Visibilidad política en IA: qué dice de ti en cada ciudad

Visibilidad política en IA: qué dice la inteligencia artificial de tu candidatura en cada ciudad

Respuesta corta: la visibilidad política en IA es cómo describen los modelos generativos (ChatGPT, Gemini, Perplexity, Google AI Mode y Google AI Overview) a un candidato, un partido o un gobierno municipal cuando un ciudadano les pregunta. Esas respuestas cambian de una ciudad a otra porque se apoyan en fuentes locales: prensa del municipio, webs municipales, Wikipedia y las webs de los partidos. Medirla exige lanzar las preguntas de los votantes desde cada ciudad, cada semana, y registrar si el modelo te nombra, qué fuentes cita y con qué información.

Con las elecciones municipales y autonómicas previstas para mayo de 2027, una parte del electorado consultará a la IA antes de decidir su voto. Esta guía explica qué preguntan los ciudadanos, por qué la respuesta depende de la ciudad y cómo medirlo.

Por qué la IA ya forma parte de la campaña

Los votantes llevan años buscando en Google el nombre de los candidatos y sus propuestas. Ahora muchos hacen la misma pregunta a un asistente de IA y leen una respuesta redactada, sin pasar por la web del partido ni por la prensa.

Eso cambia tres cosas:

La IA resume por ti. El ciudadano no lee tu programa: lee el resumen que el modelo hace de él, si lo encuentra.
La IA elige las fuentes. Si cita a un medio crítico, a un blog o a una página desactualizada, esa es la versión que llega al votante.
No ves lo que ve el votante. Cada respuesta depende de la ciudad, del idioma y de la formulación. Sin medirlo, no sabes qué se está diciendo.

Los modelos suelen evitar recomendar a quién votar. Lo que sí hacen es responder a preguntas informativas, y ahí se forma la opinión.

Qué preguntan los ciudadanos a la IA

Las preguntas con intención electoral se agrupan en cinco tipos:

Tipo	Ejemplo de prompt
Candidatura	«¿Quién es el candidato de [partido] a la alcaldía de [ciudad]?»
Propuestas	«¿Qué propone [candidato] sobre vivienda en [ciudad]?»
Gestión	«¿Cómo ha gestionado el ayuntamiento de [ciudad] la limpieza?»
Comparación	«¿Qué diferencias hay entre los partidos que se presentan en [ciudad]?»
Problemas locales	«¿Qué partido tiene un plan para el tráfico en [ciudad]?»

Las tres primeras miden si la IA te conoce y te describe bien. Las dos últimas, más valiosas, miden si te asocia con los temas que preocupan al votante sin que este te nombre.

Por qué la respuesta cambia según la ciudad

1. Las fuentes son locales

Para una pregunta sobre un municipio, el modelo busca en prensa local, en la web del ayuntamiento, en perfiles institucionales y en Wikipedia. Una candidatura con buena cobertura en un medio regional puede dominar las respuestas en una ciudad y no existir en la de al lado.

2. Los homónimos y los datos antiguos

Es frecuente que un modelo confunda a dos personas con el mismo nombre, que presente como candidato a quien lo fue en las elecciones anteriores o que atribuya a un partido una propuesta de otro. Esos errores no se ven si nadie pregunta desde esa ciudad.

3. El idioma

En comunidades bilingües, la misma pregunta en castellano y en catalán, gallego o euskera puede devolver respuestas y fuentes distintas. Hay que medir los dos idiomas.

4. La ubicación del usuario

Los modelos con búsqueda web, y en especial las superficies de IA de Google, ajustan los resultados a la ubicación de quien pregunta. «¿Qué partidos se presentan aquí?» solo tiene sentido medido desde la ciudad.

Cómo medir la visibilidad política por ciudades

Paso 1. Haz el mapa de municipios

Lista las ciudades donde compites y prioriza por población, por expectativas o por lo ajustado del resultado. Una candidatura municipal necesita una ciudad; un partido autonómico o nacional, decenas.

Paso 2. Escribe los prompts por tipo

Para cada ciudad, entre 5 y 10 prompts que cubran candidatura, propuestas, gestión, comparación y problemas locales. Usa el lenguaje del votante, no el del programa: «pisos caros», no «política de vivienda asequible».

Paso 3. Configura cada prompt en su ciudad y su idioma

Cada combinación de prompt, ciudad e idioma es una medición distinta. Lanzar «¿quién es el alcalde?» desde Madrid para medir Zaragoza no sirve.

