u/sap323

Estoy organizando un pequeño evento para el jueves 27 de agosto de 18 a 20hs y me gustaría tener un fotógrafo.

Alguien ofrece ese servicio o conoce a alguien barato para recomendar?

Gracias

Me puse a leer la letra pequeña del anuncio de Anthropic y creo que se está contando a medias, así que dejo el resumen y mi opinión.

Lo que está activo:

• Los modelos de Claude lanzados desde el 2 de agosto de 2026 incrustan una marca de agua invisible en el texto que generan. Los modelos anteriores se irán actualizando.
• Aplica en la API, Claude.ai, Claude Code, Claude Cowork y en los modelos servidos desde AWS, Google Cloud y Microsoft.
• Aplica en todo el mundo, no solo en la UE.
• Los archivos e imágenes se marcan aparte con C2PA.
• La API de detección está anunciada pero todavía no es pública. O sea: la marca ya está ahí, pero casi nadie puede leerla aún.

Cómo funciona: no es un símbolo ni metadatos. Es una señal estadística en la elección de palabras. El modelo sesga levemente qué término elige entre opciones equivalentes, y ese patrón repetido forma una huella. No cambia el significado y no se ve.

Por qué ahora: el Artículo 50 del Reglamento Europeo de IA entró en aplicación el 2 de agosto. Mismo día. Obliga al que hace el modelo a marcar el contenido sintético de forma legible por máquina, y al que lo publica a avisar cuando difunde texto sobre asuntos de interés público sin revisión editorial humana.

Qué la borra y qué no:

• Sobrevive: copiar y pegar, cambiar de formato, edición ligera.
• Se pierde: reescritura profunda, parafraseo, traducción a otro idioma, textos cortos.
• En código es especialmente débil. La sintaxis es rígida, los identificadores tienen que coincidir, queda poco margen para meter señal. Un reformateo automático se la lleva por delante.

Sobre el atajo que ya está circulando: generar en inglés y traducir después con otra plataforma. Funciona, porque el patrón no cruza de un idioma a otro. Pero tres avisos: las traducciones automáticas no siempre quedan bien y un texto que suena traducido canta más que una marca invisible; quitar la marca no arregla un contenido vacío; y las demás plataformas van en la misma dirección, así que con la que traduzcas hoy puede que estés marcando mañana.

Lo único que de verdad no lleva marca es lo que no salió de un modelo: encuestas propias, experimentos con tus datos, vídeos que grabaste, entrevistas, capturas de tu herramienta. Y casualmente es lo mismo que hace que te citen.

El matiz que me parece el más importante y que casi nadie está mencionando:

La marca prueba que Claude procesó ese texto. No prueba autoría.

Se marcan igual un artículo generado entero y publicado sin leerlo, y un párrafo tuyo que le pediste corregir de gramática. También una traducción de tu propio texto o el resumen de una entrevista que hiciste tú.

Y ahí viene el problema real, que no es técnico: universidades, plataformas y clientes van a tratar una señal probabilística como si fuera un veredicto. Ya pasó con los detectores anteriores, y esos ni siquiera tenían base.

Mi opinión:

Crear contenido con IA no está mal. Lo que está mal es publicarlo sin que nadie lo revise.

Si se revisa, si un humano le suma algo que el modelo no podía saber (un dato propio, una experiencia, un criterio), y si hay algo único ahí dentro, me da igual quién tecleó el primer borrador.

Ahora, si alguien publica 10.000 páginas al mes y no tiene equipo para revisar ni el 5%, eso no es crear contenido. Es inundar el índice. Y me parece perfectamente justo que le penalicen. No por usar IA, sino por usarla como manguera.

De hecho, esto Google ya lo penalizaba antes de la IA. Duplicar una plantilla y cambiar solo la ciudad (fontanero en Valencia, fontanero en Sevilla, fontanero en Murcia, mismo texto) era abuso de contenido a escala cuando se hacía con spinners, y lo sigue siendo. La IA no creó el problema, solo lo abarató.

