominios sobrevivieron a todas las redacciones. Ninguno de los cuatro es una universidad.

Los dos resultados son reales y responden preguntas distintas. El primero dice que un núcleo estable puede ser un espejismo producido por una frase. El segundo dice que no siempre lo es, y te dice quién se queda con él.

Aviso: EchoWi vende medición de visibilidad en IA. Eso es un conflicto, y la respuesta a un conflicto es un método que se pueda comprobar. Las ocho redacciones, los dos mercados, las tres superficies, el número de pasadas y la fecha están todos abajo, y cada fila está en nuestro registro público de mediciones.

La versión corta

1. El colapso no es universal. En España, cuatro redacciones de una pregunta de hotel no compartieron ni una fuente citada de forma fiable. Cuatro redacciones de una pregunta de universidad compartieron cuatro.
2. Los cuatro supervivientes son intermediarios: graddus.com, uniscopio.com, smartresidences.es y maclapiovera.es. Dos comparadores, una operadora de residencias de estudiantes y una guía local.
3. Ninguna universidad aparece en las cuatro redacciones, en ninguno de los dos mercados. Las instituciones salen para unas frases y desaparecen en otras.
4. Francia casi no retiene nada. Un solo dominio sobrevivió a las cuatro redacciones de París, relocation-in-paris.fr, y es un servicio de mudanzas.
5. Una redacción más vaga no solo mueve las fuentes, mueve la pregunta. «Où étudier à Paris ?» devolvió bibliotecas, espacios de coworking y guías de ciudad junto a las universidades.

Qué medimos

La primera redacción de cada mercado no es nueva. «¿cuáles son las mejores universidades privadas de Madrid?» y «Quelles sont les meilleures universités de Paris ?» ya estaban en nuestro registro de trabajos anteriores, así que la línea base es una cadena que habíamos publicado y no una escrita para este estudio.

Dos filas llevan nota. La segunda redacción francesa volvió la primera vez diciendo dos pasadas mientras cada superficie había fallado una de ellas, lo que deja a cada fuente estable sobre una única llamada buena. Es la misma trampa que una lectura de una sola pasada y más difícil de ver, porque el número de pasadas parece correcto. Se volvió a medir limpia y las dos filas están en el registro.

Las ocho celdas

Los porcentajes no son el hallazgo aquí. España se mueve en una banda de 17 puntos y Francia en una de 23, lo que no llama la atención al lado de los 57 puntos que movió la pregunta americana de hoteles. El hallazgo aparece al intersecar los cuatro conjuntos en vez de promediarlos.

España conservó un núcleo. Viajes no.

Esa única comparación es la razón de ser de este estudio. El resultado de esta mañana mostró cuatro redacciones españolas de hoteles devolviendo un respetable 42%, 41%, 48% y 30% sin compartir ni un dominio citado de forma fiable, y la conclusión tentadora era que un núcleo estable siempre es un artefacto de la frase. No lo es. Cambia de categoría y el mismo instrumento encuentra un núcleo en el que coinciden cuatro frases distintas.

Los solapamientos por pares dicen lo mismo. En educación española las cuatro redacciones comparten entre 0,29 y 0,78 de sus conjuntos estables, medido como intersección sobre unión. En viajes españoles esa misma cifra iba de 0,06 a 0,32. Las dos redacciones de educación más parecidas coinciden en tres cuartas partes de lo que citan; las dos de viajes más parecidas coincidían en un tercio.

Así que «reformular rompe tu visibilidad» no tiene respuesta general, y quien venda una está promediando categorías que no se parecen en nada. Es una medición por categoría y por mercado, y es lo bastante barata como para que nadie tenga excusa para adivinarla.

El núcleo existe, y las universidades no están en él

Esta es la parte que un equipo de marketing educativo debería leer dos veces.

Los cuatro dominios españoles que aguantaron en todas las redacciones son graddus.com, uniscopio.com, smartresidences.es y maclapiovera.es. Dos son comparadores y sitios de ranking, uno es una operadora de residencias de estudiantes y otro una guía local. Ninguno es una universidad. En Francia, el único superviviente es relocation-in-paris.fr, un servicio de mudanzas. Y hay verticales donde el problema es anterior a quién ocupa la plaza: midiendo salud ocular en España no apareció ni una sola fuente española en cuatrocientas mediciones.

Las universidades sí aparecen, y aparecen condicionadas. ucjc.edu, udit.es y cunef.edu aguantaron en la redacción que pregunta dónde estudiar, y en ninguna de las otras tres. pantheonsorbonne.fr aguantó en dos redacciones de París y u-paris.fr en otras dos, nunca en las cuatro.

