¿Cuántas de las 7 marcas alcanza a nombrar la IA?
En promedio, la IA nombra 3,1 de las 7 marcas del panel en cada respuesta: nunca las siete, y en un tercio de los casos ninguna. Este estudio mide cómo se reparte ese cupo limitado entre Movistar, Entel, Claro, WOM, VTR, Mundo Pacífico y GTD.
Casi siempre esas 3,1 marcas aparecen dentro de un listado corto que arma el propio modelo: la IA compara varias opciones en la misma respuesta, no entrega una única recomendación cerrada, lo que abre espacio para que más de una marca compita por la misma pregunta.
De acá en más el informe recorre cinco preguntas: quién se lleva más menciones (share of voice), en qué lugar del listado entra cada marca cuando aparece, qué tan distinto es el reconocimiento según la categoría de producto, qué vocabulario usa la IA para describir a cada una, y qué tan seguido la recomienda explícitamente en vez de solo nombrarla.
Una lista más larga no es necesariamente mejor para el usuario, pero sí le da a más compañías la chance de aparecer: con Gemini hay en promedio más espacio disponible por respuesta que con GPT.
El reparto de marcas cambia según la categoría
El reparto por categoría refleja el negocio real de cada compañía: los cuatro operadores móviles nacionales (Movistar, Entel, Claro, WOM) concentran entre 28% y 44% de sus menciones en planes móviles, mientras que los proveedores regionales de banda ancha (Mundo Pacífico, GTD) casi no aparecen ahí (0-5%) y concentran cerca de la mitad de sus menciones en Hogar (51% y 42%). WOM es el caso más marcado: 44% de sus menciones son de planes móviles y apenas 0,4% de Televisión, un servicio que no ofrece.
Porcentajes sobre las 516 respuestas que se pueden clasificar en un producto o servicio específico; el resto de las 1.235 no es categorizable.
Cada fila suma 100%: es cómo se reparten las menciones DE ESA MARCA entre categorías, no el share of voice general de la categoría. VTR es la que más pesa en Televisión (31% de sus menciones), mientras que Movistar y Entel aparecen repartidos de forma pareja entre las seis.
Movistar, Entel, Claro y WOM dominan lo transaccional
55% de las respuestas con esta clasificación son comparativas, 27% transaccionales y 18% informativas: la mayoría de las veces el usuario le pide a la IA que elija entre opciones, así que el terreno donde más se juega la visibilidad es el listado comparativo, y solo una de cada cuatro preguntas llega ya con intención de contratar.
Comparativa pide elegir entre opciones (ej.: «¿cuál es la mejor compañía de telefonía para llamadas internacionales?»); informacional pide una explicación (ej.: «¿qué es la portabilidad numérica y cómo funciona en Chile?»); transaccional expresa la intención de contratar, portar o activar algo (ej.: «qué requisitos piden para contratar un plan móvil»).
| Marca | Comparativa | Informacional | Transaccional |
|---|---|---|---|
| Movistar | 95,8% | 12,8% | 39,1% |
| Entel | 86,6% | 11,7% | 39,1% |
| Claro | 78,9% | 12,8% | 39,1% |
| WOM | 57,7% | 5,3% | 39,1% |
| Mundo Pacífico | 42,6% | 9,6% | 2,2% |
| VTR | 41,2% | 7,4% | 2,9% |
| GTD | 26,1% | 5,3% | 0,0% |
Las bases por columna son chicas (94 respuestas informativas, 138 transaccionales): una diferencia de pocos puntos entre marcas puede no ser significativa, sobre todo en la columna informacional.
Movistar, Entel, Claro y WOM aparecen en 95,8%, 86,6%, 78,9% y 57,7% de las respuestas comparativas, pero las cuatro caen al mismo 39,1% en las transaccionales. El empate no es un error de medición: de las 138 respuestas transaccionales, 84 no nombran ninguna marca (son preguntas de proceso, como portabilidad o plan vs. prepago) y las 54 que sí nombran alguna nombran a los cuatro operadores nacionales juntos, como una lista completa. Cuando el usuario ya quiere contratar o portar, la IA responde con esa lista, y VTR, Mundo Pacífico y GTD casi desaparecen (2,9%, 2,2% y 0%). En las preguntas informativas, en cambio, todas caen fuerte frente a las comparativas (de 80-95% a 11-13% en las líderes) porque muchas respuestas de ese tipo son definiciones genéricas que no necesitan nombrar ninguna marca; ahí Claro iguala a Movistar (12,8% cada una), la única vez que no queda detrás.
