Investigación e Información

_What they study, their strongest public findings, and whether the work is peer-reviewed, preprint-only, or industry research._ AI search is full of confident claims. The evidence behind them ranges from peer-reviewed articles to proprietary vendor data and product-specific technical observations. We reviewed 15 people commonly cited in AI visibility and GEO, checked their original work and current roles, and searched scholarly databases for relevant papers. This scoped evidence review leaves follower counts out of the selection. Every profile labels the evidence, summarizes the useful finding, and states the main limitation.

Dmitrij Żatuchin

This article explains why AI assistants repeat wrong facts about a company and what to do about it. It walks through five steps: find the source of the error, fix the content you own, outweigh sources you cannot edit with a more authoritative article, word the fact so AI can cite it, and keep publishing so the correction holds. It also shows how long different AI systems take to pick up the change.

Daniel Homenko

How Rankfor.AI processes personal data in its published AI visibility research, and what you can ask us to do about it. Published under GDPR Article 14(5)(b). Names come from public professional profiles, no individual is named in any paper or public dataset, and the identifying list is never published. Access, correction, deletion and objection all run through dpo@rankfor.ai.

llms.txt is spreading fast on GitHub, up about nine times in six months, but the largest checks so far show no link between having the file and being cited by AI (p = 0.85 across ~300,000 domains). Most of the surge is documentation tooling auto-emitting the file, not deliberate adoption. The verdict: folklore. It does no harm, it does not earn citations, and it can quietly replace the work that does.

Dmitrij Żatuchin

Ask AI the questions your buyers ask, see if your brand appears, and read the sources it cites. Free with Answer Trail, GDPR aligned. The fix: about 85% of what AI cites sits off your own website, so earn roughly five credible third-party mentions per buyer question to reach about 80% presence, then watch it over time because the cited sources turn over week to week.

Dmitrij Żatuchin

A cross-market citation dataset: 167,551 URL-grounded citations across 128 brands, 13 languages, and 12 markets from GPT, Gemini, and Perplexity. AI grounds brand answers in third-party sources 85.7% of the time; 18% of domains carry 80% of citations; Wikipedia is the top domain in 11 of 12 languages. Open under CC-BY-4.0 with DOI.

Dmitrij Żatuchin

The open dataset behind our 50 brand profiles: 3,750 responses from GPT-5.2, Gemini 3 Flash, and Perplexity sonar-pro to 250 brand-free buying questions across 5 industries, under a dice-roll stability protocol. Three metrics (COI, CVI, DS), mean Gini 0.284, 8% competitive vacuums, and 41.6% cross-model agreement. CC-BY-4.0 on Kaggle and Zenodo.

Dmitrij Żatuchin

The full method behind the Rankfor Index 2026: 66 brands, 12 languages, 3 AI models with live grounding, 35,640 responses, 131,667 citations. Five weighted components (sentiment, recommendation, source quality, consistency, stability) produce the 0-100 AI Visibility Score published on every brand page, plus the metrics only multilingual data can expose: bilingual penalty, citation concentration, and blind languages.

Dmitrij Żatuchin

A live Warsaw poll says Poland starts search inside Google's ecosystem (75%), with Gemini ahead of ChatGPT. Our 46-brand, 17,891-citation study adds the measured part: YouTube is the only channel where every brand appears, and two ice-cream brands show how differently AI builds a reputation from sources.

We pulled 17,891 cited sources that AI uses to describe 46 Polish consumer brands across three frontier models with grounding on. After stripping brand-owned domains, four HR portals (livecareer.pl, pl.indeed.com, interviewme.pl, randstad.pl) carry 460 citations between them, 10.6% of the TOP 20 cross-cutting domains. That makes employer-reputation the third largest source category AI relies on for Polish brands, ahead of Wikipedia, Business Insider PL, and Forbes PL. None of these pages is owned by marketing or PR.

A full-scale replication study analyzing 1,239 grounding citations from Google’s newly released Gemini 3.5 Flash across the 66-brand Nordic-Baltic-CEE Index. We map how Google has closed the citation gap.