Lo que me parece curioso de todo esto: lo único que borra la marca de agua es, casualmente, trabajo humano real sobre el texto. Reescribir, reordenar, traducir, cortar. El que edita de verdad la pierde sin proponérselo. El que copia y pega tal cual, no.

Igual la marca no cambia lo que está bien o mal. Solo hace más difícil fingir que no pasó.

Qué opinás? Esto cambia en algo?

Fuentes: el anuncio lo cubrieron TechCrunch y SiliconANGLE, y las directrices del Artículo 50 están en la web de la Comisión Europea.

En unos meses tengo una maratón (no la de Valencia) con mucho desnivel positivo.

Dónde me recomiendan correr con desnivel en Valencia? Siento que en el río o en la costa es todo muy llano.

Gracias

I'd been reading these AI visibility studies and something bugged me. They're all run in English, on US brands, and then we cite them like they apply to a business in Bogota or Valencia. I went looking for the Spanish-language version and found nothing, so we ran it ourselves.

I picked a market with plenty of real players, marketing agencies in Argentina, and wrote 100 searches the way an actual person would type them. I ran them across four engines, ChatGPT, Gemini, Google AI Overview and Perplexity. And here's the part almost nobody does, I repeated the same 100 searches three times, same day, without changing a single word. That's 1,200 queries in total.

The first thing that came out already felt big. Two AIs agree on average on just 9.6% of the brands they recommend. So out of every ten brands that show up, nine don't repeat in the other model. And when I pooled everything I ended up with 932 distinct agencies, of which 81% appeared in a single engine and in none of the other three.

But hold on, because that still wasn't the thing that broke my brain. Before comparing the models against each other I asked the obvious question. If I run the same search on ChatGPT three times in a row, same day, do I get the same brands?

And the answer is no. ChatGPT agrees with itself just 26% of the time. The most stable, AI Overview, reaches 39% and even that doesn't clear half. Meaning three out of four brands it names change between one answer and the next.

And that one finding breaks half the study, mine included. Because two models can't agree with each other more than each one agrees with itself. That 9.6% doesn't mean the AIs think differently, it means a big chunk of what looks like disagreement is actually noise.

One last thing I didn't see coming. Perplexity plays a different game, it recommends global networks like VML, Ogilvy or Dentsu, while the other three reward local agencies. One example, the same agency that shows up in 70 of the 100 searches for Gemini shows up in 9 for Perplexity.

What I take from it is simple. Measure all four engines separately because one doesn't predict the others, never trust a single query, and if your brand is local start with Google, since AI Overview and Gemini are the closest pair.

Required disclaimer, I work at CreceRank and we ran all of this on our own tool, so it could be biased. And the worst part is I've got nothing to compare it against, because there's nothing like this done for the Spanish-speaking market. If anyone has data that contradicts me or wants to rip the methodology apart, please do, that's the most useful thing for me.

Hace un tiempo venía leyendo estudios sobre visibilidad en IA y algo empezó a incomodarme. Están todos hechos en inglés, sobre marcas de Estados Unidos, y después los citamos como si sirvieran para un negocio en Bogotá o Valencia. Busqué el equivalente en español y no encontré nada, así que decidimos hacerlo nosotros.

Elegimos un mercado con muchos competidores reales, agencias de marketing en Argentina, y armamos 100 búsquedas escritas como las escribiría cualquier persona. Las lanzamos en cuatro motores, ChatGPT, Gemini, Google AI Overview y Perplexity. Y aquí está la parte que casi nadie hace, repetimos las mismas 100 búsquedas tres veces, el mismo día, sin cambiar una sola palabra. Fueron 1.200 consultas en total.

Lo primero que apareció ya me pareció fuerte. Dos IA coinciden en promedio en apenas el 9,6% de las marcas que recomiendan. O sea, de cada diez marcas que aparecen, nueve no se repiten en el otro modelo. Y cuando junté todo quedaron 932 agencias distintas, de las cuales el 81% apareció en un solo motor y en ninguno de los otros tres.

Pero esperá, porque eso todavía no fue lo que más me sorprendió.

