El contenido citado por IA es, sobre todo, listas de opciones del tipo «las mejores X para Y», con mucha ventaja sobre el resto. Detrás van las comparativas cara a cara, las guías paso a paso, la documentación y las páginas de producto. Qué formato gana depende de la pregunta y del motor, y eso decide qué conviene producir.
Es para quien decide qué piezas produce una marca cada mes y quiere que parte de ellas acabe como fuente en ChatGPT, Perplexity, Claude o los resúmenes de IA de Google. Trata de qué formato elegir para cada pregunta, no de cómo escribir cada párrafo.
Vas a encontrar qué formatos se citan más y con qué cifras, cómo cambia según la pregunta y el motor, quién publica lo que se cita, qué hay de cierto en lo del schema y qué formatos meter en un sistema de contenido y reels. La fuente principal es un estudio de Otterly de septiembre de 2026; lo completamos con los análisis de dominios de Ahrefs, Profound y Peec AI. Las cuatro empresas venden herramientas para medir la visibilidad en IA, y lo tenemos en cuenta al leerlas.
¿Qué formatos de contenido cita más la IA?
Las listas, con mucha ventaja. En el análisis de Otterly de septiembre de 2026, el 66,6 % de las citas clasificadas por formato fue a listas de opciones y el 7,9 % a comparativas cara a cara (Otterly, tipos de contenido que cita la IA, en inglés). Guías, documentación, producto, foros y vídeo se reparten el resto.
De los estudios que hemos revisado, es el único que clasifica las citas por formato. Otterly recogió 617.985 citas de 85.330 URL distintas entre el 1 y el 30 de septiembre de 2026, en Estados Unidos y en cinco sectores: finanzas, retail y ecommerce, plataformas educativas, tecnología y marcas deportivas. Dice haber medido siete motores, aunque solo nombra seis: ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini, AI Overviews y AI Mode. Pudo clasificar el formato de 519.140.
Nuestra lectura del mecanismo: cuando alguien pregunta qué banco tiene la mejor cuenta para autónomos, el motor busca páginas que ya hayan comparado opciones, y una lista con criterio es eso, el trabajo de comparar ya hecho, con nombres y razones. Una página de servicio que habla de una sola empresa responde a otra pregunta.
| Formato | Peso en las citas (Otterly, sept. 2026) | Cuándo lo cita la IA | Qué publicar |
|---|---|---|---|
| Lista de opciones («las 7 mejores…») | 66,6 % del total; 73,2 % en preguntas de ranking | «Mejor», «top», «qué me recomiendas» | Lista con criterios publicados y alternativas reales |
| Comparativa cara a cara («X o Y») | 7,9 % del total; 62,3 % en preguntas de comparación | «X o Y», «diferencias entre» | Tabla con los mismos criterios para las dos opciones |
| Guía paso a paso | 3,6 % en general; 11 % en preguntas abiertas | «Cómo hago…», «qué necesito para…» | Pasos numerados con requisitos y plazos |
| Documentación | 6,0 % en ChatGPT, unas tres veces la media | Preguntas técnicas sobre un producto | Documentación pública de lo que vendes |
| Página de producto | Los formatos de producto son en torno al 10 % de las páginas citadas; las marcas tienen entre el 50 % y el 88 % de esas citas | Preguntas de compra concreta | Ficha con precio, especificaciones y condiciones |
| Foros y vídeo | En AI Overviews y AI Mode, foros entre el 11 % y el 14 % y vídeo entre el 12 % y el 14 %; menos del 3 % en el resto | Sobre todo en Google | Vídeo en YouTube con descripción completa |
¿Cambia lo que cita la IA según cómo se pregunte?
Mucho. En las preguntas de ranking las listas suben al 73,2 % de las citas; en las de comparación, las comparativas cara a cara se llevan el 62,3 %; y en las abiertas las listas bajan al 55,2 % mientras las guías pasan del 3,6 % al 11 % (Otterly, en inglés). El formato lo pide la pregunta.
La cifra global tiene un sesgo que el propio estudio reconoce: de las 400 preguntas de cuatro de sus cinco informes, 295 contenían palabras de ranking como «mejor» o «top». El dato general describe bien las preguntas de tipo «mejor X» y peor el resto. Si tus clientes preguntan más «cómo» que «cuál», las guías pesan bastante más de lo que parece.
