Investigación original · ArribaIA
Qué restaurante de Dénia recomienda la IA
Lanzamos miles de consultas reales a ChatGPT y otros asistentes preguntando dónde comer en Dénia, guardamos cada respuesta completa y extraemos qué restaurantes mencionan, en qué posición y con qué atributos. No es una encuesta ni una lista de nuestros restaurantes favoritos: es una medición con metodología pública.
Seguimos analizando los datos recogidos hasta ahora. En cuanto cerremos una fecha de publicación del ranking, la verás aquí.
Qué estamos investigando
Cómo aparecen los restaurantes de Dénia en las respuestas de la IA
La pregunta que responde este estudio es concreta: cuando alguien le pregunta a ChatGPT o a otro asistente de IA dónde comer en Dénia, qué restaurantes cita, en qué orden los menciona y con qué información los describe.
Para responderla, automatizamos el envío de consultas realistas (las que escribiría una persona buscando restaurante, no palabras clave sueltas), guardamos la respuesta completa de cada asistente y usamos un segundo modelo como árbitro para extraer de ahí los restaurantes mencionados, su posición y sus atributos.
Lo que este estudio no es
- No es una encuesta a clientes ni una votación popular.
- No es un ranking editorial basado en el gusto del equipo de ArribaIA.
- No mide calidad de cocina ni servicio: mide visibilidad y frecuencia de recomendación en las respuestas de los asistentes de IA analizados, bajo las condiciones concretas de este experimento.
El experimento en cifras
Dónde está el experimento ahora mismo
Publicamos aquí el estado real del experimento mientras avanza. No mostramos ninguna cifra de resultados hasta que esté verificada.
Estado
En curso: recogida continua y análisis en marcha
Consultas lanzadas hasta hoy
Miles, cifra exacta pendiente de cierre
Recogida de datos
Continua, sin fecha de cierre definida
Fase actual
Análisis de los datos ya recogidos
Pendiente de publicar
Ranking de visibilidad y dataset explorable
Cómo se realiza
El diseño del experimento, resumido
El diseño completo, con cada variable justificada y sus límites, vive en la metodología. Aquí va el resumen para quien solo necesita el marco general.
Consultas automatizadas
Un sistema genera y envía preguntas realistas a cada asistente ('¿dónde puedo cenar arroz en Dénia esta noche?', por ejemplo), no listas de palabras clave.
Variables cruzadas
Cada consulta combina gastronomía, intención de búsqueda, idioma, presupuesto y zona de Dénia, para cubrir cómo pregunta la gente de verdad, no un único guion repetido.
Horarios y franjas
Las consultas se reparten en varias franjas horarias del día, hora de Madrid, para observar si la hora de la consulta cambia la respuesta.
Extracción con un modelo árbitro
Un segundo modelo lee cada respuesta y extrae qué restaurantes se mencionan, en qué posición, con qué atributos y con qué tono. Esta extracción puede contener errores, y lo explicamos en la metodología.
Normalización
Los nombres extraídos se normalizan de forma determinista para evitar contar el mismo restaurante dos veces por una variación de escritura.
Artículos y análisis
Lo que vamos a publicar a partir de los datos
Cada pieza analiza una dimensión distinta del mismo dataset. Las que ya tienen contenido real están enlazadas; el resto se publica en cuanto hay datos verificados que mostrar, sin adelantar cifras.
Cómo medimos el posicionamiento GEO de los restaurantes de Dénia
Diseño completo del estudio GEO de restaurantes de Dénia: variables, modelos, proceso de extracción, definiciones y limitaciones. Recogida de datos continua; el ranking se publica cuando cerremos un corte verificado.
Leer¿Es lo mismo aparecer en la API que en la interfaz de ChatGPT?
Por qué medir vía API no es exactamente lo mismo que medir con la interfaz de consumo de un asistente de IA, con documentación oficial de cada proveedor como evidencia.
LeerRanking de visibilidad GEO de restaurantes de Dénia
Ordenará los restaurantes de Dénia por número de menciones y posición media en las respuestas de los asistentes de IA analizados, con la fecha y las condiciones exactas de la medición. No es un ranking de calidad ni de mejores restaurantes: es un ranking de visibilidad en IA, bajo las condiciones de este experimento.
PróximamenteEstadísticas y datos del estudio GEO de Dénia
Aquí podrás explorar el dataset del experimento: filtrar por gastronomía, intención, idioma, presupuesto y zona, ver las estadísticas agregadas y sacar tus propias conclusiones a partir de los mismos datos que usamos nosotros, no de un resumen ya interpretado.
PróximamenteAnálisis por tipo de cocina
¿Aparecen más en las respuestas de la IA los restaurantes de determinadas cocinas? Esta pieza compara la frecuencia de mención y la posición media entre los tipos de cocina del experimento: japonés, italiano, arrocería valenciana, marisco, alta cocina, tapas y el resto.
