Esto no es una promesa. Es un cálculo. Todas las magnitudes de entrada de esta pirámide proceden de fuentes sectoriales publicadas (GSMA, Similarweb, Indig, Scrunch, Aggarwal et al.) o del análisis de retrieval propio de NB de abril de 2026. Los resultados proyectados son un escenario modelo sobre la base de estas magnitudes de entrada, todavía sin validar contra un mandato real. La prueba de validación con un cliente real de telco DE es objeto de la fase de continuación del estudio.
00
Fundamento · Realidad de mercado 2026
El canal existe, y se mueve deprisa
1.1 bn
Visitas GenAI junio de 2025
Similarweb
+357 %
Crecimiento interanual
Similarweb
44.2%
Citas del primer 30 %
Indig 2026
60%
Drift de citas al mes
Scrunch AI
01
Etapa 1 · medición cero antes del arranque del mandato
Tres tamaños de operador, tres visibilidades de baseline
Pequeño · revendedor MVNO
3 %
Cuota de citas en 6 motores
Mediano · MVNO con marca
10 %
Citation share across 6 engines
Grande · operador de red
18 %
Citation share across 6 engines
02
Etapa 2 · intervención en 12 meses
Aprovisionamiento orquestado según el Estándar de Aprovisionamiento Northbridge
18
Criterios de aprovisionamiento
V01–06
Variantes de identificación
3
Niveles de descalificación
03
Etapa 3 · medición tras 12 meses
Cuota de citas en los seis motores
Pequeño
18 %
+15 PP
Citation share across 6 engines
Mediano
32 %
+22 PP
Citation share across 6 engines
Grande
42 %
+24 PP
Citation share across 6 engines
04
Etapa 4 · La cifra única
20de100
Para un operador mediano: veinte de cada cien unidades de venta tras doce meses proceden de un canal que prácticamente no existía doce meses antes: la cita directa por LLM. Pequeño 8, grande 32.
Qué hace la cifra entre bastidores
Los ingresos suben moderadamente, pero la arquitectura de canales se desplaza radicalmente: operador mediano, índice de ventas 100 → 108
Canal
antes
después
Δ
Mecanismo
Portales de comparación
35
30
−5
Los LLM sustituyen parte de la búsqueda en portales; la dependencia baja, el margen se queda en casa
Búsqueda orgánica (Google)
30
25
−5
El SERP clásico de Google pierde volumen de consultas frente a ChatGPT/Perplexity/Gemini
Pagado (SEA/Display)
20
18
−2
Aplanamiento leve porque parte de las conversiones llega orgánicamente vía citas LLM
Boca a boca / Referral
10
10
0
Estable, independiente del giro generativo
Retail / venta directa
5
5
0
Estable
Cita LLM directa (nuevo)
—
20
+20
ChatGPT-Conversion 7 % gegenüber Google 5 % = +40 % struktureller Conversion-Vorteil
Índice de ventas total
100
108
+8
Pero: 20 de 108 proceden del nuevo canal. Ese es el valor estructural.
Método · fuentes · límites
Supuestos del modelo
Cuota de citas baseline a partir de la investigación de prompts Sistrix DACH 2025 (62 millones de consultas) y del estudio de vida media Scrunch. Volumen y conversión de referrals de Similarweb GenAI Landscape 2025 (1,1 mil millones de visitas, 7 % frente a 5 %). Mecánica de retrieval según Indig 2026 (44,2 / 53 / 36,2 por ciento) y Aggarwal et al. KDD 2024 (+41 / +28). Supuesto de mix de canales para un operador telco DE mediano a partir de datos sectoriales de mix públicamente disponibles, normalizado al índice de ventas 100.
Los 180–200 artículos al mes son una carga de trabajo de ejemplo para la arquitectura NB de cuatro fases (selección, aprovisionamiento, editorial, reporting). La distribución entre seis motores sigue la matriz de factor-precio con factor blended 0,89×.
Fuentes
- Similarweb · GenAI Landscape 2025
- Indig 2026 · estudio de posición en ChatGPT
- Scrunch AI · estudio de vida media 2025
- Aggarwal et al. · GEO-Bench, KDD 2024
- Sistrix · investigación de prompts DACH 2025
- GSMA Intelligence · T4 2024
- Northbridge · análisis de retrieval abril de 2026
- Northbridge · investigación de publishers Telco DACH 2026
Northbridge · cálculo modelo
Estudio DE Telco · Pirámide · mayo de 2026