Hemos visto una forma parecida desde el otro lado. Preguntar qué agencia es la mejor en siete sectores devolvió 133 dominios distintos de los que solo diez se citaron en más de un sector, y uno solo fue la respuesta en cinco de los siete. Las posiciones duraderas en estos conjuntos son escasas y las ocupan pocos dominios, se pregunte por agencias o por universidades.

Ese patrón encaja con lo que encontramos midiendo universidades nombradas en respuestas de IA pero no citadas como fuente. La institución puede ser la respuesta mientras otro es la cita. Este estudio añade el mecanismo: la plaza de citación es duradera y la institución no la posee. Un intermediario que ordena o compara instituciones ocupa una posición que sobrevive a la reformulación, y las instituciones rotan por las plazas restantes según la frase exacta. Después hemos contado lo mismo en once categorías comerciales, y aguanta lo bastante como para ponerle número: menos de tres de cada diez citas estables son de una empresa que vende el producto comparado, y en cuatro categorías la cifra es cero.

Para una institución la lectura práctica es incómoda pero clara. Competir por la plaza duradera significa publicar lo comparable: la lista ordenada, la tabla estructurada, la guía con las cifras dentro. Cómo se construye eso, paso a paso, está en nuestro manual de GEO para agencias, que sirve igual para un equipo interno. Competir por las plazas rotatorias significa cubrir más de una redacción, porque la redacción es lo que te selecciona.

Una redacción más vaga cambia la pregunta, no solo la respuesta

La celda francesa más baja, «Où étudier à Paris ?», es la más instructiva de las ocho. Devolvió 33 fuentes distintas, el conjunto más grande del estudio, y su conjunto estable solapa con las otras tres redacciones en 0,18, 0,13 y 0,06.

Leer las fuentes lo explica. Junto a diplomeo.com e icd-ecoles.com devolvió un servicio de canguros, un avalista de alquiler, un portal de residencias, el portal municipal de París, la web de bibliotecas y un espacio de coworking. En francés, «où étudier» puede significar en qué institución matricularse o dónde sentarse físicamente a estudiar, y el motor respondió a las dos.

Eso no es ruido. Una redacción ambigua para un humano es ambigua para el motor, y el conjunto de respuestas se parte en consecuencia. Si un conjunto de prompts contiene una de estas, la cifra resultante describe una mezcla de dos preguntas y ninguna cantidad de repeticiones las separará.

Medimos cuánto vale una segunda lectura, y luego hicimos cinco

Todos los estudios que publicamos llevan un aviso diciendo que dos pasadas son un listón más fácil que tres, y sitúan esa diferencia en unos diez puntos. Nadie había medido cuánto vale simplemente volver a preguntar, así que repetimos tres de las cuatro redacciones españolas en una segunda sesión el mismo día, con las mismas tres superficies y las mismas dos pasadas, sin cambiar nada más que el reloj. Se movieron 18, 4 y 7 puntos, y sus conjuntos estables seguían solapando 0,67, 0,67 y 0,70.

Después cogimos la primera redacción y la leímos cinco veces.

Una pregunta, un día, un método: la cuota va del 39% al 89%, y el número de fuentes duraderas no sale nunca de siete u ocho. La métrica se mueve 50 puntos. Lo que dice medir se mueve una fuente.

Todo el movimiento está en el denominador. Lo que cambia entre lecturas es cuántas fuentes de una sola vez aparecen, de nueve a dieciocho, y dividir un numerador casi constante por eso produce un porcentaje que parece una medición y se comporta como una moneda al aire.

Y el núcleo no solo es estable, es el mismo núcleo. Cuatro dominios se citaron en todas las pasadas de las cinco lecturas, graddus.com, smartresidences.es, maclapiovera.es y uniscopio.com, y son los mismos cuatro que sobrevivieron a las cuatro redacciones de arriba. Sobrevive a la reformulación, sobrevive a la remedición, mismos cuatro nombres.

Una cosa que no podemos zanjar, y es un aviso contra nuestro propio instrumento. Los totales bajan a lo largo de la secuencia, 18, 14, 11, 13, 9, y las lecturas se tomaron en orden, así que no podemos separar la variación normal de que medir repetidamente encoja el conjunto. Otra redacción medida en la misma ventana devolvió 19, 20 y 17 en tres lecturas, que no enseña la misma caída, pero tres lecturas tampoco lo zanjan. Está en el registro como pregunta abierta y no como nota al pie.

La instrucción práctica es corta y no le cuesta nada a un proveedor seguirla. Publica los dominios, no el porcentaje. Una lista con nombre de cuatro fuentes es reproducible entre reformulaciones y entre relecturas. El porcentaje que va encima, no.