Paso 4. Mide en todos los modelos, cada semana

Mide en ChatGPT, Gemini, Perplexity, Google AI Mode y Google AI Overview, y añade el resultado orgánico de Google para el mismo prompt. Repite cada semana: en campaña, las fuentes cambian rápido, y una noticia nueva puede desplazar tu presencia en días.

Paso 5. Registra cuatro cosas en cada respuesta

Mención: si el modelo nombra a tu candidato o tu partido.
Cita: si enlaza tu web como fuente.
Rivales: qué otras candidaturas aparecen y en qué orden.
Fuentes: qué dominios cita el modelo. Es el dato que te dice dónde tienes que estar.

Guarda el texto completo de cada respuesta para revisar si la información es correcta.

Paso 6. Compara entre ciudades

La tabla final no es una cifra, es un mapa: en qué ciudades apareces siempre, en cuáles a veces y en cuáles nunca. Las ciudades donde apareces «a veces» son las que antes se mejoran.

Cómo mejorar la visibilidad política en IA

Una página por ciudad y por candidato. Nombre completo, cargo, ciudad y fecha, en texto, no en una imagen o un PDF. Es lo que el modelo necesita para no confundirte.
Propuestas en formato pregunta y respuesta. «¿Qué proponemos sobre vivienda en [ciudad]?» seguido de una respuesta de dos o tres frases. Es fácil de citar.
Datos estructurados. Marca a las personas (Person), al partido (Organization o PoliticalParty) y las preguntas frecuentes (FAQPage).
Fechas visibles. Indica que la información es de la campaña de 2027 para que el modelo no mezcle ediciones.
Presencia en las fuentes que cita el modelo. Si la IA cita siempre al mismo diario local o a Wikipedia, que tu información esté ahí correcta y actualizada pesa más que cualquier cambio en tu web.
Web legible para la IA. Contenido accesible sin JavaScript y sin bloquear a los rastreadores de IA en robots.txt.

Tienes más detalle sobre formato en cómo escribir contenido que los LLM puedan citar.

No solo para partidos: ayuntamientos e instituciones

Los ayuntamientos también tienen visibilidad en IA. Cuando un vecino pregunta «¿cómo empadronarme en [ciudad]?» o «¿qué horario tiene el punto limpio?», la respuesta puede salir de la web municipal o de una página de terceros con datos antiguos. Medir esas preguntas por ciudad es la forma de saber si la IA informa bien sobre los servicios públicos.

Preguntas frecuentes

¿La IA recomienda a quién votar?

En general, no. Los principales modelos evitan recomendar un voto, pero sí responden a preguntas informativas sobre candidatos, programas y gestión, y esas respuestas influyen en la opinión del votante.

¿Por qué ChatGPT da información distinta sobre un candidato según la ciudad?

Porque usa fuentes locales distintas y, cuando busca en la web, tiene en cuenta la ubicación y el idioma del usuario. Si tu candidatura tiene poca cobertura en una ciudad, el modelo puede omitirte o usar información antigua.

¿Cuándo hay que empezar a medir de cara a las municipales de 2027?

Cuanto antes. Corregir lo que dice la IA lleva semanas: hay que publicar o actualizar contenido, esperar a que los modelos lo encuentren y comprobar el efecto. Empezar meses antes de la campaña da margen para corregir errores.

¿Se puede medir en catalán, gallego o euskera?

Sí. Cada prompt se configura con su idioma, de modo que puedes comparar las respuestas en castellano y en la lengua cooficial de la misma ciudad.

¿Qué hago si la IA da información falsa sobre mi candidatura?

Identifica qué fuentes cita el modelo, corrige la información en tu web y en esas fuentes, y publica una página clara con los datos correctos. Después, mide cada semana hasta que la respuesta cambie.

Cómo lo mide AIrketing

AIrketing es una plataforma de monitorización de visibilidad en modelos de IA. Para campañas, partidos e instituciones:

Configura cada prompt por país, ciudad e idioma, también en lenguas cooficiales.
Ejecuta los prompts cada semana en ChatGPT, Gemini, Perplexity, Google AI Mode, Google AI Overview y Google Search, en sesiones sin memoria.
Separa mención y cita, y muestra qué otras candidaturas aparecen y en qué posición.
Muestra qué dominios citan los modelos, para saber dónde conviene estar.
Guarda el histórico de cada respuesta y clasifica cada prompt por estabilidad: siempre, a veces o nunca.

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