Analizamos el impacto de 200 notas de prensa en el Informe Comunicae 2025
>> El antecedente: el estudio de MuckRack
Las notas de prensa vuelven a estar en primera línea, porque la IA las usa para generar sus respuestas. Ya lo apuntó el informe de MuckRack “What is AI Reading?”, en agosto de 2025.
Según este estudio, el 95% de los enlaces citados por la IA generativa proviene de medios no pagados y, dentro de ese grupo, las notas de prensa son una fuente relevante para que los modelos generativos elaboren sus respuestas.
De hecho, el 27% de los enlaces citados por la IA son de medios de comunicación y, si las consultas tienen que ver con la actualidad, este porcentaje sube al 49%.
Así que las notas de prensa no solo sirven para llegar a periodistas, también alimentan directamente las respuestas de la IA y, por tanto, moldean lo que la inteligencia artificial dice sobre marcas y organizaciones.
>> Nuestro estudio con Comunicae: nueva visibilidad de marca en la era del GEO
Conscientes de esta realidad, desde Comunicae nos lanzaron un reto a Víctor Gil, sociólogo y desarrollador de la herramienta IA Listening, y a mí: cuantificar el impacto de las notas de prensa en las respuestas de IA.
Todo un reto metodológico, porque sigue siendo un misterio cómo ChatGPT indexa, busca y cita la información. Pero tras analizar cerca de 200 notas de prensa enviadas a través de Comunicae, plataforma de distribución de notas de prensa líder en España y Latinoamérica, tenemos datos que arrojan algo de luz en este ámbito tan novedoso.
Eso es lo que recoge el Informe Comunicae 2025: Análisis de impacto de notas de prensa con GPT-5, el primer estudio en lengua hispana que analiza cómo los comunicados contribuyen a construir la huella generativa de las marcas en ChatGPT.
>> ¿Cómo lo hemos hecho? Metodología
El estudio analiza cómo las notas de prensa distribuidas por Comunicae son citadas, reproducidas o reinterpretadas por ChatGPT, con el objetivo de cuantificar su visibilidad en el ecosistema de la inteligencia artificial generativa.
Para ello, analizamos un total de 196 notas de prensa: 148 reales distribuidas por Comunicae y 48 notas inventadas y no distribuidas como grupo de control, con el fin de validar la fiabilidad del análisis. La investigación se llevó a cabo entre el 10 y el 14 de octubre de 2025.
Para la extracción de datos se utilizó un proceso de scraping desarrollado en Python. Se realizaron un total de 196 consultas automatizadas a ChatGPT (GPT-5) en modo Search, es decir, con conexión a Internet en tiempo real. Se lanzaron consultas relacionadas con el contenido de los comunicados (preguntando por titular y entradilla) para analizar cómo el modelo cita o hace referencia a los contenidos de esas notas de prensa.
De las respuestas de ChatGPT, se extrajeron exitosamente más de 2.284 fuentes únicas procedentes de más de 440 dominios diferentes, que incluyen medios de comunicación tradicionales, blogs especializados, portales corporativos y agregadores de noticias.
Mediante un análisis semántico, se determinó si había match total, parcial o no había coincidencias entre las fuentes y las notas de prensa. Con las fuentes clasificadas, se procedió a realizar análisis estadísticos comparativos para evaluar el impacto diferencial de cada tipo de distribución que ofrece Comunicae:
- Premium, con envío a medios asociados.
- Business, que añade el envío a Europa Press.
- Agency, que además incluye la distribución a través de la Agencia EFE.
El estudio distingue entre fuentes consultadas (las que el modelo consulta para generar su respuesta) y fuentes citadas por ChatGPT (las que finalmente menciona de forma explícita en su respuesta).
El estudio analiza cómo las notas de prensa distribuidas por Comunicae son citadas, reproducidas o reinterpretadas por ChatGPT, con el objetivo de cuantificar su visibilidad en el ecosistema de la inteligencia artificial generativa.