Antes de comparar los modelos entre sí me hice la pregunta obvia. Si le hago la misma búsqueda a ChatGPT tres veces seguidas, el mismo día, ¿me devuelve las mismas marcas?

Y la respuesta es que no. ChatGPT coincide consigo mismo apenas el 26% de las veces. El más estable, AI Overview, llega al 39% y ni así pasa la mitad. Es decir, tres de cada cuatro marcas que menciona cambian de una respuesta a la siguiente.

Y ese dato rompe medio estudio, incluido el mío. Porque dos modelos no pueden coincidir entre sí más de lo que cada uno coincide consigo mismo. Ese 9,6% no significa que las IA piensen distinto, significa que buena parte de lo que parece desacuerdo en realidad es ruido.

Una última cosa que no esperaba. Perplexity juega otro juego, recomienda redes globales como VML, Ogilvy o Dentsu, mientras los otros tres premian a las agencias locales. Un ejemplo claro, la misma agencia que para Gemini aparece en 70 de las 100 búsquedas, para Perplexity aparece en 9.

Lo que me llevo es simple. Hay que medir los cuatro motores por separado, porque uno no predice a los otros. Nunca hay que fiarse de una sola consulta. Y si tu marca es local, conviene empezar por Google, que AI Overview y Gemini son los que más se parecen entre sí.

Aclaración necesaria, trabajo en CreceRank y todo esto lo hicimos con nuestra propia herramienta, así que puede haber sesgo. Y lo peor es que no tengo con qué compararlo, porque no existe nada parecido hecho para el mercado hispanohablante. Si alguien tiene datos que me contradigan o quiere revisar a fondo la metodología, adelante, es justo lo que más me sirve.

I'd been reading these AI visibility studies and something bugged me. They're all run in English, on US brands, and then we cite them like they apply to a business in Bogota or Valencia. I went looking for the Spanish-language version and found nothing, so we ran it ourselves.

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The first thing that came out already felt big. Two AIs agree on average on just 9.6% of the brands they recommend. So out of every ten brands that show up, nine don't repeat in the other model. And when I pooled everything I ended up with 932 distinct agencies, of which 81% appeared in a single engine and in none of the other three.

But hold on, because that still wasn't the thing that broke my brain. Before comparing the models against each other I asked the obvious question. If I run the same search on ChatGPT three times in a row, same day, do I get the same brands?

And the answer is no. ChatGPT agrees with itself just 26% of the time. The most stable, AI Overview, reaches 39% and even that doesn't clear half. Meaning three out of four brands it names change between one answer and the next.

And that one finding breaks half the study, mine included. Because two models can't agree with each other more than each one agrees with itself. That 9.6% doesn't mean the AIs think differently, it means a big chunk of what looks like disagreement is actually noise.

One last thing I didn't see coming. Perplexity plays a different game, it recommends global networks like VML, Ogilvy or Dentsu, while the other three reward local agencies. One example, the same agency that shows up in 70 of the 100 searches for Gemini shows up in 9 for Perplexity.

What I take from it is simple. Measure all four engines separately because one doesn't predict the others, never trust a single query, and if your brand is local start with Google, since AI Overview and Gemini are the closest pair.

Required disclaimer, I work at CreceRank and we ran all of this on our own tool, so it could be biased. And the worst part is I've got nothing to compare it against, because there's nothing like this done for the Spanish-speaking market. If anyone has data that contradicts me or wants to rip the methodology apart, please do, that's the most useful thing for me.

I'd been reading these AI visibility studies and something bugged me. They're all run in English, on US brands, and then we cite them like they apply to a business in Bogota or Valencia. I went looking for the Spanish-language version and found nothing, so we ran it ourselves.

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Hi everyone,
I run a SaaS with a free trial. Recently, I noticed some pretty interesting signups using corporate emails from massive, well-known companies.

They signed up, tried the tool for a bit, and left. No purchase, no upgrade, nothing. Technically, one person from each of those companies used my product for an hour.

Can I legally (or ethically) put their logos on my homepage under something like "Trusted by folks at..." or "Teams from these companies use our tool"?