Tier-1 publishers dictate brand visibility in AI systems. We mapped the geographic dependencies of AI validation in Northern Europe, proving that cross-border business journalism drives model grounding far more than local press releases.

Traditional social media feeds are invisible to generative AI. Our analysis of Northern European brands reveals that YouTube and Reddit dominate social citations, while platforms like Instagram and X provide zero meaningful validation.

Business-to-business companies achieve a 20.1% owned-media visibility share in generative AI systems, compared to just 13.4% for B2C brands. We dive into how sectors like Aviation, Energy, and Fintech dominate AI citations through structured utility content.

Reprodujimos el benchmark LongMemEval de MemPalace con cuatro enfoques de recuperación en 500 preguntas a través de los 6 tipos de LongMemEval. La extracción de conocimiento estructurado (modelo SECI) obtuvo un 93,9% en R@5 frente al 92,1% del almacenamiento en bruto (verbatim). El hallazgo clave: el modelo de embedding trunca a 256 tokens, pero las sesiones tienen un promedio de 10.000 caracteres. El almacenamiento en bruto pierde el 90% del contenido en la capa de embedding. La extracción condensa la sesión completa dentro de la ventana de embedding.

Dmitrij Żatuchin

5,000 personas de compradores B2B empresariales con modelado completo del comité de compras en 15 industrias, 47,019 consultas de búsqueda reales y 7,500 consultas de marcas competitivas. Muestra anonimizada de 130,000 personas generadas por 5 LLMs. Licencia CC BY 4.0.

Dmitrij Żatuchin

Analizamos 71,388 personas de compradores empresariales en 15 industrias y 4 LLMs. Al evaluar proveedores, los compradores le piden a la IA casos de estudio (20%), informes de analistas (22%), whitepapers (19%) y calculadoras de ROI (14%). Los blog posts, podcasts y videos obtuvieron un 0% en cada punto de dolor y en cada industria. Tu calendario de contenidos puede estar lleno, pero tu pipeline está vacío. Los datos explican por qué.

Dmitrij Żatuchin

El estudio multiindustrial más grande sobre el origen de la reputación en IA hasta la fecha. 24 empresas, 8 industrias, 1,311 respuestas, 3,041 atribuciones de fuentes codificadas a través de GPT-5.2 y Gemini 3 Flash. Hallazgo clave: el 70.2% de lo que la IA "sabe" sobre las marcas no puede rastrearse hasta ninguna fuente. Los modelos discrepan en el sentimiento (0.83 frente a 0.32), la consistencia promedia solo 0.54 y cotizar en bolsa no ofrece ninguna ventaja. Publicado en Springer Discover Artificial Intelligence.

Dmitrij Żatuchin

Dado que el 60% de las búsquedas web terminan ahora sin un clic, los sistemas de IA como Gemini, ChatGPT y Perplexity se han convertido en la interfaz principal entre compradores y marcas. El SEO tradicional —diseñado para posicionar en resultados basados en enlaces— no aborda cómo los modelos de lenguaje extenso seleccionan, evalúan y recomiendan marcas. Este artículo presenta la Answer Engine Optimization (AEO) y la Generative Engine Optimization (GEO) como las dos disciplinas que cubren este vacío, y describe las cuatro dimensiones de la AI Visibility que determinan si tu marca es mencionada: memorabilidad, consistencia del mensaje, estructura del contenido y percepción de valor.

Daniel Homenko

150 consultas realizadas en el Día de San Valentín de 2026 a través de tres modelos de IA revelan que el 70% de las recomendaciones de marca son exclusivas por género. Gemini menciona 11,4 marcas por respuesta frente a 1,3 de Grok y 1,2 de OpenAI. Solo Away y Ember trascienden los silos de género. Las consultas formuladas desde una perspectiva femenina obtienen ahora un 16,2% más de marcas que las masculinas, lo opuesto a lo ocurrido en Navidad.

Dmitrij Żatuchin

Analizamos lo que la IA realmente piensa sobre los compradores en más de 500 industrias. Hallazgos clave del conjunto de datos de buyer personas más grande jamás publicado.