Qué palabras asocia la IA a cada marca
El lift mide qué tan propio es el vocabulario de cada marca, y el patrón es inverso al share of voice: las dos marcas más nombradas son las que la IA describe con las palabras más genéricas. El término más distintivo de Movistar tiene un lift de 4,4 y el de Claro apenas 2,5, mientras que Entel («fuera», 9,0), Mundo Pacífico («precio velocidad», 8,5) y VTR («ahora», 6,2) tienen atributos que la IA asocia con mucha más fuerza. Aparecer mucho no garantiza tener un discurso propio: las marcas con identidad más clara para la IA son las de cobertura (Entel), precio (WOM, Mundo Pacífico) y cable (VTR), no las líderes en menciones.
“* Existen opciones de internet para el hogar prepago (por ejemplo, Movistar Hogar Prepago o algunas opciones de internet inalámbrico 4G/5G de otras compañías) que no requieren revisión de Dicom, ya que pagas por adelantado por el servicio o el equipo”
“Mi Movistar ofrece una integración sólida para clientes que tienen servicios fijos y móviles combinados, permitiendo gestionar el router y facturación completa, aunque a veces los usuarios reportan mayor lentitud o cierres de sesión inesperados”
“Si tienes contratado internet fibra o plan movil con Movistar, su app ofrece una experiencia bastante solida y fluida en telefonos, incluyendo canales nacionales e internacionales sin costo adicional en varios de sus planes”
Aparecer no es lo mismo que ser recomendado
GTD (24,0%), WOM (19,4%) y Mundo Pacífico (18,8%) tienen la tasa de recomendación explícita más alta. WOM lidera en volumen bruto, con 110 menciones recomendadas, pero sobre una base de presencia mucho mayor (566), lo que le da una tasa menor: aparece más, pero se recomienda proporcionalmente menos. Movistar y Claro, pese a liderar en menciones totales, quedan entre las tasas más bajas (7,8% y 7,7%), y VTR cierra la tabla con 6,5%: las marcas que más aparecen no son las que la IA más respalda.
Cuenta como recomendación una frase explícita del diccionario (ver citas más abajo), no un juicio del analista; la tasa se calcula sobre menciones de la marca, no sobre el total de respuestas.
Se buscó, dentro del mismo bloque de texto donde se nombra a una marca (la línea del nombre y las que siguen, hasta que aparece otra marca), alguna de las 15 frases de un diccionario de intención de recomendación explícita. Algunos ejemplos: mención directa de «recomiendo», «elegiría» o «la mejor opción», junto con aprobaciones más condicionadas como «buena opción», «ideal para» o «vale la pena».
Citas
“Muy buena opción para internet hogar y empresas, especialmente donde tiene cobertura de fibra. GTD suele destacar por estabilidad y calidad de conexión, aunque no está disponible en todas partes y puede ser más cara que otras alternativas.”
“Fuerte en precio, planes con muchos datos y promociones. Buena opción para usuarios urbanos que buscan pagar menos. Antes de contratar conviene revisar cobertura específica en tu zona, especialmente si estás fuera de grandes ciudades.”
“Puede ofrecer una excelente relación precio/velocidad, especialmente fuera de Santiago. Sin embargo, la experiencia puede variar más según la zona, por lo que es recomendable consultar a vecinos o revisar reclamos específicos de tu comuna.”
Cómo se levantaron estos datos
Muestra
160 prompts genéricos sobre telefonía e internet en Chile, ejecutados en 2 motores de IA: 1.235 respuestas analizadas. DirecTV queda fuera del panel: el estudio se enfoca en telefonía e internet, no en TV paga.
Detección de marca
Cada respuesta se revisó con un patrón de texto por cada una de las 7 marcas del panel, contrastado contra las columnas <marca>_presente del archivo de origen: coincidencia 100% en 5 de las 7. La posición se calcula por el orden de aparición dentro de la respuesta, y una marca cuenta una sola vez por respuesta.
Límites del estudio
El tipo de prompt y la categoría de producto están disponibles solo para el 42% de las respuestas (516 de 1.235): las métricas de esas dos secciones se calculan sobre ese subconjunto.
Términos asociados
Para cada marca se tomó una ventana de 12 palabras alrededor de cada mención y se compararon sus términos contra los de las demás marcas. El lift es cuántas veces más seguido aparece un término cerca de esa marca que cerca del resto: cercano a 1 es vocabulario común, alto es un término propio de la marca. No es un modelo entrenado, así que cada término se puede rastrear hasta las respuestas que lo generaron.