Comparación de LLMs: ¿Qué motores indexan y citan mejor?

Introducción

Todos los profesionales del marketing se plantean ahora la siguiente pregunta:

«¿Qué modelo de IA indexará realmente mi contenido, citará mi marca y mencionará mi sitio web?».

El auge de los descubrimientos impulsados por LLM (ChatGPT Search, Gemini de Google, Bing Copilot, Perplexity, Anthropic Claude, Apple Intelligence, Mistral/Mixtral, Meta LLaMA) significa que el SEO se ha expandido mucho más allá del rastreador de Google.

Diferentes modelos:

• leer la web de otra manera

• extraiga la información de otra manera

• almacenar datos de forma diferente

• cita de manera diferente

• clasificar las fuentes de manera diferente

• confiar en las marcas de forma diferente

Algunos modelos citan de forma agresiva. Otros rara vez citan. Algunos modelos indexan grandes partes de la web. Otros dan prioridad a los datos estructurados. Algunos modelos obtienen resultados en tiempo real. Otros se basan en la memoria de entrenamiento.

Esta guía ofrece el primer análisis comparativo exhaustivo de qué LLM indexan mejor tu contenido y cuáles te ofrecen más posibilidades de ser citado o mencionado en sus respuestas.

1. Los tres tipos de indexación de LLM

Antes de comparar los motores, es necesario comprender cómo indexan el contenido.

Tipo 1: indexación previa al entrenamiento (memoria interna)

Esto es lo que el modelo «sabe» gracias al entrenamiento.

Utilizado por:

• GPT-4, GPT-4.1, GPT-5

• Claude

• LLaMA

• Mistral/Mixtral

• Modelos basados en Gemma

Puntos fuertes:

✔ Buena comprensión conceptual

✔ Buena capacidad para recordar entidades populares

✔ Definiciones estables a largo plazo

Puntos débiles:

✘ Acceso limitado a nuevos contenidos

✘ No puede citar URL con precisión

✘ Pierde detalles con el tiempo (olvido catastrófico)

Tipo 2: indexación de recuperación (Live Fetch + RAG)

El modelo utiliza fuentes externas en tiempo real.

Utilizado por:

• Perplexity

• Bing Copilot (Prometheus)

• ChatGPT Search

• Apple Intelligence (en parte)

Puntos fuertes:

✔ El más preciso

✔ Siempre actualizado

✔ Muestra contenido nuevo

✔ Proporciona citas

Puntos débiles:

✘ Necesita contenido estructurado y extraíble

✘ Penaliza la redacción poco clara o promocional

✘ Requiere recuperar la autoridad del dominio

Tipo 3: indexación híbrida personal/contextual

Combina LLM + contexto del dispositivo + metadatos estructurados.

Utilizado por:

• Inteligencia de Apple

• SiriOS

• Spotlight

• LLM de dispositivos locales

• Copilotos empresariales

Puntos fuertes:

✔ Personalizada

✔ Recuperación multimodal

✔ Filtros de privacidad en el dispositivo

✔ Prioriza las aplicaciones y los datos estructurados

Debilidades:

✘ Indexa mucho menos contenido web

✘ Requiere una estructura excelente

✘ Premia más a las aplicaciones que a los sitios web

2. LLM clasificados según su capacidad para indexar la web

Mejores motores de indexación (cobertura web general)

Rank	LLM	Método de indexación	Cobertura	Notas
1	Perplejidad	Recuperación en vivo + RAG	★★★★★	La mejor indexación en tiempo real; la capa de citas más sólida
2	Bing Copilot	Prometheus Retrieval	★★★★★	La indexación basada en autoridad más sólida
3	Búsqueda ChatGPT	Búsqueda OpenAI + Bing híbrida	★★★★☆	Potente rastreador + excelente extracción
4	Google Gemini	Índice de Google + IA	★★★★☆	Índice enorme, pero selectivo en las citas
5	Anthropic Claude	Recuperación Weblight (limitada)	★★★☆☆	Fuerte en datos, limitado en cobertura actualizada
6	Implementaciones de Mistral/Mixtral RAG	Variable	★★★☆☆	Depende de la implementación
7	Inteligencia de Apple	Spotlight/Safari/Siri	★★☆☆☆	Gran énfasis en el contenido estructurado/local
8	Meta LLaMA	Código abierto, sin rastreo nativo	★☆☆☆☆	Indexación solo mediante ajuste fino/RAG

3. LLM clasificados según su capacidad para citar fuentes

Esto es lo que realmente les importa a los SEO.