Or is this a massive red flag that will get me a Cease & Desist? Would love to know how you handles this in the early stages. Thanks!

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Cada vez más gente le pregunta a la IA antes de buscar en Google: "¿cuál es el mejor gestor para autónomos en España?". La IA da una sola respuesta y elige una o dos marcas. El resto no existe. Esto no es SEO clásico (no peleas por estar en el top 10 y que te hagan clic; peleas por ser la recomendación), y en español casi nadie lo está trabajando todavía.

Por qué en español es distinto al inglés:

• Las fuentes cambian. En inglés los modelos se nutren de Reddit, Quora, G2, Trustpilot. En español pesan más Infobae, El País, Xataka, y foros locales de cada país.
• Los prompts son más largos y conversacionales. No es "best lawyer Miami", es "¿qué abogado de accidentes en Buenos Aires atiende bien al cliente?".
• Hay mucha menos competencia. El mercado en español está prácticamente virgen.
• La geografía importa más. "El mejor" en México ≠ en España ≠ en Uruguay, y los modelos lo diferencian.

El método, en 7 pasos:

1. Mapea los prompts reales de tu mercado. No keywords, preguntas completas. Sacalas de foros, de tu equipo de ventas, o preguntándole a ChatGPT "¿qué preguntaría alguien buscando [tu servicio] en [tu ciudad]?".
2. Mide dónde estás hoy. Agarrá tus 10 prompts clave y pruebalos en ChatGPT, Gemini y Perplexity en incógnito. Anota si aparecés, en qué posición, qué competidores salen y qué fuentes cita la IA.
3. Identifica las fuentes que alimentan a la IA en tu categoría. Perplexity te muestra sus fuentes: ahí ves exactamente en qué sitios necesitás estar presente.
4. Crea contenido pensado para ser citado. Respuestas directas a preguntas concretas, datos verificables con fuente ("según la DGI, el límite es X en 2026"), formato pregunta-respuesta (FAQ), y siempre con contexto geográfico explícito.
5. Construye menciones en varias fuentes de autoridad. Una mención sola no mueve nada; lo que importa es la densidad de señales consistentes: Reddit, LinkedIn, medios locales, directorios del rubro.
6. Optimiza por geografía. En vez de una página genérica de "servicios", crea páginas de micronicho: servicio + tipo de cliente + ciudad.
7. Mide, ajuste y escala. Sigue el % de visibilidad, posición promedio, share of voice y evolución de fuentes. Lo que no mides, no lo puedes defender cuando un competidor te empieza a ganar terreno.

Un caso concreto que hicimos: una agencia de software arrancó con 3% de visibilidad en los LLMs y llegó a 26% en 60 días. La clave no fue presupuesto: en vez de pelear por "software development" (categoría saturada), nos concentramos en dos micronichos de baja competencia ("design sprint", "MVP para SaaS") y metimos contenido ahí — menciones en Reddit/Dev.to/Medium, guías técnicas pensadas para citación y unos backlinks. Pocas señales en el lugar correcto rinden más que muchas dispersas.

(Disclosure: trabajo en una herramienta de GEO que no nombro, pero todo esto se puede hacer 100% a mano con una planilla. Si quieren profundizo en cualquier paso en los comentarios.)

Cada vez más gente le pregunta a la IA antes de buscar en Google: "¿cuál es el mejor gestor para autónomos en España?". La IA da una sola respuesta y elige una o dos marcas. El resto no existe. Esto no es SEO clásico (no peleas por estar en el top 10 y que te hagan clic; peleas por ser la recomendación), y en español casi nadie lo está trabajando todavía.

Por qué en español es distinto al inglés:

• Las fuentes cambian. En inglés los modelos se nutren de Reddit, Quora, G2, Trustpilot. En español pesan más Infobae, El País, Xataka, y foros locales de cada país.
• Los prompts son más largos y conversacionales. No es "best lawyer Miami", es "¿qué abogado de accidentes en Buenos Aires atiende bien al cliente?".
• Hay mucha menos competencia. El mercado en español está prácticamente virgen.
• La geografía importa más. "El mejor" en México ≠ en España ≠ en Uruguay, y los modelos lo diferencian.

