Preguntamos lo mismo de dos formas. La de compra citó ocho fuentes, la de definición ninguna

El 8 de agosto de 2026 le hicimos dos preguntas sobre email marketing a ChatGPT y a Gemini, con minutos de diferencia, en el mismo mercado y en el mismo idioma. «Cuál es la mejor plataforma de email marketing para ecommerce» volvió con ocho dominios citados en ChatGPT y cinco en Gemini. «Qué es la automatización de email marketing» volvió con cero en las dos. Misma categoría. Mismo día. Las mismas dos superficies. Lo único que cambió fue si la pregunta pedía qué comprar o qué significa una palabra.

Ese es el hallazgo, y tiene una consecuencia seca: el artículo explicativo de «qué es X», el formato más recomendado en todas las guías de optimización para motores generativos, incluidas varias que hemos reseñado, es un formato por el que dos de las cuatro superficies que medimos se niegan a menudo a citar a nadie.

Cómo se midió: seis preguntas de definición y una de compra, lanzadas por las interfaces reales de ChatGPT, Gemini, Google AI Overview y Google AI Mode el 8 de agosto de 2026, con país e idioma puestos explícitamente en cada llamada y con nuestras propias herramientas de medición. Contamos sólo dominios citados, nunca los resultados que una superficie buscó y luego ignoró, porque confundir esas dos cosas es un error que ya hemos cometido en público y corregido. Cada pasada de abajo está en nuestro registro con su fecha y su número de superficies. Las filas están en nuestro registro de mediciones, cada una con sus superficies y su número de pasadas.

Actualizado el mismo día con pasadas repetidas y sin caché. Este artículo se publicó primero con una pasada por superficie y pregunta, y la crítica justa a eso es que una sola pasada es un sorteo y no una tasa. Desde entonces hemos repetido la pareja controlada por una vía que salta la caché. El hallazgo aguantó. La sección sobre repetición explica los números y, más útil todavía, por qué la forma obvia de repetir una medición en esta categoría produce un denominador falso. La pareja se ha replicado además en dos categorías sin relación con la nuestra, CRM y gestión de proyectos.

La versión corta

1. La pareja controlada es el estudio entero. Misma categoría, mismo mercado, mismo día, las mismas dos superficies: pregunta de compra, ChatGPT 8 dominios y Gemini 5. Pregunta de definición, las dos a cero.
2. En seis preguntas de definición en cuatro idiomas, ChatGPT citó fuentes exactamente en una. En nueve preguntas de compra, citó en las nueve.
3. Las dos superficies de Google citan en los dos casos. AI Overview y AI Mode devolvieron fuentes para todas las preguntas de los dos tipos. La división es un comportamiento de asistente de chat, no de buscador con IA.
4. La única excepción es instructiva y no la pudimos reproducir. La pregunta alemana sobre LLMO es la única de definición donde ChatGPT citó algo, y la única donde llegó a buscar.
5. Replica en categorías con las que no tenemos nada que ver. Nueve pasadas sin caché sobre preguntas de definición en email marketing, CRM y gestión de proyectos devolvieron cero fuentes citadas. La pregunta de compra en esas mismas tres categorías citó entre doce y quince dominios.
6. Sobrevivió a la repetición, y la forma obvia de repetirlo está rota. Tres pasadas sin caché por superficie de chat mantuvieron el cero de definición. Repetir por una petición normal con caché devuelve texto idéntico byte a byte incluso con la pregunta reformulada, así que «diez pasadas» por esa vía son una observación disfrazada.
7. Y diez días después la única definición citable dejó de serlo. Relanzada el 18 de agosto de 2026, la pregunta alemana sobre LLMO pasó de 3 dominios citados y una búsqueda registrada a 0 y ninguna búsqueda, mientras la de compra lanzada minutos después citó 4 dominios y registró 4 consultas derivadas.
8. Esto corrige un artículo nuestro. Nuestra pieza alemana sobre LLMO concluía que la capa de definición era el sitio más estable para competir. La medición en la que se apoyaba sólo muestreaba las dos superficies que citan siempre. Corregido más abajo.

La pareja controlada

Todo lo demás de aquí es amplitud. Esta es la parte que de verdad está controlada.

Las dos preguntas son sobre email marketing. Las dos se hicieron en Estados Unidos y en inglés. Las dos corrieron el mismo día por las mismas dos superficies. Una pregunta qué producto elegir y la otra qué significa un término.