Dmitrij Zatuchin

15.000 buyer personas publicadas en HuggingFace como una muestra estratificada del conjunto de datos completo de 1.031.732 personas. Licencia Apache 2.0. Archivo Parquet de 8,9 MB. 25 industrias. Creado para validar lo que la IA piensa que tus clientes quieren, y para demostrar la metodología detrás de nuestra plataforma de inteligencia comercial.

Dmitrij Żatuchin

1.279 consultas en tres plataformas de IA y dos temporadas de regalos ofrecen una prueba estadística definitiva: la IA trata a las marcas de forma diferente según el género, y el sesgo cambia de dirección según la temporada. La Navidad reduce las recomendaciones dirigidas a mujeres entre un 28% y un 61%. El día de San Valentín las aumenta un 8,8%. Misma IA. Mismo universo de marcas. Dirección opuesta.

Dmitrij Żatuchin

Cinco preguntas. 60 segundos. Una puntuación de 0 a 100 que te dice exactamente por qué la IA ignora a tu marca. La calculadora mide cinco dimensiones de comportamiento frente a datos reales de la industria de 1,031,732 buyer personas. La puntuación media es de 28.6. La mayoría de las marcas desconocen la suya.

Dmitrij Żatuchin

Clasificamos las industrias según su preparación para la IA utilizando 1,031,732 buyer personas. Las industrias de Grado A están saturadas: todos los competidores saben cómo ganar. Las industrias de Grado C están totalmente abiertas. El manual de estrategias aún no se ha escrito. La puntuación de tu industria predice qué estrategia funcionará.

Dmitrij Żatuchin

Analizamos 1,031,732 buyer personas reales generadas por IA y creamos una herramienta que te muestra la brecha entre tu audiencia supuesta y la audiencia supuesta por la IA. Esa brecha determina si la IA te recomienda.

Dmitrij Żatuchin

Lanzamos rankfor.ai y obtuvimos menciones precisas en ChatGPT, Claude, Gemini y Perplexity en 60 días. Este es el manual exacto que seguimos.

Daniel Homenko

Tres señales en una semana: Google penalizó las listas autopromocionales (las marcas SaaS perdieron entre un 34% y un 49% de visibilidad) y redujo los límites de rastreo en un 86,7%, mientras que Ahrefs descubrió que el 44% de las citas en ChatGPT provienen precisamente de esas listas. Google se reduce, la IA se expande. Incluye un manual de auditoría de marca de 5 minutos y una estrategia dividida para navegar ambos sistemas de descubrimiento.

Dmitrij Żatuchin

Cómo un artículo estudiantil premiado en 2011 sobre el análisis de la estructura de sitios web evolucionó hasta convertirse en la metodología detrás de la medición moderna de la visibilidad en IA.

Dmitrij Żatuchin

Esta no es una presentación de producto. Es la forma de cerrar tratos. Aprenda el proceso de 4 pasos para vender servicios de AI Visibility: investigue el sitio web del cliente, realice un escaneo con Rankfor.AI, analice personas y territorios, y cierre con preguntas estratégicas.

Rankfor.AI

Tu marca no es simplemente "visible" o "invisible" para la IA. Existen 8 estados distintos, desde Invisible hasta Líder de Categoría, y cada uno requiere una estrategia diferente. Este artículo explica el sistema de clasificación detrás del AI Visibility Score y cómo los patrones de métricas determinan tu diagnóstico estratégico.

Dmitrij Żatuchin

Esta es la historia de cómo yo, fundador de GreenMuru, descubrí que mi propio sitio web de cuidado de césped le decía en secreto a la IA que se dedicaba a los plátanos. Tenía control total sobre lo que veían los humanos, pero cero control sobre lo que creía la IA. Esto es lo que aprendí sobre la brecha entre tu sitio web y tu reputación ante la IA.

Daniel Homenko

La búsqueda no desapareció. Simplemente dejó de ser el lugar donde se toman las decisiones. El SEO tradicional asumía que si posicionabas bien, serías descubierto. La IA no funciona así. Este artículo de liderazgo intelectual define por qué la AI Visibility es importante e introduce sus cuatro dimensiones: Presence, Relevance, Usefulness y Trust.

