En resumen: Reddit es la fuente número uno citada por asistentes de IA: 3.11% de todas las citas en ChatGPT, Perplexity y Google AI Overviews, según análisis de Profound sobre 4 mil millones de citas. Supera a Wikipedia (1.35%), YouTube (2.13%) y Forbes (0.80%). Los modelos priorizan su contenido conversacional auténtico, experiencias reales de usuarios y subreddits especializados que funcionan como comunidades de expertos. Pero aquí está el dato clave para mercados hispanohablantes: en España, Reddit es prácticamente inexistente. ¿Qué significa esto para tu estrategia de reputación algorítmica? Representa tanto un desafío como una oportunidad única que analizamos en profundidad.
Un estudio publicado el 10 de noviembre de 2025 por Profound (Josh Blyskal y Sartaj Rajpal) analizó más de 4 mil millones de citas de IA y 300 millones de respuestas de motores generativos entre agosto 2024 y octubre 2025, en colaboración directa con Reddit.
El hallazgo principal es contundente: Reddit es la plataforma individual más citada por los principales asistentes de IA.
| Posición | Dominio | % de citas |
|---|---|---|
| 1 | 3.11% | |
| 2 | YouTube | 2.13% |
| 3 | Wikipedia | 1.35% |
| 4 | Forbes | 0.80% |
| 5 | NerdWallet | 0.47% |
| 6 | TechRadar | 0.44% |
| 7 | TripAdvisor | 0.43% |
| 8 | 0.41% | |
| 9 | Gartner | 0.40% |
| 10 | Quora | 0.39% |
Para poner esto en perspectiva: Reddit obtiene más del doble de citas que Wikipedia, la enciclopedia que tradicionalmente dominaba respuestas automatizadas. Y supera ampliamente a medios de autoridad como Forbes o publicaciones especializadas como Gartner.
El dominio de Reddit no es uniforme en todos los asistentes:
La excepción de Microsoft Copilot es notable: mientras otros modelos citan Reddit constantemente, Copilot lo relega a posición 31. Esto sugiere decisiones estratégicas diferentes en curación de fuentes, posiblemente priorizando contenido más "corporativo" o evitando plataformas con las que Microsoft no tiene acuerdos.
El estudio identifica cinco razones fundamentales por las que los modelos de IA priorizan Reddit como fuente de conocimiento:
Los LLMs buscan complementar información factual con experiencias humanas reales. Mientras Wikipedia te dice "qué" es un producto, Reddit te dice "por qué" alguien lo eligió, "cómo" funciona en la vida real, y "qué problemas" tuvo.
Ejemplo: si preguntas a ChatGPT "¿cuál es el mejor aspirador robot?", no solo quiere especificaciones técnicas (que puede obtener de sitios oficiales). Quiere saber: "compré el Roomba j7 hace 6 meses y se atasca con cables pero es excelente con pelo de perro" (r/homeautomation).
Este contenido conversacional generado por usuarios (UGC) proporciona el contexto cualitativo que los datos estructurados no pueden ofrecer.
Los modelos han aprendido que ciertos subreddits funcionan como autoridades temáticas especializadas, a menudo superando sitios web oficiales de marcas.
Ejemplos documentados en el estudio:
Estos subreddits construyen reputación algorítmica colectiva: el modelo aprende que "cuando alguien pregunta sobre comprar un coche, r/whatcarshouldIbuy es una fuente confiable de consejo honesto".
Un descubrimiento crítico del estudio: los LLMs no indexan por karma o upvotes. Citan contenido basándose en utilidad y relevancia, no en popularidad social.
Datos específicos:
El rango es casi idéntico. Esto significa que un comentario honesto que critica un producto ("compré X y me decepcionó porque Y") tiene las mismas probabilidades de ser citado que una reseña entusiasta, si aporta información útil y verificable.
Como señala el estudio: "It's a quality contest" (es un concurso de calidad). Los modelos buscan autenticidad, no promoción.
Contrario a la intuición de que los LLMs solo citan contenido reciente:
Reddit funciona como una biblioteca de conocimiento acumulativo. Un hilo de 2018 sobre "mejores prácticas para mantener batería de laptop" sigue siendo citado en 2025 si la información es relevante y verificable.