En la de compra, ChatGPT citó emailtooltester.com, una guía de BigCommerce alojada en Contentful, y las portadas de Klaviyo, Omnisend, ActiveCampaign, Mailchimp, Shopify y Brevo. Además buscó otros once dominios que no citó, que es justo por lo que publicamos citaciones y no listas de búsqueda. Gemini citó klaviyo.com, maropost.com, emailtooltester.com, insiderone.com y emailvendorselection.com. Dos dominios, emailtooltester.com y klaviyo.com, los citaron las dos.

En la de definición, las dos superficies produjeron respuestas largas, competentes y bien estructuradas. La de ChatGPT rondaba las quinientas palabras, con un ejemplo trabajado, un diagrama de una secuencia de bienvenida y una lista de seis plataformas nombradas. La de Gemini tenía encabezados, un desglose en tres partes de disparadores, flujos y contenido, y cuatro ejemplos. Ninguna citó una sola fuente.

Las respuestas no eran peores. Eran inatribuibles. No había bibliografía en la que ningún editor pudiera estar.

La misma división en cuatro idiomas

Lanzamos la forma de definición en cuatro idiomas para ver si la pareja de arriba era una casualidad de un solo tema.

Lee la columna de ChatGPT hacia abajo. Cinco ceros y un tres.

Ahora lee la misma columna en las preguntas de compra que hemos medido, todas ya publicadas y registradas: once para zapatillas de correr, dieciséis para plataformas de email, cuatro para la pregunta americana de agencia GEO, una para la francesa, tres para la alemana, una para la segunda redacción alemana, una para la española, seis para la pregunta americana de herramienta de visibilidad en IA, y ocho para la pregunta de plataformas de email de arriba. Nueve preguntas de compra, nueve recuentos distintos de cero, de uno a dieciséis.

Seis preguntas de definición, un recuento distinto de cero.

Un aviso que añadimos el mismo día, porque va en contra de la versión ordenada de esto. Una décima pregunta de compra, «cuál es el mejor software de contabilidad para autónomos», se midió sin caché en ChatGPT después de lo anterior. Su primera pasada no citó nada, y una segunda llamada de dos pasadas citó doce dominios, cada uno de ellos apareciendo en exactamente una de las dos. Así que una pregunta de compra puede devolver cero, y la misma pregunta de compra puede saltar de cero a doce entre pasadas. La frase de arriba dice que nueve preguntas de compra dieron nueve recuentos distintos de cero, lo cual es cierto de esas nueve y no debe leerse como «las preguntas de compra citan».

La asimetría sobrevive a eso, y merece decirse con precisión en vez de con comodidad. Del lado de la definición el cero aguantó en nueve pasadas sin caché en tres categorías sin relación, sin que ninguna pasada produjera una sola citación. Del lado de la compra el recuento va de cero a dieciséis, a veces en la misma pregunta. No citar nunca y no citar a veces son afirmaciones distintas, y sólo la primera es nuestra.

Gemini se divide igual pero con menos filo: citó en ocho de nueve preguntas de compra y en tres de seis de definición.

Las dos superficies de Google no se dividen en absoluto. AI Overview y AI Mode devolvieron fuentes citadas en todas las preguntas de los dos tipos que contestaron, con una excepción que no es un silencio: en la pregunta americana de herramienta de visibilidad en IA, AI Overview devolvió un error de servidor en vez de una respuesta, y esa fila queda registrada como de tres superficies en lugar de contarse como un cero. En todo lo demás, las dos citaron. Si tu página de definición va a ser citada en algún sitio, es ahí.

Lo repetimos, porque una sola pasada es una crítica justa

La objeción más común a un trabajo así, y la correcta, es que una sola pasada por superficie es un sorteo y no una tasa. Cualquiera saca un cero una vez. Así que repetimos la pareja controlada. Hacerlo bien resultó más interesante que el resultado.

El método obvio no vale. Primero relanzamos «What is email marketing automation?» cinco veces seguidas. Las cinco volvieron con cero citaciones, lo cual parece una confirmación hasta que lees el texto: las cinco eran idénticas, byte a byte, tanto en ChatGPT como en Gemini. Después cambiamos la cadena. «What is email marketing automation» sin interrogación devolvió el mismo texto otra vez. «Can you explain what email marketing automation is?», que es una pregunta redactada de otra forma, devolvió el mismo texto por séptima vez, hasta el mismo diagrama ASCII dibujado a mano de una secuencia de bienvenida.

