La quota invisible: a qui recomana la IA

Vam fer a cinc motors d'IA la pregunta que es fa qualsevol autònom o pime espanyola abans de canviar de programa de facturació. Sense posar-los una sola marca al davant. "Vull deixar de portar les factures a Excel, per on començo?". "Necessito alguna cosa per gestionar el meu taller de Saragossa, factures i clients". Trenta preguntes diferents, cadascuna repetida cinc vegades, en cinc motors. Set-centes i escaig respostes, analitzades una a una.

Buscàvem una sola cosa: quan el model tria sol, sense que ningú li bufi un nom, a qui recomana?

A força gent que no és a la conversa. De tota la recomanació que van repartir, el 55% se l'van endur marques que ni tan sols eren a la nostra llista de les que compten en aquest sector. FacturaDirecta, Declarando, Cuéntica, a3factura, STEL Order. La reacció immediata és pensar que això és soroll, marques de farciment. No ho és. És la primera pista que la IA no està jugant al joc que tu et penses que juga.

Aquest és el primer tall d'un estudi d'Elevam Labs, mesurat amb Antropus, la nostra plataforma de mesurament de GEO. Anem a pams.

El que la IA reparteix no és quota de mercat

Quan recomana, un model no consulta un rànquing de qui factura més ni de qui té més clients. No té aquesta taula. El que té és un mapa —el seu graf de coneixement— on cada marca, cada concepte i cada intenció és un node, i els nodes estan units per la força amb què apareixen junts a tot el text que el model ha llegit. Quan algú pregunta "programa per facturar sent autònom", el model arrenca al node d'aquesta intenció i porta les marques que té més fortament cablejades a aquest node. La recomanació és el resultat d'aquest recorregut.

I aquest mapa no es construeix amb facturació. Es construeix amb text. Per això el que reparteix la IA és una cosa diferent de la quota de mercat, una cosa que gairebé ningú està mesurant: la teva presència dins del graf del model per a les intencions que et donen de menjar. Anomena-ho quota de graf. Pot assemblar-se a la teva quota de mercat o pot no tenir res a veure amb ella. I quan un client li pregunta a ChatGPT, la que mana és la segona.

Això, que sona abstracte, explica amb precisió tot el que vam trobar a les dades.

Sage existeix, però està endollada al cable equivocat

Sage és la marca amb més múscul del set. Quan li preguntes a un model directament per ella —"és bona Sage per portar la comptabilitat d'una petita empresa?"— respon amb criteri, la reconeix com una opció seriosa, la descriu bé. En reputació, quan preguntes per ella, puntua altíssim. El model sap perfectament què és Sage.

I tot i així, quan l'usuari no l'anomena, Sage gairebé no apareix. Aquesta és la quota de recomanació a cegues de les set marques conegudes:

Sage, la que més coneix el model, al sisè lloc i per sota de quatre natives més petites. No és una contradicció; és exactament el que prediu el graf. El model té Sage construïda com una entitat forta, sí, però cablejada al node "comptabilitat d'empresa, multinacional, programari corporatiu", no al node "l'autònom espanyol que vol deixar de barallar-se amb la seva gestoria". És un node enorme connectat a la intenció equivocada.

Les petites no guanyen tot i ser petites. Guanyen per estar ben connectades

Aquest 55% que se'n va fora del set no són marques millors ni més grans. Declarando, Cuéntica, FacturaDirecta són, diverses d'elles, negocis petits. Guanyen recomanació per una raó concreta: el seu rastre al text espanyol està densament enganxat a la intenció específica de l'autònom. Apareixen un cop i un altre en articles sobre el model 130, sobre l'IRPF del freelance, sobre Verifactu, sobre com donar-se d'alta. El model les té cablejades, fort, just al node que l'usuari està tocant.

El graf no premia la mida de la teva marca. Premia la densitat de la connexió entre la teva entitat i la intenció. Una marca diminuta pot ser, per a un node-intenció molt concret, un node més fort que una multinacional. I això canvia per complet on es juga la partida: no es guanya sent més gran, es guanya sent, per a aquesta intenció, més inequívoc.

No existeix "la IA". Existeixen cinc grafs diferents

Aquí hi ha la dada que hauria de frenar en sec qualsevol que estigui muntant la seva estratègia de visibilitat en IA com si fos un bloc. La mateixa marca està construïda de manera diferent a cada model. Mira Holded:

Holded és el líder absolut a Claude i al bloc generatiu de Google, i un nom més entre la multitud a ChatGPT. No perquè ChatGPT el tracti malament, sinó perquè cada model va aprendre d'un corpus diferent i comprimeix de manera diferent: ChatGPT tendeix a deixar anar llistes llargues, i en una llista llarga el líder perd pes; Claude dona poques opcions i a qui hi posa l'hi posa amb ganes. Cadascun té el seu propi mapa, amb els seus propis cables.

El que es tradueix en una frase incòmoda: "surto a la IA" no significa res fins que dius a quina. El que et col·loca a dalt en un graf et pot deixar diluït en un altre. Una estratègia que no treballa motor a motor està disparant a un embalum que en realitat són cinc dianes, cadascuna movent-se pel seu compte.

