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A quién recomienda la IA en Belleza & Estética
Las preguntas comerciales del sector, corridas en los diez motores medidos, en la misma ventana y con el mismo método. Todo porcentaje sale con el número de verificaciones que lo generó.
1.400
verificaciones en el período
5
marcas medidas
10
motores
30
días de ventana
Ranking de presencia
Porcentaje de respuestas en que la marca fue citada, sobre el total de verificaciones en el período.
| # | Marca | Presencia | Denominador | Motores donde aparece | |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Red de estética A | 62,7% | en 300 verificaciones | GoogleAIOBingChatGPTGeminiPerplexity | |
| 2 | Clínica B | 47,3% | en 300 verificaciones | GoogleAIOBingChatGPTGeminiPerplexity | |
| 3 | Franquicia C | 34,3% | en 280 verificaciones | GoogleAIOBingChatGPTGeminiPerplexity | |
| 4 | Studio D | 23,7% | en 270 verificaciones | GoogleAIOBingChatGPTGeminiPerplexity | |
| 5 | Espacio E | 15,2% | en 250 verificaciones | GoogleAIOBingChatGPTGeminiPerplexity |
Una marca con menos de 30 verificaciones en el período no entra en el ranking: con muestra pequeña, el porcentaje oscila por azar.
Quién es citado en su lugar
Los dominios que las respuestas usaron como fuente al hablar de este sector. No todos son competidores: parte es prensa, asociación y marketplace, y saber eso cambia el plan.
Un dominio con menos de 5 citas no entra en la lista.
Metodología
- Las preguntas. Preguntas comerciales del sector, las mismas para todas las marcas, publicadas junto con la edición.
- Los motores. Google y AI Overviews cada semana; ChatGPT, Gemini, Perplexity y Bing orgánico cada 15 días.
- La ventana. 30 días corridos, igual para todas las marcas. Una marca que entró a mitad del período no se compara con quien estuvo el período entero.
- Qué no cuenta. Una consulta que falló no es una verificación: contarla infla el denominador y baja el porcentaje sin motivo real.
- Los pisos. 200 verificaciones y 5 marcas para que entre el sector; 30 verificaciones para que entre la marca; 5 citas para que entre el dominio.
Los modelos son probabilísticos. Cada ejecución registra lo que pasó en esa consulta, con la pregunta, el motor y la ventana guardados. El índice no promete que la misma pregunta devuelva la misma respuesta mañana, y por eso se publica con periodicidad en vez de una sola vez.