Tres entradas distintas, una salida idéntica. Eso es una caché, y no va indexada por la cadena exacta, porque las tres cadenas difieren. Publicar «cero citaciones en diez pasadas» con eso detrás habría sido un denominador fabricado: es una observación servida siete veces.

Así que relanzamos la pareja por una vía que salta la caché y vuelve a planificar la recuperación en cada petición. Esa es la medición de abajo.

El cero de definición sobrevive a la repetición. Tres pasadas sin caché en cada superficie de chat, ninguna citación en ninguna.

El lado de compra produjo el número más sorprendente. Entre las dos pasadas sin caché de ChatGPT se citaron quince dominios distintos y cada uno de ellos apareció en exactamente una de las dos. Las dos pasadas no compartieron ni un dominio citado. Gemini fue más constante pero no constante: de nueve dominios, tres salieron en las tres pasadas (drip.com, maropost.com y emailtooltester.com) y seis salieron en una sola.

Esa asimetría es la lección práctica, y va en contra de nuestro primer borrador tanto como del de cualquiera. En una pregunta de definición una sola pasada es suficiente, porque el cero no tiene varianza y repetirlo no te dice nada nuevo. En una pregunta de compra una sola pasada no vale casi nada, porque el conjunto citado se baraja sustancialmente entre pasadas. Cualquier proveedor que te dé tu «visibilidad en IA» para una consulta comercial con una pasada diaria te está dando una moneda al aire, y cualquier proveedor que repita una consulta por una caché te está dibujando una línea plana por construcción. Las dos cosas merece la pena preguntarlas antes de comprar.

Tres categorías, tres parejas, nueve pasadas sin caché, ninguna citación

La segunda objeción justa, después de la del número de pasadas, es que todo esto va de optimización para motores generativos y de email marketing, y nosotros vendemos optimización para motores generativos. Un hallazgo que sólo aparece en tu propio sector es un hallazgo sobre tu propio sector.

Así que lanzamos la misma pareja controlada en dos categorías con las que no tenemos nada que ver, sin caché, en ChatGPT.

Nueve pasadas sin caché en tres preguntas de definición de tres categorías sin relación, y ni una fuente citada. Tres preguntas de compra en esas mismas tres categorías, las tres citando, entre doce y quince dominios cada una.

Los números de pasadas están desiguales y merece decir en qué dirección corta eso. La mitad de definición lleva tres pasadas sin caché cada una porque un cero sólo vale algo si lo repetiste. La de compra lleva una o dos porque ChatGPT es lento y la herramienta paró antes, y porque esa mitad sólo tiene que establecer que las citaciones ocurren, cosa que una pasada devolviendo trece dominios hace de sobra. Si la asimetría favoreciera nuestra afirmación no la publicaríamos. Va al revés: la mitad que repetimos con más insistencia es la que no devolvió nada.

Un detalle de las pasadas de compra vale más que los recuentos. En la pregunta de CRM, tres de los doce dominios citados son prensa del sector que uno esperaría, technologyadvice.com, forbes.com y techradar.com. Los otros nueve incluyen konabayev.com, softabase.com, themona.global, b2bbrief.com y americanbusinesscenter.org, que no son nombres que nadie del mercado de CRM reconocería. En la de gestión de proyectos, seis de los trece son los propios fabricantes, monday.com, asana.com y clickup.com más tres de sus subdominios de soporte.

Así que la capa de compra es alcanzable, y alcanzable por sitios pequeños. Eso es justo lo que hace que el resultado de definición merezca la pena actuar sobre él: no es que las citaciones sean difíciles de ganar, es que en esas preguntas no hay ninguna que ganar.

La excepción que no pudimos explicar

La pregunta alemana sobre LLMO es la única de definición donde ChatGPT citó algo, y la explicación obvia es falsa.

Nuestra primera suposición fue la redacción. Esa pregunta pide una comparación, «qué es LLMO y en qué se diferencia de GEO», en vez de un «qué es X» a secas, y una comparación plausiblemente necesita reconciliar dos fuentes. Así que lo probamos: preguntamos «What is generative engine optimization and how does it differ from SEO?» en Estados Unidos y en inglés, el mismo día, en las mismas dos superficies.

ChatGPT citó cero. La forma comparativa no cambió nada. Gemini pasó de cuatro dominios citados a cinco, que es ruido con este tamaño de muestra.

