Tendencias de tráfico referido por IA
Metodología: el gráfico de Tendencias de Tráfico Referido por IA muestra el agregado del tráfico referido por ChatGPT, Gemini y Perplexity a clientes de HubSpot por semana. El conjunto de datos está compuesto por datos anonimizados de clientes de HubSpot.
Contexto: este gráfico permite a los profesionales de marketing comparar su propio rendimiento de tráfico con el del sector en general. Por ejemplo, cuando un profesional de marketing detecta una caída en el tráfico, su reflejo es auditar su estrategia. Sin embargo, las caídas de tráfico no siempre están bajo el control de los profesionales de marketing — a veces son consecuencia de un cambio en el modelo de un motor de respuesta o de cambios en los comportamientos de uso de la IA.
Benchmarks de visibilidad en IA por sector
Metodología: el gráfico de Benchmarks de Visibilidad en IA por Sector muestra la visibilidad y el share de citaciones de cinco empresas representativas en diez sectores de ChatGPT, Gemini y Perplexity. Los datos que alimentan estos cálculos son estimaciones basadas en información públicamente disponible — como los principales productos de una empresa, sus competidores y perfiles de clientes asumidos.
Contexto: la visibilidad en IA y el share de citaciones para las empresas variarán según el sector. Este resumen proporciona un benchmark de cómo las empresas suelen desempeñarse dentro de un sector.
Tendencias de Cuota de citas
Metodología: El gráfico Tendencias de Cuota de citas calcula cómo son las citas (o enlaces) en las respuestas de IA y cómo cambian semanalmente. Este gráfico se nutre de datos anonimizados de clientes de HubSpot basados en respuestas de ChatGPT, Gemini y Perplexity. Rastrea las citas por Tipo de Contenido, es decir, el tipo de URL al que enlazan los motores de respuesta. Se monitorizan dieciséis tipos de contenido, entre ellos: páginas de productos, listicles, publicaciones de blog, relaciones públicas y más. El gráfico también rastrea el Canal, es decir, qué tipos de sitios web enlazan los motores de respuesta. Se monitorizan nueve canales, entre ellos: afiliados, pares, medios ganados, sitios de reseñas y más.
Contexto: La sección de Tipo de Contenido ayuda a los usuarios a comprender si el contenido que publican o tienen en su sitio es relevante para el AEO. Por ejemplo, los motores de respuesta suelen citar páginas de productos, listicles, publicaciones de blog y guías. Debe evaluar si estos tipos de contenido se alinean con lo que su empresa produce realmente. La sección de Canal ayuda a los usuarios a comprender si su estrategia de marketing está optimizada para la búsqueda con IA. Si su objetivo es aumentar su visibilidad en IA, este gráfico indica que debe centrarse en esfuerzos fuera del sitio (menciones de afiliados, medios ganados, asociaciones y reseñas en sitios especializados) y no solo en optimizaciones de su propio sitio web.
Rastreador de Volatilidad de Motores de Respuesta
Metodología: el gráfico del Rastreador de Volatilidad de Motores de Respuesta calcula la volatilidad diaria en los resultados de los motores de respuesta con base en la tasa de menciones, la tasa de citaciones, el tipo de citación y el tráfico referido por IA en comparación con medias móviles. El conjunto de datos está compuesto por datos anonimizados de clientes de HubSpot y evalúa ChatGPT, Gemini y Perplexity. Las puntuaciones diarias de volatilidad pueden fluctuar levemente durante tres días a partir del día actual a medida que los datos finales se consolidan.
Contexto: los cambios en los modelos y las actualizaciones internas de ChatGPT, Gemini y Perplexity alterarán el contenido de los resultados de IA. Por ejemplo, con un modelo puedes ver muchos enlaces a empresas (también conocidos como citaciones), pero una vez que se lanza una nueva actualización, puede que solo veas uno o dos enlaces. Cambios como estos en los resultados de los motores de respuesta son lo que el Rastreador de Volatilidad de Motores de Respuesta monitorea.