La consecuencia práctica es hacer la lista de preguntas antes que el contenido. Apunta las 20 preguntas que te hace un cliente antes de comprar y clasifícalas en tres grupos: de ranking, de comparación y abiertas. Cada grupo pide un formato. Lo que salga de ahí se convierte después en reels, carruseles y posts con el proceso de de un artículo a ocho piezas.
| Tipo de pregunta | Ejemplo | Formato que más se cita | Qué publicar |
|---|---|---|---|
| Ranking | «Mejor programa de facturación para autónomos» | Lista (73,2 %) | Lista con criterios publicados y alternativas reales |
| Comparación | «Shopify o WooCommerce para una tienda pequeña» | Comparativa cara a cara (62,3 %) | Tabla con los mismos criterios para las dos opciones |
| Abierta | «Cómo preparar una tienda online para el Black Friday» | Lista (55,2 %) y guía (11 %) | Guía con pasos numerados, requisitos y plazos |
¿Qué cita cada motor de IA?
Cada motor tiene sus preferencias. Claude es el que más se apoya en listas; ChatGPT, el que más cita comparativas y documentación; y Google, en AI Overviews y AI Mode, el único que da un peso real a foros y vídeo. Si te importa más de un motor, un mismo tema necesita más de un formato.
En Claude, las listas son el 78,2 % de las citas y el 84,6 % en preguntas de compra. En ChatGPT, las comparativas suponen el 16,1 % (en el resto de motores, entre el 2 % y el 10 %) y la documentación, el 6,0 %. En AI Overviews, unas 45 de cada 100 páginas citadas son listas y 23 son foros o vídeo; en AI Mode, foros y vídeo suman en torno a una cuarta parte, y Reddit y YouTube son el 98 % de esas citas (Otterly, en inglés).
Los estudios por dominio cuentan lo mismo desde otro ángulo. Ahrefs (en inglés) analizó 78,6 millones de búsquedas en junio de 2025: Wikipedia acapara el 16,3 % de las menciones de ChatGPT, YouTube el 16,1 % de las de Perplexity, y YouTube también encabeza AI Overviews con un 9,5 %. Profound (en inglés), sobre 680 millones de citas entre agosto de 2024 y junio de 2025, sitúa a Wikipedia en el 7,8 % de las citas de ChatGPT y a Reddit en el 6,6 % de las de Perplexity.
Peec AI (en inglés), en su análisis de 30 millones de fuentes publicado en marzo de 2026, añade un matiz útil para quien produce vídeo: YouTube aparece en los cinco motores que mide, también con Shorts, y los modelos usan tanto la descripción como la transcripción automática. Cita LinkedIn por artículos, posts y actualizaciones de página de empresa, que es lo que desarrollamos en LinkedIn y AI Mode. Peec no publica periodo, muestreo ni cuotas por dominio.
| Motor | Formato que más cita (Otterly, sept. 2026) | Dominios más citados (Ahrefs, Profound, Peec) | Qué te conviene tener |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | Comparativas (16,1 %) y documentación (6,0 %), por encima del resto | Wikipedia (16,3 % en Ahrefs; 7,8 % en Profound) | Comparativas con tabla y documentación clara de lo que vendes |
| Claude | Listas (78,2 %; 84,6 % en preguntas de compra) | No lo miden estos tres estudios | Listas con criterio |
| Perplexity | Foros y vídeo por debajo del 3 % | YouTube (16,1 % en Ahrefs); Reddit (6,6 % en Profound) | Vídeo con transcripción y presencia real en comunidades |
| AI Overviews | Listas (unas 45 de cada 100) y foros o vídeo (23) | YouTube (9,5 % en Ahrefs) | Listas y vídeo en YouTube |
| AI Mode | Foros y vídeo, en torno a una cuarta parte | YouTube, Reddit, Facebook, LinkedIn y Yelp (cinco primeros de Peec) | YouTube y LinkedIn |
Los estudios no coinciden en Perplexity. Otterly apenas encuentra foros y vídeo fuera de Google en septiembre de 2026, mientras Ahrefs y Profound ponían a YouTube y Reddit entre sus primeras fuentes un año antes. Cambian las fechas, las preguntas y el método: otra razón para medir lo tuyo en lugar de copiar la estrategia de un estudio.
¿Quién publica el contenido que cita la IA?
Sobre todo, marcas y editores que cobran por aparecer. De las citas que Otterly pudo atribuir a un tipo de editor, el 38,9 % fue a webs de marca y el 36,6 % a editores que declaran posibles comisiones; los medios sin comisiones declaradas suman como mucho el 11,7 %, y los blogs personales, el 0,3 % (Otterly, en inglés).
Para una marca, la cifra útil es otra del mismo análisis: las marcas publican el 35,6 % de las listas que se citan. Una empresa puede escribir la lista de opciones de su propia categoría y acabar como fuente. Para que sirva al lector y no sea un anuncio con forma de lista, tiene que publicar los criterios, incluir alternativas reales, competidores incluidos, y decir para quién no es su opción.