PróximamenteAnálisis por franja horaria
La franja horaria en la que se lanza una consulta (mañana, mediodía, tarde o noche, hora de Madrid) puede cambiar qué restaurante cita la IA. Esta pieza compara las cuatro franjas para comprobarlo.
PróximamenteAnálisis por intención de búsqueda
No es lo mismo preguntar dónde reservar esta noche que preguntar dónde comer algún día de las próximas vacaciones. Esta pieza compara las cuatro intenciones del experimento (reserva inmediata, reserva futura, descubrimiento y consulta situacional) para ver si la IA responde distinto según lo que la persona necesita en ese momento.
PróximamenteAnálisis por presupuesto
Cuando alguien menciona un presupuesto en su pregunta, ¿cambia la respuesta? Esta pieza compara las consultas con presupuesto explícito y sin él, y con qué nivel de detalle describe el precio cada asistente.
PróximamenteComparativa entre asistentes de IA
Los asistentes de IA analizados no tienen por qué coincidir entre sí. Esta pieza mide cuánto se solapan sus recomendaciones, si coinciden en posición y en qué se diferencian, sin generalizar más allá de los modelos y versiones realmente estudiados.
PróximamenteChatGPT con búsqueda web frente a sin ella
Activar o desactivar la búsqueda web cambia lo que responde un mismo modelo. Esta pieza documenta esas diferencias con ejemplos concretos: actualidad de la información, presencia de citas y enlaces, y casos de afirmaciones incorrectas cuando el modelo responde sin buscar.
PróximamentePor qué importa
Por qué esto le importa a un restaurante de Dénia
Preguntarle a ChatGPT dónde comer, en vez de abrir un mapa o una lista de reseñas, ya no es un comportamiento raro. Si un restaurante no aparece en esas respuestas, o aparece con información incorrecta, pierde una vía de recomendación que ya no depende únicamente de Google.
Este estudio no promete una fórmula para aparecer mejor en ChatGPT: documenta, con metodología pública, qué restaurantes aparecen hoy, con qué frecuencia y bajo qué condiciones, para que cualquiera (incluidos los propios restaurantes) pueda revisar los datos y sacar sus propias conclusiones.
La búsqueda generativa no sustituye a la búsqueda tradicional, la complementa con una capa distinta: una respuesta redactada en vez de una lista de enlaces. Entender esa diferencia es el punto de partida de la disciplina que en ArribaIA llamamos GEO.
Límites que reconocemos desde ya
- Cualquier cifra que publiquemos es una foto fija de un momento concreto: la recogida sigue avanzando después de esa foto, así que el dataset completo es siempre más grande que lo último publicado.
- Los asistentes pueden responder de forma distinta a la misma pregunta en otro momento.
- La extracción automática de restaurantes puede cometer errores; documentamos cómo los mitigamos y cuáles asumimos.
- La API de un proveedor no es necesariamente idéntica a lo que ve una persona usando su interfaz web, algo que tratamos en detalle en GEO UI vs API.
Metodología y transparencia
Puedes revisar exactamente cómo medimos esto
Publicamos el diseño experimental completo antes de tener un ranking cerrado: variables, cadencia de recogida, modelos, proceso de extracción y limitaciones. Si algo en el ranking final no cuadra con esto, es un error nuestro y lo corregimos.
Ir a la metodologíaPreguntas frecuentes
Antes de escribirnos, esto suele aclarar dudas
¿Es esto un ranking de los mejores restaurantes de Dénia?
No. Mide con qué frecuencia y en qué posición aparece cada restaurante en las respuestas de los asistentes de IA analizados, bajo las condiciones de este experimento. Un restaurante puede ser excelente y no aparecer, o aparecer y no ser la mejor opción para cada persona.
¿Habéis encuestado a clientes o pedido reseñas para este estudio?
No. Todo el dataset sale de consultas automatizadas a asistentes de IA y de la extracción de sus respuestas. No hay opinión humana, encuesta ni votación en el proceso de medición.
Mi restaurante no aparece, ¿significa que tiene mal GEO?
No necesariamente. Aparecer o no en este experimento concreto depende de muchas variables (qué se preguntó, en qué idioma, con qué presupuesto) y de cómo cada asistente construye su respuesta. Es una señal, no un diagnóstico completo.
¿Puedo pedir que analicéis mi restaurante o mi sector?
Sí. El formulario de contacto tiene una opción específica para eso. La arquitectura de este estudio está pensada para poder repetirse con otro sector u otra ciudad.
Restaurantes, medios e investigadores
Si tu restaurante aparece en el estudio, si no aparece y quieres entender por qué, o si trabajas en investigación y quieres colaborar, escríbenos desde el formulario del estudio.