La història que la IA explica sobre tu l'escriu un altre

Amb què construeix el model la fitxa que té de la teva marca? Amb el que tu dius de tu, o amb el que diuen els altres?

Amb el que diuen els altres, gairebé sempre.

El node que el model té de tu està fet, en la seva majoria, de material aliè. Si un comparador et puntua malament, si un article et fica a la llista equivocada, si un vídeo de fa dos anys et descriu amb un producte que ja no véns, això és el que entra a la teva fitxa. La teva entitat al graf no la controles tu; l'estan redactant tercers, i tu te n'assabentes l'últim. Aparèixer a la IA i governar el que diu de tu són dues coses diferents, i la segona és la que de debò protegeix un negoci. D'això va, en el fons, corregir el que ChatGPT diu de la teva empresa.

De deu opcions a quatre

En una cerca de Google veus deu resultats i, si et pica la curiositat, baixes a mirar-ne més. La IA no t'ho deixa: et dona una resposta curta amb un grapat de noms i punt.

Siguem honestos amb el matís, perquè importa per no vendre fum: no és una compressió brutal on tres marques s'ho enduen tot. L'elecció es reparteix entre unes quatre, i les tres líders només acaparen el gruix de la recomanació en un 7,6% de les respostes. No hi ha monopoli. Però passar de deu a quatre ja deixa fora més de la meitat dels que eren visibles. A Google, ser el sisè encara et dona una línia. A la IA, ser el sisè és no existir per a aquest usuari.

El que això canvia per a qui reparteix el pressupost

Cinc coses, per a qui decideix on va el diner i no per a qui omple un informe de visibilitat.

1. 01

   La teva quota a la IA no la saps fins que la mesures

   I no és la que assumeixes per la teva posició a Google ni per la teva notorietat. El primer és saber on ets de debò, i motor a motor, perquè no hi ha una sola foto.

2. 02

   El pressupost de SEO i el de marca no t'estan comprant aquest seient

   Serveixen per a altres coses. Això es juga en com el model et té construït com a entitat i a quines intencions et té connectat, que és un tauler a part i convé tractar-lo com una partida a part.

3. 03

   La feina de fons no és només la teva web

   És la teva entitat —que el model sàpiga amb nitidesa què ets i per a qui— i les teves connexions —estar densament associat a les intencions concretes que et donen diners, a les fonts que el model llegeix—. Quatre de cada cinc vegades, aquestes fonts són tercers.

4. 04

   Tens competidors que no tens fitxats

   Dins de la decisió de compra del teu client hi ha marques que la IA recomana i que tu no estàs mirant. Vigilar només els sospitosos habituals et deixa cec davant de més de la meitat del mercat que la IA reparteix.

5. 05

   L'objectiu deixa de ser que et recomanin

   L'objectiu és existir, ben definit i ben connectat, com a entitat al graf del model per al que t'importa. La teva quota de mercat i la teva quota de graf poden divergir fins a fer por, i és la segona la que decideix la recomanació. Pots liderar el teu mercat i ser, per a la IA, un node feble.

Si vols veure la teva pròpia foto —on ets a cada motor, a quines intencions et té connectat i qui t'està menjant la recomanació sense que ho sàpigues—, això és exactament el que fem a l'auditoria de visibilitat en IA d'Elevam.

Com ho vam mesurar

Trenta preguntes comercials reals en espanyol, repartides en sis tipus —reputació, descobriment, comparativa, cas de compra, preu i integració—, la majoria sense anomenar cap marca, que és on el model tria de debò. Cadascuna cinc vegades, a ChatGPT, Claude, Perplexity i els dos modes generatius de Google.

Tota l'anàlisi corre sobre Antropus: és el que puntua la força de cada recomanació amb una rúbrica fixa, el que resol l'entitat per no confondre una marca amb un homònim, i el que classifica cada font com a pròpia o de tercers. La quota es calcula només sobre les preguntes a cegues, ponderant la força de cada recomanació i comptant qualsevol marca que el motor anomeni —no només les fitxades—, que és el que destapa el 55% invisible.

Els límits, sense maquillar. Això és un pilot d'un sol nínxol —gestió i facturació per a autònoms i pimes a Espanya—, una foto, no una sèrie temporal ni un cens. Gemini va quedar fora de la quota perquè se li va esgotar el límit de l'API a mitja anàlisi; entra a la propera volta, que passarà de cinc motors a sis. I una cosa per honestedat intel·lectual: vam entrar esperant trobar un oligopoli de fonts, uns pocs dominis controlant-ho gairebé tot. No va sortir: la concentració existeix però és moderada, els cinc dominis més citats sumen el 21%. Ho expliquem perquè mesurem per dir el que hi ha, no el que anàvem a buscar.

Annex metodològic i de verificació

Aquesta secció existeix per una sola cosa: que qualsevol pugui comprovar que els números surten de mesuraments reals i no del no-res. És el que fa verídic l'estudi. Tot el d'aquí és traçable fins a la dada crua.

