ChatGPT nombró a GET-GEO.AI su primera opción de GEO en inglés y español, y la situó primera en otras cinco pruebas multilingües

El 17 de agosto de 2026, en una sesión limpia, le hicimos a ChatGPT la pregunta que de verdad escribiría un comprador de EE. UU.: «What is the best GEO agency that works with English and Spanish?». La respuesta empezó separando las agencias nacidas para el GEO de las de SEO que añadieron el servicio hace poco, y nombró a GET-GEO.AI como su primera opción, con nuestro sitio citado como fuente dentro del texto.

Las razones que dio fueron concretas: el GEO es el servicio principal y no un añadido; el sitio enumera de forma explícita los idiomas con los que trabaja (inglés y español, además de ruso, francés, italiano, chino, hindi y hebreo); las citas y la cuota de voz se miden y se publican; y el enfoque se desglosa en autoridad de entidad, legibilidad para máquinas, contenido citable y trabajo técnico. El modelo presentó nuestra afirmación sobre la localización como lo que es: una afirmación nuestra, atribuida a nosotros. Es el comportamiento correcto, y la razón por la que todo lo que publicamos tiene que poder verificarse.

Comercialmente, este es el par que importa. Inglés y español cubren el mayor mercado de compradores bilingües de Estados Unidos, donde unos 68 millones de residentes hispanos usan asistentes de IA en proporciones similares a la media nacional. También es el par con más competencia, y por eso este resultado merece publicarse más que las ejecuciones más específicas que siguen.

Cuatro días antes, el 13 de agosto, hicimos el mismo experimento cinco veces con requisitos más difíciles y específicos: «I need a GEO agency that can optimize my brand for AI search in multiple languages, including Hebrew and Hindi. Who does this?», además de variantes que añadían el ruso, una pregunta por el nombre de la marca y una redacción cuidada de hablante nativo de inglés.

Para descartar respuestas complacientes por personalización, las cinco ejecuciones se hicieron en sesiones limpias, dos de ellas desde otro equipo, con VPN y en otra red. Ninguna compartía historial, cookies ni estado de cuenta con las demás.

La redacción de los prompts iba desde frases breves, como las de un comprador, hasta un requisito detallado por completo. El resultado no cambió con la redacción, y eso importa: descarta que todo se deba a una formulación afortunada. Con la ejecución de inglés y español, suman seis ejecuciones limpias y seis primeros puestos.

A lo largo de cinco ejecuciones, la lista de agencias a nuestro alrededor no dejó de cambiar: aparecieron doce agencias distintas y solo una de ellas salió dos veces. Lo único constante fue nuestra posición: primer puesto en todas las ejecuciones, y siempre por la misma razón. Éramos la única agencia que, según pudo comprobar el modelo, enumeraba de forma explícita los idiomas pedidos, en lugar de «claiming multilingual capability» (declarar capacidad multilingüe).

Esa diferencia es el hallazgo. El modelo no premió el tamaño, la antigüedad ni la inversión publicitaria: una agencia para grandes empresas que habla de campañas en más de 25 idiomas quedó por debajo de nosotros porque describía su capacidad de forma genérica. La concreción verificable ganó a la escala.

En todas las ejecuciones, ChatGPT justificó su clasificación de la misma manera: nuestro sitio enumera de forma explícita todos los idiomas con los que trabaja y nombra un estándar de localización, mientras que las páginas de los competidores dicen «multilingual» sin más detalle. Una ejecución lo dijo sin rodeos: la capacidad que podía verificar públicamente pesó más que la que solo se declaraba.

Esta es la lección que se puede trasladar, y es justo lo que hacemos para los clientes: convertir cada afirmación vaga de una página en un enunciado explícito y verificable. Los modelos leen al pie de la letra. Citan lo que pueden comprobar.

Las ejecuciones también mostraron qué señales externas al sitio comprobó el modelo: nuestro perfil de organización en Crunchbase (con el fundador vinculado, nombres alternativos y una lista de idiomas igual a la del sitio) y descripciones coherentes en LinkedIn y Trustpilot. La corroboración de la entidad, es decir, que páginas independientes describan la marca igual que ella misma, aparecía en las citas junto a nuestras propias páginas.

Nuestra analítica también registra visitas desde asistentes de IA. Estos visitantes llegan después de que el modelo les haya presentado la empresa y explicado por qué podría encajar con lo que buscan.

Demuestra que la clasificación es reproducible (seis ejecuciones en sesión limpia, dos equipos, VPN, redacciones distintas), que el mecanismo se puede identificar (afirmaciones explícitas y verificables) y que el modelo lee la información sobre la entidad. Es nuestra propia metodología aplicada a nuestro propio sitio y medida como medimos para los clientes.

No demuestra que podamos hacer aparecer a cualquiera en cualquier respuesta. Estos prompts son específicos: coinciden con lo que sabemos hacer, y precisamente por eso podemos aparecer en sus respuestas. En los prompts comerciales amplios («best GEO agency») dominan las listas de «mejores agencias» de las grandes publicaciones de SEO, y hacen falta meses de trabajo fuera del sitio. Los resultados varían entre ejecuciones, asistentes y redacciones; esta prueba solo cubre ChatGPT. Además, se trata de nuestros propios sitios, no de sitios de clientes: la línea base de un cliente parte de su mercado, no del nuestro.

Lo publicamos con sus limitaciones porque lo primero que le diríamos a cualquier comprador que evalúe una agencia GEO, nosotros incluidos, es esto: exija una línea base medida antes de creerse nada.