Así que la estructura comparativa no es lo que lo hizo. Lo que se ve en la pasada alemana y falta en todas las inglesas es que ChatGPT buscó de verdad. Su propia consulta derivada está registrada: «LLMO definition GEO generative engine optimization difference». Buscó nueve dominios y citó tres, y su respuesta dice en voz alta que los dos términos se usan «teilweise synonym», parcialmente como sinónimos. En las preguntas inglesas no hay consulta derivada ni búsqueda ninguna.

La lectura que encaja es que el asistente busca cuando trata un término como no asentado y contesta desde sus pesos cuando lo trata como asentado. LLMO es una etiqueta reciente con desacuerdo genuino sobre si se diferencia de GEO. La automatización de email marketing no está en disputa. La optimización para motores generativos, en inglés, tiene artículo en Wikipedia y por lo visto cuenta como asentada.

Eso es una observación y la etiquetamos como una. Es una hipótesis con un mecanismo visible, no un resultado. Lo que sí podemos decir sin matices es lo negativo: la redacción comparativa no reprodujo el efecto, así que quien planee ganar citaciones de ChatGPT reescribiendo «qué es X» como «qué es X y en qué se diferencia de Y» debería medirlo él mismo antes de creérselo.

Diez días después, el término que vigilábamos dejó de ser citable

Cuando esto se publicó dijimos que los prompts quedaban congelados y se relanzarían, y nombramos el número a vigilar: si la definición inglesa de GEO vuelve a disparar una búsqueda, o si la alemana deja de hacerlo.

El 18 de agosto de 2026 los relanzamos. La alemana dejó de hacerlo.

El 8 de agosto ésta era la única de las seis preguntas de definición donde ChatGPT citó algo, y la única donde quedó registrada una consulta derivada. Diez días después no hay consulta derivada ni citación. La respuesta sigue siendo competente, sigue diciendo que los dos términos se usan «teilweise synonym», y ahora se produce sin consultar nada.

El control es lo que hace legible ese cero. Un cero de definición no significa nada en un día en que la herramienta no está recuperando, así que lanzamos la pregunta de compra el mismo día, con minutos de diferencia: 4 dominios citados y 4 consultas derivadas registradas, sobre 45 resultados de búsqueda. La recuperación funcionaba. Simplemente no se usó en la definición.

Ésa es la dirección que este artículo predijo, y conviene ser exacto sobre qué es y qué no. Son dos puntos en el tiempo, no una serie. Es una pasada por celda, y la relectura volvió idéntica byte a byte, que es la caché que este mismo artículo documenta y no una segunda observación. Y una dirección observada no es una causa demostrada: nada de esto enseña que sea la estabilización del término lo que cerró la ventana, sólo que la ventana se cerró en los diez días siguientes a que dijéramos que había que mirarla.

La definición inglesa de GEO, la otra mitad del par que nombramos, expiró dos veces en la superficie conversacional y no está medida aquí. El 8 de agosto daba cero, así que la mitad interesante nunca fue ésa.

Lo que cuesta a un plan, si aguanta. La ventana para ser citado por definir una categoría no está abierta indefinidamente y puede medirse en semanas. LLMO era un término lo bastante joven el 8 de agosto como para que el asistente fuera a mirar; diez días de web escribiendo sobre él bastaron aparentemente para que dejara de hacerlo. Quien planee apropiarse de una definición debería dar por hecho que la fase citable es la temprana.

Lo que esto le cuesta a un plan de contenidos

Todas las guías de esta disciplina, la nuestra incluida, te dicen que escribas el párrafo de definición autocontenido. Ese consejo no es falso, y el experimento GEO-bench de Princeton sobre diez mil consultas sigue siendo la mejor evidencia a favor del formato: añadir citas textuales subió la cuota de una fuente dentro de la respuesta un 41 %, las estadísticas un 30 % y las fuentes citadas un 27 %, mientras que meter palabras clave puntuó por debajo de no hacer nada.

Pero el consejo de formato sólo paga donde hay bibliografía. En cinco de las seis preguntas de definición de arriba, ChatGPT no produjo bibliografía para nadie. El párrafo de definición más citable jamás escrito habría sido citado cero veces en esas respuestas, porque no lo fue ninguna página.