Qué no demuestra este estudio

• Dos intenciones, dos mercados, ocho celdas comparables. Cada porcentaje tiene un denominador entre 16 y 33.
• Dos pasadas, no tres. «Citada en cada pasada» es un listón más fácil con dos pasadas, así que no son comparables con mediciones de tres, incluidas partes de nuestro estudio de agencias, que situó ese efecto en unos diez puntos. La sección de arriba enseña que una segunda sesión vale más o menos lo mismo, así que las dos fuentes de ruido son comparables y ninguna se separa de la otra en una sola lectura.
• Un par de verticales, no un censo de verticales. Tenemos viajes y educación. Que dos categorías difieran basta para refutar una afirmación universal y no basta para predecir una tercera.
• Preguntas acotadas a una ciudad. Las dos intenciones nombran una ciudad, lo que estrecha el conjunto de candidatas y podría favorecer por sí solo un núcleo duradero. Una pregunta nacional podría comportarse distinto y no la probamos.
• Tres superficies, no cuatro. ChatGPT queda fuera porque la vía que usamos no devuelve lista de fuentes para él, y publicar eso como un cero sería publicar nuestro instrumento.
• No comprobamos el volumen de búsqueda de las cuatro redacciones. Esto dice que la elección de redacción importa, no qué redacción elegir. El volumen tampoco lo resolvería: medimos aparte que las herramientas con más demanda de búsqueda no son las que nombra la IA, así que elegir la redacción de más volumen no es lo mismo que elegir la que te hace citable.
• Nada de esto es causal. Cambiamos las palabras y anotamos lo que volvió.

Preguntas frecuentes sobre este estudio

¿Reformular una pregunta cambia siempre qué fuentes cita la IA?

No, y ese es el hallazgo. En España, cuatro redacciones de una pregunta de reserva de hotel no compartieron ningún dominio citado de forma fiable, mientras que cuatro redacciones de una pregunta de universidad privada compartieron cuatro. Mismo país, mismas tres superficies, mismo método, mismo día. Que reformular rompa tu visibilidad es una propiedad de la categoría, y hay que medirla por categoría en vez de suponerla.

¿Qué webs cita la IA en preguntas sobre universidades?

En nuestra medición de Madrid, los dominios citados en todas las pasadas de las cuatro redacciones fueron dos comparadores, una operadora de residencias y una guía local. Las universidades sí se citaron, pero cada una solo para redacciones concretas: tres dominios institucionales aguantaron en la redacción que pregunta dónde estudiar y en ninguna de las otras tres.

¿Por qué las universidades no salen en el conjunto estable?

Podemos decir lo que enseñan los datos, no por qué. Las citas duraderas fueron a webs que ordenan, comparan o contextualizan instituciones en vez de a las instituciones, lo que encaja con nuestro hallazgo anterior de que a las universidades se las nombra a menudo en respuestas de IA mientras se cita como fuente a otro. Este estudio añade que la propia plaza de citación es estable frente a las reformulaciones, y que las instituciones rotan por las restantes.

¿Cuántas redacciones debería seguir un equipo de marketing educativo?

Más de una, y cuántas depende del mercado. En español las cuatro redacciones solaparon entre 0,29 y 0,78, así que dos bien elegidas cubren bastante. En francés los solapamientos fueron de 0,06 a 0,50, así que esas mismas dos se dejarían casi todo el cuadro.

¿Qué superficies de IA se midieron?

Google AI Overview, Google AI Mode y Gemini, agrupadas por redacción, con la caché saltada para que cada pasada sea una llamada nueva. ChatGPT falta a propósito: la vía usada aquí no devuelve lista de fuentes para él, y un cero producido por un instrumento es indistinguible de un cero real.

¿Dónde puedo ver las filas en crudo?

En nuestro registro de mediciones, que lleva cada fila de este estudio con su prompt tal y como se envió, su intención, su mercado, sus superficies, su número de pasadas y su fecha, incluida la fila excluida por completar una sola pasada y el motivo.

Dónde te deja esto

Dos estudios, corridos igual con unas horas de diferencia, discrepan sobre lo que todo el mundo en esta categoría afirma. Una categoría pierde su núcleo estable entero al reformular la pregunta. La otra conserva un núcleo de cuatro, y se lo entrega a intermediarios en vez de a las instituciones por las que se pregunta.

La instrucción que sobrevive a los dos es la misma, y no es un eslogan. Mide tu propia categoría, con más de una redacción, y mira qué dominios aguantan en vez del porcentaje. El porcentaje era parecido en los dos bloques españoles. Lo que había debajo no se parecía en nada, y solo uno de esos dos hechos te dice qué publicar a continuación.