El estudio trae dos avisos que conviene leer. Otterly declara que Getfluence, una empresa que conecta marcas con editores para publicaciones pagadas, es socio comercial suyo, y el hallazgo de que los editores de pago dominan las citas le interesa. Y el porcentaje editorial es un techo, no una cifra cerrada: que un medio no declare comisiones no demuestra que no las tenga.
¿Sirve el schema para que la IA te cite más?
Sin pruebas publicadas. Otterly afirma en su informe AI Citation Economy 2026 (en inglés), de febrero de 2026, que las páginas troceadas, citables y con schema reciben de 3 a 5 veces más citas, pero no publica método, muestra ni grupo de comparación, y vende la herramienta que lo mide. Es una hipótesis, no un dato.
El informe analiza más de un millón de citas de ChatGPT, Perplexity y AI Overviews, y trae otra cifra que circula mucho: el 73 % de las webs tendría barreras técnicas (robots.txt, reglas de la CDN o JavaScript que no se renderiza) que impiden a los rastreadores de IA leerlas, también sin método publicado. El texto se contradice en otro punto: en un apartado atribuye el 52,5 % de las citas a las plataformas de comunidad y en otro, a las marcas. Con un informe así, citamos las cifras con su aviso y no construimos una estrategia sobre ellas.
Google dice que no hace falta ningún schema especial para aparecer en sus funciones de IA; lo recogemos, con el resto de la forma de escribir, en el patrón de cinco reglas. Las dos cosas son compatibles: el schema no te hace aparecer, pero declara sin ambigüedad quién firma, qué es una pregunta frecuente y qué es un precio. En nuestro blog va en el bloque de autor y en las preguntas frecuentes por eso, no porque esperemos que multiplique las citas.
¿Qué formatos conviene producir para que la IA te cite?
Los que responden, en el formato que piden, a las preguntas que hace tu cliente antes de comprar: una lista con criterio para las de «mejor», una comparativa con tabla para las de «X o Y», una guía con pasos para las de «cómo» y vídeo en YouTube si te importa Google. El resto del sistema hace que se vean.
En la guía del sistema de contenido la pieza madre es un artículo largo del que salen el reel, el carrusel y los posts. Lo que cambia con estos datos es qué artículo madre se escribe: en vez de un tema («todo sobre tiendas online»), un formato que responde a una pregunta concreta («Shopify o WooCommerce para una tienda pequeña: tabla comparativa»).
Lo que no sabemos: ninguno de estos estudios mide carruseles, reels de Instagram o vídeos de TikTok como fuente. Lo que sí está medido es YouTube, Shorts incluidos, con la descripción y la transcripción como texto que el modelo lee. Si grabas vídeo, subirlo también a YouTube con una descripción completa hace que ese trabajo cuente para la IA.
Lo vamos a comprobar con lo nuestro.
Cuándo no merece la pena reorganizar nada: si tus clientes llegan por recomendación o por licitación y no preguntan a una IA antes de comprar, estos datos son curiosidad. Compruébalo antes: haz tú las preguntas que haría un cliente, en tres motores, y mira quién sale.
Hay más sobre esto en la sección de contenido y vídeo del blog.
Preguntas frecuentes
¿Funciona una lista de «las mejores» si mi marca sale en ella?
Puede funcionar, porque las marcas publican una parte importante de las listas que se citan. Para que sea útil y no un anuncio, publica los criterios, incluye alternativas reales y di para quién no es tu opción. Una lista en la que solo ganas tú no ayuda a nadie a decidir.
¿La IA cita vídeos?
Sí, sobre todo los de YouTube y sobre todo en los resúmenes de IA de Google, según Otterly, Ahrefs y Peec AI. Los modelos usan la descripción y la transcripción del vídeo. De carruseles, reels de Instagram y TikTok no hay estudios que midan cuánto se citan.
¿Cada cuánto cambian los formatos que cita la IA?
Rápido. En el mismo mes del estudio de Otterly, las listas ganaron peso en las citas de AI Mode y el vídeo cayó a partir de mediados de septiembre. Por eso el propio estudio se presenta como una foto, y por eso la medición tiene que ser mensual.
¿Estos datos valen para España?
Con cautela. El estudio de Otterly se hizo en Estados Unidos y en cinco sectores, y los de dominios no separan mercados en lo que publican. Para saber qué pasa en tu sector y en español, haz tus propias 20 preguntas en tres motores el mismo día de cada mes y apunta qué formato tiene cada fuente citada.
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Hugo lleva el contenido en We Love SEO: artículos, guiones de vídeo corto y carruseles para LinkedIn, Instagram y TikTok, y la línea editorial de cada mes. Más sobre él en el equipo.