Así que la versión honesta del consejo lleva una condición pegada:

• Una página de definición es una apuesta por las superficies de IA de Google, no por los asistentes de chat. AI Overview y AI Mode citaron en todas las preguntas de definición que lanzamos, entre 8 y 23 dominios cada vez. Esa es una superficie real y ganable.
• En un término asentado, los asistentes de chat contestan desde el entrenamiento, no desde la recuperación. Nada de lo que publiques este trimestre llega a una respuesta que nunca hace una búsqueda. La palanca ahí es estar en el próximo corpus de entrenamiento y estar descrito igual en todas partes, que es un movimiento de doce meses y no de calendario editorial.
• La pregunta de compra es donde ocurre la recuperación. Nueve de nueve. Si quieres una citación este mes de un asistente de chat, la página tiene que contestar una pregunta que tenga una compra al final.
• Mide la pregunta, no el tema. Dos preguntas sobre email marketing, con un día de diferencia y en el mismo mercado, produjeron trece plazas de citación y cero plazas de citación. Quien reporte «visibilidad en IA para email marketing» como un solo número está promediando sobre ese hueco.

La corrección a un artículo nuestro

El 8 de agosto de 2026 publicamos una pieza alemana sobre LLMO que concluía que las preguntas de definición producen mucho más acuerdo entre superficies que las de compra, y que por tanto la capa de definición es el sitio más estable para que una marca compita. Reportaba diecisiete dominios en total, seis de ellos apareciendo en las dos superficies medidas, más de un tercio, frente a un acuerdo casi nulo en las preguntas de compra.

La aritmética estaba bien y la comparación no era sólida, por un motivo que señalamos en aquel artículo como límite y sobre el que después razonamos igualmente. Aquella pasada medía dos superficies, AI Overview y AI Mode. Las pasadas de compra contra las que se comparaba medían cuatro. Esas dos superficies de Google son precisamente las dos que citan en todas las preguntas, así que restringirse a ellas selecciona el acuerdo. Comparamos una medición de dos superficies de Google contra mediciones de cuatro superficies y leímos la diferencia como una propiedad de la pregunta.

Con cuatro preguntas de definición más medidas, el acuerdo entre esas mismas dos superficies de Google queda así: 29 % para la definición inglesa de GEO, 19 % para la española, 11 % para la de automatización de email, 10 % para la francesa, y la alemana 35 %. La cifra alemana es el techo del rango, no un valor típico.

El artículo alemán ha sido corregido para decir esto. Su consejo práctico sobre escribir un párrafo extraíble se mantiene, porque eso descansa en el trabajo de Princeton y en qué páginas citan de verdad las superficies de Google. Su afirmación de que la capa de definición es el sitio más estable para competir no se mantiene, y el hallazgo que la sustituye es el de este artículo: en las preguntas de definición los asistentes de chat a menudo no citan a nadie, que es un problema más duro que el de un acuerdo bajo.

También cerramos el hueco que aquel artículo declaraba. Decía que a ChatGPT y a Gemini nunca se les hizo su pregunta porque la llamada de cuatro superficies expiró. Ya se les ha hecho, el mismo día, y la respuesta es tres dominios citados y siete.

Lo que no medimos

• Repetición más allá de la pareja controlada. La pareja se repitió por la vía sin caché, tres pasadas por superficie de chat. Las otras cinco preguntas de definición y las filas de cuatro superficies siguen con una pasada cada una, y el registro anota el número de pasadas en cada fila justo por esto. Donde una fila dice una pasada, es una.
• Perplexity y Claude. Nuestra medición lee ChatGPT, Gemini, Google AI Overview y Google AI Mode por sus interfaces reales. Esos dos no están en el conjunto y no afirmamos nada sobre ellos.
• Si las respuestas sin citar eran correctas. Contamos a quién se cita, no si lo que dice es verdad. Las respuestas de definición sin citar nos parecieron correctas, que es parte de lo que las hace difíciles de competir.
• Si esto aguanta según envejecen los términos. El mecanismo que creemos haber visto predice que un término se vuelve incitable según se asienta. Eso es una afirmación sobre el cambio en el tiempo y tenemos un día de datos, así que es una pregunta para una repetición contra los mismos prompts congelados, no una conclusión.
• Comportamiento con sesión iniciada o personalizado. Estas son sesiones limpias. Un usuario con historial puede recibir otras decisiones de recuperación.