El método, en 7 pasos:

1. Mapea los prompts reales de tu mercado. No keywords, preguntas completas. Sacalas de foros, de tu equipo de ventas, o preguntándole a ChatGPT "¿qué preguntaría alguien buscando [tu servicio] en [tu ciudad]?".
2. Mide dónde estás hoy. Agarrá tus 10 prompts clave y pruebalos en ChatGPT, Gemini y Perplexity en incógnito. Anota si aparecés, en qué posición, qué competidores salen y qué fuentes cita la IA.
3. Identifica las fuentes que alimentan a la IA en tu categoría. Perplexity te muestra sus fuentes: ahí ves exactamente en qué sitios necesitás estar presente.
4. Crea contenido pensado para ser citado. Respuestas directas a preguntas concretas, datos verificables con fuente ("según la DGI, el límite es X en 2026"), formato pregunta-respuesta (FAQ), y siempre con contexto geográfico explícito.
5. Construye menciones en varias fuentes de autoridad. Una mención sola no mueve nada; lo que importa es la densidad de señales consistentes: Reddit, LinkedIn, medios locales, directorios del rubro.
6. Optimiza por geografía. En vez de una página genérica de "servicios", crea páginas de micronicho: servicio + tipo de cliente + ciudad.
7. Mide, ajuste y escala. Sigue el % de visibilidad, posición promedio, share of voice y evolución de fuentes. Lo que no mides, no lo puedes defender cuando un competidor te empieza a ganar terreno.

Un caso concreto que hicimos: una agencia de software arrancó con 3% de visibilidad en los LLMs y llegó a 26% en 60 días. La clave no fue presupuesto: en vez de pelear por "software development" (categoría saturada), nos concentramos en dos micronichos de baja competencia ("design sprint", "MVP para SaaS") y metimos contenido ahí — menciones en Reddit/Dev.to/Medium, guías técnicas pensadas para citación y unos backlinks. Pocas señales en el lugar correcto rinden más que muchas dispersas.

(Disclosure: trabajo en una herramienta de GEO que no nombro, pero todo esto se puede hacer 100% a mano con una planilla. Si quieren profundizo en cualquier paso en los comentarios.)

https://preview.redd.it/56pkdjo4a89h1.png?width=2230&format=png&auto=webp&s=36030d124e8ebe3af41aa2ea26bde3788441c252

https://preview.redd.it/eu3zifq5a89h1.png?width=2232&format=png&auto=webp&s=79d99788f5f688d2ef39d9637d0031ebd4b7160d

https://preview.redd.it/9byp6lh6a89h1.png?width=2252&format=png&auto=webp&s=5d4bf92eb3ed7a1bdef887a481cddd4fe98c70f6

Buenas. Estuve revisando datos recientes de tráfico web y tendencias de búsqueda sobre cómo estamos usando los LLMs en el mundo hispanohablante, apoyándome en un panel de métricas de crecerank. Hay un par de puntos clave que reflejan hacia dónde va esto:

• Subida brutal de tráfico: El uso global consolidado de estas herramientas creció un 12,4% respecto al mes pasado. Ya no es una novedad, es el estándar.
• La pelea del Market Share: El mapa se está dividiendo claro. ChatGPT sigue liderando en volumen masivo, pero Claude viene ganando mucho terreno en retención y uso profesional profundo, mientras que Perplexity empieza a morderle el suelo a las búsquedas tradicionales.
• El cambio de hábito: En España y LATAM el crecimiento es sostenido. La gente está dejando de usar Google como directorio de enlaces para usar las IAs como motores de respuesta inmediata.

Esto abre un debate enorme: si el usuario ya no entra a las páginas web porque la IA le da el resumen cocinado, el SEO tradicional va a cambiar por completo. Toca empezar a entender el GEO (Generative Engine Optimization), que es básicamente optimizar nuestro contenido para que estos modelos nos citen como fuentes.

