Si tu estrategia de contenido está pensada para mercados de habla hispana y estás apostando a aparecer en respuestas de ChatGPT Search, hay un dato que cambia cómo deberías estar trabajando el contenido.
Peec AI, una empresa de analítica de búsqueda en IA, analizó más de 10 millones de prompts y 20 millones de fan-out queries de ChatGPT y encontró algo que todavía no está en el radar de la mayoría de los equipos de marketing: el 43% de las búsquedas de fondo que genera ChatGPT se hacen en inglés, incluso cuando el usuario escribió su pregunta en otro idioma.
Para mercados como España, México, Argentina o Colombia, eso tiene implicaciones directas en qué marcas y qué contenido termina siendo citado en las respuestas.
Cuando un usuario hace una pregunta en ChatGPT Search, el sistema no responde solo con lo que ya sabe. Genera una serie de búsquedas de fondo, las fan-out queries, que envía a proveedores de búsqueda para encontrar fuentes actualizadas.
Primero reformula la consulta original en una o más búsquedas más específicas. Después, según los resultados iniciales, puede generar búsquedas adicionales más focalizadas.
La documentación pública de OpenAI describe este proceso, pero no explica cómo el sistema decide en qué idioma hacer esas búsquedas intermedias. Eso es exactamente lo que investigó Peec AI.
El punto crítico es este: las fan-out queries son el filtro previo a la citación. Antes de que ChatGPT decida qué fuentes citar, decide qué fuentes consultar.
Si las búsquedas de fondo se hacen en inglés, las fuentes que entran en consideración son predominantemente en inglés, y las fuentes locales quedan fuera del proceso antes de que empiece la selección.
Peec AI filtró su dataset para incluir solo casos donde la ubicación del IP coincidía con el idioma del prompt.
Prompts en polaco desde IPs polacas, en alemán desde IPs alemanas, en español desde IPs españolas. Casos con señales mixtas fueron excluidos.
Los resultados dentro de ese dataset filtrado mostraron que el 78% de los prompts no ingleses incluyeron al menos una fan-out query en inglés. Ningún idioma no inglés en el dataset estuvo por debajo del 60%.
El turco fue el más afectado, con un 94% de sus prompts generando fan-outs en inglés. El español fue el más bajo del grupo analizado, con un 66%, pero sigue siendo una proporción significativa.
El patrón que emerge del análisis es consistente: ChatGPT tiende a empezar las fan-out queries en el idioma del prompt, pero agrega búsquedas en inglés a medida que construye la respuesta.
Peec AI incluyó en su reporte varios casos que ilustran el efecto en la práctica.
Un prompt en polaco desde una IP polaca preguntando por los mejores portales de subastas produjo una respuesta que omitió o dejó en segundo plano a Allegro.pl, que según Peec AI es la plataforma de ecommerce dominante en Polonia, en favor de eBay y otras plataformas globales.
Un prompt en alemán preguntando por empresas de software alemanas produjo una respuesta sin ninguna empresa alemana.
El ejemplo más ilustrativo es el del prompt en español sobre marcas de cosméticos. Peec AI mostró las fan-out queries reales que generó ChatGPT. La primera búsqueda se hizo en inglés. La segunda se hizo en español, pero añadió la palabra "globales", un calificador que el usuario nunca usó. El sistema interpretó un prompt en español desde una IP española como una solicitud de marcas globales, no locales.
Estos son ejemplos de las pruebas de Peec AI, no datos representativos de todo el comportamiento de ChatGPT Search. Pero el patrón es consistente con el sesgo hacia el inglés que muestran los números agregados.
Durante el último año, varios estudios han analizado qué factores predicen si ChatGPT cita una fuente. SE Ranking publicó un análisis sobre señales de citación. El Tow Center investigó la precisión de atribución. Esos estudios asumen que el contenido ya está en consideración y analizan qué lo hace más o menos citable.
Lo que muestra el análisis de Peec AI es un problema anterior: el idioma de las fan-out queries puede filtrar qué fuentes entran en consideración antes de que empiece la selección. Si tu contenido está en español y la búsqueda de fondo se hace en inglés, no llegas a la fase de selección.
Eso cambia el diagnóstico para equipos de contenido en mercados hispanohablantes. No es solo una cuestión de autoridad de dominio, estructura del contenido o señales de citación. Es una cuestión de si el idioma del contenido te excluye del proceso desde el principio.
Para marcas que operan en mercados hispanohablantes pero compiten en categorías donde el contenido en inglés domina globalmente, tener versiones en inglés de los artículos más importantes puede ser la diferencia entre entrar o no en el proceso de fan-out.
No es una estrategia universal, pero para categorías donde ChatGPT claramente favorece fuentes globales en inglés, ignorar ese canal tiene un costo.
Herramientas como Peec AI permiten ver qué búsquedas de fondo genera ChatGPT cuando se le pregunta sobre temas relevantes para tu negocio.
Entender en qué idioma se están haciendo esas búsquedas y qué fuentes están apareciendo es el punto de partida para saber si hay un problema de visibilidad estructural o si tu contenido ya está siendo considerado.
Una alternativa intermedia es asegurarse de que el contenido en español incluya los términos técnicos y los nombres propios en inglés cuando corresponde.
Si ChatGPT hace una fan-out en inglés buscando "best auction portals Poland" y tu contenido en polaco solo menciona "mejores portales de subastas", la coincidencia semántica es menor.
Usar la terminología que el sistema probablemente está buscando aumenta las probabilidades de ser considerado.
El análisis de Peec AI describe un sesgo del sistema, más no una regla.
El español fue el idioma con menor proporción de fan-outs en inglés del dataset, con un 66%. Eso significa que el 34% restante de los prompts en español generó búsquedas de fondo exclusivamente o mayoritariamente en español.
El contenido bien optimizado para audiencias hispanohablantes sigue siendo relevante, especialmente para consultas con intención claramente local.
OpenAI no ha explicado públicamente cómo ChatGPT decide el idioma de sus fan-out queries. No está claro si el sesgo hacia el inglés es una decisión de diseño intencional o un comportamiento emergente del sistema.
Tampoco está claro si OpenAI tiene planes de ajustar esto para reflejar mejor los mercados locales.
El dataset de Peec AI viene de su propia plataforma, no de una muestra representativa de sesiones reales de usuarios de ChatGPT. Los prompts analizados reflejan los casos de uso de los clientes de Peec AI, que son principalmente equipos de SEO y marketing. Eso puede sobrerepresentar ciertos tipos de consultas y categorías.
Lo que sí está claro es que las fan-out queries son un mecanismo real y documentado de ChatGPT Search, que el idioma de esas búsquedas afecta qué fuentes entran en consideración, y que los equipos de contenido en mercados no anglófonos tienen un factor adicional que monitorear en su estrategia de visibilidad en IA.
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