Dmitrij Żatuchin

Ejecutamos 480 consultas en tres plataformas de IA. La concordancia entre modelos sobre recomendaciones de marca fue de solo un 10-45%. Identificamos 26 marcas con "gender-locked", descubrimos que solo LEGO y Disney logran una visibilidad universal, y hallamos que la IA recomienda un 41% menos de marcas para consultas sobre esposas que para consultas sobre esposos.

Rankfor.AI Research Team

Este estudio investiga la variabilidad de las respuestas y la consistencia en las menciones de marca en tres de los principales LLM: Google Gemini 3 Flash, OpenAI GPT-5.2 y xAI Grok-4-1. Utilizando un total de 239 muestras a través de tres variaciones de prompt (esposo, esposa, 2025), medimos la frecuencia de mención de marca, la consistencia de la respuesta y el acuerdo entre modelos.

Rankfor.AI Research Team

Este estudio amplía el análisis de consistencia de marca en LLM entre diferentes prompts al introducir un prompt de "pareja" (partner) de género neutro para aislar los efectos del sesgo de género. Al comparar cuatro variaciones de prompts en un total de 299 muestras, proporcionamos evidencia sólida de un sesgo de recomendación de marca basado en el género en los LLM. Hallazgo crítico: Kindle apareció en el 100% de las iteraciones de "esposa" (wife) Y "pareja" (partner), pero en el 0% de las iteraciones de "esposo" (husband).

Rankfor.AI Research Team

Tu marca ocupa el puesto #1 en Google, pero ChatGPT nunca te menciona. Esa es la Crisis del Clic Cero: el 60% de las búsquedas terminan sin un clic. Aquí te explicamos por qué la AI Attention Management es la nueva capa competitiva.

Dmitrij Żatuchin

Cada día, los profesionales del marketing pierden horas intentando "enseñar" a ChatGPT sobre su marca. Es técnicamente imposible. Aquí te explicamos por qué, y la estrategia que realmente funciona.

Dmitrij Żatuchin

Las búsquedas de cero clics aumentaron del 26% al 60% entre 2022 y 2024, y los Google AI Overviews redujeron los clics en un 34,5% por consulta, amenazando 2 mil millones de dólares en ingresos para los editores y provocando una caída del 37% en las ofertas de empleo de SEO. Sin embargo, los visitantes de búsqueda con IA convierten a tasas 23 veces superiores al tráfico orgánico, revelando que las métricas de tráfico tradicionales ya no predicen los resultados comerciales. El cambio exige evolucionar de la adquisición de tráfico a la construcción de influencia, midiendo el éxito a través de la AI visibility, las menciones de marca en las respuestas de LLM y la calidad de la conversión por encima del volumen de clics.

Dmitrij Żatuchin

El 73% de las marcas que aparecen en el top 10 de Google no figuran cuando las herramientas de IA recomiendan soluciones, porque los sistemas de IA requieren datos de relación estructurados entre capacidades y problemas del cliente, no solo contenido optimizado por palabras clave. Empresas como HubSpot logran un 80% de ROI haciendo que su experiencia sea legible para las máquinas mediante mapas de contenido conectados que muestran cómo se relacionan las funciones, los casos de uso y los resultados. Las marcas que optimizan su AI Visibility Score ahora reportan tasas de mención un 40% más altas en 90 días, mientras que los competidores que se retrasan enfrentan una creciente invisibilidad en el canal de descubrimiento de más rápido crecimiento.

Dmitrij Żatuchin

El 60% de las búsquedas en Google terminan ahora sin un clic, ya que la IA proporciona respuestas directas en los resultados de búsqueda y en las interfaces de chat. El SEO tradicional optimiza para el posicionamiento, pero la AI Visibility requiere optimizar para la recomendación: asegurar que los sistemas de IA comprendan y citen a tu marca cuando los clientes potenciales hagan preguntas de compra. Este cambio del Search Engine Optimization (SEO) al Generative Engine Optimization (GEO) requiere nuevas métricas, estrategias de contenido estructurado y un enfoque en la autoridad semántica por encima del ranking de palabras clave.

Dmitrij Żatuchin