Visibilidad en IA de las clínicas dentales, ciudad por ciudad: con qué frecuencia ChatGPT, Gemini y Perplexity recomiendan clínicas locales

Metodología

En cada ciudad escribimos 30 prompts que suenan a pacientes reales, no a profesionales del marketing. Cubrían cuatro tipos de preguntas: peticiones del tipo «el mejor», comparaciones entre clínicas, necesidades concretas y situaciones urgentes. Los lanzamos en tres motores de IA —ChatGPT, Gemini y Perplexity— y repetimos más de una vez las preguntas de mayor intención, porque las respuestas pueden cambiar entre ejecuciones. En total, 138 respuestas válidas por ciudad.

A partir de esas respuestas contamos cada clínica que nombró la IA. Cada recomendación es una cita exacta del texto de la respuesta: sin suposiciones y sin interpretaciones. Guardamos íntegras las respuestas en bruto, así que cada número de esta página se puede recalcular a partir de los datos originales.

Medimos la frecuencia, no la posición. Los asistentes de IA no tienen una clasificación fija como los resultados de búsqueda de Google: la misma pregunta puede recibir mañana una respuesta distinta. Por eso la métrica honesta es con qué frecuencia recomiendan a una clínica a lo largo de muchas preguntas realistas.

Una nota para las clínicas que ya invierten en SEO: esto es una medición diferente. El SEO trata de en qué posición apareces en Google. Este benchmark trata de si los asistentes de IA te recomiendan cuando un paciente pregunta. Una clínica puede ir bien en lo uno y ser invisible en lo otro.

En cada ciudad el grupo seguido cubre el área metropolitana —la ciudad más sus suburbios— e incluye todas las clínicas que pudimos confirmar como negocios reales en funcionamiento, incluidas todas las que los propios motores de IA nombraron. Es algo deliberado: la IA responde a una pregunta sobre «Dallas» con nombres de toda el área metropolitana.

Para comparar las ciudades de forma justa, usamos la misma estructura de prompts y los mismos tres motores en cada una. Lo que cambia de una ciudad a otra es el conjunto local de clínicas y cómo habla la IA de ellas, no nuestro método.

Resultados: ciudad por ciudad

El patrón más claro es cuánto se mueve entre ciudades la proporción de clínicas que «nunca se mencionan»: el 17% de las clínicas seguidas en Phoenix, el 26% en Miami y el 68% en Dallas. Dallas destaca con fuerza: dos tercios de sus clínicas seguidas son invisibles, mientras que en Phoenix y Miami la proporción invisible es mucho menor (aunque la clínica típica de allí sigue sacando menos de 4 sobre 100). Es una comparación observada entre ciudades, no un experimento controlado (véanse los límites más abajo).

Algo se cumple en las tres ciudades: hay sitio en la lista corta. Una respuesta media nombraba entre unas 5.6 y 6.4 clínicas. La IA está dispuesta a recomendar varios nombres a la vez; sencillamente, la mayoría de las clínicas seguidas no estaban entre ellos.

El mismo patrón de fondo: el estante sigue libre

Incluso la clínica más visible de cada ciudad está lejos de dominar en términos absolutos. La mejor puntuación de visibilidad que registramos fue de 27.0 en Dallas, 26.3 en Miami y 17.5 en Phoenix, todas muy por debajo de 100. Ninguna clínica de las tres ciudades se ha acercado siquiera a adueñarse de las recomendaciones de la IA.

El terreno también está abierto de par en par. En cada ciudad, las cinco clínicas más mencionadas se llevaron apenas el 12–14% de todas las recomendaciones: la atención está repartida entre cientos de nombres, no acaparada por un puñado. Para una clínica que arranca casi desde cero, esa combinación —líderes apenas visibles y un terreno abierto— es la oportunidad.

De dónde saca la IA su información

En todas las ciudades, la IA se apoyó en la misma lista corta de plataformas de terceros, además de las webs de las propias clínicas, que supusieron la gran mayoría de las fuentes. Esto es de dónde salieron las recomendaciones de cada ciudad.

Las clínicas individuales se muestran solo como un total combinado: nunca publicamos nombres concretos de clínicas.

Limitaciones

• Son instantáneas de días de medición concretos: Dallas el 7 de julio de 2026, y Miami y Phoenix el 12 de julio de 2026. Las respuestas de la IA cambian con el tiempo, y la misma pregunta puede dar respuestas distintas en ejecuciones distintas.
• Las tres ciudades se midieron en dos fechas diferentes, así que parte de la diferencia entre ellas podría reflejar el momento de la medición, y no solo la ubicación.
• Seguimos un número distinto de clínicas en cada área metropolitana: 262 en Dallas, 89 en Miami y 87 en Phoenix. Los porcentajes describen cada grupo seguido, no a todos los dentistas de esa ciudad.
• Usamos 30 prompts por ciudad. Cubren preguntas habituales de los pacientes, pero otra forma de redactarlas podría sacar a la luz otras clínicas.
• Es una comparación observacional entre ciudades, no un experimento controlado: muestra diferencias, no qué las causa.
• La visibilidad mide con qué frecuencia la IA recomienda a una clínica: no dice nada sobre la calidad de la atención que presta esa clínica.
• Nada de esto es una garantía. Nadie puede prometer que un asistente de IA vaya a recomendar a un negocio concreto; quien lo promete no está siendo honesto. Cerrar carencias concretas aumenta la probabilidad; no garantiza el resultado.