Implicación: no necesitas crear contenido viral que capte atención inmediata. Necesitas crear recursos duraderos que respondan preguntas fundamentales de tu sector.
Los modelos han aprendido a distinguir (imperfectamente, pero cada vez mejor) entre:
Reddit tiene ventaja estructural aquí: su cultura comunitaria penaliza agresivamente la autopromoción. Los posts que suenan a marketing son downvoteados y reportados. Esto crea un filtro natural que coincide con lo que los LLMs buscan: contenido predecible y confiable sin agenda comercial obvia.
Todos estos datos son fascinantes si operas en mercados anglosajones. Pero aquí está el problema para marcas españolas y latinoamericanas: Reddit es prácticamente inexistente en español.
Datos de penetración (estimados):
Los subreddits en español más grandes (r/es, r/spain, r/mexico) tienen decenas de miles de miembros, frente a los millones de r/AskReddit o r/technology. Y lo crítico: mucho del contenido valioso en esos subreddits hispanohablantes sigue siendo bilingüe o predominantemente en inglés cuando se trata de temas técnicos o profesionales.
Cuando ChatGPT o Gemini responden en español a una consulta compleja, están operando con una base de conocimiento conversacional mucho más limitada que en inglés.
Ejemplo práctico:
Pregunta en inglés: "What's the best project management software for remote teams?"
→ ChatGPT tiene acceso a miles de hilos de Reddit, decenas de subreddits especializados (r/projectmanagement, r/remotework, r/saas), años de discusiones auténticas.
Pregunta en español: "¿Cuál es el mejor software de gestión de proyectos para equipos remotos?"
→ ChatGPT tiene... ¿qué exactamente? Artículos de blogs corporativos, alguna review en medios, quizá algún comentario aislado. No tiene el ecosistema conversacional rico que tiene en inglés.
Esta escasez representa una oportunidad asimétrica para marcas y creadores en mercados hispanohablantes:
Si en inglés compites contra millones de hilos de Reddit para ser citado, en español compites contra... cientos, quizá miles, de fuentes conversacionales de calidad. El denominador es radicalmente diferente.
Si Reddit no es viable en tu mercado, ¿cómo construyes reputación algorítmica equivalente? Aquí están las alternativas estratégicas:
Aunque no tenemos un Reddit unificado, España tiene ecosistemas de foros especializados con comunidades activas:
Táctica: Identifica los 3-5 foros donde tu audiencia hace preguntas sobre tu sector. Participa genuinamente (no spam) aportando valor. Los LLMs están indexando estos foros, solo que con menos densidad que Reddit en inglés.
Si no existe una comunidad externa adecuada, créala:
Ejemplo: una startup SaaS B2B española podría crear un foro público "Comunidad de [categoría de producto]" donde usuarios comparten casos de uso, mejores prácticas, problemas. Este contenido conversacional auténtico puede ser indexado por LLMs como fuente autorizada.
Si no puedes generar conversaciones orgánicas en plataformas externas, simula la estructura conversacional en tu propio contenido:
La clave: debe sonar auténtico, no como marketing corporativo. Aplica principios de baja perplexity (contenido predecible para LLMs) pero con tono conversacional y honestidad sobre trade-offs.
YouTube es la fuente #2 citada (2.13%), y tiene penetración masiva en España. Los LLMs pueden extraer información de transcripciones de video.
Táctica:
Identifica las comunidades pequeñas pero activas donde tu audiencia ya conversa:
Estrategia: no intentes crear desde cero. Identifica, participa, gana confianza, y luego pregunta si puedes documentar/publicar discusiones valiosas (anónimamente) en formato accesible para indexación.
Más allá de la plataforma específica, el estudio de Profound revela principios fundamentales sobre qué contenido construye reputación algorítmica:
Los LLMs prefieren:
Esto se alinea con señales E-E-A-T (Experiencia, Expertise, Autoridad, Confianza): la primera "E" es Experiencia, y los modelos la detectan en lenguaje conversacional con detalles específicos y admisión de limitaciones.
El 4% de citas proviene de contenido de 2019 o anterior. Los LLMs valoran:
No necesitas trending topics. Necesitas recursos que sigan siendo relevantes en 12-24 meses.