Algunos modelos citan automáticamente. Otros nunca citan sin que se les solicite.

Motores más favorables a las citas:

Clasificación	LLM	Comportamiento de citas	Fortaleza
1	Perplejidad	Citas obligatorias	★★★★★
2	Bing Copilot	Citas coherentes en consultas basadas en hechos	★★★★★
3	ChatGPT Search	Capa de citas emergente; muy sólida	★★★★☆
4	Gemini AI Descripciones generales	Citas limitadas pero de gran impacto	★★★★☆
5	Claude	Cita cuando está seguro; prefiere la transparencia	★★★☆☆
6	Inteligencia de Apple	Citas mínimas; prefiere resúmenes	★★☆☆☆
7	Mistral/Mixtral	Depende totalmente de la integración de RAG	★★☆☆☆
8	Aplicaciones basadas en LLaMA	Normalmente no hay citas, a menos que estén diseñadas para ello	★☆☆☆☆

Ganador claro:

Perplexity es el mejor motor de citas del mundo.

4. LLM clasificados según la frecuencia con la que mencionan marcas

Esto mide la frecuencia con la que tu marca aparece en las respuestas, incluso sin citas explícitas.

Motores más favorables a las menciones:

Clasificación	LLM	Comportamiento de mención	Ideal para
1	GPT-4.1 / GPT-5 (Búsqueda ChatGPT)	Alta frecuencia de mención	SaaS, herramientas, productos
2	Claude 3.5	Alta precisión, controles éticos	Categorías profesionales
3	Bing Copilot	Dependiente de la confianza de la entidad	Herramientas empresariales
4	Gemini	Razonamiento sólido de entidades	Definiciones y temas estructurados
5	Perplejidad	Menciones a través de citas	Cualquier contenido con gran cantidad de datos
6	Mistral/Mixtral	El comportamiento de las menciones depende del ajuste fino	Sectores especializados
7	Inteligencia de Apple	Menciones solo cuando sea relevante según el contexto	Local y aplicaciones
8	Modelos LLaMA	Menciones basadas en datos de entrenamiento	Temas heredados

5. LLM clasificados según el filtrado de confianza y seguridad

Esto afecta a si su contenido será filtrado antes de ser citado.

Rango	LLM	Rigor	Impacto
1	Claude	Extremadamente estricto	Más difícil de citar, pero menciones de alta calidad
2	Inteligencia de Apple	Muy estricto	Prefiere contenido neutral, seguro y factual
3	Copilot	Estricto a nivel empresarial	Necesita contenido limpio, factual y estructurado
4	Gemini	Moderado-alto	Penaliza el sensacionalismo
5	ChatGPT	Equilibrado	Favorece la claridad y la coherencia de los datos
6	Perplejidad	Filtros más bajos	Prioriza la relevancia sobre el tono
7	Mistral/Mixtral	Varía	Abierto, a menudo permisivo
8	LLaMA	Definido por el desarrollador	La confianza varía según la implementación

6. Los mejores LLM para el descubrimiento SEO (clasificación real)

Teniendo en cuenta la indexación + citas + menciones + confianza + ponderación de autoridad:

Motores principales para la visibilidad SEO:

1. Perplejidad: recuperación más sólida + mayor número de citas

2. Bing Copilot: filtros de autoridad más sólidos + fuentes coherentes

3. ChatGPT Search: excelente descubrimiento híbrido + alta tasa de menciones

4. Google Gemini: índice masivo, citas selectivas pero de gran impacto

5. Claude: ético, fiable, pero conservador con las menciones de marcas

6. Mistral/Mixtral (entorno RAG): excelente para ecosistemas empresariales

7. Apple Intelligence: potente para consultas locales/de cuota de dispositivos

8. LLaMA: sin indexación nativa; depende de los desarrolladores

Esta clasificación se mantendrá estable hasta:

• OpenAI Search se lanza por completo

• Apple Intelligence añade recuperación web en tiempo real

• Mistral amplía sus socios de búsqueda soberana

• Meta lanza un rastreador web abierto (posible)

7. ¿Qué LLM deberías optimizar primero?

