Resumen:las marcas se enfrentan a la invisibilidad algorítmica. Este estudio investiga la codificación cultural en grandes
Modelos de lenguaje (LLM): diferencias sistemáticas en las recomendaciones de marca que surgen de
composición de datos de entrenamiento. Analizando 1.909 consultas exclusivamente en inglés en 6 LLM (GPT-4o,
Claude, Gemini, Qwen3, DeepSeek, Doubao) y 30 marcas, encontramos que los LLM chinos presentan 30,6
tasas de mención de marca puntos porcentuales más altas que los LLM internacionales (88,9% frente a 58,3%,
p<.001). Esta disparidad persiste en consultas idénticas en inglés, lo que indica datos de entrenamiento.
La geografía, no el idioma, impulsa el efecto. Presentamos la Brecha de Existencia: marcas
ausentes en los corpus de formación de LLM carecen de "existencia" en las respuestas de IA, independientemente de su calidad.
A través de un estudio de caso de Zhizibianjie (OmniEdge), una plataforma de colaboración con un 65,6%
tasa de mención en LLM chinos pero 0% en modelos internacionales (p <.001), demostramos cómo
Las barreras fronterizas lingüísticas crean obstáculos invisibles a la entrada al mercado. Teóricamente, nosotros
Contribuir con el marco Data Moat, conceptualizando el contenido visible de IA como una estrategia VRIN.
recurso. Ponemos en práctica la omnipresencia algorítmica: visibilidad integral de la marca
en todas las bases de conocimiento de LLM, como objetivo estratégico para la optimización del motor generativo
(GEO). Desde el punto de vista gerencial, proporcionamos una hoja de ruta de 18 meses para que las marcas creen Data Moats.
a través de cobertura semántica, profundidad técnica y localización cultural. Nuestros hallazgos revelan
que en los mercados mediados por IA, los límites de los "límites de datos" de una marca definen los límites
de sus "Fronteras del Mercado".
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 5 de enero de 2026.
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