Los subreddits especializados superan a medios generalistas. Traducción: autoridad temática profunda es más valiosa que cobertura amplia superficial.
Para una marca española, esto significa:
Los LLMs aprenden asociaciones: "cuando la query es sobre X muy específico, fuente Y es confiable". Construir esa asociación en un nicho es más viable que dominar un tema genérico.
Las citas de sentimiento negativo (6.1%) son ligeramente superiores a las positivas (5%). Los modelos buscan evaluación objetiva, no cheerleading.
Implicación práctica:
Paradójicamente, admitir debilidades aumenta credibilidad algorítmica.
Adaptando las recomendaciones de Profound para mercados hispanohablantes:
Haz 10-15 consultas típicas de tu sector a ChatGPT, Claude, Gemini y Perplexity en español:
Documenta qué fuentes cita cada modelo. Probablemente verás:
Pregunta:
Basándote en las brechas:
Consulta nuestra guía de medición con IA Listening para trackear:
Volvamos a la pregunta central: ¿es malo para marcas españolas que Reddit sea minoritario aquí?
La respuesta es: depende de cómo lo mires.
No tienes acceso a la plataforma que domina globalmente las citas de IA. Si compites internacionalmente en inglés, estás en desventaja frente a marcas que construyeron presencia en subreddits especializados durante años.
Los LLMs están operando con escasez estructural de contenido conversacional español de calidad. Esto significa:
Es similar a lo que ocurrió con SEO en español hace 15 años: quienes empezaron temprano construyeron autoridad de dominio que sigue siendo ventaja competitiva hoy.
Un último punto de perspectiva: Reddit existe desde 2005, pero su dominio en citación de IA es fenómeno reciente (2023-2025). Antes de que los LLMs aprendieran a valorar su contenido conversacional, Reddit era "solo otro foro".
Los modelos aprendieron a priorizar Reddit porque:
Esto significa que los LLMs pueden aprender a priorizar otras fuentes si demuestran utilidad similar. No están programados para preferir Reddit; aprendieron a preferirlo basándose en resultados.
Para mercados hispanohablantes, esto significa: las fuentes que construyan contenido conversacional de calidad en español pueden convertirse en las "Reddit españolas" para los LLMs, incluso si no son literalmente Reddit.
Depende de tu estrategia internacional. Si vendes globalmente o aspiras a ello, tener presencia en subreddits anglófonos relevantes es valioso. Pero si tu mercado es puramente local español, el ROI es bajo. Mejor invierte en dominar fuentes conversacionales en español donde tu audiencia real está.
Sí, inevitablemente. Los LLMs están mejorando continuamente su comprensión multilingüe. Pero esto hace aún más importante construir presencia ahora: cuando la cobertura mejore, las fuentes con historial establecido tendrán ventaja. Es mejor ser una fuente temprana que esperar a que el mercado esté saturado.
No. Los LLMs solo pueden citar contenido públicamente accesible e indexable. WhatsApp y Telegram privados son inaccesibles. Sin embargo, puedes crear versiones públicas: grupos de Telegram públicos, canales abiertos, o transcripciones anonimizadas publicadas en web (con permiso de participantes).
El estudio muestra que el contenido promedio citado tiene 1 año de antigüedad. Espera 6-12 meses de creación consistente de contenido conversacional de calidad antes de ver tracción significativa en citaciones. Pero recuerda: menor competencia en español significa que cada pieza tiene mayor probabilidad de impacto.
Si quieres aplicar estos hallazgos para construir reputación algorítmica en mercados sin Reddit dominante:
Recuerda: Reddit domina porque construyó contenido conversacional auténtico a escala. No necesitas replicar Reddit; necesitas replicar sus atributos: autenticidad, especialización, evaluación balanceada, contenido perenne. Esos principios funcionan en cualquier plataforma.
Para profundizar en cómo los LLMs seleccionan fuentes, lee nuestro análisis sobre query fanout y la primera consulta. Y para entender qué hace que el contenido sea "citable", revisa nuestro post sobre perplexity y predecibilidad en LLMs.
Fuente del estudio: Blyskal, J. & Rajpal, S. (2025). The Data on Reddit and AI Search. Profound. Leer estudio original