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Datos24 de mayo de 20255 min de lectura

Estadísticas: cómo usan ChatGPT los compradores B2B en 2025

Datos concretos sobre cómo el comportamiento de compra B2B ha cambiado con la IA generativa. Los números que todo CMO debe conocer.

Las conversaciones sobre GEO en España siguen siendo mayoritariamente teóricas. Este artículo es diferente: solo datos. Números verificables sobre cómo los compradores B2B usan las IAs generativas en 2025 y qué implica para la estrategia de visibilidad.

El cambio en el comportamiento de búsqueda B2B

  • 73% de compradores B2B usa alguna IA generativa en al menos una fase del proceso de evaluación de proveedores (Gartner, 2025)
  • 41% usa IAs generativas como primer paso — antes de buscadores, antes de referencias de colegas (Forrester, 2025)
  • 67% de compradores B2B que usan IA dicen que las respuestas de ChatGPT o Perplexity influyen en su shortlist inicial (LinkedIn B2B Research, 2025)
  • 10,1 meses: duración media de un proceso de compra B2B (Gartner)
  • 5,1 proveedores evaluados en cada proceso de compra
  • 10 decisores involucrados de media en compras B2B enterprise

El problema del Day One Shortlist

El dato más importante

El 95% de las compras B2B van al proveedor que formó parte del Day One Shortlist — la lista mental que construye el comprador en las primeras horas de búsqueda. Si tu empresa no está en la respuesta de la IA en ese momento, no entra en el proceso.

El estado actual de visibilidad B2B en IAs

  • 73% de empresas B2B consolidadas no aparece en ninguna respuesta de ChatGPT o Perplexity para queries de su sector
  • 4,5%: el porcentaje de fuentes que cita la IA que coincide con el top 10 de Google. El 95,5% de la visibilidad generativa está en lugares distintos al ranking SEO
  • 60-84% de búsquedas informativas terminan sin clic (zero-click). El usuario obtiene la respuesta directamente de la IA
  • 83% de búsquedas con AI Overview terminan sin clic
  • -34,5%: caída media del CTR orgánico en sectores donde Google ha desplegado AI Overviews

El valor del tráfico procedente de LLMs

  • 4,4x más conversión del tráfico procedente de LLMs vs. orgánico tradicional
  • Los usuarios que llegan desde ChatGPT o Perplexity llegan con una validación previa de la IA: están más avanzados en el proceso de decisión
  • El tiempo en la web desde fuentes LLM es un 2,3x mayor que desde búsqueda orgánica

El mercado GEO en cifras

  • $1.000M: tamaño del mercado global de GEO en 2025
  • $17.000M: proyección para 2034
  • 45%: CAGR (tasa de crecimiento anual compuesta) del mercado GEO
  • 97% de PYMEs españolas aún no han implementado ninguna táctica GEO

España: la paradoja del mercado

Indicador España Contexto
Madurez IA corporativa 32/100 Más baja de Europa occidental (2025)
Adopción IA de consumidores 41,8% 6º país mundial
PYMEs con estrategia GEO 3% Oportunidad estructural

La paradoja española: las empresas tardan en adoptar IA internamente, pero los consumidores y compradores ya la usan para tomar decisiones. Esto crea una ventana de oportunidad para las empresas que actúen antes que su competencia.

Lo que implicar para la estrategia de marketing B2B

  1. El presupuesto de SEO que no genera leads debe redirigirse parcialmente a GEO
  2. El canal de compra más influyente en B2B ya no es el buscador tradicional
  3. Cada mes sin estrategia GEO es un mes donde los competidores que sí la tienen consolidan su posición
  4. El coste de construir presencia GEO hoy, con poca competencia, es significativamente menor que el que tendrá en 24 meses

El schema que comunica datos estadísticos a los LLMs

Un artículo de estadísticas tiene un schema óptimo específico que maximiza la probabilidad de que los LLMs lo recuperen cuando alguien busca datos sobre comportamiento de compra B2B:

  • Article con datePublished actualizado: los LLMs con RAG priorizan fuentes recientes. Un schema Article con la fecha actualizada señala que los datos son vigentes, lo que es crítico para estadísticas de comportamiento que cambian rápido.
  • FAQPage con los datos clave formateados como preguntas: estructurar los datos más citables — "¿qué porcentaje de compradores B2B usa ChatGPT?", "¿cuánto dura un proceso de compra B2B?" — los convierte en fragmentos directamente recuperables por RAG.
  • Organization del autor: vincular el artículo a la Organization schema de tu empresa establece la autoridad de la fuente. Un dato estadístico publicado por una entidad reconocida y verificada tiene más peso en los embeddings que el mismo dato sin entidad asociada.
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