Cobertura real (el que va entrar als números i el que no)

Totals sobre cinc motors: 739 respostes vàlides · 469 a cegues (base de la quota) · 99 de reputació · 171 comparatives. Gemini queda fora de l'anàlisi de quota perquè no és una troballa sobre Gemini, és un límit de quota de l'API; les seves 5 respostes vàlides sí que compten a l'anàlisi de fonts.

Com es va validar que el mesurament és fiable

Les 900 respostes les va puntuar un model seguint una rúbrica fixa de cinc valors. Per no donar-ho per bo sense més, es va tornar a puntuar una mostra amb un model més gran (el car) i es va mesurar l'acord:

Coincideixen en el 96% dels casos dins d'un esglaó de la rúbrica, amb zero divergències grans tret d'un únic cas. La quota es recolza en una puntuació mesurada, no assumida.

Abans de tancar números, el pipeline va passar una auditoria adversarial amb verificació per refutadors independents: 22 problemes detectats, 21 confirmats i corregits. Tres eren prou seriosos com per moure la xifra titular:

• Les preguntes comparatives s'estaven colant al càlcul de quota, cosa que inflava les marques conegudes a un fals 57,1%. Corregit, la xifra real va baixar al 44,9%.
• La resolució dels enllaços-redirect de Gemini estava sense funcionar (recuperava 0). Corregit, va recuperar 63 de 63.
• Faltava una comprovació que el lot estigués complet abans de calcular. Corregida: ara l'anàlisi avisa si les dades estan a mitges.

Altres corregits: els homònims (Sage Publishing, el quipu inca) i els "no esmentat" van deixar de comptar com a presència; les variants d'un mateix nom es van unificar (STEL Order = Stelorder); es van vetar les no-marques (Verifactu, que és la normativa; l'Agència Tributària); els subdominis propis compten com a propis; i els percentatges tanquen a 100.

Verificació independent del dataset

Per no quedar-se en la paraula del pipeline, el dataset cru es va recomputar des de zero amb una anàlisi a part —sense fer servir el codi del motor, només les 900 files en brut—:

La reproducció a l'últim decimal de cada marca requereix el motor d'Antropus, que és propietari; la dada en brut, que és el que sosté la credibilitat de cara a tercers, és el que aquí es documenta. Cost total del pilot: entre 10 i 11 euros (preparació i proves, lot complet, i la validació del model que puntua).

Preguntes freqüents

Què és la quota de graf?

És la teva presència dins del graf de coneixement d'un model d'IA per a les intencions que et donen clients: amb quina força la teva marca està connectada a la pregunta que fa el comprador. No és la teva quota de mercat (quant factures) ni la teva notorietat (quant et coneixen), és a quin node-intenció et té cablejat el model. Quan algú pregunta sense anomenar marques, la IA recomana segons aquesta connexió, no segons la teva mida.

Per què Sage, la marca que la IA coneix millor, gairebé no la recomana?

Perquè el reconeixement construeix un node gran, però no garanteix que estigui endollat on tu véns. A l'estudi, Sage puntua altíssim en reputació quan preguntes per ella, però a cegues surt sisena (3,5%), per sota de quatre natives més petites. El model la té cablejada a "programari corporatiu, multinacional", no a "l'autònom espanyol que vol deixar la seva gestoria". És un node enorme connectat a la intenció equivocada.

És el mateix aparèixer a ChatGPT que a Claude o Perplexity?

No. No existeix "la IA" com un sol lloc: cada motor va aprendre d'un corpus diferent i comprimeix de manera diferent. Holded s'endú el 26,1% de la recomanació a Claude i només el 3,2% a ChatGPT. "Surto a la IA" no significa res fins que dius a quina; una estratègia que no treballa motor a motor està disparant a cinc dianes diferents creient que és una.

Com es mesura la quota de recomanació a la IA?

Es fan al motor preguntes comercials reals sense anomenar marques, repetides diverses vegades per fer la mitjana de la variació natural del model, i es pondera la força de cada recomanació amb una rúbrica fixa (de recomanació principal a menció amb reserves). En aquest estudi van ser 30 preguntes, 5 motors i 5 repeticions, analitzades amb Antropus, comptant qualsevol marca que el motor anomenés —no només les fitxades—, que és el que destapa el 55% invisible.

El marc d'entitats i graf de coneixement d'aquestes pàgines és la mecànica que millor explica el que vam mesurar. És el primer tall d'una sèrie d'Elevam Labs: el següent lliurament el porta a la dada —com té la IA construïda, atribut a atribut, la fitxa de cada marca, i a quines intencions la té connectada—. Aquesta radiografia, no la quota de recomanació que només és el seu símptoma, és el veritable terreny del GEO. El primer capítol de la sèrie, sobre com canvia la recomanació segons l'idioma de la pregunta, és aquí.

Si vols replicar-ho a la teva marca o veure la teva quota de graf motor a motor, en parlem.

Asier López Ruiz és CEO d'Elevam i Antropus, pioner del SEO i el GEO a Espanya. 2× Forbes Best SEO Agencies Spain. Dades generades amb Antropus.