Qué IA están usando más ahora?

https://preview.redd.it/56pkdjo4a89h1.png?width=2230&format=png&auto=webp&s=36030d124e8ebe3af41aa2ea26bde3788441c252

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Buenas. Estuve revisando datos recientes de tráfico web y tendencias de búsqueda sobre cómo estamos usando los LLMs en el mundo hispanohablante, apoyándome en un panel de métricas de crecerank. Hay un par de puntos clave que reflejan hacia dónde va esto:

• Subida brutal de tráfico: El uso global consolidado de estas herramientas creció un 12,4% respecto al mes pasado. Ya no es una novedad, es el estándar.
• La pelea del Market Share: El mapa se está dividiendo claro. ChatGPT sigue liderando en volumen masivo, pero Claude viene ganando mucho terreno en retención y uso profesional profundo, mientras que Perplexity empieza a morderle el suelo a las búsquedas tradicionales.
• El cambio de hábito: En España y LATAM el crecimiento es sostenido. La gente está dejando de usar Google como directorio de enlaces para usar las IAs como motores de respuesta inmediata.

Esto abre un debate enorme: si el usuario ya no entra a las páginas web porque la IA le da el resumen cocinado, el SEO tradicional va a cambiar por completo. Toca empezar a entender el GEO (Generative Engine Optimization), que es básicamente optimizar nuestro contenido para que estos modelos nos citen como fuentes.

Qué IA están usando más ahora?

TL;DR: Hice un estudio de citaciones GEO en 3 mercados hispanohablantes (Argentina, España, Uruguay) sobre 4 motores (ChatGPT, Gemini, Google AI Overview, Perplexity). Clasifiqué a mano 1.610 fuentes citadas. Los consejos GEO "universales" de los estudios US/inglés (Princeton, Profound, ahrefs) en su mayoría NO se sostienen cuando consultas en español sobre productos que no son de EE. UU. Resulta que el comportamiento de cada motor es función del ecosistema web local, no una constante.

Disclosure: trabajo en CreceRank, una herramienta de visibilidad en IA enfocada en mercados hispanohablantes, y la usé para correr los prompts. Encantado de compartir la metodología si la piden.

Vengo del SEO y leo todo lo que sale sobre GEO. El patrón que me molesta: los estudios serios sobre qué cita la IA están casi todos hechos con datos US/inglés — dominios .com, Reddit en inglés — y todos tratan los hallazgos como universales. Nadie chequea si se sostienen en español.

Así que lo probé. 50 prompts (intención informacional + comparativa + transaccional), nicho = zapatillas de running, localizado en los 3 mercados.

Lo que encontré:

• ~1 de cada 4 fuentes citadas está en inglés, incluso para consultas en el idioma local sobre productos locales (22–26%). Y, contraintuitivamente, cuanto más maduro el mercado, mayor la proporción de inglés — España fue el que más tiró. Producir contenido solo en el idioma local deja sin cubrir un cuarto del territorio de citaciones.
• En YouTube, 2 videos largos le ganan a 12 Shorts. Ni cerca. En Argentina: 2 videos largos = 58 citaciones; 12 Shorts = 15 combinados. El formato largo multiplicó las citaciones por URL entre 18 y 28x.
• Cada plataforma social alimenta a un motor distinto. Instagram y TikTok → casi solo AI Overview. Reddit → fuertemente ChatGPT. YouTube → se reparte entre AI Overview y Perplexity. Gemini → ignora el contenido social casi por completo. "Publicá en redes para aparecer en la IA" no significa nada si no especificas el motor.
• Dentro de Instagram, los Reels le ganan a los posts estáticos 8 a 1 (82–93% de las citaciones). Los modelos extraen el audio + caption del video; una imagen estática no les da nada legible.
• El Reddit que la IA cita está mayormente en inglés — incluso para consultas en español. En Argentina, el 65% del Reddit citado eran hilos en inglés traducidos automáticamente (con parámetros tl= en la URL). Los subreddits en inglés hacen el trabajo pesado para los usuarios hispanohablantes.
• Editorial es la única categoría estable: ~40% en los 3 países. El UGC, en cambio, se duplica donde escasea el contenido local (18% en AR → 38% en UY).