>> Principales resultados del estudio
Más de la mitad de las notas de prensa analizadas aparecen mencionadas por ChatGPT
El 54,3% de las fuentes que incluye ChatGPT en las respuestas a preguntas realizadas sobre el contenido de la nota de prensa (titular + entradilla) son publicaciones de la propia nota de prensa. Es decir, se trata de contenido de la nota de prensa replicado en medios.
Las notas de prensa inventadas y usadas como grupo de control no arrojaron ninguna coincidencia, lo que confirma la fiabilidad del análisis.
Las empresas con notas recientes tienen más de presencia en búsquedas genéricas
En las consultas del tipo “¿Qué novedades tienes sobre [empresa]?”, el 43,9% de las notas de prensa analizadas obtuvieron alguna mención en las respuestas del modelo, aunque solo 6,4% de las fuentes citadas coincidían con las notas originales.
Este dato confirma que la actividad informativa constante y estratégica impacta directamente en la visibilidad dentro de motores de IA y, por tanto, en la reputación de la empresa.
Importa más la autoridad del dominio que el número de medios en los que se publica la nota de prensa
Las notas distribuidas a través de los planes Agency y Business de Comunicae (que incluyen distribución mediante agencias de noticias consolidadas como EFE y Europa Press) presentan una mayor probabilidad (en torno al 15%) de ser citadas o utilizadas por GPT-5.
La huella generativa se convierte en un nuevo termómetro reputacional.
>> Recomendaciones GEO para equipos de comunicación
Los datos del estudio permiten identificar pautas útiles para que marcas, agencias y equipos de comunicación refuercen su presencia en los motores de IA generativa.
1. Mantener presencia informativa regular
Las marcas que comparten novedades con frecuencia obtienen una mayor presencia en las respuestas de los modelos de IA. La razón es simple: los motores generativos priorizan la información reciente y verificable.
Publicar con continuidad no solo mantiene la conversación activa con los públicos, sino que también alimenta a los modelos, que consultan fuentes actualizadas.
2. Potenciar la presencia en medios con autoridad
Los medios y plataformas con autoridad editorial son los que más peso tienen a la hora de que ChatGPT utilice sus contenidos. La IA tiende a apoyarse en dominios consolidados, con buena indexación y ritmos altos de publicación.
Tener en presencia en estos espacios multiplica la probabilidad de que una nota llegue a convertirse en conocimiento del modelo.
3. Redactar pensando también en cómo leen los modelos
Los comunicados con estructura clara, conceptos definidos y datos verificables resultan más fáciles de interpretar por los motores generativos.
Añadir contexto, enlaces y metadatos estables facilita que los medios digitales y, posteriormente, la IA entiendan mejor la información.
4. Alinear SEO, PR y monitorización bajo el enfoque GEO
La visibilidad en IA generativa surge del cruce entre optimización técnica (SEO), cobertura mediática (PR) y análisis continuo de impacto (monitorización).
Los motores de IA reconstruyen la información combinando múltiples señales, por lo que la estrategia ha de diseñarse de forma integrada desde el principio.
5. Medir qué dice la IA de la marca para anticipar impacto
La IA puede no citar la fuente original, pero sí amplificar los mensajes que detecta en los comunicados publicados.
Por eso, incorporar herramientas de IA listening permite observar qué fuentes consulta la IA, qué temas destaca y cómo presenta a la marca. Esta lectura es hoy un indicador esencial de reputación digital.
La huella generativa se convierte en un nuevo termómetro reputacional.
Si quieres saber cómo aparece tu marca cuando alguien pregunta por tu sector, podemos ayudarte. Escríbeme y junto a Víctor Gil, desarrollador de la herramienta IA listening, haremos una auditoría de tu reputación algorítmica.
Descarga el INFORME COMUNICAE: Análisis de Impacto de Notas de Prensa con GPT-5