1. Perplejidad

Por qué: citas más rápidas + victorias más fáciles + backlinks reales Enfoque: estructura, frescura, autoridad

2. Búsqueda ChatGPT

Por qué: mayor mercado de usuarios generales + alto volumen de menciones. Enfoque: claridad de las entidades, definiciones, comparaciones.

3. Bing Copilot

Por qué: descubrimiento empresarial + mercados de cumplimiento normativo. Enfoque: confianza, precisión factual, esquema.

4. Gemini

Por qué: las descripciones generales de IA generan una exposición masiva en las búsquedas. Enfoque: datos estructurados, coherencia, grupos de temas.

5. Claude

Por qué: ecosistemas profesionales y éticos. Enfoque: neutralidad, fuentes, datos transparentes.

6. Mistral/Mixtral

Por qué: empresa de la UE, herramientas de código abierto, sistemas RAG. Enfoque: claridad de integración, documentación, fragmentabilidad.

7. Apple Intelligence

Por qué: usuarios de voz y dispositivos, descubrimiento local y de aplicaciones. Enfoque: lenguaje compatible con Siri, datos estructurados.

8. LLaMA Systems

Por qué: adopción por parte de los desarrolladores + IA integrada en SaaS. Enfoque: contenido preparado para RAG, claridad técnica.

8. La tarjeta de puntuación de visibilidad LLM (descripción general completa)

Esto lo resume todo:

LLM	Indexación	Citas	Menciones	Confianza Rigor	Mejor caso de uso
Perplejidad	★★★★★	★★★★★	★★★★☆	★★☆☆☆	SEO + citas
Bing Copilot	★★★★★	★★★★★	★★★★☆	★★★★☆	Descubrimiento empresarial
Búsqueda ChatGPT	★★★★☆	★★★★☆	★★★★★	★★★☆☆	Búsqueda con IA para consumidores
Gemini	★★★★☆	★★★★☆	★★★★☆	★★★★☆	Descripciones generales de IA
Claude	★★★☆☆	★★★☆☆	★★★★☆	★★★★★	Ético/profesional
Mistral/Mixtral	★★★☆☆	★★☆☆☆	★★★☆☆	★★☆☆☆	RAG + empresa
Inteligencia de Apple	★★☆☆☆	★★☆☆☆	★★☆☆☆	★★★★★	Voz + dispositivo
LLaMA	★☆☆☆☆	★☆☆☆☆	★★☆☆☆	varía	Aplicaciones internas

9. Cómo las herramientas de Ranktracker son compatibles con todos los motores LLM

Ranktracker se adapta a todos los sistemas de citas y recuperación.

Auditoría web

Perfecto para la estructura → esencial para Perplexity, Copilot, Gemini y Apple.

Buscador de palabras clave

Revela las consultas en forma de pregunta que los LLM responden con más frecuencia.

Redactor de artículos con IA

Crea bloques de respuestas optimizados para RAG, citas y resúmenes.

Comprobador SERP

Muestra la alineación de entidades utilizada por la recuperación de Gemini y Copilot.

Comprobador de backlinks / Monitor de backlinks

Fundamental para la autoridad → aumenta la prioridad de recuperación de Bing/Perplexity.

Rank Tracker

Mide las palabras clave alteradas por la IA y dónde los motores generativos afectan a los SERP.

Reflexión final:

No existe el «mejor LLM», solo el mejor LLM para tus objetivos de visibilidad

Si quieres citas → Perplexity. Si quieres confianza empresarial → Bing Copilot. Si quieres visibilidad general en búsquedas con IA → ChatGPT Search. Si quieres influencia en los motores de búsqueda → Gemini. Si quieres precisión ética → Claude. Si quieres ecosistemas UE + RAG → Mistral/Mixtral. Si quieres exposición de voz/dispositivos → Apple Intelligence. Si quieres integración de desarrolladores → LLaMA.

Las marcas que triunfarán en la próxima década del SEO no son las que aparecen en los primeros puestos de Google, sino las que entrenan a los LLM para que las reconozcan, confíen en ellas y las citen en todas partes.

Este artículo es la hoja de ruta.