La variable que predice casi todo: el % de URLs de dominio local en cada mercado.

• España (53% local) → la visibilidad va a retailers + editorial. Motor dominante: ChatGPT.
• Argentina (18%) → va a marcas directas. Motor: Perplexity.
• Uruguay (6%) → va a UGC + Reddit. Motor: ChatGPT.

Menos localización → más UGC/Reddit. Más localización → más retailers/editorial. Que es exactamente por qué importar conclusiones GEO en inglés tal cual es riesgoso.

Limitaciones: un solo nicho, un solo período de tiempo, y la clasificación de fuentes implica decisiones de criterio. Esto no es ley universal — es una primera foto de un terreno que nadie estaba mapeando. Es totalmente posible que algo de esto esté sesgado o no se sostenga, porque no hay otros estudios GEO de estos mercados con qué comparar. Por eso justamente lo publico en vez de guardármelo.

¿Alguien más está midiendo GEO fuera de los datos US/inglés?

TL;DR: I ran a GEO citation study across 3 Spanish-speaking markets (Argentina, Spain, Uruguay) on 4 engines (ChatGPT, Gemini, Google AI Overview, Perplexity). Hand-classified 1,610 cited sources. The "universal" GEO advice from US/English studies (Princeton, Profound, ahrefs) mostly does NOT hold once you query in Spanish about non-US products. Engine behavior turns out to be a function of the local web ecosystem, not a constant.

Disclosure: I work at CreceRank, an AI-visibility tool for Spanish-speaking markets, and used it to run the prompts. Happy to share methodology if asked.

I come from SEO and read everything that drops on GEO. The pattern that bugs me: serious studies on what AI cites are almost all run on US/English data — .com domains, English Reddit — and everyone treats the findings as universal. Nobody checks if they hold in Spanish.

So I tested it. 50 prompts (informational + comparative + transactional intent), niche = running shoes, localized across the 3 markets.

What I found:

• ~1 in 4 cited sources is in English, even for local-language queries about local products (22–26%). And counterintuitively, the more mature the market, the higher the English share — Spain pulled the most. Local-language-only content leaves a quarter of the citation territory uncovered.
• On YouTube, 2 long-form videos beat 12 Shorts. Not close. In Argentina: 2 long videos = 58 citations; 12 Shorts = 15 combined. Long-form multiplied citations-per-URL by 18–28x.
• Each social platform feeds a different engine. Instagram & TikTok → almost only AI Overview. Reddit → heavily ChatGPT. YouTube → splits AI Overview + Perplexity. Gemini → ignores social almost entirely. "Post on social to show up in AI" is meaningless without naming the engine.
• Inside Instagram, Reels beat static posts 8 to 1 (82–93% of citations). Models pull audio + caption from video; a static image gives them nothing readable.
• The Reddit that AI cites is mostly English — even for Spanish queries. In Argentina, 65% of cited Reddit was machine-translated English threads (tl= params in the URL). English subreddits do the heavy lifting for Spanish users.
• Editorial is the only stable category: ~40% across all 3 countries. UGC, by contrast, doubles where local content is scarce (18% in AR → 38% in UY).

The one variable that predicts almost everything: the % of local-domain URLs in a market.

• Spain (53% local) → visibility goes to retailers + editorial. Dominant engine: ChatGPT.
• Argentina (18%) → goes to direct brands. Engine: Perplexity.
• Uruguay (6%) → goes to UGC + Reddit. Engine: ChatGPT.

Lower localization → more UGC/Reddit. Higher → more retailers/editorial. Which is exactly why importing English GEO conclusions wholesale is risky.

Limitations: single niche, single time period, and the source classification involves judgment calls. This isn't universal law — it's a first snapshot of terrain nobody was mapping. It's entirely possible some of this is biased or won't hold, because there are no other GEO studies for these markets to compare against. That's exactly why I'm posting instead of sitting on it.

Is anyone measuring GEO outside US/English data? Are you seeing the same engine-per-platform splits?