Hacia dónde va esto

Los prompts de arriba están congelados, y el primer relanzamiento contra el mismo conjunto ya ha ocurrido, diez días después: es la sección de arriba. El número interesante no es la división de hoy, es si la definición inglesa de GEO vuelve a disparar una búsqueda en algún momento, o si la alemana deja de hacerlo. Si la lectura de asentado contra no asentado es correcta, un término debería volverse menos citable según madura, lo que significaría que la ventana para ser citado por definir una categoría se cierra en vez de abrirse.

Si quieres la misma medición sobre tu categoría, eso es lo que hace nuestro producto de visibilidad en IA: los mismos prompts, las mismas superficies, país e idioma puestos explícitamente, repetidos para que tengas una tasa en vez de un sorteo. El estudio completo entre superficies que este extiende es cuatro superficies, una pregunta.

Preguntas frecuentes sobre las definiciones sin citar

¿ChatGPT cita fuentes alguna vez en una pregunta de «qué es»?

Sí, pero pocas veces en nuestra medición. En seis preguntas de definición en cuatro idiomas el 8 de agosto de 2026 citó fuentes en una, la alemana sobre LLMO, donde se citaron tres dominios. En las otras cinco produjo respuestas completas sin ninguna fuente. En nueve preguntas de compra medidas el 7 y el 8 de agosto de 2026 citó fuentes en las nueve. Una décima, medida más tarde el mismo día, no citó nada en su primera pasada sin caché y doce dominios en dos más, así que las preguntas de compra tampoco garantizan citación. Lo que las separa es que el cero de definición aguantó en las nueve pasadas sin caché, mientras que el recuento de compra va de cero a dieciséis.

¿Por qué contestaría una IA una definición sin citar nada?

Porque no busca. En las pasadas donde ChatGPT no citó nada no hay consulta derivada registrada, o sea que no se hizo recuperación y la respuesta salió del entrenamiento del modelo. En la única pasada alemana donde sí citó, hay una consulta de búsqueda registrada. Un modelo que considera asentado un término no tiene motivo para buscarlo.

¿Significa esto que el contenido de definición no vale para la visibilidad en IA?

No, significa que la superficie importa. Google AI Overview y Google AI Mode citaron fuentes en todas las preguntas de definición que lanzamos, entre 8 y 23 dominios cada una. Una página de definición es una apuesta por esas superficies. Lo que no es es una forma fiable de que te cite un asistente de chat en un término que el modelo trata como asentado.

¿Es esto lo mismo que la búsqueda sin clic?

No. La búsqueda sin clic describe a un usuario que obtiene una respuesta sin visitar un sitio, pero las fuentes siguen mostrándose y atribuyéndose. Esto es más fuerte: no hay atribución ninguna, así que no hay enlace que nadie deje de pulsar ni editor nombrado. Una marca no puede aparecer en una respuesta que no nombra a nadie.

¿En cuántas pasadas se basa esto?

La pareja controlada se repitió tres veces por superficie de chat por una vía que salta la caché, y el cero de definición aguantó en todas. Las otras cinco preguntas de definición y las filas de cuatro superficies llevan una pasada cada una, y el registro anota el recuento en cada fila. Un aviso para quien repita esto: volver a preguntar lo mismo por una petición normal con caché devuelve texto idéntico, así que diez «pasadas» de esas son una observación y no diez. Nos pasó y lo decimos arriba en vez de publicar el denominador inflado que habría producido.

¿Esto sólo es cierto en vuestro propio sector?

No. La pareja controlada se repitió en CRM y en gestión de proyectos, categorías en las que no tenemos ninguna implicación. «What is a CRM?» y «What is project management software?» devolvieron cada una cero dominios citados en tres pasadas sin caché de ChatGPT, mientras que «what is the best CRM for a small business?» y «what is the best project management software for a remote team?» citaron doce y trece dominios. Nueve pasadas de definición sin caché en tres categorías sin relación, ninguna citación en ninguna.

¿Repetir la pregunta cambia la respuesta?

Depende enteramente del tipo de pregunta, que es la parte útil. En la de definición, tres pasadas sin caché por superficie produjeron cero citaciones todas las veces. En la de compra, dos pasadas sin caché de ChatGPT citaron quince dominios entre las dos y no compartieron ninguno: cada dominio apareció en exactamente una de las dos. Gemini citó nueve en tres pasadas, de los cuales tres salieron todas las veces. Así que una sola pasada es suficiente para una pregunta de definición y casi inútil para una comercial.