Peec AI: el 89% de los marketers subió su gasto en búsqueda con IA, pero solo el 24% puede probar su retorno

El 11 de noviembre de 2026, Peec AI, plataforma de búsqueda con IA con sede en Berlín, publicó Primary Sources, el primer informe trimestral de una serie que cruza una encuesta a 700 responsables de marketing con datos propios sobre cómo ChatGPT, Google AI Overviews, Google AI Mode, Gemini y Claude citan fuentes. La conclusión central es incómoda: el 89% de las empresas aumentó su inversión en búsqueda con IA durante el último año, pero solo el 24% puede demostrar el retorno total del canal.

La encuesta fue realizada por Sapio Research en septiembre de 2026 a gerentes y cargos superiores de empresas con más de 100 empleados en Estados Unidos (300), Reino Unido (200) y Alemania (200). El análisis de plataforma cubre de julio a septiembre de 2026.

¿Qué cambió en la forma en que ChatGPT cita fuentes?

Según el informe, ChatGPT cambió su modelo por defecto a GPT-5.6 el 8 de agosto y desde entonces su comportamiento de búsqueda se movió con fuerza:

• Las conversaciones que disparaban una sola búsqueda bajaron de 98% en julio a 39% en septiembre.
• El promedio de fuentes por respuesta subió de 11 en julio a 19 en agosto.
• Las citas a Reddit cayeron de 59 a 9 por cada 100, frente a la base del segundo trimestre.
• Las páginas de producto pasaron de 13,8% a 20,1% de las citas, y los sitios corporativos de 52% a 58%.
• Los listados del tipo "los mejores X" bajaron de 16,2% a 7,3% de las citas.

En la práctica, el contenido propio y bien estructurado de la empresa ganó peso frente a foros y listados de terceros.

¿Cuántas empresas logran medir el retorno de la búsqueda con IA?

El 47% de los encuestados dice vincular al menos una vez por semana un lead, un negocio o un ingreso con la búsqueda con IA, pero solo el 24% puede mostrar el retorno global del canal. Entre las empresas que subieron su gasto de forma significativa, el 64% no puede probar el ROI. Las principales barreras son el ritmo de cambio de las plataformas (33%), la seguridad de marca (30%) y la medición poco confiable (28%). Por país, la prueba de ROI llega a 31% en Estados Unidos, 19% en Reino Unido y 18% en Alemania.

¿Qué tácticas usan los equipos y cuáles abandonan?

Las tácticas más usadas son optimizar contenido existente (79%), influir en cómo la IA describe la marca (77%), optimizar para recomendaciones de IA (75%) y crear contenido pensado para IA (74%). La más abandonada es conseguir menciones de terceros (21%). El informe muestra que los equipos con métricas confiables abandonan mucho menos: solo 7% dejó de optimizar para recomendaciones de IA, frente a 31% de quienes no confían en sus datos. Las empresas que integran la búsqueda con IA al resto del marketing son las que más prueban ROI (43%), y los roles dedicados de tiempo completo tienen métricas confiables en 57% de los casos, contra 28% de los roles parciales.

Marius Meiners, CEO de Peec AI, resumió el problema así: los equipos de marketing planifican por trimestre, mientras las plataformas de IA cambian al ritmo de la ingeniería y una sola actualización puede redibujar el mapa en una semana.

¿Qué significa para las empresas en Chile y Latinoamérica?

El estudio no incluye a Chile ni a Latinoamérica, pero la dinámica aplica igual: los compradores B2B de la región ya consultan asistentes de IA antes de hablar con un vendedor, y las mismas plataformas cambian sus reglas sin aviso. La diferencia es que muchas empresas latinoamericanas todavía no tienen una atribución confiable ni siquiera para canales tradicionales, por lo que el riesgo de invertir en visibilidad en IA sin poder medirla es mayor.

Análisis de Revenue Hub

El dato que importa para un líder comercial no es el 89% que sube presupuesto, sino el 64% que lo sube sin poder probar retorno. Es el mismo patrón que vimos con redes sociales hace una década: gasto por presión competitiva antes que por evidencia. La diferencia es que hoy el cambio de reglas es semanal, así que una táctica que funcionó en julio puede no servir en septiembre, como muestra la caída de Reddit y de los listados.

Nuestra recomendación concreta: antes de aumentar el presupuesto de AEO, asegure que el CRM capture la búsqueda con IA como origen. En HubSpot eso significa revisar cómo se registra la fuente original y la fuente más reciente de cada contacto, agregar una pregunta de "cómo nos conoció" en formularios y reuniones, y revisar si los reportes de HubSpot que no cuadran están ocultando tráfico de asistentes de IA como directo. Con eso, en un trimestre tendrá una línea base propia.

El segundo aprendizaje es de contenido: si las páginas de producto y los sitios corporativos ganan citas, la prioridad es que las fichas de producto, precios y casos de uso del sitio estén completas, actualizadas y bien estructuradas, antes que perseguir menciones en terceros.